致产品运营的一封信：提升销量从产品分析抓起

摘要：对于产品运营人员来说，既要负责产品运营，又要直接背负销量KPI，面对考核，运营人员该如何应对呢？

对于产品运营人员来说，既要负责产品运营，又要直接背负销量KPI，面对考核，运营人员该如何应对呢？

我们都知道产品即销量，想要提升销量达成KPI，产品分析无疑是最重要的一个分析环节。产品分析的最终目的就是提升商品销量，首先要了解用户的需求，知道用户要什么，哪些产品受欢迎，进而根据这些数据指导产品优化和活动推广。这也是为什么要做产品分析的原因。

那么产品分析可以分析哪些数据，如何运用这些数据指导产品运营呢？接下来为大家简单阐述一下，希望对各位运营人员有帮助。

产品分析了解网站商品的整体销售情况

首先产品分析了解网站商品的基础数据。通过产品分析，了解产品的浏览量、点击量、订单、入篮量、购买用户数等信息。帮助企业了解不同商品、不同品牌用户的关注度、购买力等信息。通过这些数据判定产品及用户的关注度。如下图所示：

通过上图我们可以看出某段时间网站整体的销售额、订单及产品的浏览、入篮、购买情况；并能直观展现销售额TOP10的分类和产品。这些数据为我们分析出用户的喜好。

其次，产品分析了解商品的生命周期变化。通过对商品/品类的热度分析，观察浏览、购买等相关数据波动曲线，了解商品的生命周期，比如某商品的热卖时长等。

从上图我们可以观察到这一商品某段时间内的浏览量、入篮量、订单量等数据，通过对比浏览量和购买量数据分析商品的生命周期，结合周期内具体的浏览和销售情况，可以让产品负责人快速调整该产品的销售策略。

了解产品分析掌握用户需求，指导产品运营优化

通过产品分析，更深层次的了解用户喜好、用户的购买力、产品关注度等信息。由于不同的指标反映不同的情况，透过数据指标的变化发现商品中存在的问题。

首先我们先了解一下各项数据指标所代表的意义：

浏览量、用户数：反映出商品的关注度、兴趣度高低

入篮量、入篮率、入篮UV(UV比率)：反映用户实际购买情况，比如放购车多长时间就实现转化等。

收藏量：反映出用户的喜好程度，用户的收藏行为暴露了用户的喜好。

以上这些数据直观展现了每一件商品的实际情况，透过这些数据去发现问题，比如哪些商品卖的多，哪些商品看的多卖的少，哪些商品经常被收藏但转化不高等等。通过结果去分析原因。

其次，如何透过数据分析指导产品运营优化呢？产品分析目的就是将商品卖给真正有需求的用户。

这里我们将产品分析延伸为两方面，一是精准的商品推荐，二是关联产品的推荐，如搭售相关的产品。

首先通过分析产品，了解会员对不同商品的喜好，进而进行精准商品推荐。如下图所示：

通过对会员分析，我们知道哪个会员浏览了什么商品，哪些会员收藏了什么商品，哪个会员买了什么商品等等一系列的行为数据，从这些数据我们就可以分析出会员喜欢什么，进而根据会员喜欢进行商品推荐。

此外还可以分析得出哪些商品受欢迎，如图所示：

（注：红色代表A商品  蓝色代表B商品）

这是我们截取了某一段时间2款商品的数据图，通过分析这些数据我们得出商品B最受会员的欢迎，那么可以针对这款产品进行推荐，通过一些活动比如节日促销，会员优惠等活动，这样一来既提升了商品销量，又提升了用户的粘性。

其次，我们可以进行关联产品的推荐。

根据对产品的浏览关联的精确统计数据，产品负责人可以根据关联情况，提供产品推荐和套装，提高单个订单的金额，增加销售机会。如某用户浏览了某一品牌电脑，那么跟这个品牌有关的商品都可以推荐给用户。

可以说产品分析目的就是将商品卖给真正有需求的用户。做好产品分析让用户的购物体验更便捷、更高效。既增强了用户的粘性，又提升了商品销量。

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