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天猫店铺新品阶段如何快速打造爆款

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标签: 店铺 新品 阶段
老师回答

产品的新品会有七天流量扶持期。这一阶段的新品自然流量是很高的。我们需要再这一阶段提升以下几点,来为我们产品的爆款打好基础。下面就是带给大家的内容了。

1、提高收藏和加购量

认为收藏加购其实就间接证明了客户对于产品的喜欢程度。收藏和加购多了,买家对商品的兴趣会提高,跳失率也会降低。同时系统会判定我们的新品是客户感兴趣的产品,能够更快的获得搜索引擎的肯定。就像我们上学的学习成绩一样,成绩高了,排名自然会靠前,同时也可以获得老师更多的关注度。

2、注意提升新品的DSR评分

同样以七天为一个周期,认为如果我们产品的DSR评分每天都有所上升,整个店铺的评分也会随之提升,店铺的加权累积得分越高,新品所获得的搜索扶持机会越就越多。

3、优化宝贝的上下架时间

宝贝的上下架时间决定了宝贝的流量多少,简单来说如果我们在客流高峰时期选择上架产品,那宝贝的自然流量就会很高,认为如果我们在半夜上架商品,客户都去休息了,那自然流量当然会低很多。因此宝贝上架要选择客流量高峰时期进行,按照时间段来进行安排,切不可随意上下架。

4、基础设置要做牢靠

主图、标题、关键词、详情页等这些基础设置一定要完善,且提前做到尽善尽美。因为想要打造爆款是不允许我们经常修改这些参数和图片的。尤其是标题,要进行周密的关键词搭配。

主图要做到合规吸引人。认为详情页要把握住痛点和卖点,因为这些都是促成产品转化的必要因素。一旦基础做好了产品质量把握好了,才会有良好的转化以及更多的老客户积累。

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    第一、RFM模型

    通过了解在网站有过购买行为的客户,通过分析客户的购买行为来描述客户的价值,就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分,通过这个模型进行的数据分析,网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户,可以对他们进行一些针对性的营销活动,激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。

    第二、RFM模型

    这个应该是属于数据挖掘工具的一种,属于关联性分析的一种,就可以看出哪两种商品是有关联性的,例如衣服和裤子等搭配穿法,通过Apriori算法,就可以得出两个商品之间的关联系,这可以确定商品的陈列等因素,也可以对客户的购买经历进行组套销售。

    第三、Spss分析

    主要是针对营销活动中的精细化分析,让针对客户的营销活动更加有针对性,也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析,例如哪些客户同时购买过这些商品,特别是针对现在电子商务的细分越来越精细,在精细化营销上做好分析,对于企业的营销效果有很大的好处。

    第四、网站分析

    访问量、页面停留等等数据,都是重要的流量指标,进行网站数据分析的时候,流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一,对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。

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