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淘宝店铺转化率上升原因浅析

淘宝店铺转化率上升原因浅析

这是我日常工作中遇到的一则真实的案例,通过发现问题和尝试找到原因,我完成了日常数据分析工作,并且通过此文章向读者呈现出电商数据分析是如何进行的。

嫌文章太长,可以直接看结论:

9月份转化率提升,一方面是季节性的影响,让客户需求集中在9月份爆发,外部环境起到了助力的作用;另一方面是店铺参加了99划算节的促销,加大了优惠和推广的力度。这两个原因导致了9月份转化率远高于其他月份。

如果对分析过程感兴趣,请接着往下看。

提出问题

2019年11月12日,双11大战刚刚结束,经过昨天一天的战斗,店铺客服终于可以稍作歇息。然而,仓库打包发货的同事才刚刚开始一年当中发货量最大的忙碌。带着尚未缓过来的疲劳,我打开了千牛工作台,看到了这组数据:

各项指标全线下滑呢。不过这很正常,因为昨天是双11,这里的数据对比是在和昨天比。店铺的交易趋势是这样的:

双11的交易量鹤立鸡群。

因为刚刚接手店铺的数据分析工作不久,我对店铺还不是很了解,于是探索性地点开了过去一年以来各个月份的交易数据总览并一一对比。结果发现了一些有意思的现象。

双11当天,店铺交易数据是这样的:

各项指标飙升到了一个比较可观的水平,双11的加持还是相当不错的。要知道,从1月开始至今,总体的转化率(包括双11)也就2.73%。

然后有意思的地方来了:9月份的转化率居然达到了4%!

11月的数据标红,代表数据不完全,因为11月还没有过去

相比于总体的2.73%,4%是相当不错的了。

这意味着什么呢?要知道,支付金额(在这里也就是成交总额GMV)是由访客数、支付转化率以及客单价决定的,它们存在这样的公式:

GMV=访客数\times支付转化率\times客单价

从1月份以来,平均客单价一直都没有太大的波动:

除了1月份之外,平均客单价一直都在70元上下波动。也就是说,在这里,我们大致可以把客单价当成一个常数来看。这么一来,对GMV有影响的就是访客数和支付转化率了。于是我把访客数和支付转化率放在同一个趋势图上看:

2019年的春节在2月,这个时候人们都忙着过节去了,钱花在哪了大家都懂,很少会有人在这时候网购的。所以可以看到GMV的下降。但是虽然没钱,骚动的心还是有啊,所以逛淘宝的人还是会很多。从这幅图中也能直观看出,从3月以来,店铺的访客人数一直处于下降的状态,然而GMV却一直保持在300000-350000元之间:

忽略11月的数据,因为11月数据只是截止到11月中旬而已

通过以上说明,你应该可以清晰地认识到转化率有多重要了。在访客数不断下降、客单价几乎不变的情况下,要想GMV维持在一个比较稳定的状态,那就要尽可能提升转化率。所以我初步判断,运营团队肯定实行了一些方法让转化率上来了。

问题来了:他们做了什么,让9月的转化率比其他月份都要高呢?

多维度拆解分析

首先需要说明一下,该淘宝店铺经营从产品主要是观赏米虾,也就是长这样的:

这种虾非常小,一旦适应环境就很能繁殖,但是对环境比较敏感,所以如果不注意,在运输的过程当中死亡率会很高。该店铺主营的就是这样的活体,所以不确定因素比较多。

那这意味着什么呢?这意味着,活体业务,比较容易受季节性的影响。所以,要找出9月份转化率变高的原因,首先应该考虑到季节性的影响。在和店长聊了之后,我有了一些头绪,然后用多维度拆解分析的方法将从几个维度作出了一些假设:

说简单点,多维度拆解分析,就是提出一个问题,然后把这个问题尽可能地从各种角度去拆分,找到可能的原因并提出假设,然后验证这些假设并最终找到答案的方法。

9月份转化率变高,直接原因是不同渠道的转化率变了。从一张图可以看出来:

抓重点:自主访问这个渠道转化率对比8月份上升了74.38%!于是我点开自主访问明细,进一步分析:

“我的淘宝”这个渠道居然对比8月份上升了92.05%!这是怎么回事呢?

