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数据分析如何赋能社区团购?

栏目:抖音教程 时间:2021-04-07
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摘要:来了来了!又有新挑战来了!今天的问题达人是一个做社区团购的团长:马总。马总手上有5个社区,同时代理了好几个社区团购平台,手上有大量的客户和采购数据。他的问题是:

来了来了!又有新挑战来了!

今天的问题达人是一个做社区团购的团长:马总。马总手上有5个社区,同时代理了好几个社区团购平台,手上有大量的客户和采购数据。他的问题是:怎么利用手上的数据,挖掘出更大的价值。

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感谢马总的好问题!今天我们来掰扯一下,看看能帮助马总做些什么。

01 社区团长的数据化程度

社区团购都是互联网巨头在做,他们在数据方面的能力是非常强的。而团长又是聚客、拓客的重要节点,我要是社区团购平台,肯定会用尽手段,充分利用好数据赋能团长啊。结果马总告诉我,各大平台根本就不管这些团长,能拿到的数据就是订单、提成数据,分析啥的一概都没有。这可惊到我了,这不科学啊!

我让马总截了几个图,你们感受一下。这张图是橙心优选和美团,美团还好,有个近N天的推广概览和明细。橙心优选干脆就是一个订单中心直接搞定。

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这个是拼多多的,也是非常简单的今日数据和累计交易数据,也就是一个数据概览。

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其他平台基本也是这个德行。这个结果实在是让我惊叹,团长能得到的数据支撑真的非常弱,急需改善啊。

这实在是不像一个个互联网巨头公司的表现啊。不过马总告诉我,现在各平台都在跑马圈地,抢占地盘,把精力都放在供应链整合上。这倒也能理解。

02 固定报表

我们简单分析一下团长的现状,从数据化的程度上来说,他们基本上还处于业务数据化的阶段。最好的美团,也只是有个按时间统计的订单结果。

能拿到的数据就是订单明细(如下图)和客户明细(略):

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各大巨头的社区团购平台都在小程序上,这些数据暂时都不能导出,也没看到相应的API可以对接数据。

不过,团长看自己的数据没问题的,稍微做一些简单的反爬措施应该就可以全部抓取下来。数据采集的问题就解决了。

对于目前能看到的数据,我们第一反应,就是简单的统计汇总,做一些固定的报表,让团长能更加了解自己的生意。

我给马总列了几条:

财务分析类固定报表

比如:

推广报表,主要指标:推广金额、推广订单数、推广件数、服务费,分析维度:平台、SKU、小区、家庭等;

退货报表,指标及维度同上。

客户类固定报表

比如:

老客户报表,主要指标:累计总客户数、新增客户数、活跃客户数,分析维度有:小区、平台、类目(可简单分类);

拉新留存报表,主要指标:30日内新增用户量、活跃用户量、留存、7日留存、15日留存、30日留存,分析维度同上。

活动类固定报表

这个比较个性化,各个平台情况不一样,每个团长的玩法也不一样,主要靠自己整理。

固定报表的作用是让团长对自己辖区内的生意、客户更加了解。知道哪些东西卖的好,哪些东西售后比较多;哪些小区客户已经饱和,哪些小区还有客户没拉进来;什么样的活动比较有效果,什么样的活动看着热闹,其实没达到它的目的。

这些报表只需要用现有数据就可以达成,做起来也很简单。哪怕是不会编程,弄个excel也能搞定。

有人说,那周转率是不是也得分析一下?的确,社区团购挣的就是高周转、低损耗的钱。这也是跟社区买菜小店最大的区别。不过我看了一下马总这边能拿到的数据,好像没有存量的数据。因此也就算不了库存、周转和消耗的数据。所以只能作罢。

03 分析类报表

在固定报表基础上,我们可以进一步进行分析,这可能需要一些简单的数据分类,以及与运营结合的分析。

比如:

分析报表

采购品类偏好分析:按收货地址为单位,分析各个时段的采购品类偏好。工作日喜欢买啥,节假日喜欢买啥;

