ヒット商品の鍵は、オフサイトトラフィック＋オンサイトガイダンス＝売上というシンプルなものです。

はじめに: 小売業者の販売判断は、一般的には自身の販売経験から来ています。販売傾向グラフに基づいて直接販売を判断します。平均、回転率、プロモーション評価を使用して、全体的な販売数を得ることができます。各チャネルのトラフィックとサイト内の主要モジュールに基づいてセグメント化すると、関連する販売をより正確に予測できます。各リンクにはさらに多くのことが行われる可能性があり、各モジュールのゲームプレイも異なります。具体的なゲームプレイは、各Webサイトの気質、チームの編成、製品の選択、およびターゲットユーザーグループによって異なります。営業は一般的に、オフサイトトラフィックとオンサイトガイダンスの2つの部分に分かれています。対応する会社の部門がマーケティング部門とカテゴリ部門である場合、一部の会社ではマーケティング部門のみの場合があります。サイトの内外のモジュールに分解します。

オフサイト販売評価は主にマーケティング担当者によって使用されます。関連する見積もりを作成する場合、通常は比較的マクロなデータのみを考慮し、独自のプロモーション チャネル、プロモーション対象製品、割引レベル、季節的要因、周期的要因に基づいて販売を評価します。在庫切れ、返金、過剰販売などの状況は考慮しません。市場が示す販売量は一般的に評価に使うには楽観的すぎるし、多くの電子商取引会社の未払い注文は全体の半分近くを占めている。このとき、支払い催促や割引支払い催促などの市場行動も個々の商品の在庫に大きな影響を与えるだろう。

アクティブプッシュ

式：

EDM: 売上 = メール数 * 送信人数 * コンバージョン率 * 注文量

SMS: 販売量 = SMS 数 * コンバージョン率 * 顧客注文量

【分析】

EDM は、電子メールによるマーケティングの一種です。電子メールの使用法は国によって異なります。一般的に、電子メールを頻繁に使用するユーザーは、1 ～ 2 日以内に注文し、さらに 1 ～ 2 日以内に支払います。つまり、EDM マーケティングの完全な結果は、3 ～ 4 日以内に現れます。一般的に、販売量は基本的に過去 2 日間の注文量と支払い成功率を参照して決定されます。 EDMマーケティングの主な問題は、ユーザータイプの選択です。データセンターが提供するユーザーグループは、地域、購入の有無、平均顧客単価のみを考慮するよりも正確になります。つまり、コンバージョン率が高く、不要なユーザーへの嫌がらせを最小限に抑えます。 EDM ユーザーのグループは基本的にメールを頻繁に使用しており、これはナンセンスのように思えます。もう少し広げて、中国でメールをあまり使用しないユーザーの特性を見てみると、そのほとんどはオフィスワーカーです。 QQ のメールアドレスを残している人は学生ですか? 自分のデータを見てください。

検索エンジン

式：

SEM: 売上高 = 広告数 * リーチ * コンバージョン率 * 顧客注文量

自然検索: 売上 = 自然トラフィック * コンバージョン率 * 注文量

【分析】

検索エンジンからの流入が良くないという人が多いですが、状況によります。国内のEC企業は一般的に良いブランドを確立しており、コンバージョン率があまり良くないと一般的に考えられています。実際、ホットワードをコントロールし、ランディングページを最適化すれば、コンバージョン率は想像ほど悪くありません。中国では、Baidu にのみ広告を掲載できますが、これは実際には Web サイトでキーワードを推奨するよりもはるかに効果が低くなります。 SEM ホットワードの分類と自動配信により、多くの人手を節約し、ブランドを確立することができます。特に商品カテゴリと地域では、その効果は非常に明白です。キーワードのカテゴリーを支配するには、キーワードを長期間所有することに加えて、製品の専門性と品質がより重要です。製品が適切に準備されていれば、広告にもっとお金をかけ、アクティビティ ページを増やし、より良いコンバージョンを達成できます。各検索エンジンはチャネル ソースに対して異なるアトリビューション モデルを持っているため、SEM は他のチャネルのデータにも影響します。

