銷量上不去，那是你沒做產品分析！
99click商助科技 | 2017-12-19 16:42
【數據猿導讀】 我們都知道產品即銷量，想要提升銷量達成KPI，產品分析無疑是最重要的一個分析環(huán)節(jié)。產品分析的最終目的就是提升商品銷量，首先要了解用戶的需求，知道用戶要什么，哪些產品受歡迎，進而根據這些數據指導產品優(yōu)化和活動推廣。這也是為什么要做產品分析的原因
我們都知道產品即銷量，想要提升銷量達成KPI，產品分析無疑是最重要的一個分析環(huán)節(jié)。產品分析的最終目的就是提升商品銷量，首先要了解用戶的需求，知道用戶要什么，哪些產品受歡迎，進而根據這些數據指導產品優(yōu)化和活動推廣。這也是為什么要做產品分析的原因。
那么產品分析可以分析哪些數據，如何運用這些數據指導產品運營呢？接下來為大家簡單闡述一下，希望對各位運營人員有幫助。
產品分析了解網站商品的整體銷售情況
首先產品分析了解網站商品的基礎數據。通過產品分析，了解產品的瀏覽量、點擊量、訂單、入籃量、購買用戶數等信息。幫助企業(yè)了解不同商品、不同品牌用戶的關注度、購買力等信息。通過這些數據判定產品及用戶的關注度。如下圖所示：
通過上圖我們可以看出某段時間網站整體的銷售額、訂單及產品的瀏覽、入籃、購買情況；并能直觀展現銷售額TOP10的分類和產品。這些數據為我們分析出用戶的喜好。
其次，產品分析了解商品的生命周期變化。通過對商品/品類的熱度分析，觀察瀏覽、購買等相關數據波動曲線，了解商品的生命周期，比如某商品的熱賣時長等。
從上圖我們可以觀察到這一商品某段時間內的瀏覽量、入籃量、訂單量等數據，通過對比瀏覽量和購買量數據分析商品的生命周期，結合周期內具體的瀏覽和銷售情況，可以讓產品負責人快速調整該產品的銷售策略。
了解產品分析掌握用戶需求，指導產品運營優(yōu)化
通過產品分析，更深層次的了解用戶喜好、用戶的購買力、產品關注度等信息。由于不同的指標反映不同的情況，透過數據指標的變化發(fā)現商品中存在的問題。
首先我們先了解一下各項數據指標所代表的意義：
瀏覽量、用戶數：反映出商品的關注度、興趣度高低
入籃量、入籃率、入籃UV(UV比率)：反映用戶實際購買情況，比如放購車多長時間就實現轉化等。
收藏量：反映出用戶的喜好程度，用戶的收藏行為暴露了用戶的喜好。
以上這些數據直觀展現了每一件商品的實際情況，透過這些數據去發(fā)現問題，比如哪些商品賣的多，哪些商品看的多賣的少，哪些商品經常被收藏但轉化不高等等。通過結果去分析原因。
其次，如何透過數據分析指導產品運營優(yōu)化呢？產品分析目的就是將商品賣給真正有需求的用戶。
這里我們將產品分析延伸為兩方面，一是精準的商品推薦，二是關聯產品的推薦，如搭售相關的產品。
首先通過分析產品，了解會員對不同商品的喜好，進而進行精準商品推薦。如下圖所示：
通過對會員分析，我們知道哪個會員瀏覽了什么商品，哪些會員收藏了什么商品，哪個會員買了什么商品等等一系列的行為數據，從這些數據我們就可以分析出會員喜歡什么，進而根據會員喜歡進行商品推薦。
此外還可以分析得出哪些商品受歡迎，如圖所示：
（注：紅色代表A商品 藍色代表B商品）
這是我們截取了某一段時間2款商品的數據圖，通過分析這些數據我們得出商品B最受會員的歡迎，那么可以針對這款產品進行推薦，通過一些活動比如節(jié)日促銷，會員優(yōu)惠等活動，這樣一來既提升了商品銷量，又提升了用戶的粘性。
其次，我們可以進行關聯產品的推薦。
根據對產品的瀏覽關聯的精確統(tǒng)計數據，產品負責人可以根據關聯情況，提供產品推薦和套裝，提高單個訂單的金額，增加銷售機會。如某用戶瀏覽了某一品牌電腦，那么跟這個品牌有關的商品都可以推薦給用戶。
可以說產品分析目的就是將商品賣給真正有需求的用戶。做好產品分析讓用戶的購物體驗更便捷、更高效。既增強了用戶的粘性，又提升了商品銷量。
注：
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來源：數據猿
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