为了做好Wish,卖家在店铺运营中要懂得诊断店铺,通过数据分析优化数据。那么Wish store应该如何诊断呢?
车间诊断主要包括六个部分。
一、产品概述。
在平台界面,通过汇总每周上架商品总数和变化量,观察这两个数据是否每周都在增加。如果他们每周都在增加,说明店铺在不断更新;汇总每个产品的SKU数,从而观察产品是否为多SKU产品;通过均价和平均运费的数据,观察定价是否合适,均价是否高于行业水平,价运费比。通过每个产品凭证所附的图片数量来判断每个产品的货架人员或操作人员是否认真以及产品上传的质量。
第二,得分表现。
这一项主要关注30天的分数,只要大于4分,一般没有问题。
第三,物流表现。
主要看有效跟踪率,检查是否是有效的物流单号,五天内是否有第一条物流信息,延迟发货率是否超过20%。
第四,退款率。
主要关注三个指标:周退款率、30天退款率、93天退款率,其中93天内10%为红线)。
第五,模仿率。
以0.5%位为界。在电商平台同质化严重的状态下,卖家自己模仿的肯定太多了。
6.销售业绩。
主要看产品找潜力产品,通过数据表现优化部分产品。在商品数据分析中,购买按钮的点击率应大于等于0.1%,结账转化率应大于30%。这两个需求可以看作是潜在的产品来开发。如果购买按钮的点击率低,卖家要尽量优化图片,如果结账转化率低,可以尽量降价。前五个数据的分析是为了诊断店铺是否健康。如果店铺有一个数据是飘红的,说明店铺不健康,会影响店铺的流量,直接影响到店铺爆款建不起来,或者爆款周期会很长。所以朱海峰老师给的建议是,把周数据整理一下,把周数据重点产品数据抽出来,放在一个表格里,观察三到四周。然后根据实际问题做相应的优化,重点是潜力产品,优化成爆款。