直接トラフィック

計算式: 売上 = 直接トラフィック * コンバージョン率 * 注文量

【分析】

直接トラフィックは通常、URL をブックマークしたユーザーから発生します。このようなユーザーは古いユーザーの割合が高く、Web サイトに精通しており、コンバージョン率がわずかに高くなります。ここで言及されている古いユーザーとは、登録したか何かを購入したユーザーであり、そのほとんどは以前にもここに来ていたユーザーです。ウェブサイトのログ記録を保持しておくと、ログの動作に基づいて推奨事項を作成できます。

紹介トラフィック

式：

フォーラム: 売上 = フォーラム投稿数 * 人数 * コンバージョン率 * 注文量

動画: 売上 = 動画数 * 視聴者数 * コンバージョン率 * 注文量

【分析】

フォーラムや動画から来るユーザーや、長年フォーラムや動画マーケティングを行っていて商品に対する理解が深いユーザーにとっては、自然なプロモーションからのトラフィックを推定するのは簡単です。フォーラム上の大口アカウントに精通していれば、トラフィックとコンバージョン率を推定するのも比較的簡単です。しかし、核となるのはやはり商品の選択と価格のコントロールです。多くのeコマース企業がMobile Homeからさまざまな製品のレビューを直接取得し、翻訳して海外のソーシャルフォーラムに投稿したり、自社の製品の説明に取り入れたりしているのを見てきました。これにより、社内の評価を大幅に削減できます。企業に製品に精通した従業員がいない場合、これは間違いなく良い解決策です。

ウェブサイトはショッピングプロセスの場であり、ショッピングプロセスの実現を担っています。その入り口は検索、専門分野、専門トピック、排水ページです。これらの重要な入り口は、サイト外のトラフィックの転換と連携して合理的なショッピングプロセスを実現し、ユーザーが商品をすばやく見つけてショッピングを完了できるようにします。

検索: 売上 = 検索ホットワード * インプレッション数 * リーチ * ユニークページビューのコンバージョン率 * 注文量

【分析】

サイトにはホットワードを遊ぶ方法がいろいろあります。ホットワードを検索すると、関連するホットワードの推奨を行うことができ、バックグラウンドでホットワードに対応する商品の表示は数学モデルによって計算され、結果が直接表示されます。このように、アルゴリズムをコントロールすれば、関連商品の露出をコントロールしたり、特定の種類の商品の露出をコントロールしたりできます。 準備されていないロングテールワードについては、モデルは通常、いくつかの類似キーワードを推奨します。 この方法は、国内の電子商取引でより一般的です。Dangdangを参照してください。数学モデルの場合、ポイントは、そのような言葉の使用をできるだけ減らすことです。より高度な用語は、自己学習アルゴリズムです。カテゴリー担当者の目から見ると、どんなモデルであっても、最終的な目標は商品の露出率をコントロールすることであり、新商品のプロモーション、収益性の高い商品の増加、コンバージョンのための人気商品の増加、不振商品の一掃など、商品の種類は限られています。初期段階では、商品を分類せずに一つ一つプロモーションを行うため、多種多様な商品の売上を全体的に把握することができません。売上総利益を重視しすぎて売上総利益率を逃したり、コンバージョンを重視しすぎて新商品の露出を逃したりすることがあります。

ゾーン: 売上 = ゾーントラフィック * リーチ率 * ユニークページビューのコンバージョン率 * 注文量

【分析】

特別エリアは通常、ナビゲーション バーに配置され、新製品、人気商品、クリアランス商品など、非常に明確で簡潔なナビゲーション名など、強いテーマを持っている必要があります。母の日などの期間限定の言葉は使用しないでください。このような名前は、通常、トピック名として使用されます。特区ページの商品は、新商品のコンセプトを強調する必要があります。漠然としたコンセプトの商品や非主流の商品は掲載しないでください。このようなページは一般に閲覧数が多く、トラフィックが無駄になり、ユーザーにページが十分に専門的ではないという印象を与えることがあります。

