用量子统计分析出适合自己店铺的促销活动的方法
用量子统计分析出适合自己店铺的促销活动的方法
发布时间:2016-12-20 来源:查字典编辑
摘要:采集到这些数据之后,通常的效果分析在2个方面:一方面,根据投入的资源和买家使用的情况来对比,例如发放大量优惠券、更多的展现给到搭配套餐或限时...

用量子统计分析出适合自己店铺的促销活动的方法1

采集到这些数据之后,通常的效果分析在2个方面: 一方面,根据投入的资源和买家使用的情况来对比,例如发放大量优惠券、更多的展现给到搭配套餐或限时折扣的页面都属于资源的投入,拍下件数可以反映买家使用的情况; 另一方面,要考虑拍下总金额和支付宝成交金额的比例,即对应促销工具的支付率,支付率较低的工具要找出买家不付款原因。 通过以上两方面的对比,效果较好的工具可以继续给予更多资源的投入。

案例1:关于投入的资源和买家的使用情况; 该商家在最显眼,展现最高的店招位置放置了收藏送优惠券的活动,按道理优惠券券发放率是很高的;

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但是从下图中,我们看出优惠券的使用情况非常差,那就表示这个促销工具设置是有问题的;

用量子统计分析出适合自己店铺的促销活动的方法3

于是我们尝试领取一个优惠券看看,这个优惠券是要订单满150元使用的;

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在量子里,我们看到该店平均客单价是在90元左右,所以设置150使用优惠券必然是无效的,建议在客单价基础上上升20-30%,即设置满120元使用效果应该会好一些。

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案例2:关于促销工具支付率的效果分析 主要是拿促销工具支付率跟全店的支付率做比较,先来看一个案例:

用量子统计分析出适合自己店铺的促销活动的方法6

可以看出三种促销手段表面上看起来使用率很高,但是实际付款率只有30-40%,而店铺平均当日支付率就达到68%,所以明显可以看出这些促销工具的支付率是比较低的。 再来看另外一个做的比较好的案例: 明显可以看出,这家店铺的促销工具的付款情况是要好很多的。

用量子统计分析出适合自己店铺的促销活动的方法7

对于促销工具支付率较低的,建议客服追踪一下原因,如果是促销工具问题要立刻做优化,如果是顾客主动放弃,则要看活动设置上是否有缺失环节。

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