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listing优化策略:建立数据反馈闭环!

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2018-09-21 03:33
2018-09-21 03:33
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上期给大家分享了亚马逊数据反馈闭环,关于它的案例有非常非常多,比如说文案的编写、包括运营的很多动作的执行、千万节点、刷单等,其实都是和数据相关的一些操作。


今天就拿优化笔记来跟大家讲讲,怎么样去真正落地所谓高大上的数据反馈闭环!

这个是我们优化listing所需要做的一个优化笔记,做亚马逊的都知道,数据的走势是一周有个轮回,所以用一周的数据去对比是相对比较准确的。笔记内容主要分为4个部分:


优化的内容:


优化前数据:


优化后数据:


结果分析:


有卖家问了:为什么一定要做优化笔记?

      因为每一次的优化它前后都会有数据的差异,如果我们只是凭感觉去觉得订单涨了或跌了,销量高了或持平,这些感觉是会有许多干扰因素,比如平台流量,你优化了一个listing,但到底是哪一步让你的数据产生了变化,你是不清楚的,你是没有确定的想法的!



所以我们必需要去做的事情是:

  查看数据!

 记录数据!

 对比数据!




优化:做价格的AB test


现在这么流行打价格战,其实价格并不是越底订单就越多的;尤其是做女性产品,母婴产品的卖家,如果能大胆做AB test的话,会发现另一个天地,真的有办法做到利润高,订单多,客单价上升的。


怎么做?问题就出在订一个最优价格杠杆。怎么找到最优价格临界点,就需要你做优化笔记,有数据思维,把订单,利润,转化率的数据对比起来看。


黑五很多学员落地这个方法,已经有反馈说利润上升不止5个点,销量反倒还增加,转化率也有提升,流量健康化,用户群体高端化,后期推新更有价格的主动权了。尤其在一些买家更注重安全性的产品上,越明显。


另外,为了让数据更直观,你们可以通过折线图的方式,找到优化的重中之重,即影响此次订单最重要的步骤,方便后续产品抓重点去做优化笔记。左侧是销量或者销售额刻度,下面是优化动作维度,上升最陡的一块就是影响订单最大的优化决策





长此以往,你的每一个优化动作,都会有非常清晰的数据反馈,慢慢你就能摸索出属于自己这个行业的,自己产品的最优listing呈现方式,前期积累需要一些时间去观察和记录,这些数据会被不断地修正和优化,沉淀下来的就是最适合你产品和店铺的精华。后续推新,我们就直奔正确的方向,不用再做无谓的操作。



这就是数据反馈闭环带来的价值,为你带来最高的利润,更多的推广时间,最高的工作效率,你的精力可以更集中于推广,和产品研发上。反馈闭环带来的是飞轮效应的良性循环!



最后在给大家分享两个亚马逊经济学彩蛋


1
 亚马逊经济学效应举例之:商品折扣策略


给个场景,有个新餐馆开业,做开业大酬宾,菜品价格是20元套餐。你们觉得他是给一张面值2元的优惠券更有吸引力,还是给一张全店统统9折券更有吸引力?


当然是9折了。这当中原因是什么,虽然结果都是一样,但是9这个数字的量值在人心目中的分量是大于2的。


所以以后在做promo的时候,就能得到一个确定的套路是:单价低的商品用百分比促销,单价高的用优惠金额促销,可以让同样一个概率,在买家心中“显得”比实际的大。



2
 亚马逊经济学效应举例之:异业联盟策略


异业联盟,其本质,就是收集与自己没有竞争关系的异业伙伴的流量,为对方的用户创造额外价值,并与之分享收益。


大家所能想到的,充话费送手机,滴滴与商户,与电影院合作等等都属于异业联盟的关系。


亚马逊放开A+权限,甚至出现了比较模块的添加。

我们可以跟一些相关联产品的卖家做一个互相推荐的合作建议,进行相互引流。


比如被子卖家跟勺子卖家相互推荐,卖被子跟卖枕头的相互推荐,卖美甲工具的可以跟卖甲油的合作,同时又因为美甲工具是女性美妆类产品,可以跟发饰卖家,首饰卖家合作推荐,等等




我们说,亚马逊的搜索流量只占10%,推荐流量占90%的话,那么这种异业联盟的方式,能给你带来更多有效的流量。


亚马逊的流量本质,其实是对你现有成交用户的行为轨迹数据进行记录,然后推送给更多的有类似行为轨迹的顾客从而达成精准推荐。(这里插一句:为什么说越刷单越没单,原因就在这里,因为外界的刷单账号的行为轨迹是混乱的,无法让亚马逊产生有效的预判。


这种异业联盟方式,一方面可以让差异化商品多占坑位,这样页面就会尽量少的关联到同质化的竞品;另一方面,这样能带来更为精准的用户流量,如果你很清楚自己产品的用户行为轨迹的话,这种行为可以强化这个用户轨迹,能得到“姐夫”更多更精准的推荐。


所谓的精准流量,精-产品的精,准-正确的产品准确地推送给需要的用户。

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