数据驱动运营——商户分析

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2021-07-1615:02:01 评论 106 2155字
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近几年外卖业务快速发展,背后离不开庞大的业务同学,业务同学如何分析商户数据,从而更好地运营商户?我积累了一些自己用过的方法,分享给大家。

 

业务类型

从商户规模和商户分布上大概划分为三种类型:

  1. NKA商户(大连锁):主要客户群体是全国型大连锁品牌,像必胜客、肯德基、麦当劳等;
  2. LKA商户(小连锁):主要是当地的一些小连锁品牌,像金百万、田老师等;
  3. 非KA商户:一般按照区域划分(商圈或蜂窝),该区域内的非连锁商户。

根据商户的三种类型,业务搭建对应的三个业务团队:NKA、LKA和BD团队。一个区域内的商户日常维护都有BD负责,区域内的NKA、LKA流水也计入BD团队。

销售漏斗

销售漏斗?商机转化?销售线索跟踪?

我刚毕业在THTF工作时,经常被销售的这些话术弄得云里雾里。直到有一次培训,听付遥老师讲解,就突然开窍了。销售就应该"吃着碗里的,看着盆里的,惦记着锅里的",吃着碗里的订单,看着盆里的销售线索,惦记着锅里的目标客户

业务同学主要工作就是商户的签约和运营,根据对商户的开发进展,销售漏斗图如下:

数据驱动运营——商户分析

外卖销售漏斗所有商户——所有适合做外卖的商户——所有已签约合作商户——所有在线商户——所有出单商户,每一层的转化率也需要重点关注。

(1)商户覆盖率:提高商户覆盖率,找到优质的"分母"并签约上线是关键,可优先从大众点评评分高的商户或竞对流水高的商户入手,对标竞对,力争做到"人无我有"。

早期各家业务开展速度不一致,有时候平台还是能够签约一批独家商户。但是近些年外卖市场越来越成熟,业务覆盖越来越全面,独家商户比较难攻克,或者付出较大代价比如包量才能够独家,独家是否划算就看业务策略吧。

或者换个思路,如果不能够独家商户,拼客情拼运营能够上线独家菜品也是极好的,比如商户在各平台均上线,某菜品非常畅销但是竞对没有,只有本平台上线,用户想吃就必须来这里;拼物流扩大物流配送范围独家POI也可行,比如簋街的小龙虾商户各平台都上线了,但是我家离簋街十几公里,其他平台都超出配送范围,只有某平台有配送,宁愿多花配送费,也满足吃货的心。

(2)在线率:已经签约的商户,做好商户培训和上线前准备,尽快上线并且持续天天上线。外卖是个考验功夫的细致活儿,商户店铺的优化空间和方法也很多,比如商户公告、证照上传、商户实景图片上传、菜品图片美化、店铺菜品分类、爆品栏等等。

(3)动销率:商户上线平台的主要目的就是出单增加收入,如果商户每天上线不出单的话,就会慢慢流失。邀请商户参加一些活动,提高rank排名,增加曝光。尤其是新商户必须保证足够的用户曝光,再逐步提高用户完成单转化率。

商户核心指标

业务同学每天都要进行数据监控,复盘昨天数据,并进行日环比周同比的波动分析,商户相关的指标比较多,流水是最终结果指标,除此之外,我总结了一些比较核心的指标如下:

流水拆解的商户指标流水=出单商户数*店均单量*客单价,流水是好多业务同学都要负责的KPI指标,和流水直接相关的指标自然是日常关注的核心;

销售漏斗相关的商户指标:上一段详细介绍了销售漏斗,在这里再强调一下核心指标:商户覆盖率、新增商户数、在线合作商户数、在线率、动销率、出单商户数。

商户效益指标:首先要了解外卖业务,各利益相关方之间的业务和现金关系

如图所示:商户加入平台产生流水后,给平台一定的抽佣(菜品抽佣或流水抽佣),简称商户折扣率;商户为了增加用户点击概率,参与一些活动或者自己做满减活动,也会出一定的补贴,简称商户补贴率;商户为了增加曝光概率,购买更高的rank位置或其他流量入口,产生广告收入,简称商业化收入。业务同学也可以关注有商户补贴的流水或商户数。

数据驱动运营——商户分析

(4)商户效率指标:从用户的下单路径来看:用户登录平台,通过各种流量曝光路径,转到商户店面,用户通过"浏览-加购物车-下单-付款"等动作完成下单,这些都是商户自身运营所需关注的环节,商户完成单=商户UV*转化率。

数据驱动运营——商户分析

商户结构化分析

每一个业务都负责多个商户,当商户数量增加起来,人的精力毕竟有限,不可能每一个商户的每一个数据指标都去观察,就需要用"切蛋糕"的结构化分析方法。

以商圈为例,可以使用多种刀法:

  1. 业务组成:每个商圈的商户有三种:NKA、LKA、非KA。这三类商户的流水、出单商户数、客单价等指标。
  2. 配送方式:根据物流和自配送配送方式不同,划分商户。监控流水、出单商户数、客单价等指标。
  3. 商户开发:根据商户的开发进展区分新商户、老商户。尤其是关注新商户的签约和运营情况,新增商户数、在线率、动销率、出单商户数、店均单量等指标。
  4. 商户分层:根据商户流水情况可以选取两个阈值划分为头部商户、腰部商户和尾部商户,观察每层商户数、流水占比等。
  5. 竞对分析:依靠技术能力,抓取竞对数据,并对竞对情形分析,可以根据业务情况从大盘(市场规模)和市占(市场份额)选取几个阈值,以下是我选的市占70%和20%为阈值(之前我也经常选50%、20%为阈值),将商户分成了六组(大盘选高中低的话,可分成九块,根据业务自身情况设定)。每个月我们的流量和补贴资源都是十分有限,零和游戏A多B就少。在流量和补贴有限的情况下,分析师划分商户分组后,业务和运营针对各组商户制定不同的业务目标、策略和匹配对应的资源

数据驱动运营——商户分析

End.

作者:数据范儿

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