复盘,是围棋术语,指博弈结束后,双方棋手把刚才的对局再重复一遍,这样可以找出双方攻守的漏洞,是提高自己水平的好方法。在复盘中,双方进行双向交流,对自己、对对方走的每一步的成败得失进行分析,同时提出假设,如果不这样走,还可以怎样走;怎样走,才是最佳方案。
那么复盘同样可以运用到商家运营店铺的过程中,而活动是运营店铺必不可缺的一部分,并且活动对于店铺来说,做得好能产生很好的效益,但如果做的不好,也会带来不好的负面影响。所以每次做完活动,商家们都需要去复盘,它可以帮助我们更宏观的了解活动结果,并依据本次的数据去回顾我们在当下的决策是否正确,在复盘的过程中更有利于我们吸收经验教训,对之后的活动进行调整,优化下次活动的运营方法。
1,回顾活动目标
在做活动前,商家们都会对活动有一个预期和目标,并且以达成目标开展各种策略。所以复盘的第一步就是拿实际的活动结果和目标对比,看看有没有达到目标,离完成目标还差多少,或超出目标多少。
除了和自己所定的目标进行对比,还需要对比行业和竞品的数据,做一个宏观的判断。
2,分析活动结果
第一步完成与目标对比后,就会对有无达成目标有了结论,但不管达成与否,我们都需要分析产生结果的原因,好的经验需要记下来沿用,不好的教训需要后续规避。
假设我们这次活动所定的目标是当天销售额突破十万,但是结果只达到了八万。
那么我们该如何去做分析呢?
首先我们需要把与活动目标相关的数据整理出来,以及我们在活动前,活动中,活动后所做的动作和调整都列出来。
我们可从对影响销售额的关键指标入手,进行拆解和分析。
销售额=流量×转化率×客单价
①各渠道引流情况分析
参加大促活动本身就会为店铺带来大量的流量,但是想要引来更多的流量,或者更加精准的流量,我们还需要营销工具的辅助,所以列出我们在活动期间投放在不同渠道的引流人数以及ROI数据。例如:
短信营销:共发送了××人,进店人数达××人,最后支付人数有××人,短信共花费××元,ROI是××
从数据中找出问题,是否短信的的文案不够吸引人?还是发送的人群不够精准,或者推送时间不是最佳? 另外,不仅要看数据的绝对值,也要去看对比值,比如同行在大促期间发送短信的ROI等等
有了这些假设之后,就需要去验证,一方面可以通过改变变量,在下次活动中进行测试,另一方面可以直接联系消费者,了解消费者在转化过程中的经历的困惑,并找出解决方案。
推广:搜索推广和场景推广每天的点击率××,成本××,ROI××
活动期间的推广必不可少,大家主要衡量投入产出比,如何去把握推广的力度和节奏,用较少的成本引入更多的精准流量。
优惠券:活动期间优惠券的领券人数××,用券人数××,以及ROI××
从领券数据中分析券的面额是否有吸引力,如果是满返券,是否是满返的门槛设置的不合理等等,从ROI的数据也可以判别出此渠道是否具有性价比,也可以为之后的活动运营渠道作为参考。
②转化率
转化率是最重要的指标,只有流量越精准,转化率才会越高,而每个渠道背后都对应一个消费人群,从每个渠道的转化率数据中,可以看出哪些消费群是高价值的,值得后续重点运营。
另外转化不高的渠道,也要找出是在哪个环节流失的,分析消费者从点击商品到查看商品详情页,主图再到查看评价,到询问客服,再到议价,直至下单付款的行为路径中,是在哪个节点放弃购买,找出原因,并提出解决方案,在下一次活动中试用验证。
③客单价
客单价一般是和商品的特性(是否适合购买多件),促销形式的设计,以及商品组合情况有关。同样的,首先需要拿出数据,去比较日常客单价的变化情况。以及在活动期间各个SKU的销量是多少。
分析活动的主推商品是否选的正确,是否可以带动店铺其他商品的销量,店铺推荐位有没有利用好,以及活动中的热卖品具有哪些特点。
①找到高价值消费群
店铺经过活动后都会涌入大量的消费者,根据回购率、客单价等人群标签,筛选出高价值的人群,也为自己店铺的商品勾勒出更加具象的人群画像,之后的店铺运营重心可以相应转移。
②更好的掌控活动节奏
推广运营计划一定要契合活动的节奏才能碰撞出最佳的效果,所以每次的活动都是为店铺积累经验,我们应该记录活动的每个节点应该要做哪些事,以及如何做。
③ROI高的运营渠道
活动搭配的各种营销工具,推广渠道都需要花费一定的成本,但毕竟活动的价格已经让利很多了,所以在运营渠道的选择上一定要符合“便宜且有用”的标准。这就需要我们在复盘中不断总结经验,选择最佳渠道以及获取使用技巧。
④活动商品的选品方向
对比每次活动前,在选品上所考虑的因素和活动中热卖商品特征的吻合度,然后不断去修正后续挑选活动商品的维度和标准。
⑤店铺管理问题
在活动期间,大量的订单涌入会让店铺的问题更加凸显,店铺短时间内承载的压力越大,平时隐藏的问题就越容易出现,而店铺内部管理问题就是各岗位人员问题,比如评估客服岗位,可以看客服的回复率,询单转化率等指标,而评估打包发货的的岗位,可以查看物流异常率,物流时效,以及物流服务评价等,从数据中反馈出各个岗位的问题,并加以调整改善。
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