京东数据化运营（四）— 客单价篇

        前面介绍了流量、转化率和复购率，那么在获得了高价值流量和提高转化率商品之后，运营还在做什么呢？本篇将为商家揭晓运营是如何运用定价策略、爆款和关联营销，步步为营的提升店铺客单价，进而提升店铺销量的。

客单价	下单金额/下单用户数，衡量平均每个用户到达店铺或商品页后消费多少金额的指标
客单件	下单件数/下单用户数，衡量平均每个用户到达店铺或商品页后消费多少件商品的指标

1、定价策略

        价格是商品价值的体现，是一切营销的基础。作为影响利润的最直接因素，商家需要通过对自身商品的全面了解及行业把握来制定合理价格，从而最大程度上获利。

1.1 店铺商品分类

        定价策略因商品而异，有的商品是为了赚取最大的利润；有的商品是为了给店铺引流；对于不同的商品，我们的营销目的不一样，根据不同的目的，我们在定价的策略上也不尽相同。

商品类型	销售目的
常用款	是大众款，主要是以成本为导向的定价方法进行定价销售，可以带来稳定的成交
引流款	特点：可接受度高，浏览量大，价格会相对低一些 目的：为店铺拉流量
利润款	特点：本身有核心优势，或者同类竞品少 目的：是店铺利润的主要来源
活动款	特点：在一段时期做促销使用，用价格来推动销量和品牌口碑的推广商品 目的：招徕用户，让用户体验商品进而提高店铺的知名度
爆款	爆款定价是分时期的 预热期：爆款定价要偏低，追求性价比 发展期：爆款要持续保持价格，冲高销量 成熟期：爆款可以将价格上涨些，增加利润 衰退期：由于之前销售记录及评论带来的隐形价值，可以将价格降低，为其他引流或转为利润款
旗舰店款	目标人群：高端人群 目的：塑造品牌价值
边缘款	特点：销售形势低迷，商家可适当的进行品牌包装或者取舍

1.2 影响商品定价的因素

（1）内因：营销目的、营销组合策略（套装促销）、商品成本、商品质量

（2）外因：市场情况（家电节/男装节）、竞争商家价格、用户对价格和价值的看法（商品受众可接受的价格范围）、商品的需求弹性

1.3 商品上新定价

        在添加一件新的商品时，京东会指导商家填写京东价和市场价，京东价就是商品在京东平台上的售价，而市场价就是通常意义上的吊牌价，往往要比京东价高一些。商家会根据以下几点定价：

（1）商品的成本和特性

        成本：商品成本、运营成本、推广成本、运费成本、包装成本、人力成本等

        特性：品牌的知名度、商品的接受度、商品的材质、质量、商品的款式、商品的产量等

（2）用户分析

        商品的定价需要充分考虑用户的可接受价价格区间，根据同类商品用户实际购买商品价格数据进行分析

（3）竞争对手分析

        在定价过程中还要充分考虑竞争对手的定价

（4）行业分析

        行业趋势直接影响了商品定价后续的调整计划，新品定价的成功只是阶段性的胜利，商品在销售周期的不同阶段，价格都要适应商品的销售情况和行业趋势        

1.4 商品生命周期定价策略

         在商品的整个生命周期中，价格仍然是决定其销量的重要因素之一。通常情况下，商品一般会经历这四个阶段，从一个商品上新，随着用户的开始接受而成长，到完全接受而成熟，最后也因为被其他商品取代或需求减轻而走向衰退。

出生阶段分析	表现形式：商品刚刚上架，流量和销量都很低，并处于缓慢增长阶段。 推广方式：老用户营销、关联营销、活动营销、广告推广
成长阶段分析	表现形式：积累了一定的销量和好评之后，就要把握时间快速拉动销量和流量 推广方式：使用精准的付费推广、活动推广和关联营销等联合作战
成熟阶段分析	表现形式：商品的销量增长逐步放缓并维持平稳的时候 主要目的：做好战略防御和价值挖掘
衰退阶段分析	表现形式：商品销量逐渐走向下滑，降价都无法扭转局势 主要目的：清空库存和压缩开支获取最后的价值

