重大升级 | PB新玩法,快速引流还可以这样!
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卖家朋友们,近期速卖通推出了一个管理搭配套餐功能,是否有使用起来呢?大家在实际操作过程是否无从下手呢?今天由微分析(WeAnaly.com)为您一一解答。 一、管理搭配套餐的作用 想必大部分行业卖家听说过沃尔玛“啤酒与尿布”的故事,主要讲的是沃尔玛通过分析数据库中的交易记录,发现年轻爸爸出去买尿布时会顺带买一瓶啤酒回来,后来沃尔玛掌握了这个信息后就将啤酒与尿布摆放一起,结果大幅提升了两者的销量。如果我们知道了一件商品与另外一件商品的相互依存性和关联性,发现顾客群体购买习惯的内在共性,例如购买A同时也会顺带买B,然后卖家设计促销组合方案、页面准确推荐,实现销量的提升将势在必得。 速卖通因此推出了这个管理套餐的功能,目的就是不仅让产品之间的“摆放位置”更接近,更希望卖家们根据产品的组合利润空间进行打折吸引卖家一次性买多一点,这样国际物流运费的平摊成本可以大幅下降,特别是对于产品轻且必须采用挂号小包运输方式的产品(特别最近物流还大幅升价了挂号费)。 有人说,这样的做法真的是双赢,买家买便宜了,卖家客单价和利润也提高了,因此这个管理套餐大家绝对不可忽略。 二、存在困惑 我们在实际操作过程发现了如下问题: (1)我应该选择哪些产品? (2)我应该设置多少折扣? 三、解决方案---珠宝店案例 以上两个问题其实归结于一个原因:我不知道客户会同时购买哪些产品?知道的话我就可以根据具体产品进行计算运费成本进而给予合适折扣!虽然速卖通也有智能推荐算法,但并没有告知我具体哪些会进行推荐,卖家的心理没底更加不敢乱设置折扣。由此我们从商务角度以案例方式探讨: 本次选取一家金牌珠宝店作为分析案例,其产品种类达2683款,涵盖戒指、耳环、手环等珠宝饰品,调查其近半年的交易记录(数据来源于速卖通平台产品上公开的销售记录进行清洗和后期匹配,并无涉及具体任何交易个人隐私信息),约68万笔。微分析采用机器学习推荐算法进行数据挖掘,探索该店铺的关联产品。 Part 1 筛选规则 ①收集本店所有消费者购买的商品组合并计算其支持度(概率) 例子说明:该珠宝店店近半年有68万笔消费记录,而顾客在该店购买了ID为3240361XXXX的戒指又买了ID为3239859XXXX的戒指有8160笔,那么这个组合同时出现在购物车的支持度就是8160/680000=1.2% . ②计算所有购买的商品组合中购买A然后会购买B的可信程度 简单来说就是在所有购买A的记录中有多少条记录含有B,如果比例大则说明购买A的客户很大期望会购买B(A→B)。 举例说明:该珠宝店近半年有6.5万笔购买产品A(ID:3239863XXXX)的交易记录中,含有产品B(ID:3260523XXXX)的记录数为3.4万笔,那么购买A产品后会购买B产品的概率就是3.4/6.5=52.3%。 ③把可信程度达到50%以上的购买组合形成强关联产品 举例说明:探究该金牌珠宝店顾客的购买规律,发现购买耳环产品ID为3268302XXXX的客户有51.53%(可信度)的可能性会顺带购买ID为3281303XXXX的同款戒指产品;而购买ID为3284591XXXX的戒指产品会顺带购买其同款耳环的可信程度达到53% ,就可以认为它们是强关联组合。 Part 2 实战运作 在顾客的购物单中如果含有产品ID为322229XXXX(A产品售价$3.51 )的手链和产品ID为3240361XXXX(B产品售价$4.99)的戒指,那么该顾客极大程度(90%)还会再购买产品ID为3247356XXXX(C产品售价$3.99)的手链。 因此此处在实际运营过程中,假设分析A、B、C产品各自的运输成本分别为13元、12元、13元(根据无忧物流410报价估算),如果客户同时购买ABC之后的总运输成本22元,这样让利空间达到了38-22=16元(约$2.6美元),第三个产品基本可以打到50%OFF利润还反而提高了。 Part 3 策略实施 如此可见,50%OFF真实折扣,这样的优惠对买家的吸引力是很大的,而卖家也是可以提高客单价和利润空间,掌握了这样的信息,更相当于给了运营和站外推广增加了一个营销利器。“第三杯半价”的宣传语就出来了,在和同样竞争对手的战术层面又可以进一步提升打击力度,一切运营和推广在互联网跨境电商领域绝对不能离开数据分析,这样运转才有理有据并且有效益。我们愿意协助您进行降维精准打击,有兴趣的卖家可以留言客服与我们分析员深度沟通。