大冪冪是誰,大數據才是真「帶貨王」好嘛!

文/DT君

你們的DT君又上前線了~

DT君說

這回,數據網紅+資深剁手黨DT君搖身一變去做評委了。

昨天我和電商行業專家們一起,在阿里數據主辦的第二屆數據先鋒決賽現場,考評了25位阿里零售生態商家的優秀數據應用案例。

大冪冪是誰,大數據才是真「帶貨王」好嘛!

這些從8000多家商家中脫穎而出的數據高手們,既有你耳熟能詳的品牌如博朗、周黑鴨、美的、格力高,也有出身網際網路的網紅店SHOCK AMIU、女裝品牌熙世界(sllsky),甚至還有在線下瀕臨死亡卻在線上重生的羽絨服品牌高梵。

時至今日,你別還淺薄的以為明星網紅「帶貨」才是電商宇宙的第一真理,這些品牌可都是靠實打實的數據秘籍衝到了新零售第一梯隊!

大冪冪是誰,大數據才是真「帶貨王」好嘛!

很好奇有沒有?

別急。除了「一本正經」做個好評委,DT君也給大家搜羅了一波來自零售一線的數據實踐乾貨!

待我喝口水慢慢說。

帶貨秘籍1:用數據創造出對的貨

楊冪、劉雯能把某一個單品帶火,也許靠的是知名度和自己的時尚品味。那麼商家呢?去大數據里淘。

究竟如何根據大數據去「設計」商品呢?那就得從商品屬性說起。

你要知道,凡是商品,必有屬性。年齡、性別是人的屬性,那麼長度、顏色就是商品屬性。

高梵的產品企劃有句slogan,叫把80%的基礎屬性關在籠子里。換句話說,就是利用大數據去追蹤行業、人群從而確定產品的基本屬性。

高梵產品企劃的第一步,就是結合阿里數據工具生意參謀,對其關注品類屬性進行分析,統計和分析出各品類不同屬性的佔比。接著,他們通過熱銷商品榜、熱銷品牌榜,列出熱銷Top 10產品和Top 10品牌,做單品分析和一盤貨分析。

最後,再根據市場容量、市場產品分析,結合自身,確定主力材質、版型、面料、衣長、顏色、尺碼等屬性。

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這些數據形成的數據屬性構成了產品企劃的基礎,在高梵的產品研發矩陣中,包含時尚度、工藝複雜度和生產成本在內的設計屬性也同樣是重要的維度。

而根據數據、設計屬性的不同,高梵把產品劃分為了尖貨、基本款、創新款、調性款和常規款。

比如基本款輕便羽絨服雖然設計屬性不強,但它的數據屬性,即各項屬性標籤基本符合市場大盤趨勢,所以商品很容易被消費者接納。

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周黑鴨則是用數據去擴展原本單一的品類,以彌補淡季銷量短缺的問題。通過市場調研和阿里生意參謀平台上的搜索詞趨勢、人群畫像匹配度,它們於2016年最終敲定以小龍蝦作為2017年年度戰略新品推出。

產品企劃這個過程自然是對有設計和生產能力的商家而言的,而現實中更多商家的貨是挑出來的。

以老品牌美的環境電器和格力高為例,他們的選品,都是在經過了人群、行業和詳細的競品價格、屬性等一系列數據分析后,找出了有潛力的店鋪「帶貨王」。

比如美的調取自身與競品的電風扇價格和銷量分佈,可以看出競品貨品布局缺少200-300的價位段,從而即選定17年夏季主力產品為黑色、五葉遙控款、200-300價格段為主推爆品。

格力高則根據競品的熱銷產品價格區間確定自己主推款的價格段,接著根據旗下子品牌的搜索指數高低,選取搜索指數最高的子品牌產品為主推爆款。

帶貨秘籍2:借數據在對的時間、地點遇上對的人

有了貨,該怎麼讓貨遇上對的人呢?

