比如进入一个专题页
6月底:年中大促;
7月~8月初:夏装清仓;
8月底:秋装上新;
9月底:秋季促销;
10月初(基本是十一国庆节之后):冬装上新第一波,毛衣等初冬品类第一波;
10月底:冬装上新第二波:毛呢羽绒等深冬品类第二波;
11月~12月:大促;
1月:年货/清仓。
从上新期,到旺销期,再到清仓期,不同时期会有明显的客群差异,所以现在很多品牌商都会在平台上建立多个店铺形成立体化的销售网络。旗舰店一般主要以上新品、展示品牌实力为主。当产品进入旺销期,除了旗舰店有新品,一些主力的店铺也会有新品出来。再往后,产品逐步开始有一些折扣,此时旗舰店的新品基本上就要下架了。再往后进入季末的清仓期,这些商品将通过分销、团购、特卖等多种方式在一两周内覆盖所有的平台和一些合作的店铺,快速完成清仓处理,为下一个销售阶段的来临做好准备。
当然利用大数据选择适销对路的产品并不只是大公司的专利,一些中小公司仍然可以利用大数据获得有效的帮助。
案例分析
案例一:某中等女鞋商家的产品选择之道
这是一家典型的互联网创业团队,他们有很强的营销策划团队、运营推广团队、视觉设计团队,唯一欠缺的就是女鞋的设计团队。当然现在有女鞋设计团队的公司已经越来越少了,因为一方面养这样的人才费用特别高,另一方面想留住这样的人才也很难,因为有一技之长的人很容易有各种各样的想法,要么去做独立设计师,要么去做工厂生产自己设计的鞋(或其他产品)。所以,大多数公司只能去工厂找合适的鞋型,这时候考验他们的就是对市场的敏锐度和把握能力,也就是常说的买手经验。要知道,没有五年甚至更长时间的买手经验积累是很难成为一名优秀的买手的。再加上时代变化的速度,买手们也感觉跟不上用户需求的节奏了。
经过几次失败的买手经历,他们放弃了这种传统的方式,转换思维,看能不能通过数据发现用户的需求?因为没有现成的鞋型,也没有准备适量的小批量货,也就无法在自己的店内进行测试。他们能做的就是基于全网来监测,看哪些新上架的鞋销量上升的速度比较猛,展现的位置比较靠前,然后再在这些初期销售比较好、展现量好的产品中选择适合自己品牌个性和用户需求的鞋快速仿版打样,快速出图,快速在工厂下单。正常情况下,整个过程不超过一周时间。
于是,一款称之为爆款的鞋就从整个大数据结果中被筛选出来并快速投放市场,之后就是他们对平台规则的理解和运营能力的展现了。很快,他们的销量就会超过原来的对手,占据各大平台的搜索前列,然后自己的单品销售状况非常乐观也会带动网络分销商们积极投入资源加大销售力度。通过这样的数据思路,每个销售季节获得两三款爆款产品就可以将年销售额冲到三五千万元的量级。最近听说他们为了进一步提高工厂的响应速度开始筹建自己的工厂。快,让互联网公司的成长速度获得了同传统企业PK的重要一招,而基于快的对于互联网数据的理解,更让他们的发展插上了一双翅膀。
案例二:某儿童羽绒服小卖家的数据观
中等卖家看全网的数据,抓住当季适销对路的商品,拼速度同样可以跟上市场的节奏。对于小卖家而言,他们没人,没资金,没货,可以算得上是“三无”企业了。不过,小归小,其中也有利用数据成就一番事业的机会。
这位小卖家的做法是先找一个很好的定位:专做儿童羽绒服。这个定位的好处在于,一年当中就只销售这一类商品,热卖季节主要是10月至第二年的1月这4个月,其他时间可以充分了解市场做好准备。那么他的做法就是这样的:
首先因为自己并不生产羽绒服,也没有更多的资金大量购入羽绒服,但他可以通过网上的分销平台把各家的儿童羽绒服都集中到他的店内,高峰时他们的店里有上万件的商品,让用户感觉是进入了一家线下的羽绒服批发商店铺。这个工作在春节后基本上就开始了,等货品上齐了,就可以坐等用户上门了。
一般来讲,即使是夏天,还是有一些人群会搜索“儿童羽绒服”进来看一看,当然也可以适当参加一些平台的反季节清仓类活动,让更多的用户进来。当用户进来后,就会产生一系列数据。比如进入一个专题页,或者从一个宝贝页面进入另一个宝贝页面,当用户的数据逐渐累积,分析数据就能带给店主一些决策的信息。
7~8月正式进入冬季羽绒服的准备期,此时就可以从前期近千款服装中选择那些用户点击率高、用户浏览时间长的20余款商品作为主推产品,这些商品就是下一步选择的基础。进入9月,部分地区已经有了订单,这时就可以继续砍掉一半效果不佳的商品,同时开始投入付费流量,观察更多的用户对这10款商品的行业数据反馈。
进入10月,羽绒服大战一触即发,此时销售情况最好的3款商品就是未来的爆款明星,商家会把主要的付费流量全部导向这3款商品,同时开始根据销售速度改代销模式为进货模式。因为进货模式第一成本会比较低,第二发货速度和服务质量有保证,用户体验好,评价高会给店铺带来更多的回头客。更多好的评价和更多的回头客,又会帮助这些商品在自然搜索结果中占据前排最好的位置,进一步获得更多更优质的流量。于是,一个“三无”小卖家,就