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[运营] 新的机会:别再用老旧的思维误区拖垮你的店铺!

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649930522 发表于 2021-8-12 09:18:06 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
在跟商家日常的交流过程中我发现,很多朋友极害怕平台出现革新举动。
因为他们只停留在看到了变化,而忽视了用行动去创造商机。
马老板说过,“很多人输就输在,对于新兴事物,第一看不见,第二看不起,第三看不懂,第四来不及”。做运营多年,我对此深有体会。
做淘宝的道路绝不是一帆风顺的,所以想着做好店铺,你一定要敢于尝鲜敢于突破不怕困难,因为只有在磨练中不断的提升自己的学习能力和应对技巧,才能在这个变幻莫测的大环境里始终保持屹立获得不容撼动的地位。
今天就与各位一起聊聊——在店铺发展的道路上,你是否有掉入以下4个思维误区。
1“店铺经常遇到发展瓶颈,不知道是忽略了哪些优化细节?”
①人群和标签
人群标签的优化,是店铺成长过程中最重要的关卡,突破不了的话,流量和销量就无法再上升到另一个新高度。我们总在讲小而美,讲个性化搜索展现机制,这些归根结底说的是精准的人群标签优化,即店铺内所出售的商品,他们本身都是有对应的受众人群的,我们如何通过定位和推广操作,把他们之间的这个线一一对应起来。
②多渠道引流:
在流量趋于碎片化的今天,如果你的店铺流量来源渠道很窄,那么就极易受到同行竞品的影响,出现流量波动的尴尬,和遇到产品做不大的困局。拿发展起步期的产品来说,可以先用直通车和超级推荐打开店铺基础流量入口,树立起精准的人群标签维度,持续做老客户沉淀维护并不断互动激活,然后配合上内容营销,比如微淘,直播,有好货这些,再在恰当的节点上优质的活动,当然前提是你做足了活动的策划准备,这样一出手就是摇三摇抖三抖的效果,最后有站外资源的可以顺势搞一波,为什么站外这不在初期操作呢,因为你站外引流到站内,需要店铺产品本身有足够的承接流量的能力,不然就是竹篮打水一场空。
③有计划上新:
如果货源充足可以在固定的时间去做每周的上新安排,这样既可以很好的刺激搜索引擎增加对我们店铺产品权重的扶持,又可以很好的激活受众人群的活跃度培养起他们的回访习惯。如果货源不多所属类目也不是需要长期频繁迭代更新的,那就尽量做到一个月安排上新1-2次,给店铺和受众人群都增加些新鲜感,也能更进一步的推动起新老产品的效果提升。
2“感觉砸钱做单一大爆款的收益远不如从前,当下这个模式还可行吗?”
①从单品到矩阵群的布局:
以前是爆款为王的时代,所以单品打造爆款的运作模式占据了整个市场,但现在讲究多元化个性化发展,所以就需要你顺势打造小爆款群矩阵模式,让多项优质数据维度齐头并进,去更好的拉升利润空间降低维护成本。
②不同时期优化侧重不同:
爆发期,不仅要维护住爆款的数据维度还要能将爆款的价值放大。比如通过关联销售为买家提供更多的产品选择,带动客单和访问深度的增加,通过客服的主动推荐,带动潜力产品转化和收藏加购的提升,通过唤醒老客户形成回购,带动店铺综合质量分和搜索排名的提高等等。
上升期,重视从多方面做起产品的基础竞争力,比如标题,图片,文案卖点,内容营销等等,然后配合上直通车和超级推荐的优化,稳固关键词搜索权重和竞争人群维度的圈定。衰落期,重视对新品的培育,比如对选款的节点把控,对新品的预热宣传,对新老产品的无缝衔接等等。
③重视多项数据维度比如:
层级,层级上升不一定会为店铺瞬间带来大量的免费流量,但是层级下降一定会导致免费流量出现下滑趋势,所以层级必须要稳扎稳打的累积上去千万别妄想着走捷径,并且要想办法去扩大客单价,转化率,老客沉淀等等数据维度。
动销率,动销率低会影响权重影响免费流量提升,所以要先确保店内所上产品都是有市场发展前景的,然后要巧用营销方式关联销售去尽可能多的带动产品形成曝光和转化,最后就是推广工具的精准投放和定期检查产品的滞销情况。
3“不是说平台会给新品扶持的么,为什么我的新品没有流量没有转化?”
①平台想做大做强就一定离不开新鲜血液的加持,所以他愿意给新品权重扶持,但这个机会仅限于给产品较多的展现量,而并不等于是直接给新品灌入流量,两个概念,不要混淆。
②平台实力强劲商家众多,每天都会有N多款新品出现,所以你的新品发展单靠这点扶持是起不来的,必须要有进一步的优化,去逐步提升各项数据维度,全方位体现价值优势。
4“产品推了一波淘客销量有所提升,但为什么淘客停了排名就下滑了数据就波动了?”
①现在销售额的好坏并不是权衡一家店铺权重优劣的唯一标准。规则玩法在变你的思路就需要同步发生转变,你必须让产品所有的数据维度都成长起来,而不是一直按照多年前的老黄历疯狂砸单一销售额,不然忙碌一年你只能落下个收获甚微易受到同行压制的结果。
②现在淘客仍是店铺发展的一把双刃剑,虽然他重新计入了搜索权重。我从不否认他在正确的节点出现,能为店铺产品快速带来高人气高销量高排名,但是毫无章法的操作,引入大量的低消费低粘性群体,就会直接导致人群标签的混乱,使得数据维度易出现大波动。



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