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标题: 【女袜类目】非标整体运营思路 老司机带你分析行业大盘 [打印本页]

作者: 多多电商圈    时间: 2020-5-16 16:24
标题: 【女袜类目】非标整体运营思路 老司机带你分析行业大盘
最近接手了一家做女袜类目的店铺,在给掌柜制定运营规划和店铺优化方向上做了细致的沟通,今天正好有些时间,把杂乱的内容梳理一下,也在这里和大家共享。

思路可以借鉴,但永远不要照搬。



这篇文章主要从类目大盘的数据结合店铺具体情况来和大家分析,尽量把完整思路分享给大家。

一、袜子类目整体大盘数据





从大盘数据上,我们可以看到从17年到19年,袜子这个行业的市场需求一直在变大,不过从月度销售的整体数据来看,这个类目有很明显的季节性特征。下半年的数据要优于上半年,因此行业的排位赛,尽量都是安排在上半年,下半年用于收割流量。

从消费者的角度来分析,对产品价格较为敏感,对品牌的要求不高,更重性价比。因为疫情影响,顾客外出受到影响,导致在此期间,整体销量都有所下滑。

从整个类目来看,市场竞争激烈,从拼多多目前各个袜子的排行上来看,能冲到前列的产品,销量都是10w+,价格上相对来说也都压的很低。





因此我们想要把一个链接做起来,首先性价比上就要有相应的优势,其次相比男袜来说,女袜可以说是一个非标,根据顾客的消费特点,追求销量和价格,运营手法上也要结合标品的运营思路,除了要测出来符合市场要求的款式(爆款的先天条件),还要做好相应的销量和评价数据。

关键词的选择上,对于新链接和新店来说,前期最好往长尾词方向走,中后期等到店铺数据起来了,就要配合类目大词去做了。

比如上面平台给的排行榜,除了袜子这个类目核心大词排行榜外,还有其他的排行榜比如女卡通袜子、棉质女袜、女提花袜子等等,这些都是前期我们在选品时需要参考的数据。

二、消费者人群画像





从上面的行业消费者人群洞悉里面,我们可以大概总结以下几点。

①同年龄段女性的支付人数及交易金额是男性的2~3倍,购买的规模往往也大于男性用户,因此我们需要讨好的用户会更偏向于女性消费者。

②类目客群主要集中在18~24岁以内,但是转化率最高的集中在25~29岁的人群,结合消费者的职业来看,整个类目主要面对是18~29岁之间的公司职员。

但是从数据表现上来看,30~34岁之间的这个人群,无论是客单价还是转化率都相对较好,也是我们后期推广的时候需要重点关注的人群。





以上这些都是我们选择主推款需要考量的数据,在具体推广人群选择上,结合店铺自身数据和行业大盘,可以很快地找到我们需要重点推广的人群和资源位。





但是我们知道拼多多的推广人群相对来说,还是比较笼统,想要具体针对人群去推,就需要在达摩盘里进行人群包的组合,然后加入到我们的推广计划中去测试,在达摩盘建立人群的时候,记得参考店铺搜索和场景里面的人群洞悉。

三、袜子类目的卖点分析

卖点除了我们前面所说的价格优势,另外两方面主要集中在袜子的功能和材质上面。
卖点我们主要运用到两个方面,一是店铺产品布局,优化sku,二是创意图设计。

①店铺产品布局,优化sku。

我们可以针对产品的卖点,去布局店铺的引流款和盈利款,同时优化链接sku,毕竟对于消费者来说,价格方面虽然比较敏感,但是想要产品具备一些其他的功能,还是愿意支付更高的客单价。举个最直观的例子吧,硅胶防滑和缓解静脉曲张这两个功能。就存在相应的客单价差距。





其次我们可以通过优化sku ,比如星期袜和功能的组合,只要做的好,对于提高客单价和uv价值上面都非常有用。

创意图设计

前面也说了女袜这个类目属于非标类目,也就是有款式的差异化在里面,需要把我们产品的核心卖点与创意图进行融合。下图是我这边收集整理的创意图合集,大家可以看一下。通过分析同行,再结合自身产品特点,能帮我们更快更好地做出一张点击率高的创意图。





四、店铺的优化方向

做运营目光要放得长远一些,在前面分析大盘的时候,我们知道袜子类目他是有明显的季节偏向性,下半年马上就要到来,店铺不仅要优化现有的夏季款,也要为下半年的秋冬季开始布局准备了。

其次,为了链接快速的积累销量和评价,我们可以活动配合多多进宝去做,比如9.9的袜子,上午我们设置佣金比率10~30%,再为链接设置一个专属商品的4~6块的立减劵,1个小时大概就能冲到产品的热销榜,下午的时候,根据数据情况,就可以取消掉优惠券。

这里提醒大家一下,虽然多多进宝的佣金比例需要等到时间到了才能修改,但是优惠券是可以随时更换的,也可以为了防止设置错误,单独设置商品立减劵。





日常平销的时候,就可以搜索车和场景车相互配合,但无论是多多进宝、活动还是多多付费推广,带给产品的也只是展现,想要用户产生兴趣——点击——浏览——购买,考察的还是产品的内功方面。

只有产品内功优化好了,我们才可以放心大胆的给产品怼流量。因此款要测好,基础数据也要优化好。












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