電商產品線分析方法

『壹』 如何規劃電商平台產品線（完整版）

觀主互聯網生涯的前六年都在電商這大坑裡滾爬，從無到有的搭建了三個產品團隊，規模基本在10-20人之間。

今日興致不錯，就和各位道友聊聊，觀主所理解的三種電商平台產品線規劃策略（ps：根據不同行業、類型會有細微差異，以下僅供參考；尤其要注意，不要拿某寶來比對，人家是最終形態下的產物，早期和中期的電商玩不起，還是先把業務做扎實吧）：

一、按使用流程分：

▍1、核心數據：

以用戶使用的流程為依據做切割和劃分。

買家線：從找到平台到找到商品到完成交易到售後環節再到二次購買的一整條交易主線。

賣家線：從入駐平台到成為商家到開店上傳到接單賣貨再到售後跟進的一整條服務主線。

平台線：從服務買賣雙方到活躍激勵整個平台用戶到拉新推廣到服務保障到財務結算等。

▍2、舉例說明：

不分先後：

a.搜索線（分類管理＋標簽管理＋推薦邏輯＋搜索演算法＋排序、展示邏輯等）

b.展示線（內容、廣告位管理＋首頁＋落地頁＋聚合頁＋seo/sem支持＋專題、活動頁、幫助中心等）

c.子頻道線（按需設立：一般獨立於平台主交易流程之外多子頻道或者常態活動頻道，都會設置一條單獨的線來管理，如某寶聚x算、搶購功能、如某家居商城的裝修資訊頻道、如一些電商的論壇等，這條線相對較為靈活機動，類型多樣）

d.主交易線（商品詳情頁＋售前服務＋購物車流程＋下訂單流程＋支付流程）

e.買家後台線（會員中心＋信息管理＋虛擬錢包＋售中、售後服務＋訂單管理＋收藏、歷史瀏覽等增值功能＋用戶成長和激勵體系等相關延伸，不贅述）

f.賣家後台線（信息管理＋商品管理＋訂單管理＋財務管理＋物流管理＋庫存管理＋推廣管理＋店鋪管理等＋用戶成長和激勵體系等相關延伸，不贅述）

g.平台總後台線（平台總後台，功能在早期考慮到代運營和強管制需求，一般會包含並大於賣家後台功能，同時需要注意以下幾點務必早做打算：許可權切割、財務結算、客服系統對接、數據監控和埋點、用戶成長和激勵體系、客訴和服務管理以及商家管理等）

h.移動線（包含移動端app和微信和wap，如果是平台性質的，前期不推薦過早的介入移動端，當然看具體行業，移動線前期主要是將平台的功能精簡並遷移，存在功能重疊嚴重，推廣和開發成本高等問題，所以判斷是否需要移動線應看公司戰略，以及移動線的優勢是否對業務有幫助，再做定論，觀主經歷過不少移動做個花架子或孤注一擲結果半途而廢的例子）

i.金融線（主要兩塊，對買家的消費金融＋對賣家的供應鏈金融，大多數早期平台沒有，因為授信和風控難以控制，但是b2b供應鏈想對容易，因為證照齊全，交易真實性保障度高）

▍3、人員要求：

按照分線策略，在招人時需注意，應聘人員是否有符合該線要求的相關項目經驗，過往工作內容是否與該產品線的要求相近，在工作經驗上可適當放寬，主要看對某條線，比如對商品展示的了解程度，因為該線是模塊化切分後做前後銜接，所以每條線上的人能力不用太全面。

▍4、優劣對比：

優勢：各線更為專注，各線間的關聯性強，對各線的產品經理的能力要求相對較低，不需要過於全面，假設某條線的產品較弱，前後關聯線可以通過協作，做很大程度的彌補，發揮整體優勢。

劣勢：一旦某條線出問題，銜接上會很混亂，同時產品經理對其餘每條相關產品線需要花很大精力去了解和熟悉，一旦消息不透明或閉塞，就容易產生盲區，造成設計上的前後不一致。