2、爆款打造流程

        一个店铺的商品与流量的关系，通常也符合“二八定律”，大部分店铺约80%的自然流量、50%的综合流量往往来源于为数不多的热销商品，他们则被称为“爆款”。爆款商品具备两个必要特征：第一是自然流量较高，第二是占店铺总流量比例较大。爆款的好处绝不仅仅是在短期内大幅提升店铺人气和利润，它还有助于商家实现长期的战略目标。

        第一，结合商品的生命周期理论，说明爆款打造不同阶段的意义和侧重点；

        第二，结合运营专家的经验和数据工具的使用，进行市场分析、选款和测款；

        第三，对选定的商品做一定的优化和改进，并对其倾注大量的店铺资源，进行营销和推广；   

        第四，通过监控爆款打造的活动效果，对爆款进行维护；

        第五，对整个打造效果进行总结和分析，将其中的经验和教训用户接下来的另一个爆款的打造；

2.1 爆款的生命周期

        商品的生命周期分为出生期、成长期、成熟期、衰退期，爆款商品同样也符合此生命周期。为保证爆款打造的效果，每个商家对每个阶段都给予足够的重视，各个阶段缺一不可，环环相扣。

2.2 市场分析

        作为整个爆款生命周期的第一个环节，市场分析的目的是认识行业和竞争对手，所以市场分析也可以分为两部分：行业分析和竞争对手分析。

        行业分析的重点是了解店铺所处行业的本质和发展方向，从而找到经营的切入点。

        竞争对手分析的目的是了解同一市场竞争者的全面经营状况，包括它的店铺装修、商品选择、定价策略和用户评价等，学习其优点，并对比发现自己的不足。        

2.3 商品选择

        商品选择是整个爆款打造过程的基础，完整的商品选择流程可分为三步：选款、测款和定款。

        首先，通过常规化选款和数据化选款两种方法的结合使用，初步筛选出多件具备一定爆款特征的商品。

        其次，对他们进行适当的优化改进，投入市场并进行试推广。

        最后，定期收集和对比真实市场的反馈数据，根据本次爆款打造的目的，确定用于最终打造的商品。

（1）常规化选款

        必不可少的两个阶段：“求稳”、“求升”。

        “求稳”：保证商品是一款优质商品，具备款式主流、属性全面、价格适中、库存充足、应季等基本特征；

        “求升”：商品具备独特卖点，与其他商品形成差异，才能从竞争中脱颖而出；

（2）数据化选款

        数据化选款的和姓是确定商品的类目和属性

        类目：根据行业排行和行业整体趋势，找出不同类目的额受欢迎程度

        属性：通过商品属性的购买历史趋势找出热销商品中用户的兴趣和偏好

（3）测款

        选出店铺最具竞争性的爆款商品，将商品放在同样的市场环境中，通过2-4周推广，收集和对比不同商品的市场反馈数据。商家根据店铺各个数据指标，综合比较最适合推广的商品。

2.4 商品优化

        确定了最终要打造的商品之后，出生期也就此结束，迎面而来的是成长期的推广宣传阶段。在推广之前需要对爆款作必要优化，以保证爆款在成熟期能作为商家创造最大的价值。

（1）做好关联营销：打造爆款花费巨大，单一商品的销售难以平衡收入。商家期望用爆款将消费者吸引进入店铺之后，能够购买更多，最有效的途径就是关联营销。通过爆款与关联营销的巧妙组合，可以提高入店的每位用户的客单价，进而提高店铺整体的销售额。

