五步分析潮流电商平台得物(毒)的增长运营方案

编辑导语:做数据分析这块,一定要不断强化增长分析的能力。通过研究行业优秀公司的增长策略,分析他们做得好的、不好的,这样日积月累,才能逐渐成为数据分析中最懂业务的、业务中最懂数据的人。本篇作者通过研究“得物”的快速增长,梳理了增长方案是如何具体实施的,一起来看一下。

五步分析潮流电商平台得物(毒)的增长运营方案

一、增长研究框架

对于增长研究,或者任何学习来说,都应该是系统的,只是局部的话,得出的结论很可能是南辕北辙。

先看下增长算法的框架。

商业分析|得物(毒)潮流电商平台增长分析

《增长黑客》这本书有些了解的小伙伴,都会对这句话有印象:

创业公司能否实现增长,首先要看产品是否具有增长的可行性。

当前所处是增量市场吗,会有多大用户规模呢,用户消费频次是怎么样的,价格可以定多高呢?

可以说一开始产品就决定了用户量、客单价、复购系数。

所以第一步最应该研究的就是产品增长可行性。

第二步就是能够实现用户增长,让更多的用户接触这个产品。

随着红利的消失,获得客成本越来越高,能否留下来,第三步实现留存和复购,才是营收增长的关键。

营收增长的上限,就是公司是否可以依赖自身产品、文化、影响力,进行第四步,通过裂变,实现自增长。

上面的四步,每步都能做好的话,营收增长飞轮,也就可飞快转动起来了。

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二、产品增长可行性

原来一直认为,得物这家公司,只是个倒卖球鞋的交易平台,用户都是粗糙的汉子。

没想到的是,潮服、包包、化妆品、泡泡玛特等潮流产品应有尽有。

其实在19年(”炒鞋”最火的那年),他们就开始布局潮流市场了,通过分析得出:19年,球鞋以外的商品交易量增多。

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因为潮流的年轻人,关注的不仅仅是球鞋,还有服饰、箱包、珠宝,还有手办等。

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数据表明18年到19年潮流(潮服)市场规模,增长了224%,消费人群规模同比增速达126%。

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更令人惊喜的是18年到19年,Z时代潮流市场GMV同比增速了443%,并且消费人群规模同比增速是267%,是整个潮流市场增速的两倍。

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这里非常有必要说下Z时代,主要是出生在1998-2004期间,总人口有2.8亿,占全国总人口的18.1%,且三分一已经成年。

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并且Z时代的月均可支配收入,已经超过城镇居民,达到3500左右。

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得物从球鞋交易,发展到了整个快速增长的潮流市场,并且Z时代也会是未来的主力军,让产品有了更大的增长空间。

三、判断增长落地方向

要研究清楚一家公司,具体要做什么事情,可以从他们招什么人来入手。

这里咱们抓取了在领英上的500条招聘数据(是汇总了boss、拉钩、猎聘等)。

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根据岗位名称和岗位职责,可以推算出来他们的组织架构,对于咱们研究增长,主要从运营和推广下手。

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从推广方面,可看出主要是应用商城ASO优化、广告投放,另外更加细致研究岗位职责之后,短视频效果广告投放是获客的重中之重。

用户转化活跃方面,主要是从商家运营、品类运营、用户运营、社区运营来进行。

用户裂变方面,通过游戏化运营带来裂变。

下面咱们一起来具体看下。

四、投放广告分析

通过知名数据广告平台,获取了15万条线上广告,包含投放的文案、着陆页、投放平台和投放日期。

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发现21年得物在广告投放上加大了力度,截至2021年7月,得物的广告投放量是10,4188条,而在2020年全年广告投放量仅有3,7236条,对比增长279.8%。

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并且投放的广告都是通过引导用户下载APP,目的就是增加APP用户。

这里我们通过研究着陆页的文案,发现他们用的套路,主打的是“正品”,这也是在强调他们鉴定师的专业度。

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除了强调正品,得物的文案,还会强调优惠套路。

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看到21年这么大力的投放,来看看营销费用的使用效率如何。

关于营销费用,使用效率的评估,这里可以建立一个指标,广告投放金额和新安装活跃用户数的比值,可以得出比值越小,相同广告金额带来的新安装活跃用户数越多。

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但是发现21年这一比值,一直增长,也就是说营销效率相对是变差了。

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接下来我们看下是否转化、留存方面出了问题,导致营销费用使用效率变差。

五、APP转化、留存分析

通过效果广告能够带来大量的APP用户,但是不代表这些用户就会下单买账。

用户通过广告引导下载APP之后,弹出“新人领取520红包”,让用户完成相应的注册信息,随之让进行购物。

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具体使用时,优惠比例很低,比如529的鞋子,减免15元,优惠比例只有2.8%,这优惠对购买的刺激力度很小。

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要怪就怪当时拼多多给新用户的优惠力度实在有些大,直接拉升了大家对优惠的认知。

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站在新用户的角度上来看,刚刚注册,就引导购买500多元的鞋子但用户还没完全信任平台,要是引导一些客单价稍低的产品,让用户体验购物流程,和一些服务,会有助于复购更高客单价的商品。

