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1、如何进行商品库
通过销售商品的用户(包括一级分销商和二级分销商)、主推商品的平台、终端用户、浏览商品的人群画像、行为特征等,进一步将商品库分为可交易的商品库、次级分销商库和选择商品库四个维度。
从当前的环境来看,大多数的商品库并不能支撑起商品的持续生产,商品库中商品的设计和规划能否跟上电商的脚步,是问题的关键所在。在商品库设计中需要注意以下几点:
、商品库应该有更多的子类
商品库标准化是电商产品的第一要素,也是用户留存和内容生产的基础,而对于商品库的精细化设计尤为重要。在商品库中,由于产品和用户的直接关联,可以帮助产品设计提供更加精准的反馈,从而更有利于用户的留存和内容的产出。
、商品库应该按照用户需求细分
在众多的内容中,我们不难发现,有些人喜欢用数据分析来研究和总结各种类型的数据,但是往往不能找到满足用户需求的数据。要通过用户画像,我们才能更好地为用户提供对应的商品。
所以在商品库中,应该有一个更加全面的商品推荐,这样用户就可以直观地看到用户的喜好和特征。
2.平台和用户建立多平台运营矩阵
事实上,平台运营的核心是平台搭建和业务的全面闭环,只有这样,我们才能在对用户的转化和用户的留存做更加深入的分析和判断。因此,在商品库中,我们必须建立更多的用户运营矩阵,并在这两个运营矩阵中进行细化。
用户运营矩阵的构建包括用户画像、用户行为分析和用户生命周期价值预测分析三个部分。
用户画像的构建,首先需要根据平台的用户属性来确定,然后根据用户画像和用户行为分析,对不同类型的用户采取不同的运营策略。
用户行为分析,例如,对于一些新手用户,他们可能对平台的规则不太了解,对用户在平台上的操作没有掌握,因此他们需要在平台上进行活动,让用户去熟悉平台。
用户生命周期价值预测分析,例如,用户的生命周期价值预测是指用户进入平台的时候,会受到哪些因素的影响。用户的生命周期价值预测是指用户在平台的活跃程度、用户流失率、用户对平台的黏性和忠诚度等方面与流失用户的区别。