トピック: 売上 = トピックトラフィック * リーチ率 * ユニークページビューのコンバージョン率 * 注文量

【分析】

トピックは通常、内部トピックと外部トピックの組み合わせです。中国の1111祭りと同様に、商人たちは売り上げを伸ばすために毎日が祭りであることを望みます。祭りが直接的な理由ではありませんが、祭りはプロモーションの理由を提供し、ユーザーに購入の理由を与えるからです。たとえば、バレンタインデーの花は通常の時期よりも1倍以上高価ですが、それでも人々は購入します。なぜでしょうか？それは、女性は幸せな気分になるために花が必要であり、男性は花を買わなければならないからです。価格は二の次です。昔は2月14日だけでしたが、今は旧暦の7月7日の花売りも良いそうです。こうしたニーズを理解すれば、ユニークな販売を数多く行うことができます。ホリデーセールは必ずしもプロモーションである必要はなく、値上げになることもあります。たとえば、Redmi の携帯電話、週末のビーチ旅行、ホテルの価格などを見てみましょう。

トラフィックフローの詳細ページ: 売上 = 関連する主要製品ページ * 到着率 * ユニーク ID ページ ビューのコンバージョン率 * 顧客注文量

【分析】

タオバオは、詳細ページの真ん中にいくつかの商品リンクを追加することがよくありますが、そのほとんどは写真へのリンクです。現時点では、詳細ページにはいくつかのナビゲーション機能がありますが、その横にある「お気に入りを推測」や「特別に推奨」機能は含まれていません。このようなページは多くありません。一般的に、これらは主な販売力となっている古い製品です。ウェブサイトで数年間販売されていて、今でも非常に人気がある場合があります。市場で長い間宣伝されている製品もあります。そのような製品はナビゲーションとして機能します。時々、ユーザーは割引があるという理由だけで来店し、割引された商品を購入したいのではなく、他に何がセールになっているかを見たいだけということがあります。このようなトラフィックを生成する製品ページには、他の関連する割引製品がいくつか含まれる場合があります。

詳細ページ: 売上高 = ユニークページビュー * ユニークページビューコンバージョン率 * 顧客注文量

【分析】

タオバオの詳細ページには、真ん中にいくつかの商品リンクがあることが多く、そのほとんどは写真へのリンクです。現時点では、詳細ページにはいくつかのナビゲーション機能がありますが、その横にある「お気に入りを推測」や「特別に推奨」機能は含まれていません。 このようなページは多くありません。一般的に、これらは主な販売力となっている古い製品です。ウェブサイトで数年間販売されていて、まだ売れ筋である可能性があります。市場で長い間宣伝されている製品もあります。このような製品はナビゲーションとして機能します。時々、ユーザーは割引があるという理由だけで来店し、割引された商品を購入したいのではなく、他に何がセールになっているかを見たいだけということがあります。このようなトラフィックを生成する製品ページには、他の関連する割引製品がいくつか含まれる場合があります。

結論：ビジネスの観点からできることはたくさんあります。それぞれのポイントに注意を払うことで、長く複雑なコンバージョン率の連鎖の中で、特定のノードのコンバージョンを改善し、コンバージョン率を向上させることができます。入口の各リンクにある指標は、第一線のビジネス担当者の長期にわたる経験の蓄積の結果であり、強力なデータセンターシステムによって提供される参照データと合わせて、企業の実際の状況に基づいて決定されます。ビジネスとデータの両方の面で、1 つの側面がうまく行われると、大幅な改善が期待できます。しかし、これらでは問題の 20% しか解決できません。他のより重要な問題は、小売業をうまく行う方法、商品をコントロールする方法、市場の需要をどう理解するかなどです。これらの質問は、データや通常の第一線のオペレーターでは答えられないことが多く、業界の長期にわたる経験と蓄積が必要です。