看电商人关注的6大数据 揭秘如何用O2O思维运营线下零售

  Y是一位电商总监,别人都在热炒O2O的时候,他却在耐心琢磨一些背后的深层运作逻辑,并最终悟出了一个道理:如果将线下零售卖场看做是一个电商网站,从免费WiFi、电子价签、商铺优化、导购Pad,到库存数据一体化、用户ID打通、CRM系统、微信营销等,其背后的运作逻辑其实是相通的!一个具备O2O能力的卖场完全可以用B2C商城的思维来运营!

  初看起来这并不是个靠谱的思路,毕竟按照一般人的惯性认知,这是两种迥异的商业运作逻辑。Y说,O2O本质上是线下零售的数字化升级,将运营一个B2C网站所必须每天关注的运营指标,映射到线下零售运营,你就能得出如上结论。

  举例来说,室内Wifi定位相关的用户数据分析和B2C运营思维有何关系?Y试着将一个电商人每天必须关注的关键数据指标做了拆解:

  1.UV和流量来源分析。在线上运营中,UV主要用于分析有多少用户前来访问,浏览了多少页面,从而可以准确判断客流变化。通常情况下,质量稳定的流量和转化率可以大致推算出销售情况。所以根据流量的变化及时预测网购销售额增幅,多数情况下靠谱。流量的异常波动,反映了企业营销行为可能存在的问题甚至是失误。相比之下,线下零售一直是一个黑匣子,多数情况下,只有在用户刷卡交钱的一刹那,才能够产生一个订单数据,它对客流的变化感知较为迟钝,无法做到实时反馈。

  互联网的流量多而杂,特别是粗放的花钱买流量的时候,更是容易产生无效流量。通常B2C网站都会经历一段流量质量测试阶段,从而分析出哪些流量对自己的精准并且性价比合适的。

  对互联网巨头BAT来讲,由于他们掌握了大量的流量数据,甚至可以精准的画出消费者个人的互联网图谱。当然所有一切的追踪都是依据存在你浏览器里的cookie。

  而传统的商超由于辐射半径有限,可能会觉得UV和流量分析没那么重要,但O2O是虚实结合项目,将来O2O的流量一定也会趋向多而杂。同时,用户手机上的MAC-ID其实就是浏览器里的cookie,一旦跟其他大数据源合并分析,线下商家也将精确掌握消费者的行为图谱,实时监测线下店运营状况,无疑为精准营销和个性服务提供极大帮助。

  2.PV、跳出率和点击路径分析。PV是一个用户在网站的浏览深度,同时也跟网站自身信息结构设计紧密相关。用户在网站的PV数越大,通常说明停留时间越长,网站对消费者的粘度越高。但同时我们也需要跟页面跳出率一起来分析,如果在某一个访问路径页面的分析上,跳出率过高,也说明用户无法在短时间内找到自己需要的信息而逃离。

  在线上运营中,页面热点能够反映出用户的注意力偏好,他的每个点击都能够被监测到,运营的关键是不断优化素材和展现方式,而点击路径分析则好比是一个购物决策树,可以准确看到用户是在哪一个树杈节点产生跳离或购买行为。整个网上购买过程,可以用一个购买漏斗在进行分析,从“首页→搜索和分类页面→商品详情页→购物车页面→结算页→最终订单提交页面”,每一个步骤页面上的停留时间和跳出率数据都需要仔细的分析。

  对应到线下零售运营,主要是动线与布局的优化问题,但此前几乎都是依赖人工经验判断,极少有数据分析的支撑。目前的室内Wifi已经可以做到3~5米的范围定位,可以相对精确的定义一个热点区域了。随着在商超里相关室内Wifi定位设备的合理部署,是可以实时获得类似于GA(Googleanalytics)的报表视图,可以科学的进行动线和布局优化处理。

  3.转化率。转化率是衡量一个电商网站最终经营状况的重要指标,在没有大型促销或大规模流量导入的情况下,它是基本恒定的,波动很小。一旦转化率突然发生了变化,一定是出了问题,所以电商人每天都在想办法提高转化率。实际的转化率受促销设计、商品排序、展示效果、购物路径优化等多因素综合影响。

  以前零售的线下店是无法分析转化率的,只能从坪效等最终销售效益的维度进行事后分析,而最重要的以人为维度的指标被忽略了。所以可以将线下的每一个店铺看成是线上网站的一个子类目或专题页,以此对比访问量与购买量,就可以为店面设置一个类似转化率的业务预警指标。


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