以数据分析为基础的Lazada精细化运营

精细化运营中个人感官和数据分析以泰国儿童手表为例

一、选品方式

在泰国市场中，可以看到有很多板块都有儿童手表曝光和排名。

二、数据分析

上架后儿童手表1周之后，可能出现以下3种情况：

1. 没有流量没有转化（大概率）

2. 有一定流量，可能出一单（小概率）

3. 直接爆单（极小概率）

如果出现情况2的话，可以对产品listing进行优化。

三、优化方式

1. 更新主图，加入亮点 √

2. 优化价格使其消费者可以更容易接受 √

3. 优化产品评论 √

4. 根据数据分析对相关内容进行优化 √

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常见问答(FQAS)

Lazada等电商平台的精细化运营通常会参考以下几个方面:
1. 基于用户画像进行商品推荐。如年龄段、性别、最近浏览过的商品等数据进行分析,给不同用户群推荐个性化商品。
2. 基于用户行为数据进行分类管理。例如把用户分为新用户、活跃用户、不活跃用户等类型,针对不同类型用户采取差异化运营策略。
3. 基于销售数据进行精准定价。分析同类商品的定价走势、促销期间成交额等数据,给商品精细定价。
4. 基于搜索词增强搜索效果。分析用户搜索关键词和点击情况,调整搜索排名和推送算法满足用户搜索需求。

主要可以通过以下方式构建Lazada用户画像:
1. 分析用户基本属性数据,如性别、年龄、地区等进行分类。
2. 分析用户浏览足迹,如常看哪些品类、价格段的商品。
3. 分析用户购买行为,如购买频率、平均消费额、重复购买品类等。
4. 分析用户留存能力,如首购后再次购买的时间间隔等。
5. 将上述各项数据进行整合分析,构建出各类用户细分模式。

为防止用户画像随时间“固化”,可以采取以下方法:
1. 定期收集并整合新一轮用户行为数据,不断更新和完善用户画像。
2. 分类维度增加可变项目,如收入水平等难凝固的属性。
3. 将用户画像分出时间维度,区分近期画像和长期画像。
4. 定期审核画像分类是否还适合当前用户群体特征。
5. 留出一定比例用户参与新兴分类,让画像具有扩充性。