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电商运营该如何脱颖而出?
教程录入:李隆权    责任编辑:quan 作者:佚名 文章来源:360doc

对于电商未来的发展潜力,相信接触过的人都懂。我国电商的起步时期最初可以追溯到1990~1993年,这段时间也被称为电子数据交换时代,之后经过多次变革与进化才形成今天电商多元化的场面。随着电商的购物体验与覆盖的广度,网上购物几乎已经成为了人们的一种消费习惯,我把这种局面称之为“人人电商”。那么,作为一名电商运营人员,我们如何才能脱颖而出?

电商运营该如何脱颖而出?

一、了解大数据下的千人千面

随着商家越来越多,电商运营的竞争度也越来越大。蛋糕多了,分的人当然也多了。千人千面的算法可以说被越来越多的电商平台引用,作为一名合格的电商运营,了解千人千面的7个维度可以说是必不可少。

1、上网时间

2、消费习惯

3、地域

4、性别

5、买家年龄

6、买家等价

7、消费层次(购物价格)

二、产品分析:聚焦品类,精细规划

产品灵魂,如果自己的产品分析的不够彻底、细致,那么其他工作都是徒劳。很多的运营人员在规划产品的时候常会犯同一个错误:认为经营的产品品类和数量越多,成功的机率越大,总有一款能成功。这里,想到一个例子,某家做菌类深加工的民营企业,同时用三个系列的产品开拓市场,几年下来后发现研发、生产、营销等环节的大量盲目投入造成资金链吃紧,最关键的是由于没有重点,广撒网最终导致从研发到营销没有一个环节做精做强,产品口感口味差、生产成本也相比同类企业高出很多。

回想淘宝近几年的一些举措,比如鼓励商家发展‘小而美’路线,鼓励商家聚焦品类,走极致路线,其实,产品类别有多小众不是最重要的,重要的是能不能在这一细分领域做的比其它商家更好更有特色,类似于小米的路线,后面做什么不要紧,关键是在起步成长阶段能用至少一样或一类产品撬动市场或打动消费者。

类似的案例不胜枚举,护肤品行业里的阿芙,通过电子商务全面发力并逐渐形成品牌影响是在2010年前后,当时在国内市场精油类产品还完全是一个很偏的类目,很少人认知这类产品,更谈不上使用,就是这种市场环境下,阿芙选择了从精油这个类目切入市场,因为精油具有丰富的功能延展特性让其很容易与其它类护肤产品产生关联,如美白、祛逗、保湿等等。时至今日,阿芙已不再是2010年前后的阿芙,2013年阿芙仅淘系电商平台全年销售近2.2亿,但实际构成其销售的并非仅仅是精油类产品,非精油类的护肤品占到近1.12亿约过半的份额,简单总结阿芙的品牌路线即先从精油细分领域切入,做成行业的标杆形成品牌之后,再拓展其它关联品牌,所以出现了我们现在所看到的2013年阿芙全年业绩并非全部被精油品类占去,精油仅占掉了一半份额的局面。

所以,企业也好,电商运营人员也罢,在起步发展时期,应该更聚焦一些,把有限的人力、财力投在一样或一类产品上,深度挖掘自己产品的优势与亮点,这样才更容易出成果,但这并不意味着我们永远只做这一样或一类产品,只要口碑形成、品牌成型后,再去拓展其它关联品类或许更加稳妥。前期的广撒网或者会让你丢掉过多的精力。

三、视觉营销的打造

卖产品就是卖主图,就需要视觉营销,熟悉自己的产品特性、亮点,打造出让人眼前一亮的视觉效果,产品就已经卖出去了一半。

1、宝贝主图必须有卖点

2、宝贝主图最好有边框

3、宝贝主图必须有背景

4、宝贝主图必须有价格

5、宝贝主图和卖点以及背景颜色搭配。

四、文案设计的九个要点

1、文案中一定要关联营销

2、文案中一定要有卖点对应的文案

3、文案中一定要有卖点对应的人群

4、文案中一定要有卖点对应的攻心评价

5、文案中一定要有企业公信力证明

6、售后服务

7、要有优惠信息 买百减多少

8、文案一定要明确为什么而界?

9、文案一定要具有逻辑性 并列,递进,包含

五、大数据时代:万能的数据分析

电商运营该如何脱颖而出?

1、评估产品机会

产品构思初期,必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要,甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。

2、分析解决问题

产品出现不良状况,肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题,必须尊重客观现实。那么只有通过必要的数据试验才能追溯到问题源头,进而制定合理的解决方案,彻底解决问题。

3、支持运营活动

你这个产品功能上线后效果怎么样?A方案和B方案哪个更好些呢?诸如此类的问题,都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏,最可靠的恐怕就是数据了。以前我就说过“人是不可靠的,人们总是愿意相信自己想看见的东西。”只有给出真实、可靠、客观的事实——数据,才能对具体的活动作出最真实的评判。

4、预测优化产品

数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态,即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题,即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都可以付诸行动,区别只是先见性数据能预测未来发生什么,缩短迭代周期,精益求精。

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电商运营该如何脱颖而出?
作者:佚名 来源:360doc

对于电商未来的发展潜力,相信接触过的人都懂。我国电商的起步时期最初可以追溯到1990~1993年,这段时间也被称为电子数据交换时代,之后经过多次变革与进化才形成今天电商多元化的场面。随着电商的购物体验与覆盖的广度,网上购物几乎已经成为了人们的一种消费习惯,我把这种局面称之为“人人电商”。那么,作为一名电商运营人员,我们如何才能脱颖而出?

