可以在大活动后,对店铺销售的产品和行业热销的宝贝进行一轮统计。
找到行业热销的产品具备 哪些特点。
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记录下来给到负责产品开发的同事。作为后续新品开发的参考。
第三大逻辑:用户逻辑。
关于用户,目前的电商后台你可以获取到两大部分的数据。
第一部分是..根据店铺成交情况,提供的泛用户属性数据。
比如用户性别、年龄、星座、地域、人均购买金额和件数等。
第二部分数据,是根据订单进行筛选出的数据。
比如本次活动期间,新老顾客贡献的金额占比,购买偏好。
以及新老顾客的来源,通知渠道,对应新顾客老顾客的人均成本计算。
可以考虑根据顾客购买产品的偏好,看是否跟地域有相关联的逻辑。
如果你所在的公司有自己的用户管理和分析系统。
那么订单导出后,作为运营很重要的一条就是将用户进行新一轮的系统中的打标签。
从什么渠道来,买了什么产品,买了几件,花了多少钱,是否可以看得出性别……
用户运营需要做的就是对用户进行分层分标签的细致管理。
并设计一系列的机制,对各个标签进行后续半自动化流程化的运营。
比如可以通过系统设计,购买第一次的用户,可以在收到货后第一时间收到一条短信。
提供一个72小时的大额优惠券,促进用户快速的二次消费。增加复购率。
如果说以上都是跟店铺运营或..运营极其相关的内容。
那么第四个大逻辑就会跟品牌更加相关:品牌推广逻辑
很多品牌都会在大促期间,考虑通过站外的投放增加品牌曝光,增加新用户下单的机会。
那么活动后,就需要对活动期间的投放情况进行一轮梳理。
在那些渠道投入多少钱绝对值,是否可以看到引导成交金额?
是投的SEM还是DSP,或者是信息流广告?
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