电商产品线分析方法

‘壹’ 如何规划电商平台产品线（完整版）

观主互联网生涯的前六年都在电商这大坑里滚爬，从无到有的搭建了三个产品团队，规模基本在10-20人之间。

今日兴致不错，就和各位道友聊聊，观主所理解的三种电商平台产品线规划策略（ps：根据不同行业、类型会有细微差异，以下仅供参考；尤其要注意，不要拿某宝来比对，人家是最终形态下的产物，早期和中期的电商玩不起，还是先把业务做扎实吧）：

一、按使用流程分：

▍1、核心数据：

以用户使用的流程为依据做切割和划分。

买家线：从找到平台到找到商品到完成交易到售后环节再到二次购买的一整条交易主线。

卖家线：从入驻平台到成为商家到开店上传到接单卖货再到售后跟进的一整条服务主线。

平台线：从服务买卖双方到活跃激励整个平台用户到拉新推广到服务保障到财务结算等。

▍2、举例说明：

不分先后：

a.搜索线（分类管理＋标签管理＋推荐逻辑＋搜索算法＋排序、展示逻辑等）

b.展示线（内容、广告位管理＋首页＋落地页＋聚合页＋seo/sem支持＋专题、活动页、帮助中心等）

c.子频道线（按需设立：一般独立于平台主交易流程之外多子频道或者常态活动频道，都会设置一条单独的线来管理，如某宝聚x算、抢购功能、如某家居商城的装修资讯频道、如一些电商的论坛等，这条线相对较为灵活机动，类型多样）

d.主交易线（商品详情页＋售前服务＋购物车流程＋下订单流程＋支付流程）

e.买家后台线（会员中心＋信息管理＋虚拟钱包＋售中、售后服务＋订单管理＋收藏、历史浏览等增值功能＋用户成长和激励体系等相关延伸，不赘述）

f.卖家后台线（信息管理＋商品管理＋订单管理＋财务管理＋物流管理＋库存管理＋推广管理＋店铺管理等＋用户成长和激励体系等相关延伸，不赘述）

g.平台总后台线（平台总后台，功能在早期考虑到代运营和强管制需求，一般会包含并大于卖家后台功能，同时需要注意以下几点务必早做打算：权限切割、财务结算、客服系统对接、数据监控和埋点、用户成长和激励体系、客诉和服务管理以及商家管理等）

h.移动线（包含移动端app和微信和wap，如果是平台性质的，前期不推荐过早的介入移动端，当然看具体行业，移动线前期主要是将平台的功能精简并迁移，存在功能重叠严重，推广和开发成本高等问题，所以判断是否需要移动线应看公司战略，以及移动线的优势是否对业务有帮助，再做定论，观主经历过不少移动做个花架子或孤注一掷结果半途而废的例子）

i.金融线（主要两块，对买家的消费金融＋对卖家的供应链金融，大多数早期平台没有，因为授信和风控难以控制，但是b2b供应链想对容易，因为证照齐全，交易真实性保障度高）

▍3、人员要求：

按照分线策略，在招人时需注意，应聘人员是否有符合该线要求的相关项目经验，过往工作内容是否与该产品线的要求相近，在工作经验上可适当放宽，主要看对某条线，比如对商品展示的了解程度，因为该线是模块化切分后做前后衔接，所以每条线上的人能力不用太全面。

▍4、优劣对比：

优势：各线更为专注，各线间的关联性强，对各线的产品经理的能力要求相对较低，不需要过于全面，假设某条线的产品较弱，前后关联线可以通过协作，做很大程度的弥补，发挥整体优势。

劣势：一旦某条线出问题，衔接上会很混乱，同时产品经理对其余每条相关产品线需要花很大精力去了解和熟悉，一旦消息不透明或闭塞，就容易产生盲区，造成设计上的前后不一致。

二、按业务板块分：

▍1、核心数据：

以平台业务板块来切割和划分：

按品类：一般适用于全平类平台，不同品类之间差异化太大，会按品类来做区分。

按模式：一般适用于多种交易模式的平台，如b2b供应链大多会分三块：撮合、现货和金融。

▍2、举例说明：

用某化工b2b平台举例，分以下几条线（该线特点是出了移动线其余每条线对应到一个业务部门负责）：

a.撮合交易线（询盘相关业务：从采供信息展示、搜索、下询盘到撮合交易到线下追踪等）

b.现货商城线（类似一个小天猫，不展开赘述）

c.供应链金融线（类似p2p，不展开赘述）

d.用户体系线（用户管理与激励，招商和认证等等）

e.用户后台线（买家和卖家的管理后台，不赘述）

f.总后台线（整个平台的管理后台，对以上几条线形成管理和支撑，包含BI系统）

g.移动线（包含app和微信，将部分核心业务流程迁移到移动端）

▍3、人员要求：

相比上一种分法，这种方法人员数量和线对数量都会减少，但几乎每条线都会涵盖比较完整的一段流程，所以对每个产品经理的能力、经验要求会提高，需要每个产品经理都有较为全面的能力，同时对完整流程有足够的操作经验，招人的侧重除了不变的“项目经历契合”，改变的是“需要从专提升为全面”。

