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淘宝小类目高客单价产品一周实现单日访客破千的方法

电商运营精华帖 2021-06-15 11:37:46 西瓜商学院 2973

  大家好,我是西瓜商学院的子木。今天这篇帖子给大家带来一个高客单价按摩椅的起爆案例。这个产品的客单价是2000以上,从开始操作到将近1000的日访客只用了一周左右的时间。下面是一张起爆的曲线图。

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  下面是这款产品搜索趋势曲线。

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  像这样的高客单价产品起爆不能仅仅依靠sd,我们操作的方法主要是直通车和搜索结合操作,用直通车的数据增长拉升搜索渠道的数据增长。达到整个产品良性增长循环。前提是在这个过程中收藏加购数据,uv价值,转化率个方面的数据也是ok的。下面我就可以大家来分析这款产品操作起来的思路。

  市场分析:我们在操作一款产品之前首先要先了解我们的对手情况,这样才能做到知己知彼,游刃有余。

淘宝小类目高客单价产品一周实现单日访客破千的方法

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  按摩椅这样的词是这款产品最大的词,从上面两张图片上面我们可以看到这词下面的在线商品数是47w,相关词根中词根人气在2000以上的只有11个词根,这个情况说明这个类目大家能用的主要的词根就是这么多,这就意味着所有的这个词下面的商品都是在争夺这少数的几个词根的流量。这个时候就不可避免的要陷入正面竞争的局面。那这个时候产值的对我们的产品就非常重要了。

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  在淘宝搜索按摩椅这个词可以看到下拉框推荐词里面所包含的词根也是在这11个词根之内的,说明这个产品的主要的流量也是集中在这几个词根上面。这样在后面操作的时候我们就会知道这样的产品我们操作的时候需要围绕我们确定的核心词方向去做产值的,去激活词根权重,然后拿到这方面的流量。

  自身分析:通过上面的市场分析,我们知道我们这样的产品行业可以使用的词很少,竞争是比较激烈的。像这样的高客单价的产品我们操作的时候要围绕几个数据去做,点击率,收藏加购率,转化率,产值。围绕这几个维度去精细化操作。

  点击率:这个数据我们从搜索渠道不能直接看到,这样的话我们只能从直通车里面先去测试。直通车建立一个精准计划。加进去3-5个我们这个产品的精准关键词。出价到前三的位置,精准匹配,创意图仅仅上传我们产品的一张主图就行。

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  这个时候可以看到我们计划里面几个词的点击率是多少,然后现在我们从流量解析里面去看行业的平均点击率是多少。

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  参考流量解析里面的点击率,我们可以看到我们的计划里面几个词的点击率是ok的,这样的产品我们从这个维度是可以去操作的。

  收藏加购率,我们可以拉去这个产品在7天内的数据表现去看一下。

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  从这个上面我们可以看到这款产品的加购率已经达到了10%以上。这个是一个高客单价的产品转化周期是比较长的,所以我们加购率是我们需要看的一个非常重要的指标。一般商品的加购率达到了10%这样就是有继续操作打爆的价值的。

  转化率和产值:我们这款产品的点击率和收藏加购率是ok的,接下来我们的转化率和产值的话在前期的话都是可以通过补单的形式把做到优秀的程度的。{当然我们也可以通过大量的直通车的数据反馈去测试转化率}这样的话这四个指标都是达标的我们就可以前期通过操作拿到我们的第一波搜索流量。

  转化率和产值我们主要的优化是在流量起来的后期,一款产品是否是优秀的款式,首先一个很重要的指标就是第一波流量进店以后的真实转化的情况要达到要求,这个指标我们可以参考竞品的转化率,或者在直通车流量解析里面去参考点击转化率。如果流量进店以后我们的真实转化率达不到的话我们就需要一边继续补单维持数据,一边优化我们的产品,可以通过做店内的营销活动,优化卖点等方式去把真实转化做上来,这样我们的这个链接才能向着良性循环的方向去发展,这个时候我们的补单才能慢慢的降低直至停下来。

  操作实施:我们前期在直通车测试数据的时候找到我们的产品可以操作的优势词路,然后围绕这个词路做补单计划去做一个一周的递增的补单。这个时候我们的直通车还是在继续开的,这个时候我们补单的时候我们用直通车的流量也去带动我们搜索方向的流量起来。

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  在这几张图上面随着直通车的数据增长,搜索渠道的访客数据也是在跟着增长的,这样的话配合我们的补单计划就可以达到很好的效果。

  注意:操作到这个时候我们流量纵横就可以看到搜索渠道有真实的访客进来了,对于一些比较大的词符合我们的产品的,我们可以把这些词也补一点单,维持一下这些词的转化了。总体的补单的量保持稳定或者递增就行了。

  这个时候我们就可以开始着手优化我们的真实转化率了。在流量进店之前刷单是补药,是起数据必要的手段。流量进店以后还在补单的话就是毒药了。这个时候我们更多的是优化我们真实的转化。让产值自己去成长。

  总结:高客单价小类目这样的产品操作的时候我们需要的就是精细化,前期先花一定的金钱和精力去测试,并且发现我们的不足去及时优化。到我们的各项指标都ok了我们就可以放大我们的数据。实现整个单品的数据爆发。

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