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[运营相关] 淘宝天猫运营:从id层面,到渠道层面,到更细致的词系方面与竞品多维度数据分析

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发表于 2021-6-7 23:15:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
大家好,我是灰尘哥,今天我们开始进行竞品的数据分析讲解。通过前面的分享,我们知道了对手产品的服务和营销策略,因为我们知道了这些,就知道了在同样的人群池里面,我们的产品是不是有竞争力;进而制定我们的营销策略,而如果我们做好了策略,怎么判断效果呢?或者是我们跟对手的差异呢?这就是我们今天讨论的话题!—— 竞品的数据分析
进行今天的话题前,我们简单说一下数据分析的思维
1、 先确定我们要分析的数据矩阵,一个矩阵才能说明一个问题;(竞品分析矩阵:id、渠道、词系)
2、 每一个层面分析的数据指标筛选和确定,那么多数据指标,每个数据指标都说明什么问题?(转化率,加购率,买家数等等)
3、 数据反馈出差异后,我们就根据行业经验进行“预测生成本结果的背后原因”
4、 进行优化,并跟踪这个优化结果,然后看看下次的反馈结果是不是往正向的方向发展
下面我们就根据上面的数据思维,进行竞品的数据分析:
竞品的数据分析!分析竞品主要分析哪些数据矩阵呢?我建议我们一层层的递进分析 :
1、 链接的数据pk;
2、 流量渠道数据pk;
3、 词系的数据pk;
通过这些分析,我们可以知道,我们是哪里跟对手有差异,然后分析我们弱的原因,进行优化即可。我们先说一下这些分析的数据源从哪里可以获取,直接截图吧:



以上是我们获取数据源的地方,我们把这些数据(按照日和7天周期)下载下来,然后进行矩阵分析。
链接数据分析的目的:主要是分析出整个id,我们和对手的变化趋势的差异化,是在变好?还是变差?谁的趋势更好?这个的数据分析,我们只是知道了大概的数据。要想知道的更准确,我们要进一步的进行分析是哪个流量渠道发生了变化,影响了汇总的id数据。
流量渠道分析的目的:我们会知道是哪个渠道,我们做的不是很好,利于我们找出原因,做针对性优化。
词系数据分析的目的:主要是分析在搜索渠道具体的关键词词系,和对手的pk的数据差异。这里比较复杂,我们要分析一组词,也要分析单个核心词。最后知道到底是哪个词系带来的流量价值最高,哪个词系和对手的差距最大?然后回到主图和详情页优化我们的卖点。
以上是我们要分析我们和竞品之间差异的一个分析矩阵;
那么矩阵内,每一个层面的数据指标选择,这时根据我们的分析目的进行筛选,(下面讲解)。
数据分析结果出来后,我们就要预测发生这个结果的原因,来进行优化。这个回顾我们前面分享的内容(做好搜索的前提,找准竞争对手,解剖竞争对手(营销篇)https://bbs.paidai.com/topic/1995977
接着讲解,现在我们来分享链接的数据分析。
我们先看数据指标:这里平台给我们的数据指标很多,我们挑选出核心要分析的数据指标即可,同时我们还要根据实际需要,进行计算衍生出一些数据指标,我们重视的数据指标有:
1、 访客人数
2、 搜索人数
3、 买家数
4、 收藏率/加购率(根据实际类目/客单情况,进行思考)
5、 转化率(搜索和链接)
6、 UV价值(搜索和链接)
7、 坑产(搜索和链接)
其中的收藏率/加购率,UV价值,坑产是数据指标的衍生;
以上数据指标,我们不单单进行他们的汇总数据的对比,同时也进行数据趋势的把握,如下图所示:


通过这两个维度的数据分析,我们可以很容易得到,我们的哪些数据指标跟对手有差异,差异多少?以及是从什么时间出现了差异。然后我们再进一步进行流量渠道的精细化分析。
流量渠道,我们核心是分析搜索渠道,推荐渠道,以及直通车渠道,当然我们也可以根据自己的运营方式,进行其他的渠道分析,我们用搜索渠道进行举例,如下图:


通过以上分析,我们知道了,我们跟对手在搜索渠道之间的差距是多大?然后我们进一步分析是那些词系,或者是词有差距即可。
现在我们接着来分享词系的数据分析:
如果我们知道了,在搜索渠道(或者车的渠道)我们和对手的差距,那么我们是不是可以进一步分析出到底是哪个词系跟对手有差距呢?
1、 哪个核心产品词有差距?
2、 哪个属性词根有差距?
3、 哪个核心关键词有差距?
以上是我们和对手之间的差距,我们再换一个维度,我们自己的词根和词之间进行对比
1、 哪些个词根的数据更好?(同时观看跟对手之间的差距);
2、 那些词的数据更好?
3、 进而找出一些共性元素,比如:场景,材质,风格,用户性别等等(下次分享)
那么以上这些怎么实现呢?我们还是直接上图:

首先我们选择一个核心数据指标:比如转化率,然后在词系矩阵里面,进行各种聚合分析,这时要求我们对表格工具用的比较熟练,最后得出我们和对手主要是哪些词系(词根)差距比较大。
1、 我们比对手强的词系是哪些?
2、 我们比对手弱的词系是哪些?
3、 然后有针对性的做我们的营销策略
这里有几个细节需要注意:
1、 因为这是系统给我们的全部数据源,所以我们先把一些噪声数据去掉,比如跟我们产品属性完全不符合的,或者是矛盾的。
2、 如果是一个时间周期的数据,比如七天,我们直接计算汇总数据。
3、 如果是每日数据,我们得出数据的趋势图,这里我们建议用迷你图展示。如下图

总结,词系分析,我们核心目的是:
1、 分析出我们要分析产品的核心主打核心词根,属性词根;
2、 分析出,我们和对手之间的差距,比对手好,我们要怎么防守,比对手差,我们应该怎么提高
3、 优化,是优化流量端,还是优化转化端?
流量和转化有时候是一个平衡,流量放的很大,可能转化率就会低一些,流量少,转化率会高一些,这时根据我们自己的流量需求,以及流量承接能力进行平衡
这个平衡点的核心驱动是营销,营销可以拓展一个产品的用户辐射半径,所以,建议大家多多研究同样的产品怎么做营销,也就是怎么卖的问题。

作者:灰尘哥

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