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天猫店铺运营分析哪些数据?如何提高店铺转化

京淘 2019/11/01 天猫店铺 数据分析 京淘电商

很多新手在运营天猫店铺的过程中,不懂如何去分析店铺的数据,更不知要分析哪些数据,下面天猫代运营小编给大家分享店铺运营的四大数据分析。

数据一:接待指标

该指标数据发生在售前,可再细化为:顾客接待数据、接待过滤数据、商品咨询数据、商品推荐数据。

数据分析

通过分析某段集中时间、广告投放、活动上线后的顾客咨询数据,可得知自然咨询、广告投放效果、活动热度等信息,通过数据优化店铺运营、广告、促销等策略。

这些可以直观地告诉我们店铺接待人数、顾客感兴趣的商品,再结合最终是否成交可知店铺咨询转化情况等。

数据二:成交指标

该指标围绕销售类型、退款数据、商品、售后几个维度展开,包括销售数据、商品销售数据、退款数据、协助服务数据、预售订单数据这几项。

数据分析

由销售数据分析可得,静默下单与咨询下单各自占比情况,以了解店铺顾客构成情况,辅助构建店铺用户画像,有助于更精准地挖掘潜在顾客群体。

从成交商品数据中,可知哪些是静默商品销售,哪些是咨询后客服商品销售,辅助做采购决策、优化各类服务条款,或经比较两类数据,在商品描述、图片标题上进行细致优化,提升店铺静默下单的比重。

数据三:流失指标

这部分是商家十分重视的数据,即将达成的交易白白流失,十分可惜。商家可从询单流失数据、询单下单未付款数据、静默下单未付款数据三个维度进行分析,得出订单流失的原因。

数据分析

顾客流失的原因有很多,比如产品影响,缺货/断色/断码、功能点无法满足、存在某个缺陷等;或受活动影响,顾客处在观望期未立即购买,活动力度未达预期等……

商家可从顾客对话句数、会话时长、商品类别等角度对流失用户群体进行分析,对对话句数多、会话时间长仍放弃购买的用户进行深入分析,得出流失的深层次原因,有助于优化产品、提升活动效果,减少流失用户。

数据四:服务指标

该部分数据未与客服转化直接相关,但也间接影响转化数据,包括接待质量数据、中差评数据、聊天记录。

这部分数据有助于客服团队的运营管理,提升服务质量。对比各时间段的未回复、慢响应、满意率等数据,以提升客服团队的回应速度、满意率,留住顾客,促成成交,提升客服在店铺总销量中的贡献率。

如何提高天猫店铺转化?

1.商品运营

电商行业竞争非常激烈,商品更新速度快,店铺顾客流失率严重,选择多,现代人喜新厌旧的速度快,这也考验客服人员是否能够跟得上节奏。

从场景化来看,客服相当于一件店铺的小二,老板把货都上好了,来了一位登门购物的客人,是否能卖得出去,能卖出去多少货,这就要看小二的实力了,哪些是热销产品?哪些是实用产品?哪一类需要搭配着买?或者是哪一类货需要销库存,小二都得有全盘的把握。另外小二同样可以获得一手的反馈信息,提供至团队提升商品类型,功能等。

2.用户运营

在电商这个行业,用户体验是越来越重要,追着顾客推荐产品、跟顾客要好评、对顾客态度冷漠这些都会导致用户购物体验下降,甚至还可能会导致顾客取消订单、退货、投诉等行为。

客服角度的用户运营主要从两个角度出发,一是找到触发客服下单支付的关键点,而是采取差异化的运营策略,区分不同顾客群体,对待不同顾客群体采取差异化的话术方式。

3.营销运营

从顾客角度而言,希望购买到物美价廉的产品,所以很多商家都通过打折促销来吸引买家,现在的电商活动玩法有很多,由顾客不了解活动规则导致的店铺投诉同一也是不少,客服在顾客与店铺活动中间处于非常重要的位置。

活动运营团队在活动设计之初,无法完全考虑到顾客的诉求点,活动目标背后可能是数十万甚至百万用户不同的参与动机。

从客服角度来说,除了将活动玩法准确传给顾客之外,还需要根据顾客的需求灵活配置,组合玩法,比如秒杀与团购,谁的优惠更大,为顾客提供最优购买策略,同时也将顾客对活动的意见反馈至相关团队,优化促销类型、时间、商品等。

小编:京淘电商