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如何预测销量找出短板使实际销量接近预期

本人使用的这套预测算法比较简单实用,除了预测销量之外,也可以指导我们找出短板,对关键阶段进行干预(如果有必要的话),使实际销量更加接近预期。

这个方法的重点在于跟踪购物车数据。至于原因?很简单:购物车是成交能力最强的单一维度(占总销量30%左右),具有风向标的意义。

方法共分2步:

第一步——建立预测模型

我截取了刚才谈到的双11期间的数据: 2016.11.1~11.11

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有多少人加购?

预热期间的加购人数:9082,日均900左右。从11.1~ 11.10期间,可以自己手动算一下。

一般来说,到了11月9~10号的时候,加购率上升明显,会拉高平均值,预测的时候需要注意下。

加购的人能回来多少?

注意看购物车的数据,可以看到双11当天,从购物车进来的IUV(商品流量)是3132,也就是加购返回率是34.4%

回来的人有多少买单?

继续往下看,购物车的成交人数是1391人。此时购物车转化率达到了42.97%

买单的人会消费多少?

购物车买单的人,通常比较细致,所以在满足门槛的情况下,他们一定会用掉所有优惠设置。因此购物车客单价一定会低于店铺平均销售额。从以上截图中可以看到店铺基础客单价是196,购物车客单价是167。

购物车销量占比?

最后,就是购物车的销量:233013元,占全店总销量的比重为24%!

预测模型已经出来了:

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第二步——根据模型预测销量

任何预测都不可能百分之百计算的准确,但如果我们对各个阶段中影响销售的因素了如指掌。那就可以十拿九稳的对未来做出判断、甚至是预测!

以下是常见的各个阶段的干预形式:

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至于各种干预手段,如何引流、短信触达用户、活动玩法等细节,就不是本文讨论的范围了。

换句话说,预测的精准度,基本是取决于你对各个干预手段的认知水平,比如直通车每天增加5000元,能带来多少流量以及加购?赠品和优惠能提转化率几个点?这些都是外部干预,对它们的认知程度决定了一个运营段位的高低。

以上是以双11为例,如果是普通的资源型活动呢?比如聚划算,也是一样,先看预热加购,另外加购率也很重要,加购率越高,说明产品的折扣或者产品本身更受欢迎,活动当天的爆发会更有力。最后就是小二给的资源等级,阿里内部对资源露出是有评级的(不是KA就别想了)。如果你运营某个项目时间比较久,那基本凭经验也能估个十之八九。但这里我强烈建议刻意去做预测!这样会让你的运营水平迅速提升,因为预测过程中的各个环节都会激发你的思考。

有本很老的书叫《异类》,作者是美国的格拉德威尔,那小子还写过一本牛逼书叫《引爆点》,做营销推广都建议去读一读,会提高你的营销段位。《异类》这本书里就提到如何使用一万个小时的练习,成为某个领域的高手!这可不是一般的高手,而是达到世界级的水平!其中刻意练习的概念,很适合用在每次活动中,刻意去做预测,就算预测不准,认知水平也会上升很快。

最后,有朋友问我,做预测难道收藏数据不重要么?开始我还真不想回答这个问题,但发现喜欢“做加法”的人挺多,所以还是说一下吧。贴个图:

我选择了PC和M端的购物车数据、又选择了PC和M端的收藏数据,然后选中这四个维度的成交金额,再拉个占比图,大家看看双11当天:

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购物车的成交金额占比在85%以上,而收藏连4%都不到。而这里仅仅只有4个维度哦,如果是全店维度的话,只怕收藏的占比连1%都不到了。

所以想强调的是,如今阿里的数据维度越来越丰富,可运营的关键却是做减法~找出核心指标。中国有十几亿人口,各行各业的公司企业成千上万,而李克强上来只关注三个指标:铁路运力、电力、贷款。。立刻就切中了商业、工业、金融业的关键,可见咱们总理的“减法”功力之深。。

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