年關將至,我們又接了個新項目——用直播的方式賣春聯(lián)。
開售之前,有必要先對目標產(chǎn)品做個用戶畫像。這份用戶畫像,一方面可以幫助團隊更好地理解商品,另一方面可以為后期的投流提供參考支持。
我們將從飛瓜上抓取數(shù)據(jù),從而形成最終的用戶畫像。但是,一上來就抓數(shù)據(jù)是有問題的。
首先,春聯(lián)是一個非常垂直的小類品,在飛瓜上沒有對應的分類檢索;其次,漫無目的地找,獲得的數(shù)據(jù)量很大,卻未必精準,不僅不能輔助決策,還會增加無效工作。
飛瓜檢索框架
因此,在獲取數(shù)據(jù)之前,需要先從業(yè)務角度,對我們的商品做一次解析,圈定幾個更精準的檢索范圍。
上圖左側,是我們的商品。產(chǎn)品我看過,質感在線,審美在線,價格也不便宜,(謙虛地說)在春聯(lián)界絕對是中高檔產(chǎn)品了。
春聯(lián)及春節(jié)掛飾,屬于特殊節(jié)日用品,一次性消費。理論上說,中國人家里過年都會貼春聯(lián),屬于老少咸宜的商品。但其特殊性在于,春聯(lián)主要是以家庭或團隊為單位消費,而最終完成購買動作的人卻是個體,并沒有那么寬泛。
飛瓜上沒有對應的小分類,但是我們可以對其做適當?shù)难诱菇馕觯吘瓜嚓P產(chǎn)品的購買人群重疊度會很高。
春聯(lián)及掛飾,既是民俗用品,又是文化用品。在飛瓜上,與這兩個屬性強關聯(lián)的商品分類是手工藝/民俗、節(jié)日用品;弱關聯(lián)的商品分類是書法/繪畫、畫具/畫材/書法用品、貼飾、文房用品、裝飾畫、裝飾掛牌、婚慶飾品。
春聯(lián)及掛飾的使用場景主要是家庭。當然,公司、企事業(yè)單位的部門辦公室也會有少量需求。產(chǎn)品用途以自用為主,送禮為輔。考慮到物流公司的運營時間,售賣期基本截止到春節(jié)前兩周。
通過對目標商品的解析,縮小了數(shù)據(jù)檢索范圍,我們將從以下維度勾勒出這份用戶畫像。
第一,店鋪類別。這項可分為開售店鋪(已經(jīng)開始售賣春聯(lián)等商品的店鋪)和待售店鋪(尚未售賣,但已售商品與春聯(lián)高度相關,用戶也高度重疊)。
第二,畫像維度。這項將從性別、年齡、地理分布和興趣愛好四個維度進行解讀。
在初步篩選出來的商品大分類中,選擇關聯(lián)度較高的中分類,抓取數(shù)據(jù)。(PS:怎么確定哪些中分類關聯(lián)度高?這就考驗前面對商品的解析能力了)
已知的強關聯(lián)和弱關聯(lián)分類,可以劃分為書畫類和裝飾類兩個大類。書畫類偏技能,裝飾類偏使用,消費場景不同,得出的數(shù)據(jù)也會有所區(qū)別。
通過檢索匯總,共獲取待售店鋪79家,覆蓋1.62億人次(店鋪粉絲有重疊);已售店鋪31家,樣本量足夠有代表性了。下面就是具體數(shù)據(jù)了:
一、性別
誰是春聯(lián)的主力購買人群呢?是男性,還是女性呢?先來看開售店鋪的數(shù)據(jù):
如果看綜合數(shù)據(jù)(春聯(lián)和掛飾),男女比例相差并不大,男女比例為58%比42%;而單看春聯(lián),男性購買比例高達64%,女性只占36%。
這個數(shù)據(jù)與我的固有認知就不一樣了,我一直以為春聯(lián)的主力購買人群應該是較多負責家庭采購的女性。
而在掛飾類商品的交易中,82%的購買用戶是女性。掛飾類商品的裝飾性更強,這倒是符合女人愛美的天性。
那么,待售店鋪的粉絲性別比例是怎樣的呢?
綜合數(shù)據(jù)也比較均衡,但是組成與開售店鋪相反,女性稍多。
書畫類店鋪粉絲,男性占35%,女性占65%。裝飾類店鋪粉絲的男女比例比較均衡,女性稍多。
這又與我的認知相反了。在我的固有印象中,一提到書畫,想到的是這樣的場景:
而數(shù)據(jù)告訴我們,實際的情況是這樣的:
全是小姐姐,有沒有?
所以啊,做商業(yè)分析真的不能單憑自己的商業(yè)感知,一個人的觀察視角是有限的,現(xiàn)實可能完全相反。
二、年齡分布
在開售店鋪中,綜合數(shù)據(jù)、春聯(lián)類、裝飾類三項數(shù)據(jù)的結構很一致。31-40歲群體是相關商品的主力購買人群,而且所占比例處于絕對優(yōu)勢。
這與我們前面對商品的解析是吻合的。春聯(lián)的主要使用場景是家庭,而31-40歲的群體正是家庭的主力。
抗住,穩(wěn)住,保住,守住,挺住
那么,在待售店鋪中年齡分布又如何呢?
