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用量子統計分析出適合自己店鋪的促銷活動的方法

2024-09-09 09:03:39
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供稿:網友

 量子恒道

采集到這些數據之后,通常的效果分析在2個方面: 一方面,根據投入的資源和買家使用的情況來對比,例如發放大量優惠券、更多的展現給到搭配套餐或限時折扣的頁面都屬于資源的投入,拍下件數可以反映買家使用的情況; 另一方面,要考慮拍下總金額和支付寶成交金額的比例,即對應促銷工具的支付率,支付率較低的工具要找出買家不付款原因。 通過以上兩方面的對比,效果較好的工具可以繼續給予更多資源的投入。

案例1:關于投入的資源和買家的使用情況; 該商家在最顯眼,展現最高的店招位置放置了收藏送優惠券的活動,按道理優惠券券發放率是很高的;

收藏送優惠券的活動

但是從下圖中,我們看出優惠券的使用情況非常差,那就表示這個促銷工具設置是有問題的;

促銷工具設置

于是我們嘗試領取一個優惠券看看,這個優惠券是要訂單滿150元使用的;

店鋪優惠券

在量子里,我們看到該店平均客單價是在90元左右,所以設置150使用優惠券必然是無效的,建議在客單價基礎上上升20-30%,即設置滿120元使用效果應該會好一些。

平均客單價

案例2:關于促銷工具支付率的效果分析 主要是拿促銷工具支付率跟全店的支付率做比較,先來看一個案例:

全店的支付率

可以看出三種促銷手段表面上看起來使用率很高,但是實際付款率只有30-40%,而店鋪平均當日支付率就達到68%,所以明顯可以看出這些促銷工具的支付率是比較低的。 再來看另外一個做的比較好的案例: 明顯可以看出,這家店鋪的促銷工具的付款情況是要好很多的。

促銷工具支付率

對于促銷工具支付率較低的,建議客服追蹤一下原因,如果是促銷工具問題要立刻做優化,如果是顧客主動放棄,則要看活動設置上是否有缺失環節。

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