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[实操] 怎样才能做好竞品分析?

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VX:13177803371,打标签查小号工具 15年淘宝店主
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    经常会有同学问我,淘宝爆款那么多,自己却做不起来,有时候做起来了,为什么还是不赚钱?还有的朋友会问,同一个款,为什么朋友能做起来,自己做不起来,对手产品是怎么开始起款、爆起来的,是通过直通车标题搜索、超级推荐、钻展淘宝客还是网络达人做起来的,你了解吗?其实,行业竞争对手便是我们最好的导师,今天我就来讲讲如何分析对手爆款数据,快速掌握打造爆款产品的技巧。& f2 |7 D4 f0 l. S
第一步:打造爆款首先要分析产品的搜索人群画像,了解产品最受欢迎的价格、购买主力军、地域等,助力产品布局。比如,冬季来了,你是卖女装牛仔裤的,你需要做的就是了解目前淘宝销量最好的那些牛仔裤的搜索人群画像(受绝大部分顾客欢迎的牛仔裤是什么价位区间,主要是哪些年龄段的人爱买)。具体的操作方法:, x5 ~% r( o: M
通过专业版生意参谋-行业客群去直接搜索,比如女装-牛仔裤。+ M' Z; y$ R# `8 L
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可以看到这个产品的人群画像数据显示了最受顾客喜爱的客单价是60-80元,年龄分布是18-24、25-29岁,总占比超过50%,也就是说95后是购买的主力军,低价产品最受欢迎。如果你也做该款产品,我们就做这个区间范围就好,同时结合自己货源、成本、运营能力等因素去选择范围内最适合的定价,做好产品前期布局。
& L+ P% Q5 e; Z* e第二步,对比爆款,计算单品转化率、UV值等:* V9 I1 p' Y& j- h2 @
以第一步为基础,进行同价位多家产品数据对比、不同价位数据对比:直接去淘宝搜索牛仔裤女,输入最低价格40元(注意,要按销量排序),选择3个排名靠前产品,分析他们的具体数据。逐个复制产品标题,进入竞争模块的竞品分析页面,粘贴标题搜索,马上可以看到该产品的各种数据。
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6 b5 B/ M' A9 n通过搜索结果页面,可以看到对手的产品流量、访客量、成交等等。我们重点分析对手店铺的流量变化趋势、销量、转化率、单品转化率、UV值。那怎么算呢?其实很简单:3 Y2 E$ R: x/ `; J# y
单品转化率=产品订单量/产品总访客数,UV价值(访客价值)=(支付总件数*客单价)/总访客数。比如59元的牛仔裤我自己这边算了一些数据供大家参考:3家转化率都在2%-3%之间,而80元的转化率有4.9%,UV值达到3.9元,128元的转化率是2.4%,UV价值是3.1元。同一价位的可以多算几家,再计算其他价位,这样我们就能对自己产品数据进行精准的调整。$ |( c4 d* k( u' y) B7 Z- X
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此外,对手的点击率和收藏加购率也是我们要分析的,一般点击率可以通过测试对手的车图得到,收藏加购率我们是看不到的,不过不要紧,我们可以通过行业经验来知道大概的数值。- C5 A1 v9 q" \& Y, q" o
第三步、从数据看多种爆款打法
' h0 H' {6 `: U: N9 f爆款打法一般都绕不开做排名、付费推广,我们可以经常参考分析一些靠直通车或搜索起来的产品数据。通过竞争模块的竞品分析,可以看到行业对手的操作轨迹。举例:这价店铺的产品,靠刷标题+直通车+刷标题单,直通车+半标题+关键词,23号流量直接到了1200多。
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这只是诸多案例中的一个,大家平时要多去统计数据,分析数据,按照这样的方法,多去分析行业对手爆款的打法并总结,多看数据的好处就是,自己的做的时候能对数据进行很好的把控,久而久之,行业经验也得到提升。
! c/ j  h! P# I8 U' i( w最后总结一下日常要分析的对手爆款数据的几个维度:
/ e" ~- J$ F7 e9 {1、
点击率、转化率、UV值  ; O6 j4 {4 W8 Q' o) B8 R
2、
每日坑产走势情况  - ^+ {1 Q: c7 J6 R8 K
3、
每天的订单量、流量来源、访客数
0 c0 c: l, ^1 z% i& [( b4、
从上架到流量开始爆起来订单单量和坑产
" D7 o( w) _$ _" j7 c1 ~, n5、
主要引流关键词个成交关键词有哪些?对应转化率是多少?1 G8 o6 R1 `6 s  ^0 M# C
6、
付费推广的方式是什么?每天投放量多少?
1 D# c2 I" P$ G7 o/ D% A/ p第四,
多角度分析对手,针对提升通过清晰了解对手的数据后,我们就能很好的知道爆款的主图点击率、收藏加购率、单品转化率、UV价值等一些重要数据的标准,能清晰的知道自己的优势和劣势,在主图点击率上,一定要注意拍摄、构图、角度、动作、滤镜、差异化,多维度去优化提升,现在除了综合排名、销量排名,还有一个就是主图视频排名。在卖点上,如果你不知道如何提炼,也很简单,去行业对手的评价页面,主要看中差评,比如说有色差,就可以在详情页做图片论证,诸如此类。和数据一样,都可以多看、多学习,知己知彼,让你的数据的产品得到最大的优化和质的提升。
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