再来看看活跃和复购方面,其关键点,就是能够留住用户以及用户的时间,大家都说“得物”是直接对标”小红书”社区电商平台,那咱们也对比研究下。

对比人均单日使用时长,发现小红书从2020年的30分钟上升到了60分,而现在得物从2020年一直在10分钟左右徘徊,现在小红书是得物人均时长的6倍。

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对比新增用户留存情况,14日留存率以前,得物APP留存率还能达到小红书留存率的70%以上,到30日留存率,就只能达到了小红书的40%;越往后,相比小红书留存率越低。

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对于人均使用时长、新增用户留存,得物和小红书还是有一定差距的,一个良好的社区氛围,头部和腰部KOL活跃用户,会起到很关键的作用,头部和腰部活跃用户占比44%,会带动55%以上的尾部用户跟随活跃。

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通过对比“得物”和“小红书”KOL,对社区活跃度的影响,头部KOL相差不大,发现腰部KOL赞粉比为1.2:61.8,腰部赞评比,13.3:45.3,反应出得物腰部KOL对社区的活跃贡献度相比较差。

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现在“得物”需要与外部MCN合作,引入更多外部KOL,KOL创作优质的内容,带动活跃,通过进行种草,带来变现;但是优质内容和种草之间需要有个平衡点。

我们上面在讨论组织架构的时候,看到“得物”有游戏化增长岗位,主要是负责增长裂变的,通过一系列活动达到裂变的目的。

比如看这个0元领取小活动,邀请一个同学就可以0元抽取一个礼物。

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路径主要是从APP中分享链接到微信,然后通过裂变增加微信小程序的用户。

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判断裂变的效果,这里我们使用一个数据指标,活跃渗透率,是小程序MAU与APP的MAU的比值,要是有向上的转折点的话,说明小程序活跃增长就不仅仅是APP活跃增长带来的,那就是和小程序的裂变有很大的正相关。

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这里我们通过APP发布版本验证下的,看到版本更新记录,2020年9月上线“0元抽奖”、2020年10月“尖货0元抽”。

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根据上图也确实发现,在9-11月份,渗透率从0.16上升到0.2,上升了20个百分点,效果确实有了不小的提升。

游戏化裂变确实有效果,但后面几个月效果不太明显,还是需要给不断优化的。

其实对于裂变这个事情,最重要的是给分享者足够的动力去分享,说是每次让邀请一人,就可以参与抽奖,但抽奖这事情有很大的不确定性,参与邀请的人或者被邀请的人,他们很多人会认为自己是抽奖绝缘体,得不到激励,就不会有再分享的动力了,裂变也会停止下来。

假设下,“得物”把效果广告的营销费用,分摊一些在用户裂变上,比如这样的裂变策略:邀请一个人,自己可以获得50元或者100元优惠券,但只有被邀请的那个人产生购买,邀请人获得的优惠券才能使用,这样在拉新和转化上效果可能会更好一些。

六、总结

到这里,咱们第一次的增长研究,就结束了,主要是围绕这个框架来进行。

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研究产品增长可行性,明确用户规模、产品定价、用户复购系数。

之后对用户引流(A)、活跃(A)、转化(R)、留存(R)、传播(R)再做详细的研究。

从研究“得物”的增长策略,我们看到了很多的问题;比如广告投放越来越多,但是营销效率在2021年一直下降;在用户活跃上,也比不上小红书,小红书的“用户单日使用时长”是60分钟,而得物是10多分钟,相差将近5倍。

其实对于“得物”来说,真正的全面发展潮流市场,从2020年才开始,刚刚过了一年多,还是挺快的了。

以潮流服饰为例,2020年只有100多家品牌,但今年春节过后两个月时间就增加了100多家品牌,在加快扩充品牌。

对商品运营重视很高,运营岗位中商品岗位占比达69.4% ,为快速扩充品牌做服务。

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对KOL,给予了大量的流量补贴,吸引更多KOL来入驻。

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对“得物”的研究,这是第一次,但不是最后一次,之后会做AARRR板块,做更细致研究,给大家呈现更多落地的细节内容。

参考文献:

  1. 潮流涌起下的追潮众生与消费洞察.pdf
  2. 2020当代年轻人消费数据报告.pdf
  3. 从B站、小红书、得物看Z世代内容营销与渠道变化.pdf
  4. 电商游戏设计与策划大法 https://www.gameres.com/883140.html
  5. Z世代群体营销价值凸显,内容营销成新潮流:https://www.199it.com/archives/1235930.html
  6. 得物(毒)产品分析 | 揭秘一家“独”大的时尚电商平台 http://www.woshipm.com/evaluating/3389756.html
  7. 《中国KOL市场营销白皮书洞察报告》 https://m.socialmarketings.com/articldetails/13695
  8. 潮流消费行业专题研究:后浪弄潮,面向年轻世代的潮流消费 https://www.djyanbao.com/report/detail?id=2534089&from=search_list

作者:数据蛙;公众号:数据蛙datafrog

本文由 @数据蛙 原创发布

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