类目运营到底是要做什么？

本周，我们来谈谈产品运营中的类别运营，并根据以前在老东家某东的工作经验。说到类别运营，这个职位有点特别，一般只有电子商务公司，如京东、阿里巴巴、拼多多，而其他互联网公司没有真正的商品销售公司一般没有这样的职位。那么先说什么是类别操作呢？翻译，结合自己的经验，所谓的类别运营实际上是对平台商品进行分类，管理类别、业务、商品，通过分析用户数据了解用户需求，通过平台资源，合理、及时地向用户提供用户需求商品（展示），改善商品交易转型，即类别运营。品类运营，天猫和淘宝称之为小二，京东称之为采销。至于类别操作主要做什么，我们先看几个招聘岗位JD，结合岗位JD分析类别操作需要做什么。BOSS直接招聘信息拉钩网招聘信息结合上述类别岗位的招聘信息和对类别运营岗位的分析，可以大致了解，类别运营的主要工作是：业务管理：业务分层管理运营商品维护：类别优化分类、商品更新、商品信息展示商品销售：商品推广、营销活动数据分析：商品数据、产品流程数据、用户行为数据收集：用户需求、产品需求、业务需求五类工作内容，但通过每个内容是永恒的数据分析，我们需要分析销售数据、类别商品数据、用户行为数据等，最终目标是增加销售额和毛利收入。接下来，根据上述分类，详细介绍每个板块应该做什么。接下来，根据上述分类，详细介绍每个板块应该做什么？首先，企业管理是整个电子商务平台类别运营中非常重要的环节。企业的引入实际上是平台与企业之间资源匹配的过程。企业通过平台的产品能力提供商品并销售给平台用户。此时，有必要引入企业并提供商品供应。一般商家引进是采购人员线下投资引进，引进什么样的商家需要根据平台定位用户，采购学生通过一些方式、谈判、合作政策等，如京东自营商品商家需要通过上述方式引进合作，如淘宝C店和京东店，根据平台规则，商家独立进入。商户入驻完成后，此时类别运营的学生将出现，我们需要对商户进行管理。商家入驻后，好坏参半，商家实力、规模、行业地位参差不齐。这时，我们需要对商家进行分类，找出商家的特点，打破它们，俗称“商家分层管理”。其实这种套路可以应用到各行各业的项目中，反复尝试。言归正传，商家之所以要分层经营，其实只是为了提高经营效率，优化资源分配。说白了就是资源利用率最大化。如何对商家进行分类？我们一般分为头部商家、腰部商家和尾部商家。1.龙头企业：最大化资源利用率。平台GMV的核心贡献者龙头企业一般是平台的核心，是平台GMV的核心来源。一般来说，商家数量约占平台的20%，但实际情况不应达到20%。这些品牌主要是市场上的知名品牌，品牌知名度广，用户群大，销售规模大，商家规模大，这部分品牌带来的GMV一般占平台的60-70%左右，但头部商家中还是有比较牛逼的商家。JD.COM管这部分商家叫A 商家，这部分商家一般占1%左右。这类商家绝对是平台上的宝贝疙瘩，因为头部商家比例小，但GMV贡献占很大比例。自然，平台需要提供更好的资源、人力资源、产品能力等。服务龙头企业，稳定龙头企业，帮助企业共同实现目标，实现双赢局面。因此，龙头企业需要更多的学生：维护客户关系和资源分配（资源倾斜）、收集和跟进业务需求2。腰部业务：平台的骨干力量腰部业务是平台的骨干力量。一般来说，腰部业务约占平台业务总数的30%。腰部业务积累了一定的知名度和销量，然而，在商家规模和销售规模方面，与龙头卖家仍存在很大差距。这些商家带来的GMV约占平台的30%。对于腰部商家来说，更多的是培训、支持和挖掘。通过商家数据分析、营销活动、商家培训等方式，将更多的腰部商家培养成龙头商家，3.尾部商家:挖掘、培养、激励尾部商家属于平台产能相对较低的群体。他们量级大，一般可以占平台的50%左右。但是产能低，只能带来GMV尾部商家10%-20%的量级比例高，但是产能低，导致商家获得的资源少甚至少，但是平台的竞争往往是流量的竞争。有流量，就有销量，但没有销量就很难获得流量。因此，恶性循环。对于尾部商家，需要通过数据分析挖掘潜在商家，利用流量激励商家，通过培训提升商家。