▍4、优劣对比：

优势：每个业务板块延伸的产品线，相当于一个独立的项目，各线之间更为独立，不容易因为某线出问题或者延缓导致联动性问题发生，同时每条线因为独立对一个业务板块负责，需求会更有针对性，支撑会更有效，更可量化。

劣势：任何一条线的人员要求都较高，否则就容易自坑，如上例，无论询盘线还是现货线，都需要独立完成用户的整个使用流程的产品设计，相比方法一，由于整个平台的在产品设计过程中被相对独立了，可能带来的问题就是容易过于沉浸，导致业务板块之间的协作和支撑缺失。在项目管理上，因为大家负责的实际设计会有很多类型上的重叠，比如询盘线和现货线，都要关注seo或者app或者微信，这种情况下，在需求到开发的过程中容易产生冲突和掐架。

三、按人力资源分：

▍1、核心数据：

这种分法，对于小团队（三无创业公司）特别好用，说白了，早期业务不清晰、人员预算不充足时，这种类似游击战的打法未必漂亮，但是至少高效和高能！

▍2、举例说明：

实际操作就是一拖多，大家读书时都知道先进带后进，帮困小组吧？

这个分法很简单，就是把现有人员按能力和经验高低分层，然后按金字塔形一层层排布：执行类往下推，决策类往上推；难度往上推，简单的往下推。

比如观主目前在的创业公司，就一个app，一个web，一个后台，三个产品，有2个产品助理＋观主，就能解决了，产品助理主要做些非重要的设计工作和文档整理，观主主要做需求分析和产品功能制定等稍微需要烧脑的部分。

▍3、人员要求：

至少一名全栈产品经理或20%的中高级产品（二选一）＋80%初级产品，不展开赘述。

▍4、优劣对比：

优势：省钱，省人，设计出来的东西，中规中矩，高度统一，不容易出大乱子。

劣势：但是一旦出大乱子，就是天大的乱子，因为决策层较少，点的错误容易瞬间扩散到面。

以上就是观主的一些拙见，与各位分享，举例中或有不详尽之处，敬请谅解，无论大公司、小公司，都可以按以上的方法来分，无非最终划分到的颗粒度有多细致而已，希望对大家有帮助，该篇不单适合产品团队管理者，同样的，产品经理想要有提升，必须对管理和规划有足够的理解！

望与诸位道友在产品的路上，一同共勉共励，一起披荆斩棘，谢谢！

ps：以上就是本观主的点滴心得体会，仅分享给需要的人来互通有无、相互印证！

‘贰’ 五大农产品电商模式研究分析

一、农产品电商模式的概念

我国传统农产品流通销售过程（从农产品产出到消费），通常要经历农产品经纪人、批发商、零售终端等多层中间环节，它具有信息流通不畅、流通成本过高的问题，互联网的出现，恰好改进了其弊端，并将农产品的流通渠道变成网络状，进而衍生出5种不同的农产品电商模式：C2B/C2F模式、O2O模式、B2B模式、B2C模式（分平台型B2C和垂直型B2C两种）、F2C模式。

二、5大农产品电商模式解析

1、C2B/C2F模式

定义：C2B/C2F模式，即消费者定制模式，它是农户根据会员的订单需求生产农产品，然后通过家庭宅配的方式把自家农庄的产品配送给会员。这种模式的运作流程分为四步：第一步，农户要形成规模化种植及饲养；第二步，农户要通过网络平台发布产品的供应信息招募会员；第三步，会员通过网上的会员系统提前预定今后需要的产品；最后，待产品生产出来后，农户按照预定需求配送给会员。

盈利来源：收取会员费，即会员的年卡、季卡或月卡消费

代表企业：多利农庄、忠良网

模式优势：提前定制化生产，经营风险小

模式劣势：受制于场地和非标准化生产的影响，市场发展空间有限

2、B2C模式

定义：B2C模式，即商家到消费者的模式，它是经纪人、批发商、零售商通过网上平台卖农产品给消费者或专业的垂直电商直接到农户采购，然后卖给消费者的行为。此类模式是当前的主流模式，它又可以细分为两种经营形式：一种是平台型的B2C模式，如天猫、京东、淘宝；一种是垂直型的B2C模式（即专注于售卖农产品的电商模式），如我买网、顺丰优选、本来生活等

盈利来源：产品销售利润、平台入驻费用、产品利润抽层等

代表企业：天猫——喵鲜生、京东到家、我买网、顺丰优选、本来生活

模式优势：中介角色，无需承担压货的风险

模式劣势：对平台的流量、供应链要求高

3、B2B模式

定义：B2B模式，即商家到商家的模式，它是商家到农户或一级批发市场集中采购农产品然后分发配送给中小农产品经销商的行为。这类模式主要是为中小农产品批发或零售商提供便利，节省其采购和运输成本。

