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运营店铺要时刻充满危机感

人都是喜欢舒适圈的,没有危机意识,那么危机就在眼前。淘宝运营要有危机意识,要敢于尝试。

中小淘宝卖家,我们每天要问自己这六个问题。我们在店铺经营过程中,总会遇到这样或那样的问题。今天流量少了,明天转化率下降了,后天出现差评了,等等….那么问题出来了如何自我店铺诊断?看问题还是从整体到具体细节。大方向如果有问题,再努力效果也不会很好,不是吗?

我们从以下六个方面谈起:1.店铺定位是否明确 2.店铺动销情况 3.DSR 评分情况 4.店铺层级情况 5.店铺整体经营数据情况 6.单品经营数据情况。

一.店铺定位是否明确简单说要做“小而美”的店铺,不要什么都要想卖,一个店铺恨不得搞成一个超市,你想面面俱到,最后的结果就是淘宝都不知道到底怎么给你打标,导致人群标签混乱,流量不精准,经营越来越差。举个例子:很多卖家店铺是不是有这样的情况,店铺本来卖女装,又同时经营男装和童装,价位也是高的很高,低的很低,完全没有自己的调性。偶尔有一两款卖的还可以就不错,其他的基本都没有什么销量,这就是所谓定位不明确。那么如何对自己店铺有一个好的明确的定位?

1.只做一类人的生意 只做一个类目,目的在竞争激烈的市场环境下,让淘宝给你精准的定义店铺,有利于精准流量的获取。如果你想更进一步的细分市场,竞争可以更小一些,比如卖鞋只卖内增高,女装只卖大码女装,男装只卖职业装等等……

2.店铺风格定位 简单来说,你是中国风的?还是欧美时尚的?又或是其他等等…,买家一下就能融入进来。让买家确定你的宝贝就是他(她)需要的,这个就需要美工和文案要下功夫了,让买家感觉卖家和自己是同一类人,在某些方面是一个态度的情感贴近。这样不仅有利于打标精准,而且有利于转化和获取忠实粉丝提高人气。

3.价格定位 说白了就是对买家消费此类商品的投入的定位,价格差距不要太大,不要出现很大的价格差。比如店铺既有 50-60 元的也有 500-600 的。淘宝都搞不清哪种消费能力的,是你店铺需要的,你认为这样弄卖好吗?

二、店铺动销情况一个店铺的宝贝总体动销状况,反应两个状况,一个是你对店铺的经营重视程度,另一个是店铺的宝贝是否让更多的买家接受。理论上 10 款以上宝贝就有动销权重,我们知道有很多店铺,根本不按套路出牌,不管时间和精力,盲目大量铺货,想以量取胜,甚至还有给我说,淘宝不是有新品加权吗?是有新品加权,前提是你后期能够保持,否则你认为会长久吗?这样的结果带来的就是一堆宝贝,只有几个甚至一款还可以,其他基本在滞销。动销很好理解,宝贝是有成交的,与其相对的是滞销,建议 30 天内没有销量的宝贝,而且不符合市场需求的,果断删除。有销量的宝贝占比全部宝贝的动销一定是越大越好!否则会影响你店铺整体权重。道理很简单,这代表你的宝贝不能很好的产生价值,你对店铺经营不如其他竞争对手更用心。为什么要给你更多的重视呢?

三、DSR 评分情况相信大家有以买家的身份,从不同的路径点击进入过自己想要的宝贝页面,无线端为主的今天,手机端店铺 DSR 非常明显的展示给买家面前。不知道有很多买家只看这个指标就已经跳出了很多卖家的店铺。所以说 DSR 不仅仅是淘宝考核卖家的指标,也是非常影响转化率的一个指标。不要说你 DSR 飘绿不行,就算是红的,也都要保持周期内不要持续下降,否则后果就是影响你店铺综合权重,经营带来困难。有很多卖家问那怎么提高 DSR 评分呢?这个还是要分析下降的根本原因,是宝贝描述问题,卖家服务还是物流服务问题?具体在哪里的细节有了不好的影响?否则问题还会出现!这里我就不长篇大论了,主要和大家一起屡屡思路,比如你物流问题,是否出现在和买家没有说明白偏远地区快递时间可能会滞后或者总有问题出现是否想过换一家服务更好速度更快的快递。有些卖家东西都换了新包装了,没有及时说明描述,造成买家认为描述不符,如果是本来可以避免的事情,你在细节上没有注意,又能怪谁?还有客服产品专业知识和良好的服务意识这个必须是要培训的,售前售后服务同样出色,别卖完东西态度就变了。好的客服有利于你转化,也有利于买家对你家整体的服务态度。

四,店铺层级情况大家都可以在自己生意参谋后台看到店铺的层级情况,店铺层级越高,获得的流量扶植就会越大,所以当你抱怨流量无法突破的时候,层级可能是你的一个流量天花板。如果说你店铺层级趋势很差,那你要想办法提升 30 天内支付宝成交金额,进到下一个层级了。

五,店铺整体经营数据情况我们除了看店铺的整体流量来源情况,分析哪些出了问题以外,很多日常的关键经营数据(例如:点击率,转化率等)要去和行业平均,行业优秀去比较,是否处在一个比较好的水平,这些数据都是你后台能够看到的,建议平常要多看多统计,留意变化。如果一旦出现异常,尤其是周期内的有持续下降的趋势,一定要尽快去找问题,想办法拿出运营方案。

六,单品经营数据情况这里大家都可以在“单品分析”里看到比较全面的数据,哪里有问题就深入的去分析一下,有可能什么原因造成的,然后再逐一排除找到根本原因,拿出方案来解决。

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