在所有运营环节中,能够为决策提供客观依据的就是数据分析。数据分析的目标是找到最适合自己店铺的运营方案,从而达到销售利润最大化。进行数据分析需要整理几张关键的表格,比如营销流程表、直通车日报表、访问客户记录表、询盘分配表等。

一、营销流程表

通过这个表格我们可以看出每个月账户数据的整体情况,曝光、点击、反馈、点击率等等有无异常情况,可以一目了然的看出。这部分数据的采集可以通过数据管家-数据概览查询的到,但是平台数据只能保存三个月,将来如果我们在想看的时候就没有办法找打了,所以要养成数据统计的习惯,避免数据丢失。大泽店长工具中的【一键采集】功能可以很方便的采集并保存这些统计数据。

此外我们可以对上面的表格做进一步的分析,按照10天的维度把每个月分成第三部分,从这个表格中我们可以直观的看到直通车流量的占比和反馈率的情况,最后一行是汇总。然后通过这个表格来定位账户存在的问题:

重点关注账户的流量和转化

1、通过反馈率来分析账户的转化情况(参考标准:≥10%)

2、通过p4p的流量占比分析整个账户的流量结构是否正常(参考标准:直通车流量应≤40%)

3、通过点击率来分析产品的吸引力

切记:反馈率是一个重要参考指标,如果反馈率问题不解决,那么店铺进来再多的流量也没有意义的。如果反馈率还可以,但是流量很少,那么这个时候再着眼于提升流量。国际站优化是一个综合优化的过程,不能一棒子打死。

常见问题解决思路:

低转化:优化详情页提高转化率。详情页面的优化,可以使用大泽店长工具中的【智能标题】功能一键生成标题。

直通车流量占比过大,多走信保订单提升自然排名(180天内最少有1单)。大泽店长工具中的【关键词管理】可以找到相关的关键词进行推广。

二、具体产品的数据分析

经过上一部分对账户整体问题的诊断之后,下一步分析就要聚焦在具体的产品上。打开数据管家产品分析-按曝光量降序排序。

产品常见问题和解决方案:

高曝光低点击低反馈

1、如果点击率很低,就要先分析这个产品的流量构成,看下产品曝光的直通车占是不是比很大,如果是就要找到这个关键词,检查排名是不是足够靠前,通常下侧的展示位会带来大量曝光,但是并不容易被客户看见,如果是这个原因就要增加出价,提升排名。从其次标题、图片和展示信息入手,让这个要素更吸引人。大泽店长工具中的【关键词管理】功能可以帮助查找并推广这些关键词。

高曝光高点击低反馈

1、如果反馈率很低,就先检查客户搜索的关键词和展现的产品是不是匹配,首先先要清除掉无效流量。其次优化详情页,增强转化力和营销力。大泽店长工具中的【批量鉴图】功能可以帮助商品快速鉴图编辑避免违规。

2、排查直通车是不是打开了拓展匹配,打开拓展匹配后,只要客户搜索了可我们产品相关的关键词,我们的产品也会进行展示,带来很多不精准流量。可以使用大泽店长工具中的【关键词管理】功能找出这些关键词并进行调整。

低曝光高点击高反馈率

1、把产品加入橱窗或直通车加大推广。大泽店长工具中的【店铺管理】功能可以进行商品的批量上架下架。

三、直通车数据统计:

数据来源:外贸直通车-流量报告

首先检查有没有曝光异常的关键词,有的话要检查一下是什么原因。然后分析每天的钱都花到了哪些关键词上,有效果的关键词加大推广,比如表格中steel single door locker和 steel cabinet就是有效果的关键词,这类词要保证前五的出价重点推广。没效果的关键词花费又很多的关键词先检查推广的产品和关键词是不是匹配,如果花费太高,就直接暂停。

统计每月的直通车点击、花费情况,计算投如产出比,定位直通车的主要问题,是点击率太低,还是花费太高,还是平均点击花费过大。大泽店长工具中的【关键词管理】功能可以帮助管理这些关键词。

四、访客分析表

这张表格最的作用是统计客户的常用搜索词,尤其是给我们发送询盘的客户。一定要把关键词统计下来,检查这个关键词我们有没有覆盖到,如果没有覆盖到就发产品覆盖。数据来源:数据管家-访客详情。大泽店长工具中的【关键词管理】功能可以快速找出相关关键词。

五、询盘统计表:

对客户的国家、询问的产品,询盘的时间做针对性的分析,便于做针对性的推广。比如针对客户询盘时间的分析,我们可以得出以下结论:白天9-14点和晚上19-23点是询盘数量最多的两个时间段,所以这段时间保证产品排名,进行重点的推广,对于询盘的分析,可以使用Excle的数据透视表。大泽店长工具中的【数据分析】功能也可以进行询盘分析。

其次,阿里平台的数据并不准确,不管是询盘,还是TM咨询数据管家都是不去重的,最终的数据其实是不准确的,比如果说同一个客户发了三个询盘,数据统计就会显示三个询盘,但是实际上只有一个客户,如果我们不去深究的话,表面上看今天数据还不错,但是,真相会被错误的数据掩盖,这可能也会给我们将来的决策带来偏差,所以这张表格中很重要,因为他的数据是相对准确的。