盈利来源：产品采购批发差价利润、服务费用

代表企业：一亩田、惠农网、绿谷网

模式优势：无需承担压货的风险、链接上下游，发展空间大

模式劣势：对平台的流量、供应链、信息服务要求高

4、F2C模式

定义：F2C模式，也叫农场直供模式，即农产品直接由农户通过网上平台卖给消费者的行为。

盈利来源：产品售卖利润

代表企业：沱沱工社

模式优势：可以快速建立消费者的信任感

模式劣势：受制于场地和非标准化生产的影响，市场空间有限

5、O2O模式

定义：O2O模式，，也就是线上线下相融合的模式，即消费者线上买单，线下自提的模式。

盈利来源：产品售卖利润

代表企业：云厨电商

模式优势：社区化模式，物流配送便利快捷

模式劣势：地推所需成本较高

三、相关思考和探索

上面5种不同的农产品电商模式适合不同的农产品，它们各有优劣势，并无绝对的优劣之分。而据相关数据显示，中国目前全国涉农电子商务平台已超3万家，其中农产品电子商务平台已达3000家，但基本都处于亏损状态。这种情况的'出现，一方面是由于农产品电商尚处于发展的初级阶段，另一方面是由于农产品自身特殊的属性所决定的。农产品的天然属性，使其在运输、产品品质上要求颇高，因而驱动农产品电商发展的动力主要有5种：供应链、营销、产品、渠道、服务，每一种驱动力都可以构成一个农产品电商企业的核心竞争力。

从而，不同的农产品电商模式可以选取不同的驱动力作为其发展的核心要素，但农产品电商发展是一条长长的产业链条：从原端产品（品控）→标准化商品（包装）→运输配送（供应链）→服务，其中任何一条环节缺失，都无法发展好农产品电商，因而理清农产品电商的商业模式只是开端，核心是要在这4个环节上做好布局。一切才只是开始，农产品电商企业发展任重而道远。

‘叁’ 鐢靛晢镐庝箞锅氭暟鎹鍒嗘瀽

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‘肆’ 电商数据分析是什么

电商数据分析包括了大行业大平台的数据状况，也可以是小到店铺、单品、sku的某个某个维度详细数据分析。

除了常规的商品型号、商品价格、促销信息、店铺名称等，还可以自定义其他维度、可以说说是做到了全方位展现渠道违规行为，满足多样化的巡检场景需求。

从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。

电商分析数据方法如下：

一、依据用户画像，洞察需求

用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

二、依据渠道数据分析用户来源

对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。

这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。

三、店内转化率的数据分析

当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验：

1、销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值。

2、平均订单价值 —— 用户下单的平均金额。

3、放弃购物车率—— 在所有产生的订单中，未完成订单的占比。

四、提高营销推广的ROI

对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

五、产品数据分析

1、产品数据分分析

①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数；或浏览产品详情页后最终下单的人数。

②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

2、销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”（OMM）之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

六、用户留存数据分析

聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。

七、用户推荐数据分析

对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友推荐，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

‘伍’ 电商平台运营如何进行商品数据分析

电商平台运营在进行商品数据分析时，核心在于精准理解用户需求，从而得到用户的认可。数据分析能使得产品服务聚焦和专注，而不仅仅是记录数据。以淘宝为例，数据分析着重于无线端产品流量的变化、占比、爆款分析等，通过细化数据颗粒度，使得用户画像更加立体、清晰，从而实现产品更精确的投入。

智能技术在生活中的应用广泛，手机作为智能终端的普及，为电商运营的数据分析提供了基础。通过大数据分析，运营人员可以了解消费人群的需求特性，优化和调整产品框架。在分析过程中，重要的是把握“颗粒度”，即将数据细化到一定程度，以实现精准、特性和框架的分析。

在电商数据分析中，涉及店铺管理的两大类：店铺基础和活动策划。店铺基础数据分析主要依赖于生意参谋、生意经、直通车等工具，重点关注流量、转化率、客单价等指标的变化。电商运营的核心KPI公式为销售额=流量*转化率*客单价，这要求运营人员深入了解业务机制，包括运营、商务、采购、供应链、物流等环节。

活动策划方面，运营人员需关注淘宝官方及第三方活动，以获取适合的营销机会。其他细节包括上下架细则、付费推广、设计美化、客服管理等，这些都是基于数据分析的决策依据。

数据分析方法多样，包括定性和定量分析。定性分析侧重于理解用户需求和行为模式，而定量分析则通过验证数据来提升专业性。在操作层面，运营人员需要掌握Excel表格的使用，了解行业营销数据公式，提前制作数据分析表格，以便上线后快速填充数据。

数据分析的核心在于用户理解，精准化时代如淘宝的“千人千面”展示了个性化推荐的重要性。数据分析不仅局限于流量指标，还需考虑全网热销产品、上升幅度等指标。运营工作远不止PV、UV优化，更需上升至产品策略、用户洞察等层面。通过深入研究和应用数据分析，电商运营能更高效地提升产品销售和用户满意度。