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GMV太低究竟是何原因?如何通过BI数据分析调整电商直播策略?

作者:FineBI

发布时间:2024.2.20

浏览次数:1,258 次浏览

2022年,我国网络零售用户规模达8.45亿人,占网民整体的79.2%,实物商品网上零售额达到13.8万亿元,同比增长4.89%。电商平台已成为市场经济中不可或缺的重要营销平台,而直播带货作为电商中一种新的营销模式,市场占比快速提升,至2023年,我国直播带货规模约4.92万亿元,增长率虽与前年相比有所放缓,但依旧高达40%。

无数商家与主播争先恐后地涌入直播电商行业,加入这场“春秋争霸”。在如此“内卷”的行业中生存,商家势必需要及时调整直播策略,以优化直播效果,在一众竞争者中脱颖而出,以带动GMV的增长。

在这种情况下,作为数据分析师,一定会接到对直播间数据进行分析的任务。流量、互动和成交是进行直播数据复盘分析时需要重点关注的三个方面。在直播结束后,需要从各类数据中提炼价值,了解整场直播的转化效果,并分析当期采用的直播策略是否对转化和成交带来了增长。

梳理、洞察、复盘,这是数字化时代下进行电商运营最基本也是最关键的操作,以便整合方法论,不断提升直播效果。

今天,我们将以一个电商直播带货分析的案例为例,通过数据看板对GMV进行全维度分析,并从多个角度提出调整直播策略的建议。

业务背景/需求痛点

1、业务背景

A公司是全球领先的跨境电商出口平台,致力于为全球客户提供优质服务。海外网红带货作为A公司营销的重要手段之一,是吸引客户、提升销售额的有效途径。在过去的三年里,海外网红带货的GMV一直保持增长,然而,今年网红带货营销额出现了放缓的趋势,给公司的业务发展带来了一定的挑战和压力。

下图展示了公司的网红业务流程。

过程

2、需求痛点

为了找到导致海外网红带货营销额放缓的原因,必须对今年的网红流量、营销策略及活动等数据进行深入挖掘和分,通过明确可行动的OKR(目标和关键成果)及关键目标,制定更为有效的对策和方案。

同时,利用数据分析还可以寻找新的海外网红资源,扩大公司的营销渠道,以更好地满足客户需求,提升公司在市场的竞争力和盈利能力。

分析思路及方向

分析网红带货GMV增速放缓的主要思路包括以下四个方面:

  • 现状分析:深入了解近三年的GMV趋势图和业务流程,明确业务的发展历程和趋势。
  • 数据分析:分析带来流量的网红,关注网红人均流量、流量转化率、粉丝人均下单量以及粉丝客单价等关键指标。通过数据挖掘,识别可能存在的问题点。
  • 解决方案:针对发现的问题点,提出解决方案。重点关注网红招募、产品选品、以及关联产品推荐这三个方向,以提高网红带货效果。
  • 网红业务机会点:寻找适合合作的新网红,为现有网红提供精选产品、开发优惠活动和制定有效的营销策略。引入测算工具来评估效果,找到潜在的业务机会点。

通过这一分析思路,能够全面了解网红带货GMV增速放缓的原因,并制定针对性的解决方案和业务发展策略,以提升公司在市场上的竞争力。

思维导图

数据准备

本次案例的数据在FineBI>>>https://s.fanruan.com/srfxj 中并没有做过多的编辑操作,主要是生成了几张汇总分析表,供图表展示使用。日常工作中经常需要在FineBI中对原始明细数据做过滤、合并、分组汇总、排序等,以完成数据处理。

数据准备

本次分析的数据表处理逻辑架构如下图所示:

数据表处理逻辑架构

本次分析所用指标口径如下表所示:

指标口径

直播分析及可视化报告

根据GMV趋势图,我们将从以下五个方面分析网红带货GMV增速放缓的原因:

  • 带来流量的网红:分析各个网红带来的流量质量和数量。可能存在一些网红的影响力下降或者吸引力减弱,导致流量减缓。通过对比不同网红的表现,找出流量下降的具体原因。
  • 网红人均流量:观察网红人均流量的变化,检查是否有个别网红的影响力下降明显。分析可能的原因,如内容更新不足、市场竞争激烈等,以确定是否需要重新评估合作关系。
  • 流量→下单转化率:考察流量到实际下单的转化率。低转化率可能表明流量质量问题或者购物体验不佳。通过用户行为分析,找到可能的瓶颈和优化点,提高转化率。
  • 粉丝人均下单量:检查粉丝的购物行为,分析粉丝人均下单量的变化。如果出现下降,可能是网红内容和产品匹配度降低,或者缺乏激励粉丝下单的活动。制定相应的策略来提升购物参与度。
  • 粉丝客单价:分析粉丝客单价的波动,了解是否有高价值商品的销售下滑或者粉丝购物行为发生变化。在精准定位产品和提升购物体验方面采取措施,以提高客单价。