按照千牛客服的解答,可以看出,从这个渠道进去的,都是通过收藏夹或足迹等方式进入产品页面的。在这里,我猜测是从收藏夹进去的。

那么,接下来就是一个一个去验证了。

假设1:季节性对9月份转化率提升有影响

上文提到过,活体业务比较容易受季节性的影响。观赏鱼、米虾这种小型活体对环境是比较敏感的,尤其是对温度最为敏感。太热或者太冷都会导致活体在运输的过程中死亡。它们尤其怕热,因为对包裹的降温措施通常都是放冰袋,而冰袋不能维持很长时间,物流超过24小时的话活体就有可能热死。而保温措施相对丰富和成熟,所以寒冷天气对业务的影响相对较小。每年的6月、7月、8月是全年最热的时候,这个时候不论做何种降温措施,只要发货到比较远的地区和省份,报损率都会很高,提升了成本又对店铺评价有影响。这对商家来说是得不偿失的,所以很多时候,商家宁愿不发货,不做这个业务,也要确保报损率不能过高。

这样一来,大家应该就能理解这些走势图了:

2018年的淡季还不是非常明显,但是也有这样的走势了。接下来对比今年2019年的:

这个就非常明显了,而且能看到这两张图的走势惊人地相似。我本来想调出2017年的走势图,但是系统已经没有这个记录了。没记错的话,2017年的走势也是这样类似的模式。

这里统计的是收藏人数,我认为用这个指标最能说明问题,这反映了访客对商品的关注程度。

季节性有这样的特征:一个淡季之后肯定是旺季,然后业务量开始起飞。前三个月因为天气原因,客户的需求被抑制了,所以到了9月,天气开始转凉,气温宜人,这种需求一下子就释放出来,所以可以看到9月开始起量。假如大量的访客是从先前收藏的宝贝这一渠道进入商品页面购买,那就能解释为什么9月份的“我的淘宝”转化率会提升92.05%这么高了。

假设2:老顾客复购率上升

如果老顾客的复购率上升,那么也会导致店铺转化率上升。因为他们会直接点进去详情,然后就购买。

老顾客复购率上升有两种可能的原因:

1.客服的影响,比如客服接待能力提升,会定期维护客户,或者说招了新的客服,而这个客服比较能干,都有可能。

2.货源换了,产品升级。如果虾的质量提升了,那么顾客的满意度自然提升,复购率也会提高。而且那像虾这种活体是没办法短期内直接产品升级的,所以要短期内提升虾的质量,最好就是换更优质的货源。

然而,和客服主管的沟通得知,客服在过去半年内都没有太大变化。没有新招人,也没有更多培训以提升客服的能力,就算有客服的因素在,影响力也是很低的:

而货源方面,将近2年都十分稳定,没有更换,所以产品质量的波动并不大。从数据上看,老客户复购率并没有多大波动,所以综合上述,假设2不成立

假设3:宝贝详情优化提升转化率

如果宝贝详情优化得更合理,不管从图片的展示,整体内容的排列都让访客更有购买的欲望的话,那么宝贝详情优化确实能够有效地提高转化率的。

然而,这个假设也随着我和美工的访谈而推翻了。因为在那几个月的时间段当中,他们没有对产品详情进行过任何优化。

因此,假设3不成立

假设4:新产品上线吸引更多顾客,提升了转化率

新产品上线能起到一定的引流的作用。如果详情优化得好,也能提升转化率。但是这个假设也很快被推翻了。因为2019年1-9月份,该店铺都没有上线新产品。

所以,假设4不成立

假设5:推广优惠力度加大,提升了转化率

除了季节性之外,前面的3个假设都不成立,那么最后就只剩下这个可能了。毕竟,还有什么比打折更能促进转化率的吗?

经过和运营主管的访谈,我终于确定了答案:

所以,是因为9月份店铺参加了99划算节,加大了推广优惠力度,进行了有计划的运营,所以提升了转化率。

至此,虽然整个求证过程并不十分严谨,但是通过数据分析和访谈等信息收集的方式,我可以对9月份店铺转化率上升给一个比较靠谱的答案:

9月份转化率提升,一方面是季节性的影响,让客户需求集中在9月份爆发,外部环境起到了助力的作用;另一方面是店铺参加了99划算节的促销,加大了优惠和推广的力度。这两个原因导致了9月份转化率远高于其他月份。

经验总结

最后,我想稍微总结一下经验。

我发现了一个问题,然后不断地去挖掘背后的原因。通过多维度拆解分析方法,把问题不断细化,然后逐一验证,最终找到答案。

在这个过程当中,数据的分析固然重要,这是发现问题的开始。但是很多时候,一些非正式的访谈也会起到很大作用。日常工作并非搞科研,分析要力求严谨,但也要讲求效率,要在尽可能短的时间内找出问题的答案。

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