中國一家零食業者,用數據運營殺出紅海,從月銷不到700筆到10萬筆。

良品鋪子門店內景

本文來源:天下網商

文:天下網商實習記者 梁周倩

編輯:吳思凡

如何用30天把夏威夷果做成爆款?除了產品本身過硬外,數據恐怕是商家最強的幫手。

零食品牌良品鋪子用實操演示了它強大的數據經營能力:3月15日開始的一個月內,這款夏威夷果從月銷不足700筆,銷售排名行業一百名開外的位置,一路躥升到行業第三,月銷超10萬筆。不僅如此,良品鋪子還將它的搜尋人氣和銷售人氣都做到了全網類目第一。

正是對數據的靈活運用,讓良品鋪子成為阿里巴巴首屆數據先鋒的十佳商家,其中究竟有怎樣的秘訣?

良品鋪子的電商經營總監蘇華,對《天下網商》說,店鋪所有的動向都不能拍腦袋決定,而是需要根據店鋪的數據指標謹慎行事。 

打通線上線下數據

很難想像,一個在線上玩得這麼溜的商家,大本營居然是在線下。2006年8月,良品鋪子的第一家門店在武漢開業,十年間,良品鋪子一路開了近2000家門店,集中在湖北、湖南、江西、四川、河南五個省。

良品鋪子線下門店

「很多人都會問,電商發展這麼快,會不會對線下門店產生很大的衝擊?從數據上來看,線下仍然發展得比較好,甚至有促進作用。」蘇華說,「前提是,要撇開過去單純的買賣關係,向服務轉型。」

他舉例說,2015年雙11,良品鋪子選擇用線下門店資源幫助線上引流,團隊本來預計這樣的做法會影響門店生意,沒想到,當天線上線下的銷售額同時創下新高。配合基於門店的O2O實踐,做到了「門店互聯網+」。

“線上線下是相互融合的,只是放大各自的優勢領域,在不同的消費場景下為顧客提供更豐富的選擇,你滿足顧客的需求場景越多,用戶黏性就會越好。”蘇華表示,線下門店不僅有便捷的售後服務,還可以補充損、易碎或者保質期較短的生鮮食品等電商無法滿足的品類。


從另一個角度看,線上數據還可以被有效利用到產品開發中。過去,良品鋪子可能僅憑經驗判斷來開發產品,而現在,有了大量的消費數據做支撐,就能讓投放更精準,也更有針對性。這讓產品研發團隊能更快地了解消費者對於商品的評價感知,接收第一時間的反饋,使效率更高。

現在,良品鋪子在開發新產品時,會考察三個方面的內容:行業趨勢、口味選擇和評價。團隊會為目標消費群做一個清晰的畫像,線下店只有購買記錄作為參考,但這遠遠不夠,相比之下,線上數據可以告訴經營團隊,某位消費者到底是白領、家庭主婦還是學生?有了判斷,就可以導向更精準的用戶需求。

此外,為了更好地管理線下的近2000家門店,良品鋪子還與IBM和SAT合作定制了一套ERP系統,做到了線上線下數據的打通,進一步滿足了更龐大的數據處理需求。

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全能經營團隊

「數據分析應該是幾乎所有做電商的人都要做的事情,不能專門指望某一個團隊或者某一個人做數據的分析。”蘇華說,在他的團隊中,每個人都是身兼業務技能與數據分析技能的小行家。”這是做經營必備的技能。”

蘇華認為,數據分析本身建立在對業務的理解上,”只有懂業務才能做有效的數據分析,專職團隊只能站在專業的角度建立一些數據模型,並沒有對業務問題的洞察能力。

目前,良品鋪子的經營團隊除了做自己專業領域的數據分析外,還會在不同的模塊中配備專職人員。無論是會員、店鋪、還是商品,都會有專人支持。


在數據分析中,小團隊通常選擇著眼於流量、轉化率、客單價等少數關鍵指標,而隨著團隊的成熟和專業化,整個消費行為會被細化為幾十個相互獨立又相互關聯的指標來監控。

進店、下單、訂單處理、發貨、收貨……每一個環節,良品鋪子都建立起了一套成熟的分析標準模型,由數據專員來維護和優化,發現問題,繼而及時提出解決方案,挖掘更多價值。

以發貨環節為例,此前,良品鋪子以DSR評分和發貨速度等作為判斷標準,現在則會細化到十餘項步驟來監控,不斷優化速度,最後,在整個流程沒有大變動的情況下,顧客的24小時和48小時簽收率大幅提升。

數據分析還被應用到流量經營中。蘇華告訴記者,經營團隊一般會分為活動、推廣、設計等職能,但良品鋪子將天貓旗艦店的專職經營團隊按價值分為三塊:平台活動、商品經營和店鋪經營,分別對應活動流量、免費流量和自主流量,形成某種動態平衡,讓店鋪經營的效率最大化。

在蘇華的經營團隊中,還有爆款打造、活動評估等多個小組,用來打通各個經營團隊,在保證專業分工的同時,幫助他們協同合作。


數據也會說謊?

蘇華說,數據分析的目的並不是為了解釋一種現象,過去很多電商同行交流的結果表明,大量的經營團隊都在做數據解釋類工作,即”就數據分析數據,得出一種看上去合理的解釋”。蘇華認為,其實這不一定有價值,即使數據分析邏輯非常清晰,天衣無縫,但也可能是錯的,因為「數據會說謊」。

他認為,數據分析的目的是分析趨勢,挖掘潛在機會,從而引導出有效的行為:在此基礎上,數據可以幫助經營團隊更精準地找到問題和機會,減少試錯成本,提高經營效率。用數據分析的結論,可以避免用經驗去決策,而是用客觀事實去決策。

幾乎所有的行為都可以被數據化,這是電商最大的優勢。這使得電商數據庫顯得尤為龐雜,關鍵在於回歸顧客需求,圍繞消費者,將所有模塊的結論都引導到消費者上去,才能避免數據說謊,做出類似”提升包郵門檻的情況下保證轉化率不下降”等反顧客需求的結論。

如何避免數據說謊?蘇華提出了三點建議:

第一,要讓數據分析的團隊具備更專業的分析能力。要想分析一個動作是否有效,抽取一小部分樣本進行對比,使其更真實地反饋這個動作帶來的變化,讓數據說真話。

第二,是當不同的團隊出現數據分析有歧異的時候,用消費者需求的邏輯判斷。

第三,要給團隊更多的自主權,鼓勵大膽試錯。有些結論無法分清對錯,只要過程沒問題,結論不違背常識性的原則,不違反顧客真實的需求,就值得去嘗試。

對於決策與支持,蘇華笑著說:”如果全部靠主管決策,那團隊怎麼成長呢?主管要乾的事情就是讓過程變得規範,讓團隊能夠快速的成長。要想培養一個能夠快速改進的環境和隊伍出來,修跑道更重要。”

數據分析更多的是一種方法或者工具,關鍵是怎麼用。最終數據分析起到多大的作用,還是取決於其背後的導向,是消費者導向還是競爭對手導向。

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