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【安然老師新課節選】逆向搜索法2——如何轉換并分析數據

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齊論浩仔 發表于 2018-11-27 20:01:59 | 只看該作者 |只看大圖 |閱讀模式 上一主題 下一主題
本帖最后由 齊論浩仔 于 2018-12-15 08:19 編輯


一、數據轉換
上一節分享,我讓大家去抓取我們目標競爭對手的數據,并且以表格的形式將這些數據跟蹤記錄。那么現在我給大家看一個人收集數據表格。
我們在收集數據的時候只要收集重點數據比如手淘搜索、直通車、淘內免費其他等等數據就
可以了。像手淘微淘、手淘其他店鋪、手淘首頁等等訪客非常少的數據就沒有必要去收集了,因為這種訪客數很少,存在很大的偶然性,一般是不作參考。
通過上面的表格可以看出,這里面的標簽都是指數化,這是因為淘寶不想讓我們看得太清。因為淘寶一直在受到外界討伐的存在刷單的壓力,但是刷單這個東西任何行業都存在。因而淘寶給我們提供的數據往往高于真實數據。比如我們復制上面的客群指數(支付買家數),到星仔魔盒“翻譯”成真實數據。
我們把這個真實數據復制下來,然后復制到我們的表格,這些數據其實就是我們的手淘搜索數據。
那么這些數據完全真實?其實這里面也有補單,但是我們不能照搬照抄,看別人操作多少數據,我們就操作多少數據。
那么我們控制數據要控制什么呢?我們要控制轉化率,那么我們要知道轉化率多少。
我們可以復制轉化指數到星仔魔盒進行真實轉換。
同上理,我們把所有的數據都進行“翻譯”且記錄。
事實上淘寶統計出來的數據與真實情況本身是帶有一定的偏差,因此對于數據我們多半采取參考的態度而不是偏聽偏信。但是經過我們用軟件來轉換之后,我們的準確率能達到99%。
但是上面這個數據的統計時間過時了,因為現在都是11月了,要知道不同的時期,爆發的數據就不同,我們做淘寶之所以會有那么多流量是因為觸碰到了一個閾值。
這個閾值可以在以下幾個當中的一個:
1、成交筆數
2、轉化率
3、UV價值
4、坑位產出
二、數據處理
在我們轉換數據之后,事情還沒完,我們要進行數據計算。比如算出我們的客單價。很多人覺得算出客單價沒用,其實不然。比如我是個賣男鞋的,客單價158元,那么我們的同行客單價在正常情況下應該是158左右。如果同行的客單數據出現188、198甚至200以上的這種數據異常的情況,那么這個數據就是有問題。那么你這個同行很可能是補大單,比如一個客戶買了10單,20單。除此之外還有另外一種情況,就是客單價低于你很多的,比如出現138、110、99的客單價。那么為什么會出現這種情況?一個可能就是它可能走淘寶,使用了大面額的優惠券。另外一種情況,就是它找老客戶刷單,半賣半送,還有就是純刷單。最后一種情況就是你前期客單價很高,過了5-7天客單價低下來了,它有做營銷活動,通過滿減、搭配套餐、優惠券。
那么我們分析出上面的行為,因此我們可以進行模仿,別人這么干,我們跟著學。目標對手有沒有走淘寶,我們可以從跟蹤的數據看出來。但是那個老顧客比較難看出來,但是如果對手沒走淘客,價格又很低,那么一般是叫老顧客。
我們模仿競爭對手,一開始的客單價是不能太高。假設我們客單價高于158,然后對手的客單價要是突然低于158,那么我們這個客單價會扛不住,跟不上模仿的腳步。
除了計算出成交金額,我們還要計算出訪客價值(UV價值)
很多人會問我,為什么我按照方法做了還是沒爆起來?其實這不是方法的問題,而是你的UV價值不夠。淘寶是個很講究KPI的企業,自然比較青睞那些UV價值高的店鋪。
我們可以根據我們計算出來的結果進反推出每一個關鍵詞的訪客數、UV價值、客單價、總成交金額。
三、結論
接著我們要分析數據,我們將每一個維度的訪客數釘住,然后點擊插入折現圖,可以看出這暴漲的數據是手淘搜索和直通車。
我們再觀察這個暴漲的數據,發現直通車并不是穩步增長,沒有很明顯的規律,而手淘搜索訪客明顯是一步一步上升的,它是怎么做到的呢?多半是刷的。可是為什么它要操作手淘搜索訪客呢?
理論上來說,我們要控制轉化率,訪客是越少越好控制,但是他為什么要怎么做?首先,各個數據的入口的統計是有疊加的,因此我們的真實支付賣家往往小于各個入口相加的總和。我們看其他數據可以知道,他這么做是為了后期轉化,在后期的數據統計當中,我們可以看到很多都是通過收藏加購成交。
因此手淘搜索爆發不一定是直接成交,它可以通過搜索進店,然后收藏加購,足跡進店達成成交。這種方式是能夠讓我們的手淘搜索爆發。
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