【如何成为一名优秀的电商运营的】首先是要有自己真正的电商平台 ， 那就是把传统企业的产品与技术在电商的窗口展示 ， 把产品的销售权有电商买断并适当的让出利润 ， 把产品的售后服务有点上去实现 ， 把客户的对接全交给电商去做 ， 与此同时 ， 电商保证按着企业的让利和自己的营销成本销售 ， 不重复销售同类的产品 ， 保证物流服务的质量售后服务 。双方共实现该产品及其系列产品的知名度不断提升 ， 共同打造一个世界知名品牌 ， 实现双方的互利共赢 。企业负责产品研发和质量提升以及功能实现 ， 电商负责用户开发与商业模式的选择以及产品的推介 ， 这是最佳的“双打组合” 。
如何优化一个电商的运营后台这是最近被问过最多的一个问题 ， 很有必要整理成一篇文章来分享 。本文讨论的是新接手一个电商网站 ， 不是接手一个新电商网站 。因此 ， 网站默认为已运营一段时间 ， 有历史数据可供参考 。
我一直主张基于数据分析的网站优化 ， 特别是电商网站 。同时 ， 做事的时候 ， 可以再加上一点点直觉 。直觉是什么?直觉是一个人的学识再加上经验累积出来的判断力 。所以有时要敢于相信直觉!(这是《读心神探》里的姚sir(林保怡)对直觉的总结 ， 很有道理 。)
既然是优化电商网站 ， 我们第一个就要从电商网站最基本的流程和功能入手：下单付款 。
电商网站的下单付款流程必须遵循2个基本原则：简单、灵活 。
简单指的是从进入购物车->确认商品->填写收货地址->付款 ， 内容填写要从简 ， 几个步骤要最简化 ， 能3个步骤实现就不要做成4步 ， 因为每多一步 ， 将会流失一部分用户 。
灵活指的是2点：其1要灵活对用户 ， 对于非注册也可直接购物;其2要付款方式灵活 ， 可支持多种付款方式 ， 如支付宝、网银、财务通等 。多一份选择 ， 可能就少流失一些订单 。
对于下单付款这一基本流程 ， 可以通过数据有效监测效果 ， 并完成优化 。最典型的数据模型就是漏斗 。
购物下单付款…这是最近被问过最多的一个问题 ， 很有必要整理成一篇文章来分享 。本文讨论的是新接手一个电商网站 ， 不是接手一个新电商网站 。因此 ， 网站默认为已运营一段时间 ， 有历史数据可供参考 。
我一直主张基于数据分析的网站优化 ， 特别是电商网站 。同时 ， 做事的时候 ， 可以再加上一点点直觉 。直觉是什么?直觉是一个人的学识再加上经验累积出来的判断力 。所以有时要敢于相信直觉!(这是《读心神探》里的姚sir(林保怡)对直觉的总结 ， 很有道理 。)
既然是优化电商网站 ， 我们第一个就要从电商网站最基本的流程和功能入手：下单付款 。
电商网站的下单付款流程必须遵循2个基本原则：简单、灵活 。
简单指的是从进入购物车->确认商品->填写收货地址->付款 ， 内容填写要从简 ， 几个步骤要最简化 ， 能3个步骤实现就不要做成4步 ， 因为每多一步 ， 将会流失一部分用户 。
灵活指的是2点：其1要灵活对用户 ， 对于非注册也可直接购物;其2要付款方式灵活 ， 可支持多种付款方式 ， 如支付宝、网银、财务通等 。多一份选择 ， 可能就少流失一些订单 。
对于下单付款这一基本流程 ， 可以通过数据有效监测效果 ， 并完成优化 。最典型的数据模型就是漏斗 。
购物下单付款流程是我们开始优化一个电商网站前 ， 需要观察的第一个数据项和流程功能 。
第二个要观察的是什么功能和数据呢?是站内搜索功能 。
在上一篇博文《深度解读网站用户体验三要素(3)：别让我烦》中 ， 我们说过 ， 用户都是喜欢偷懒的 ， 如果你的网站操作效率很低 ， 就会令用户烦躁 ， 进而导致不好的体验 ， 甚至出现坏口碑 。站内搜索功能就是用户偷懒的首选工具 。