电商运营该如何脱颖而出?

一、了解大数据下的千人千面

随着商家越来越多,电商运营的竞争度也越来越大。蛋糕多了,分的人当然也多了。千人千面的算法可以说被越来越多的电商平台引用,作为一名合格的电商运营,了解千人千面的7个维度可以说是必不可少。

1、上网时间

2、消费习惯

3、地域

4、性别

5、买家年龄

6、买家等价

7、消费层次(购物价格)

二、产品分析:聚焦品类,精细规划

产品灵魂,如果自己的产品分析的不够彻底、细致,那么其他工作都是徒劳。很多的运营人员在规划产品的时候常会犯同一个错误:认为经营的产品品类和数量越多,成功的机率越大,总有一款能成功。这里,想到一个例子,某家做菌类深加工的民营企业,同时用三个系列的产品开拓市场,几年下来后发现研发、生产、营销等环节的大量盲目投入造成资金链吃紧,最关键的是由于没有重点,广撒网最终导致从研发到营销没有一个环节做精做强,产品口感口味差、生产成本也相比同类企业高出很多。

回想淘宝近几年的一些举措,比如鼓励商家发展‘小而美’路线,鼓励商家聚焦品类,走极致路线,其实,产品类别有多小众不是最重要的,重要的是能不能在这一细分领域做的比其它商家更好更有特色,类似于小米的路线,后面做什么不要紧,关键是在起步成长阶段能用至少一样或一类产品撬动市场或打动消费者。

类似的案例不胜枚举,护肤品行业里的阿芙,通过电子商务全面发力并逐渐形成品牌影响是在2010年前后,当时在国内市场精油类产品还完全是一个很偏的类目,很少人认知这类产品,更谈不上使用,就是这种市场环境下,阿芙选择了从精油这个类目切入市场,因为精油具有丰富的功能延展特性让其很容易与其它类护肤产品产生关联,如美白、祛逗、保湿等等。时至今日,阿芙已不再是2010年前后的阿芙,2013年阿芙仅淘系电商平台全年销售近2.2亿,但实际构成其销售的并非仅仅是精油类产品,非精油类的护肤品占到近1.12亿约过半的份额,简单总结阿芙的品牌路线即先从精油细分领域切入,做成行业的标杆形成品牌之后,再拓展其它关联品牌,所以出现了我们现在所看到的2013年阿芙全年业绩并非全部被精油品类占去,精油仅占掉了一半份额的局面。

所以,企业也好,电商运营人员也罢,在起步发展时期,应该更聚焦一些,把有限的人力、财力投在一样或一类产品上,深度挖掘自己产品的优势与亮点,这样才更容易出成果,但这并不意味着我们永远只做这一样或一类产品,只要口碑形成、品牌成型后,再去拓展其它关联品类或许更加稳妥。前期的广撒网或者会让你丢掉过多的精力。

三、视觉营销的打造

卖产品就是卖主图,就需要视觉营销,熟悉自己的产品特性、亮点,打造出让人眼前一亮的视觉效果,产品就已经卖出去了一半。

1、宝贝主图必须有卖点

2、宝贝主图最好有边框

3、宝贝主图必须有背景

4、宝贝主图必须有价格

5、宝贝主图和卖点以及背景颜色搭配。

四、文案设计的九个要点

1、文案中一定要关联营销

2、文案中一定要有卖点对应的文案

3、文案中一定要有卖点对应的人群

4、文案中一定要有卖点对应的攻心评价

5、文案中一定要有企业公信力证明

6、售后服务

7、要有优惠信息 买百减多少

8、文案一定要明确为什么而界?

9、文案一定要具有逻辑性 并列,递进,包含

五、大数据时代:万能的数据分析

电商运营该如何脱颖而出?

1、评估产品机会

产品构思初期,必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要,甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。

2、分析解决问题

产品出现不良状况,肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题,必须尊重客观现实。那么只有通过必要的数据试验才能追溯到问题源头,进而制定合理的解决方案,彻底解决问题。

3、支持运营活动

你这个产品功能上线后效果怎么样?A方案和B方案哪个更好些呢?诸如此类的问题,都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏,最可靠的恐怕就是数据了。以前我就说过“人是不可靠的,人们总是愿意相信自己想看见的东西。”只有给出真实、可靠、客观的事实——数据,才能对具体的活动作出最真实的评判。

4、预测优化产品

数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态,即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题,即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都可以付诸行动,区别只是先见性数据能预测未来发生什么,缩短迭代周期,精益求精。