GMV趋势图

对5个组成要素做环比分析后发现,当期网红人均流量和粉丝客单价较对比值没有太大变化,因此我们通过数据将问题点定位到:带来流量的网红数减少,流量→下单的转化率降低以及粉丝人均下单量减少这三个方面。

问题1:带来流量的网红数减少

问题1

分析思路:通过两个维度,即新老网红和头部/腰部/尾部网红的分层,对比当期值与对比值,我们可以了解网红的数量情况。数据显示,老网红的数量变化不大,而头/腰/尾部网红占比分布没有明显变化。然而,新网红的数量明显减少。

分析发现:新注册且能够带来有效流量的网红在当期显著减少。

策略:我们对网红的个人形象、性别、粉丝量以及其带来的流量和成交量等信息进行了全面评估和分析,绘制了网红画像。通过这个画像,业务同事能够制定出切实可行的招募策略。通过对网红画像的分析,我们可以明确优质网红招募的方向:主打女性,拥有粉丝量在100K以上,具有独特人设的网红。这一策略有望提高新网红的招募效果。

策略1

问题2:流量→下单转化率降低

问题2

分析思路:我们将转化率分解为跳出率和非跳出流量的转化率,发现这两个指标都存在较严重的问题。因此,我们决定将它们合并,然后进一步分析各行业(品类)的转化率和UV占比情况。

通过对数据的深入分析,我们发现各行业的UV占比分布变化不大,但是有四个大品类的转化率都出现下降。

分析发现:网红带货的商品与其宣传的形象不符合。

策略:

  • 为了实现人、货匹配的目标,我们需要结合网红粉丝所感兴趣的品类进行推荐。因此,我们对网红男女粉丝的感兴趣品类进行深入分析,根据分析结果开展相应的推荐活动,以实现人、货匹配的最佳效果。

策略2

  • 从网红的视角来看,选择适合的商品需要综合考虑多个因素。除了单品本身的销售热度和佣金水平之外,产品价格的适中性也是一个重要考虑因素。在为网红进行选品时,需要努力保持产品与网红自身形象的契合,以提高产品的吸引力和推广效果。这种综合考虑的方法有助于确保选品既符合市场趋势,又能够与网红的个人品牌形象相协调,从而更好地满足受众的需求,提升销售业绩。

策略2

问题3:粉丝人均下单量减少

分析思路:为了解决粉丝人均下单量减少的问题,我们按照两个维度进行了拆分,即单一品类的购买和多品类交叉购买的人数及下单量。随后,我们进一步细分各品类的交叉购买人数及比例,以深入了解那些有交叉购买行为的粉丝主要偏向于购买哪些品类。这一分析方法旨在发现品类之间的关联性,为提高粉丝人均下单量提供更具体的数据支持,帮助业务团队制定更有针对性的提升策略。

问题3

分析发现:有行业交叉购买行为的人群及比例减少

策略:为了更好地了解各品类交叉购买的相关性强弱,我们绘制了热销关联品类的热力关系图,清晰展示不同品类之间的关联程度。通过这一分析,我们能够确定如何增加关联产品推荐、丰富店铺优惠活动等策略,以提升粉丝下单次数。

具体而言,我们可以实施凑单满减等促销活动,鼓励消费者同时购买多种商品。此外,根据不同品类的特点和用户需求,可以有针对性地开展相应的营销活动,促进不同品类之间的交叉购买,提高用户购买频次和忠诚度,实现最大化的商业价值。这些策略的实施有望重新激发消费者的兴趣,推动交叉购买行为的增加。

策略3

策略调整建议汇总

通过上述策略,我们进行了GMV KPI的测算,并找到了一些网红业务机会点。为了进一步挖掘这些机会,我们可以采取以下方式:

  • 首先,为了达到推广效果的最大化,我们需要结合选定网红的粉丝所感兴趣的品类进行推荐。这一步可以进一步提高网红的销售额,为网红带货GMV实现高速增长提供助力。
  • 其次,深入挖掘在网红销售额相对较高的品类中的商业机会。我们可以开发更多的优惠活动和产品组合策略,以吸引更多的消费者购买相关商品。通过这种方式,可以最大化利用网红的影响力,进一步推动销售额的提升。
  • 最后,通过持续监测和调整关键指标,不断优化营销策略和推广活动。这有助于创造更为有利的商业环境,实现企业和网红的共赢。通过不断迭代和改进,我们能够更好地适应市场变化,提高网红带货GMV的长期增长潜力。

策略4

BI工具在电商直播效果分析中具有重要作用。通过深入挖掘数据,分析直播GMV趋势、网红带货营销额、转化率等关键指标,BI工具可以为企业提供全面的业务洞察。

希望本文能对您与您公司直播数据分析有帮助!

在数字化与信息化高速发展的时代,FineBI——市场占有率第一的BI数据分析软件,旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据,加速企业数字化转型,提升市场竞争力。得益于FineBI强劲的大数据引擎,用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息,自由地对数据进行分析和探索,让数据释放出更多未知潜能。

插图

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