年齡分布與開售店鋪高度趨同,31-40歲人群依然占據(jù)絕對優(yōu)勢。
這里要說明一下,在兩份圖表中,40歲以上人群有兩種統(tǒng)計方式:一種是41+,另一種是分為41-50和51+兩段。之所以這么分,是因為飛瓜提供的數(shù)據(jù)就是兩種結果,有時分段展示,有時合并展示。為了橫向對比,我們只能錄取合并后的數(shù)字了。
三、省份分布
哪些省份的人喜歡買春聯(lián)呢?
在開售店鋪中,山東、廣東、江蘇、河南、河北、山西,是春聯(lián)類商品的消費大省。
在已售產(chǎn)品中,掛飾類商品的占比較?。?3%),省份分布與春聯(lián)類商品的數(shù)據(jù)略有不同。
在待售店鋪中,粉絲省份分布高度一致,而且順序也一致。占比最高的省份依次是廣東、江蘇、河南、山東、浙江。
其實,用戶畫像做到這里基本夠用了。但是,考慮到我們的商品單價較高,所以還需要再往下做一層,做到城市分布,這樣在投流的時候會更精準。
換句話說,如果你賣的商品單價較低,復購率較低,拿到粉絲省份分布的數(shù)據(jù)就夠用了。投流時單吊某個城市,效果反而不好。
四、城市分布
春聯(lián)類商品用戶占比最高的城市依次是北京、煙臺、深圳、天津、廣州,都是大城市。除了一線和新一線城市,就是東南沿海城市。
在待售店鋪中,數(shù)據(jù)就更能說明問題了。北京、重慶、上海穩(wěn)居前三甲,而且北京的數(shù)據(jù)比例明顯領先于其他城市。
這兩組數(shù)據(jù)與我們的預期基本是一致的。
首先,像書畫、裝飾品、藝術品這種不當吃不當喝的商品,肯定不屬于恩格爾系數(shù)的分子序列。有閑錢,有一定文化水平的人才會對文化用品有需求。而一線、新一線和東南沿海城市的經(jīng)濟發(fā)展水平更高,有閑錢有文化的人比例更高。
其次,北京作為政治文化中心,再加上三千年建城史,五朝帝都史,文化積淀厚重。居民自然而然地對春聯(lián)等文化類商品具有較高的需求。
所以,在后期投流時,應該將北京、重慶、上海等一線城市作為主要目標市場。
除了性別、年齡、省份分布、城市分布等數(shù)據(jù),我們還可以參考哪些信息呢?
五、關聯(lián)需求&視頻喜好
眾所周知,抖音首先是個內(nèi)容平臺,其次才是購物平臺。抖音的高管,也把抖音電商定位成興趣電商。
一方面,抖音會根據(jù)用戶刷抖音時的喜好,給每個人打上N個標簽;另一方面,算法再根據(jù)用戶標簽,推薦相關的內(nèi)容,最終提升用戶的停留時長。
在投流時,可以選擇相應的關聯(lián)需求標簽和視頻喜好標簽,更精準地吸引潛在購買者。
因為開售商品的樣本量較少,所以這部分數(shù)據(jù)我只選取了待售店鋪的粉絲數(shù)據(jù)。
較為集中的關聯(lián)需求有:女裝、童裝/嬰兒裝/親子裝、古董/陶瓷/雜項/收藏、零食/堅果/特產(chǎn)。
較為集中的視頻喜好有:餐飲美食、影視娛樂、文藝。
這里還要注意一點:投流時,限定條件越多,預算越不容易花出去,需要人氣的直播間需要保證一定的場觀。
完成粉絲畫像后,我們再來看一下競品的情況。這里,我只列出了春聯(lián)和相關掛飾的數(shù)據(jù)。另外,月銷量<5000件的數(shù)據(jù)參考性不強,沒有采集。
其實,看過競品的數(shù)據(jù)我還是挺意外的。沒想到,抖音上銷售的春聯(lián)這么便宜。賣得好的,都是9.9元、19.9元的春聯(lián)大套。
一方面,這跟用戶在直播間購物的消費心理有關??床坏缴唐?,判斷不了質量,不愿意花太多錢,盡可能地降低試錯成本。
另一方面,春聯(lián)這種商品就像大年初一的餃子,不能沒有,但對好不好吃也不是特別在意。因此,很便宜的套裝才會賣得火,畢竟價值感很強。
最后,抖音現(xiàn)在也是夠下沉的了,跟快手、點淘的用戶重疊度也很高了。
作為負責任的商業(yè)分析師,除了列出競品信息,我還提供了競品圖樣,便于團隊比對產(chǎn)品的差異化,再從中找到營銷的突破方向。
六、總結
1.開發(fā)商品時,最好結合渠道先了解一下同類商品的基本信息,知己知彼。
2.開售之前,做一份用戶畫像分析,為后期投流或分銷做參考。
聲明:
(1)轉發(fā)請先征得我的同意,并注明出處;
(2)相關數(shù)據(jù)采集自飛瓜數(shù)據(jù),賬號已付費;
(3)與直播電商相關的研究報告會陸續(xù)發(fā)布,歡迎交流。
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