二、按業務板塊分：

▍1、核心數據：

以平台業務板塊來切割和劃分：

按品類：一般適用於全平類平台，不同品類之間差異化太大，會按品類來做區分。

按模式：一般適用於多種交易模式的平台，如b2b供應鏈大多會分三塊：撮合、現貨和金融。

▍2、舉例說明：

用某化工b2b平台舉例，分以下幾條線（該線特點是出了移動線其餘每條線對應到一個業務部門負責）：

a.撮合交易線（詢盤相關業務：從采供信息展示、搜索、下詢盤到撮合交易到線下追蹤等）

b.現貨商城線（類似一個小天貓，不展開贅述）

c.供應鏈金融線（類似p2p，不展開贅述）

d.用戶體系線（用戶管理與激勵，招商和認證等等）

e.用戶後台線（買家和賣家的管理後台，不贅述）

f.總後台線（整個平台的管理後台，對以上幾條線形成管理和支撐，包含BI系統）

g.移動線（包含app和微信，將部分核心業務流程遷移到移動端）

▍3、人員要求：

相比上一種分法，這種方法人員數量和線對數量都會減少，但幾乎每條線都會涵蓋比較完整的一段流程，所以對每個產品經理的能力、經驗要求會提高，需要每個產品經理都有較為全面的能力，同時對完整流程有足夠的操作經驗，招人的側重除了不變的「項目經歷契合」，改變的是「需要從專提升為全面」。

▍4、優劣對比：

優勢：每個業務板塊延伸的產品線，相當於一個獨立的項目，各線之間更為獨立，不容易因為某線出問題或者延緩導致聯動性問題發生，同時每條線因為獨立對一個業務板塊負責，需求會更有針對性，支撐會更有效，更可量化。

劣勢：任何一條線的人員要求都較高，否則就容易自坑，如上例，無論詢盤線還是現貨線，都需要獨立完成用戶的整個使用流程的產品設計，相比方法一，由於整個平台的在產品設計過程中被相對獨立了，可能帶來的問題就是容易過於沉浸，導致業務板塊之間的協作和支撐缺失。在項目管理上，因為大家負責的實際設計會有很多類型上的重疊，比如詢盤線和現貨線，都要關注seo或者app或者微信，這種情況下，在需求到開發的過程中容易產生沖突和掐架。

三、按人力資源分：

▍1、核心數據：

這種分法，對於小團隊（三無創業公司）特別好用，說白了，早期業務不清晰、人員預算不充足時，這種類似游擊戰的打法未必漂亮，但是至少高效和高能！

▍2、舉例說明：

實際操作就是一拖多，大家讀書時都知道先進帶後進，幫困小組吧？

這個分法很簡單，就是把現有人員按能力和經驗高低分層，然後按金字塔形一層層排布：執行類往下推，決策類往上推；難度往上推，簡單的往下推。

比如觀主目前在的創業公司，就一個app，一個web，一個後台，三個產品，有2個產品助理＋觀主，就能解決了，產品助理主要做些非重要的設計工作和文檔整理，觀主主要做需求分析和產品功能制定等稍微需要燒腦的部分。

▍3、人員要求：

至少一名全棧產品經理或20%的中高級產品（二選一）＋80%初級產品，不展開贅述。

▍4、優劣對比：

優勢：省錢，省人，設計出來的東西，中規中矩，高度統一，不容易出大亂子。

劣勢：但是一旦出大亂子，就是天大的亂子，因為決策層較少，點的錯誤容易瞬間擴散到面。

以上就是觀主的一些拙見，與各位分享，舉例中或有不詳盡之處，敬請諒解，無論大公司、小公司，都可以按以上的方法來分，無非最終劃分到的顆粒度有多細致而已，希望對大家有幫助，該篇不單適合產品團隊管理者，同樣的，產品經理想要有提升，必須對管理和規劃有足夠的理解！

望與諸位道友在產品的路上，一同共勉共勵，一起披荊斬棘，謝謝！

ps：以上就是本觀主的點滴心得體會，僅分享給需要的人來互通有無、相互印證！

『貳』 五大農產品電商模式研究分析

一、農產品電商模式的概念

我國傳統農產品流通銷售過程（從農產品產出到消費），通常要經歷農產品經紀人、批發商、零售終端等多層中間環節，它具有信息流通不暢、流通成本過高的問題，互聯網的出現，恰好改進了其弊端，並將農產品的流通渠道變成網路狀，進而衍生出5種不同的農產品電商模式：C2B/C2F模式、O2O模式、B2B模式、B2C模式（分平台型B2C和垂直型B2C兩種）、F2C模式。

二、5大農產品電商模式解析

1、C2B/C2F模式

定義：C2B/C2F模式，即消費者定製模式，它是農戶根據會員的訂單需求生產農產品，然後通過家庭宅配的方式把自家農庄的產品配送給會員。這種模式的運作流程分為四步：第一步，農戶要形成規模化種植及飼養；第二步，農戶要通過網路平台發布產品的供應信息招募會員；第三步，會員通過網上的會員系統提前預定今後需要的產品；最後，待產品生產出來後，農戶按照預定需求配送給會員。

