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1.我认为商业顾问的三大价值观
价值观1:自我判断
业务顾问最大的价值就是让我们知道我们所做的事情是有结果的,让我们清楚地了解自己的运营问题,并根据问题不断优化和解决运营方案。 所以从我的角度来看,顾问应该是这样的:
价值2:市场洞察
市场洞察的真正意义是帮助商家寻找蓝海市场,找到自己的定位,了解市场的整体竞争环境,帮助商家根据自身的优势和劣势评估是否适合进行战略分析。
A。 有市场需求吗?
b. 需求饱和了吗?
C。 市场竞争如何?
d. 市场对价格的敏感度如何?
e. 产品更新迭代速度有多快?
F。 我们还有空间去做吗?
G。 我们怎样才能做到呢? 你需要什么?
3、竞争中知己知彼
所谓知己知彼,就是说如果我们只知道自己的情况而不知道竞争对手的情况,特别是连可以学习的人都没有,那么我们就只能陷入自我安慰之中。 没有底线,所以竞争情报的价值就在于它让我们知道参考比较和成长的机会。 但目前竞争现状的缺点在于,只过度展示流量和转化类型指标,忽略了真正能让商家学习和成长的标杆数据对比,比如客服询价转化能力等! 所以,商家之所以比较数据指标,多半是为了所谓的流量作弊!
2. 数据索引不应成为商家真正关心的问题
在这波反对新版 的浪潮中,很多人表示看不懂这些数据。 最大的原因是他们反对数据被索引,但仅仅因为索引就抱怨实在不合适。 对于懂数据的人来说,每次业务顾问进行调查时,由于商家对数据的理解和运用太弱,无法给业务顾问真实反馈基于数据的运营需求。 那么他们为什么不应该关注指数化呢? ?
1.指数化是必然的发展方向(对此我并不感到惊讶)
关于索引,尤其是竞品和店铺的数据,由于商业机密,索引实际上是商家的一种保护策略。 另外,过于直接的数据(尤其是最直接的陷阱指标是转化率),很容易在标杆测试中产生反向作弊的不利因素。
2、竞赛数据的意义在于对比
事实上,流量和转化率都是综合结果。 对于商家来说,我们只需比较谁做得更好就可以了。 指标对比完全可以看出谁好谁差。 虽然我们不知道具体差距有多大,但由于我们的数据较低,说明我们还有优化的空间!
因此,顾问提供的真实数据才是能够定量比较我们优化过程的定向数据参考。
3.对于数据丰富的商店,指数化仍然可以推回到近似的实际值。
3、新老创业顾问对比

1、从店内的数据指标来看,这次基本没有什么变化,但是这里是下一个吐槽的地方(我已经憋了很久了)。 下面首页商店与同级别同行的对比中,转化率、单价等基本一致。 没有太大的参考意义。 数值只会选择大数据为优秀。 比如转化率优秀的,其实价格超低,根本没有分析比较的意义。
2、服务、人群、内容数据进一步完善。 这也告诉大家,人群特征定位的精准、客户服务能力的优化、内容的创新引导才是商家应该关注的运营方向。
3、时间纬度的丰富,更容易分析不同时间维度的数据。
4、号码检索优化升级
此次数据采集升级,为商户提供了更多的推荐模板,也为更多薄弱数据的商户提供了相应的参考模板。 此外,数据采集数量没有限制,并且可以一次性导出所有数据。 另外,检索商品时还可以同时获取多个商品数据。
5.市场洞察
一(监控看板VS行业直播)
1、新版监控去掉了自己店铺的实时数据
2、方便阅读和跳跃。 对产品增加了竞品分析和调整(该功能也可以直接体现在产品效果上)。 另外,产品、店铺、品牌整合,方便阅读,并新增趋势分析!
3、数据由支付笔数改为交易指数化
b(市场与行业)
1.新版本包含更直观的店铺和行业对比分析。
2、数据缺少搜索点击率指标。
3. 分别调出卖家数量和成交指数
4、最大的变化是细分行业分析中取消了大量数据指标(搜索相关指标、收藏人数、浏览卖家数、支付数),给行业市场分析带来困难来分析。

c(市场排名VS品牌分析+产品店铺列表)
1、值得肯定的是,在链接操作中,节省了点击路径,统一了产品、品牌、店铺招牌。
2、在指标维度上,主要原因是付费商品数、付费件数、转化率被指数化取代。
d. 机会洞察VS属性分析+产品分析
1、对旧版本的属性和产品分析进行总结,进入机会洞察部分。
2、本次调整数据总体无变化。
3、与旧版本相比,点击分析在排版方面更加方便,增加了趋势。
E 与搜索词分析
1、新版本的调整,将搜索人群的定位从人群画像调整为搜索洞察。
2、直通车关键词没有平均出价
三、加强分析指导
f.客户洞察VS人群画像
目前,人群肖像仍然没有多大用处。 有用的价值数据太少,无法做出明确的判断。 与旧版本相比,人群宽容度有所降低。
6. 竞争情报
变化一:店铺/竞品配置VS店铺/商品/品牌标识,主要以流失数据为主要参考依据,并加入趋势数据分析!

变化二:版块纬度由分析/监控/配置改为按店铺/产品/品牌划分
变化三:不再对店铺和产品进行全面的分析和评价。
变化四:将市场分析的品牌分析移至竞争情报,并增加品牌人群分析
四、新版顾问给商户带来的变化和损失
一、新版本及改版总结:
1. 数值索引
2. 数字趋势
3.加强相关性分析的跳跃(但不连贯)
4、区块划分清晰概括
5、重视人群数据视角
6.数据指标的弱化(官方认为无用值)
2、行业客户群体数据模糊,不具有方向性作用
3、行业洞察研究数据分散,无法提供更深入的研究分析。
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