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半岛官方网站高退货+曝光差家具账号如何提升口碑与转化?
半岛官方网站高退货+曝光差家具账号如何提升口碑与转化?其实这个问题是因“号”而异的,在家电赛道做爆了的GMV,拿到美妆赛道来看,可能就不堪入目;在数码赛道的TOP1的月销,放在食品赛道来看,可能就平平无奇……
因此在我们看数据、做诊断之前,很容易就会陷入一个误区,就是脱离账号背景做复盘,在不了解这个账号所处的环境时随便对其下定义,我们将会得出一些与现实相悖的诊断结论。
本期对话诊断师,我们邀请了蝉妈妈电商学苑「但思臣adam」老师来为一个头肩部家居账号进行诊断,分享如何基于行业背景做精准的诊断。
一个赛道的背景特色,对整个赛道的带货账号都有着较大的影响,在本期账号开始诊断之前,我们先了解一下家具行业的背景特色半岛·体育中国官方网站平台登陆。
该行业最典型的两大特征莫过于“高客单”和“高退货”,高客单是由于行业的产品决定的,高退货则是受到了高客单的影响。
为什么高退货受到高客单影响?主要原因是高客单价给消费者们培养了货比三家的习惯,即使上一秒在某个直播间冲动消费,下一秒看到更满意的产品也会马上退货。
除此之外,家具行业在物流上也存在发货慢的问题,用户的消费冲动一旦冷却,也很容易发生退货行为。
除了上述两大基本特征外,家具行业的用户画像也存在一定的规律,31-40年龄段的资深中产为主,一线城市为主,女性居多是该行业消费者的普遍特征,归纳来说就是有一定经济能力的中年妇女。
这里再补充一下家具行业的整体消费水平,家具行业并不算大热门类目,通过蝉妈妈可以看到千万月销已经可以在行业中排到中等偏上水平。
概括地说,由于产品成本本身较高,家具行业客单价普遍也比较高,高客单又引起了高退货、GMV不稳定等问题。
所以在家具赛道以销量来衡量带货水平可能比GMV要更客观,另外高退货导致的店铺口碑偏低也是该赛道常见的问题。
介绍完行业基本情况之后,我们来了解一下本期诊断账号的基本情况,adam老师介绍,该账号是品牌的官方旗舰店,目前粉丝数接近 50 万。
直播间基本上日播两场,早上点播一场,下午四五点播一场,单场基本在 6 个小时以上,月销售额在千万以上。
从先前分享的赛道背景中可以得知,千万GMV的账号在家具行业中处于中上游水平,这说明本期的诊断账号已经处于一个较为成熟的阶段。
对于成熟期的账号来说,直播间在基本功上不会有太大的问题,更建议直接从账号的数据异常处切入诊断。
通过整体数据的观察,可以发现该账号存在口碑分较低的问题,虽然之前有提及家具类目的高退货会影响口碑,但该账号的商家服务分处于3.8的水平,是一个异常程度较大的数据。
一般来说,高退货对商品体验分的影响最大,这里账号商家体验分低,更多是由于店铺的客服不够专业或是响应速度较慢造成的,这里归因于账号的客服部分没有配置完善的服务机制。
除此之外,通过蝉管家我们可以发现,该账号的曝光进入率也远低于同行,蝉管家显示家具赛道的曝光进入率均值为22.76%,但该账号只有10.37%左右,作为一个成熟期的账号这是不合理的。
曝光进入率低,我们需要从付费曝光和免费曝光两个角度分析,免费曝光主要是看直播间的场景打造,付费部分则是基于直播间场景和计划搭建共同决定效果,其中直播间场景是主要因素,能同时影响二者。
通过蝉管家进一步分析,我们发现该直播间付费部分和免费部分的曝光进入率都处于较低的水平,说明该直播间曝光上的主要问题应该是场景打造上吸引力不足,需要改善直播画面。
通过上述诊断分析,我们总结了该账号存在的两个主要问题,其一是店铺口碑分较低,其二是曝光进入率较差,前者受到一定的行业影响,后者是账号本身的问题。
针对口碑低问题,提升商家体验分是首先需要解决的事项,可以配置业务能力更专业的客服,再从后台的细分项目进行针对性优化即可,整体来说较为简单,但能够给账号带来较大提升。
针对各细分项目,adam老师给到了更为详细的建议。以售后拒绝率为例,在产品内附上退换货的规范指引就能够使退货流程更加顺畅,同时客服也要与消费者保持沟通,积极协商申请等。
针对直播间曝光进入率较低的问题,则建议用更全面的角度去优化,我们需要同时考虑场景、商品、主播等方面存在的问题逐个进行优化,首当其冲的是场景“像大卖场”的问题。
对于场景优化的标准,行业背景是一个比较好的切入点,上文中我们提到家具行业以一线的资深中产为主,且女性占比居多。
对于主打中高端家具产品的账号来说,面向这类消费习惯比较精致的用户,如果场景不打造一定的调性,就难以给消费者留下高端的印象。
面向一线城市中产妇女,这类人群一般都已经组成家庭,甚至子女都已经成年,温馨的家居环境更能触动这类消费者的心。
在该账号多场直播的画面中都有发现产品缺乏卖点的展示和讲解,建议可以在直播画面中可以配置一块写明卖点的KT板,同时主播的话术中也可以增加相关介绍。
此外,由于家具行业普遍直播时长高,同时该直播间也有较为丰富的人员配置,这里可以参考蝉管家的主播带货明细数据,优化团队成员的排班分配,提高人效。
本期账号诊断我们的思路是,先从行业背景切入,了解了均值、行业特色等关键的信息,然后再从账号的数据异常点进行分析,结合行业背景归因,找到行之有效的解决方案。
通过这一思路,我们定位了家具行业账号容易出现口碑分较低的原因,并针对这个问题给出了解决方案,即可以通过优化客服服务以及缩短物流时间来减少高退货带来的差评。
此外针对账号本身曝光进入率低的问题,我们也结合行业背景给到了解决方案,即可以检查一下账号自身的场景打造是否符合行业调性,以及商品介绍、主播话术上有没有充分呈现卖点。
在诊断过程中,行业背景一词被多次提及,我们发现无论在给什么行业进行账号诊断,了解行业背景都是必要的环节。
比如家具行业的高退货带来的口碑影响,在行业就比较少出现,还有家具行业的曝光进入率的平均水平也与其他行业有所差异,这在本次诊断归因中都起到了重要作用。
“抛开行业谈数据,是无稽之谈,如果没有深入地了解行业数据、研究消费者画像,要做出行之有效的诊断是很难的。”返回搜狐,查看更多
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