采购频次分析:以收货地址为单位,分析同一类目商品的采购频次,比如这家人多少时间买一次水果、米面油等,推算平均消耗。

采购价格分析:以收获地址为单位,分析客户的价格偏好,了解区域范围内的消费层次,为选品做好铺垫。

运营策略推荐

根据上面分析的结果,我们可以轻易的做出客户细分结果。然后,我们就可以针对性的提出相应的运营策略。这里分享两个思路:

1、在单品上下功夫:

周期性采购预测,商品送**(米面油)等;

高品质消费升级产品推荐(猪肉-野猪肉、土猪肉);

小区特供(一车土特产);

2、在商品组合上下功夫:

凑单圣品(低值易耗品品);

爆品引流套餐推荐(鸡蛋等覆盖面广的高频商品);

买了又买,关联采购推荐(荤素搭配、餐后水果等);

买就送(买肉送红烧肉配料,如葱姜蒜香菜;各种浓汤宝之类的做菜辅料)。

04 挖掘类分析

再进一步,我们还可以对商品和客户进行特征分析,打上各种标签,然后进一步精细化运营。

客户标签

通过消费情况、送菜上门观察、聊天沟通等手段,可以给各个收货地址打上家庭类型识别标签,比如单身、宝宝、普通、老人、合租等;

通过消费情况,可以给各个收货地址打上家庭采购偏好标签,比如爱吃肉、素食、水果等;

通过消费频次,可以给各个收货地址打上家庭周期性消费标签,对于米、面、油等固定采购属性的商品标准采购周期。

商品标签

对各个平台的商品做商品品类/类目的识别,做好各种类目标签工作;

对各个平台的商品识别商品属性,如低热量、粗粮、低脂、减肥、快熟、简单、无糖、软烂等。

这些标签打好之后,进一步的客户细分就直接能看到了。相应的推荐也就更精准了。家里有宝宝的家庭,对品质要求更高,咱可以推高品质、价格稍微高一些的商品,年轻父母的价格接受度要高一些。而家里有老人的,如果老人比较传统,建议不要推高品质的,他们价格接受度比较低,菜品可以推容易软烂一些的。

部分客情标签,建议由团长亲自打。因为团长会跟每一个客户进行深入沟通,这是大数据技术触达不到的地方。

运营策略规划

在运营策略上,也可以基于标签,给出一系列的精细化推荐,基本逻辑是从满足需求到创造需求。比如:

由商品向食谱转变,原来是推荐便宜的东西,现在转向各种菜谱,比如健康菜谱、宝宝辅食、新鲜时蔬、一人食套餐、浪漫小食、食疗食谱、年夜饭等。

由活动向生活方式转变,原来是扔一个活动到群里,让大家抢,现在是推行各种生活方式下的采购,比如减肥食谱、网红美食、养生食谱、小区同做一道菜厨艺晒图大比拼等等。

05 总结

手上握着5个小区的团长马总问我一个问题,怎么让手中的数据发挥出更大的价值。

我们首先了解一下现状,各个平台对团长的数据赋能都很少,大部分连固定报表都没有,只有客户和订单明细。

我们第一时间能想到的就是先做固定报表,可以帮助团长更加了解自己的生意大盘。主要分为财务报表、客户报表和运营报表。

其次,我们可以进行分析类的报表,从采购偏好、采购频次和采购价格上分析,分析颗粒度可以细化到收货地址。这样我们可以从单品和组合两个角度制定对应的运营策略。

最后,我们可以识别出客户家庭和商品的标签,针对性的提出菜谱、套餐等,从满足需求转向创造需求。从商品推荐转向食谱推荐,比如健康食谱、年夜饭等;从活动驱动转向生活方式驱动,比如减肥套餐、养生套餐、厨艺比拼等。

再往后其实我们还能提取更多的特征,更有针对性的做推荐、组合,管理也就能更加精细化。

其实无论哪个行业,都可以按照这套逻辑去做,规划这个行业的各种分析,以及对应的运营策略。按照这个套路,内容几乎可以无限拓展。如果你有更好的想法,咱一起帮马总出出主意。

-END-

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