無非是利用大數據做精準營銷,這概念也許你都聽爛了,我們不妨來看看接地氣的操作:

在恰當的時候上新

雖然每周一次的上新可謂是粉絲福利,但這並不適合所有品類,尤其對季節性較強的品類來說。

以羽絨服為例,高梵會先判斷羽絨服市場的行情走勢,再來決定是否該進行上新。

比如某類目的支付金額占父類目的佔比就是他們會連續關注的指標,這個數據能夠反饋一個品類在大盤中的地位。比如當他們連續觀察3-4周,發現羽絨服的支付金額占父類目佔比一直在提升,則說明整個女裝羽絨服市場開始復甦,特別對於冬季品類商家,這個時間點是商家集中上新測款的階段,早了市場沒需求測試不準確,晚了可能就會被競爭對手超越。

用恰當的關鍵詞讓消費者快速找到你

也許不少消費者都和DT君有過同感,就是常常無法通過簡單的搜索關鍵詞找到理想的商品。

做評委的這一個下午讓DT君深深感受到,這不怪咱,得怪很多商家「不盡責」。

優秀的商家都明白一個道理,就是高質量標題的意義。哪怕已經擁有了網紅滕雨佳,SHOCK AMIU依然在做搜索優化的工作。

和其他有這點意識的商家一樣,他們會在生意參謀後台看到行業熱詞榜,從中找出優質關鍵詞。

之後再通過生意參謀「單品分析」對寶貝搜索流量進行效果跟蹤,並持續優化。一旦流量開始下滑,就需要及時修改優化。

這跟DT君取標題的套路是一模一樣的……

在精準的場里推廣

了解競品的流量布局架構也是商家們日常作戰的重要一步,除了對比各自的渠道資源外,如今商家們也越來越關注彼此的內容營銷渠道,比如手淘問大家、微淘等內容營銷渠道上的表現。

但玩的好的商家,比如內衣店鋪蜜色之吻的經驗,就是在渠道內容推送之前,先認識你的人群並做好內容定位。

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通過行業、店鋪,甚至額外的粉絲深度調研,他們總結出自己的客戶群以年輕人群為主 ,收入水平、學歷水平偏低 ,80%有伴侶,重家庭、注重兩性關係 ,渴望有人懂、有人疼 ,愛穿搭打扮、愛美 ,對事物有獵奇心 ,喜歡看浪漫、搞笑的東西。

所以該店鋪給自己的內容定位關鍵詞定義為:兩性,家庭,打扮,獵奇,搞笑,浪漫,口碑。

在這個基礎上,它再通過微淘、IP建立、紅人頻道等內容各渠道為消費者帶去了較為精準的內容。生意參謀新上線的內容分析功能,就能讓數據去追蹤、衡量和分析內容營銷。

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除了內容營銷外,酒仙網也分享了另一個可供參考的場景套路:互聯商家。

他們與勁霸男裝的聯合營銷就是因為通過大數據發現兩個品牌的人群畫像趨同,所以一起合作共同拉動提升流量和轉化。

用數據打通人貨場

阿里巴巴CEO張勇在闡釋新零售時曾說到,圍繞著人、貨、場當中所有商業元素的重構是走向新零售非常重要的標誌,而其核心就是商業元素的重構能不能有效,能不能真正帶來效率。

DT君半天評委當下來,也深深體會到了通過鏈接人、貨、場,數據正在成為新零售的重要驅動能源。

從什麼樣的貨賣的出去、如何為品牌創造和留住顧客、打通線上線下渠道到通過各種互動交互升級客戶關係管理,這些案例都說明數據打通、聯合了消費者全鏈路,真正驅動了人、貨、場的重構。

對於這點,網際網路女裝品牌熙世界的落地實踐也值得一說。

他們對客戶資料庫在內的用戶數據進行了多層標籤分類,並將品牌價值分為實物產品和感性產品分別進行標籤化:

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在這個基礎上,通過將消費者與不同產品、不同品牌信息的最優組合進行匹配,也就是將標籤進行相關性分析,他們進而了解消費者的不同屬性會對他們的產品需求有什麼影響,從而大幅度提升人、貨、場三者匹配的效率。

在這次活動上,阿里巴巴副總裁靖捷總結道,在產品、品牌、渠道和消費者的運營四個領域,數據都會產生非常本質性催化性的影響,讓商家可以擁抱新零售,完成公司升級。

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好了,今天就先到這裡,關於新零售大家還有啥感興趣的話題,都可以留言告訴我,以後幫大家詳細考察。

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