盈利來源：收取會員費，即會員的年卡、季卡或月卡消費

代表企業：多利農庄、忠良網

模式優勢：提前定製化生產，經營風險小

模式劣勢：受制於場地和非標准化生產的影響，市場發展空間有限

2、B2C模式

定義：B2C模式，即商家到消費者的模式，它是經紀人、批發商、零售商通過網上平台賣農產品給消費者或專業的垂直電商直接到農戶采購，然後賣給消費者的行為。此類模式是當前的主流模式，它又可以細分為兩種經營形式：一種是平台型的B2C模式，如天貓、京東、淘寶；一種是垂直型的B2C模式（即專注於售賣農產品的電商模式），如我買網、順豐優選、本來生活等

盈利來源：產品銷售利潤、平台入駐費用、產品利潤抽層等

代表企業：天貓——喵鮮生、京東到家、我買網、順豐優選、本來生活

模式優勢：中介角色，無需承擔壓貨的風險

模式劣勢：對平台的流量、供應鏈要求高

3、B2B模式

定義：B2B模式，即商家到商家的模式，它是商家到農戶或一級批發市場集中采購農產品然後分發配送給中小農產品經銷商的行為。這類模式主要是為中小農產品批發或零售商提供便利，節省其采購和運輸成本。

盈利來源：產品采購批發差價利潤、服務費用

代表企業：一畝田、惠農網、綠谷網

模式優勢：無需承擔壓貨的風險、鏈接上下游，發展空間大

模式劣勢：對平台的流量、供應鏈、信息服務要求高

4、F2C模式

定義：F2C模式，也叫農場直供模式，即農產品直接由農戶通過網上平台賣給消費者的行為。

盈利來源：產品售賣利潤

代表企業：沱沱工社

模式優勢：可以快速建立消費者的信任感

模式劣勢：受制於場地和非標准化生產的影響，市場空間有限

5、O2O模式

定義：O2O模式，，也就是線上線下相融合的模式，即消費者線上買單，線下自提的模式。

盈利來源：產品售賣利潤

代表企業：雲廚電商

模式優勢：社區化模式，物流配送便利快捷

模式劣勢：地推所需成本較高

三、相關思考和探索

上面5種不同的農產品電商模式適合不同的農產品，它們各有優劣勢，並無絕對的優劣之分。而據相關數據顯示，中國目前全國涉農電子商務平台已超3萬家，其中農產品電子商務平台已達3000家，但基本都處於虧損狀態。這種情況的'出現，一方面是由於農產品電商尚處於發展的初級階段，另一方面是由於農產品自身特殊的屬性所決定的。農產品的天然屬性，使其在運輸、產品品質上要求頗高，因而驅動農產品電商發展的動力主要有5種：供應鏈、營銷、產品、渠道、服務，每一種驅動力都可以構成一個農產品電商企業的核心競爭力。

從而，不同的農產品電商模式可以選取不同的驅動力作為其發展的核心要素，但農產品電商發展是一條長長的產業鏈條：從原端產品（品控）→標准化商品（包裝）→運輸配送（供應鏈）→服務，其中任何一條環節缺失，都無法發展好農產品電商，因而理清農產品電商的商業模式只是開端，核心是要在這4個環節上做好布局。一切才只是開始，農產品電商企業發展任重而道遠。

『叄』 鐢靛晢鎬庝箞鍋氭暟鎹鍒嗘瀽

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『肆』 電商數據分析是什麼

電商數據分析包括了大行業大平台的數據狀況，也可以是小到店鋪、單品、sku的某個某個維度詳細數據分析。

除了常規的商品型號、商品價格、促銷信息、店鋪名稱等，還可以自定義其他維度、可以說說是做到了全方位展現渠道違規行為，滿足多樣化的巡檢場景需求。

從流量、訂單、總體銷售業績、整體指標進行把控，起碼對運營的電商平台有個大致了解，到底運營的怎麼樣，是虧是賺。

電商分析數據方法如下：

一、依據用戶畫像，洞察需求

用戶畫像即用戶信息標簽化，通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特徵等各個維度的數據，進而對用戶或產品特徵屬性進行刻畫，並對這些特徵進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。

二、依據渠道數據分析用戶來源

對電商賣家來說，分析「訪客數」最重要的是分析「流量來源」。分析不同流量來源的「數量」和「支付轉化率」，找出「支付轉化率」比較高的流量來源並想辦法提高，不僅可以提高「訪客數」還可以提高整體的「支付轉化率」。

這時利用數據分析工具能為不同渠道的表現提供總覽，並給出目標轉化率。當涉及到有機搜索時，分析一些像搜索量和關鍵詞排名的指標能幫你獲得更多的見解，比如該將廣告預算花在哪兒，如何讓用戶更容易搜索到你等等。