对于进入电商网站的用户 ， 我们粗略的将其分为两类：目的明确型和盲目闲逛型 。
站内搜索模块就是为第一类用户而生 。搜索结果是否准确、是否全面 ， 直接决定了用户是否停留及选购下单 。因此 ， 你需要仔细测试站内搜索功能是否好用 ， 比如搜索“LV” ， 是否搜索结果中显示了全部的LV商品 ， 如果同时也显示了Calvin等等的商品 ， 你就要尽快优化了 。
除此之外 ， 通过分析站内搜索数据 ， 观察关键词搜索榜单 ， 也将有助于你对用户心理有明确的把握 ， 从而完成对网站结构、促销活动、以及商品等内容的优化 。
完成了对站内搜索功能的数据监测和测试优化 ， 接下来要进行第三项优化：网站导航 。
网站导航主要面向的用户群是第二类盲目闲逛型 。这类用户一般来说没有太明确的购物意向 ， 最多有个大概方向 ， 比如想买个背包或者靴子 。这类用户的浏览轨迹一般是这样的：逛逛网站上的促销活动 ， 看是否有中意的商品 ， 如果有 ， 下单 ， 如果没有 ， 则会转向网站导航 ， 进入各个感兴趣的分类频道页面(比如箱包频道) ， 耐心浏览 。通过对同事、朋友和家人的观察 ， 我发现女性的购物耐心是无与伦比的 ， 不仅仅体现在商场中 ， 网购时也是一样的 。
通过观察网站的历史数据 ， 可以发现用户最关注的商品分类哪些 ， 这些就是需要重点加强的 。
宋星的网站分析在中国 ， 借用一下 ， 呵呵)
通过分析网站流量数据和商品销售数据 ， 我们能够知道本来或许没有察觉到的商品的一些特别属性 。具体的做法是 ， 把商品按照两个维度——商品被关注量(通过网站分析工具就能轻松获得)和商品的销售转化情况(即销量和关注量的比值 ， 通过电子商务后台和网站分析工具能算出)进行细分 。简单的计算之后 ， 我们就可以得到一个下面的图：
对于右上象限——高销售转化和高关注度的商品 ， 当然 ， 保持现状即可 ， 甚至适当给它们来点儿促销 ， 以进一步刺激销售 。
对于右下象限——关注度不足 ， 但是销售转化却好的商品 ， 显然是一些潜在的盈利增长点 。有了这个情况 ， 你可以立即着手做两件事情：1.立即研究它们为什么能有如此好的转化 ， 是不是因为一些没有关注到的因素起到了作用——大家都知道这种情况是经常发生的;2.立即给这些低关注度的商品更多的曝光机会 ， 使他们能够升高关注度 ， 进入明星产品(右上象限)之列 。
对于左上象限——关注度高但销售转化不佳的商品 ， 显然说明存在交易促成动力不足的问题 ， 产品经理应该立即着手研究如何促成销售的转化——是购物车的问题 ， 还是支付不方便 ， 还是竞争对手的价格更具吸引力 ， 还是促销优惠不够?等等等等 。这个象限和前面那个象限(右下象限)一样 ， 都是能大有作为的地方 。
最后的这个左下角象限——是大家都不喜欢的 ， 既没有人关注 ， 销售情况也不理想 。那么 ， 看看有没有机会增加曝光 ， 或者来点儿促销?要么 ， 少进点儿货吧 。如果是撇脂型的商品 ， 就让它呆哪儿也无妨 。
说了用户体验、购物流程 ， 以及商品优化 ， 再说最后一项：促销活动 。
亚马逊基于数据分析的智能化推荐 ， 咱们做不了 ， 在中国做电商 ， 还是要倚赖促销活动的刺激 。所以 ， 就要细心分析以往促销活动的各项数据 ， 如活动页面浏览量、成单量、对整站的间接促进等 ， 可以做一个详细的对比分析表 ， 相信数据 ， 一定能反映出一个趋势 ， 告诉你什么样的活动最吸引人 ， 效果最佳 。得出结论 ， 放手去做就好了 。
以上是个人的一些所想所悟 ， 欢迎留言讨论~
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