（2）保证用户服务：支付方式多样性、物流配送、售后服务       

2.5 营销推广

（1）广告推广：京选展位、京东快车、京东直投和京挑客

（2）活动推广：频道常规活动、类目日常活动和全点大促活动

2.6 监控和维护

        通过数据分析跟进活动效果，分析背后原因，监控个体商品、店铺整体的市场反馈数据走势，能够及时发现爆款打造过程中发现的问题，并随之进行修复和改进。

3、关联营销

        利用关联营销可以提高转化率和客单价，爆款的打造搭配着关联营销，可以是店铺达到百花齐放的效果。

3.1 关联营销定义

（1）定义：在双方互利的前提下，在事物、商品、品牌等所有营销的东西上寻求相关性，通过某种形式的暗示和推荐

（2）目的：关联营销就是把引流效果放到最大，提升客单价。关联营销位用户提供了更多的商品选择，引导用户近点逛逛，在提升客单价的同时，还可以提升店铺的访问深度，对店铺的转化率也会有积极的作用。

（3）形式：关联营销的类目区分和关联营销的方法区分

（4）位置：购物车凑单免运费、营销活动（满减、满赠、多买优惠、满减送）、套装、商祥关联促销等

（5）注意事项

        明确关联营销的目的、寻找不同类目间适合自身特点的关联方式、关联商品宜精不宜多、时刻关注关联商品的数据表现

3.2 关联营销商品选择

同类替代	商品的品牌相同或者档次相同，价格/风格相似的关联方式 如：一款黑色手提包，关联的商品有同颜色的手提包
异类相关	化妆品这类商品适合作异类相关的关联推荐 如：购买一款洁面乳，可以推荐同品牌的水、保湿霜等
商品功能互补	主推品和搭配品需要配齐后可以一起使用 如：蚊帐和挂钩、羽毛球和羽毛球拍
解决方案型互补	商品之间功能上可能没有很大的关联性，但是搭配在一起可以放大商品的组合价值 如：家具组合售卖，沙发关联茶几
情感嫁接型	通过利用用户和关联商品的使用者之间的情感的需求，进行商品关联推荐 如：主推品是一款保健枕头，暗示用户也可以为父母长辈购买
活动类目推广型	活动关联可以和店铺内优惠券的领取放在一起，通过用户领取优惠券来刺激他们购买。活动页面由于包含特定的主题及优惠形式，用户进行组合购买的吸引力更大些

3.3 关联算法的数据展示

（1）数据指标

        我们可以用关联规则处理的数据来筛选关联商品，规则的支持度和置信度是计算关联度的两种度量指标，用来反映相互之间联系的有用性和确定性。

        支持度：可以理解为支持的程度，就是在一个集合中包含特别项目的概率，支持度越大，两个商品被一起购买的概率越大

        置信度：表示一个样本在某个总体参数的区域估计，也就是说用户购买了一个商品后，同时购买了另一个商品的概率。置信度越高，搭配购买另一个商品的概率越大

        提升度：表示有A的情况下，同时含有B的概率，与仅仅有B的情况的比值，当这个比值小于1时，这两个商品之间存在负相关关系；比值大于1时，说明这两个商品之间存在正相关关系。

（2）案例

        假如有1000个订单，其中600个订单含有毛衣，750个订单包含卫衣，有400个订单同时包含卫衣和毛衣。按照上文的规则，计算一下这两个商品之间的关联程度，可以知道购买毛衣和卫衣的支持度为40%，置信度为66%。通过数据商家很轻易的认为毛衣和卫衣时强相关的商品。但购买毛衣对卫衣的提升度时88%，所以判断这两个商品之间的关联关系时毫无意义的。

支持度	置信度	提升度
同时包含毛衣卫衣的订单 / 所有的订单	同时包含毛衣卫衣的订单 / 所有包含毛衣的订单	置信度 / 卫衣购买率
（400 / 1000）* 100%	（400 / 600）* 100%	（66% / 75%）* 100%
40%	66%	88%

3.4 关联营销的效果考察

        通过查看主推商品的间接转化访客数就可以初步判断此次活动的引流效果，也可以查看关联商品的流量转化率及订单等数据的变化趋势。