三、店內轉化率的數據分析

當用戶來到店鋪時，我們就要想辦法將他們轉化成顧客，但眾所周知，並不是每個來店裡的用戶都會點加入購物車按鈕。甚至在加入購物車後，也會有改變主意離開網站的可能。所以這一步我們可以用下面的電商轉化指標來跟蹤和優化線上購物體驗：

1、銷售轉化率 ——已購買的用戶和全部來到店鋪的用戶比值。

2、平均訂單價值 —— 用戶下單的平均金額。

3、放棄購物車率—— 在所有產生的訂單中，未完成訂單的佔比。

四、提高營銷推廣的ROI

對店鋪來說，如今流量已進入存量時代，營銷渠道分散且復雜，更需要賣家依據數字化營銷提高推廣的RIO，通過數據分析，加強線上營銷的精準，拓展線下新的營銷場景，利用數據智能完成全場景全鏈路的布局，以達到高效轉化與品效相結合。

五、產品數據分析

1、產品數據分分析

①整體分析：分為兩個部分：銷售表現和購物行為。銷售表現包括各個商品帶來的收入，至少購買過一次的用戶數，平均訂單價格、數量，退款數目等等。購物行為，你可以看到瀏覽了產品詳情頁的用戶里，加入購物車的人數；或瀏覽產品詳情頁後最終下單的人數。

②購物行為分析——我們可以依據更多和商品有關的數據，比如商品瀏覽頁訪問量、商品詳情頁訪問量、加入/移出購物車的商品，進入結算階段的商品，以及購買人數來對用戶購物行為進行分析。

2、銷量數據分析

我們可以從後台數據分析中找到關於收入，稅費、運費、退款金額，和賣出的商品數量。其中，總銷售額以金額的形式呈現，是衡量我們線上店鋪經營狀況最佳的「整體主要指標」（OMM）之一，可以用它來衡量業務的整體增長和發展趨勢。

六、用戶留存數據分析

聰明的商家知道忠誠顧客的價值。能夠留住用戶給你長期帶來收入。永遠要記住的是，獲取新用戶比留住老用戶成本大得多。研究顯示，用戶留存率提升5%就能帶來25%到95%的利潤。

七、用戶推薦數據分析

對賣家來說，我們要識別出哪些用戶是你的真愛。他們不僅愛你的產品，也願意向家人和朋友推薦，他們簡直是你的品牌大使。成功的電商企業會密切關注著這一階段的指標並及時做出反應。

『伍』 電商平台運營如何進行商品數據分析

電商平台運營在進行商品數據分析時，核心在於精準理解用戶需求，從而得到用戶的認可。數據分析能使得產品服務聚焦和專注，而不僅僅是記錄數據。以淘寶為例，數據分析著重於無線端產品流量的變化、佔比、爆款分析等，通過細化數據顆粒度，使得用戶畫像更加立體、清晰，從而實現產品更精確的投入。

智能技術在生活中的應用廣泛，手機作為智能終端的普及，為電商運營的數據分析提供了基礎。通過大數據分析，運營人員可以了解消費人群的需求特性，優化和調整產品框架。在分析過程中，重要的是把握「顆粒度」，即將數據細化到一定程度，以實現精準、特性和框架的分析。

在電商數據分析中，涉及店鋪管理的兩大類：店鋪基礎和活動策劃。店鋪基礎數據分析主要依賴於生意參謀、生意經、直通車等工具，重點關注流量、轉化率、客單價等指標的變化。電商運營的核心KPI公式為銷售額=流量*轉化率*客單價，這要求運營人員深入了解業務機制，包括運營、商務、采購、供應鏈、物流等環節。

活動策劃方面，運營人員需關注淘寶官方及第三方活動，以獲取適合的營銷機會。其他細節包括上下架細則、付費推廣、設計美化、客服管理等，這些都是基於數據分析的決策依據。

數據分析方法多樣，包括定性和定量分析。定性分析側重於理解用戶需求和行為模式，而定量分析則通過驗證數據來提升專業性。在操作層面，運營人員需要掌握Excel表格的使用，了解行業營銷數據公式，提前製作數據分析表格，以便上線後快速填充數據。

數據分析的核心在於用戶理解，精準化時代如淘寶的「千人千面」展示了個性化推薦的重要性。數據分析不僅局限於流量指標，還需考慮全網熱銷產品、上升幅度等指標。運營工作遠不止PV、UV優化，更需上升至產品策略、用戶洞察等層面。通過深入研究和應用數據分析，電商運營能更高效地提升產品銷售和用戶滿意度。