2、在零售中，我们经常提到“人”、“商品”和“领域”。在商品分析中，我们也有自己的三把斧头。我相信很多人都听说过，“进”、“销”、“存”、“进”是指上述商家的引进和商品的引进。顾名思义，“销”是指商品的销售，“存”是指商品库存的管理，第二部分是商品维护。为了更好地在平台上销售商品，打造基础1。我们需要对商品进行分类，以便用户能够快速找到他们想要的商品。我们采用层次分类法，即根据一定的分类标识将所有商品分为几个层次，并将其排列成层次分类系统，如下图所示，分为一级类别(大类)、二级类别(类型)、三类（小类），左红色框为一类，中蓝色框为二类，右橙色框为三类京东分类层次分类，商品分类丰富度要求高，必须有大量类别的商品才能发挥层次分类好、逻辑强、符合用户习惯的特点。2.商品信息呈现商品呈现更多的是指商品卖点信息的呈现，如何更合理、高效地向用户展示商品信息，我们可以根据用户浏览信息的路径，用户常规移动线如下：（1）主页、专栏入口、横幅用户有一定的购物欲望，告知用户活动商店优惠信息，主要商品信息；如下面的京东主页，红框banner显示活动信息，蓝框显示栏信息(2)活动店/栏专用用户有一定的购物欲望，通过层次分类法，根据栏目定位或活动店铺目标对商品进行分类，如活动店铺板块分类：头图（利益点、主要商品信息）-主要热门商品（品牌、商品名称、商品图、价格、利益点）-全减少区（利益点、商品名称、商品图、价格）-品牌区（品牌图、品牌利益点、品牌名称）（3）主动用户搜索目标明确，通过直接搜索关键字直接进入搜索结果列表页面；（4）搜索结果列表页面是用户主动行为的结果匹配，也是平台显示商品最重要的环节，一般显示图片、价格、名称、活动、品牌等信息（5）详细页面用户购买决策策策略，详细页面决定用户是否愿意将商品添加到购物车中，以及汽车购买决策的时间，因此，商业详细页面显示的重点信息包括：商品价格、活动信息、商品卖点介绍、售后服务、加车、购买等重要信息3。商品销售是基于“进入”、“销”、“保存”三板斧，商品铺设完成后，核心是销售商品，管理商品库存，保持良性价值范围内的动态销售率。1.通过站内和站外资源推广商品，这里有一个ROI计算指标，促进资源金额/商品毛利<1.这种推广是一种积极的商品推广。目前，各平台的商品推广方式主要包括京东平台：京东快车、精选展位、京选客户等；淘宝：直通车、淘宝客户等，腾讯广告、字节跳动广告等2。除了日常商品销售外，平台上还有各种营销活动，活动的主要形式包括秒杀、直降、满减、满免、满赠、满返等。大型营销节点的活动主要包括618、双11等，以及各种节日节点营销活动，类别运营需要利用这些活动来提高商品销售4，数据分析1。商品数据分析商品数据分析对商家和平台非常重要，数据的主要来源是销售数据和平台产品数据，我们需要通过数据分析找到有价值的结果来优化未来的商品运营。主要分析数据包括:商品数量、售罄率、动态销售率、毛利率、库存周转率、退货率等。:同一类别的商品数量决定了你的盈利能力，一般是一个三级类别下的商品SKU数量；售罄率:检验畅销或滞销商品的指标。在一定时间内，某一商品的销售占总采购的比例。计算公式为：实际销售商品成本/总采购成本；动态销售率：平台销售的商品占平台商品总数的比例。一般来说，电子商务的动态销售率应至少为50%，这是正常的。70%可作为指标参考。当然，不同类别的毛利率不同：毛利率是商品收入能力的直接体现，不是盲目的高毛利率是好商品，也不是说低毛利率是坏商品，毛利率很高，商品销售可能很低，整体收入能力会降低，低毛利率商品，但高销售，整体收入可能相当可观，毛利率和市场运营，类别选择，不同的市场和类别需要单独看库存周转率：在一定时间内库存周转，它是反映库存周转速度的指标。假设您的月库存周转率为3，您的库存每月可以周转三次。周转率越大，销售情况越好。退货率是指产品因各种原因退货的数量与同期销售的产品总数之间的比率。退货率反映了商品售后用户的满意度，退货率越低，商品用户的认可度越高，2.产品流程数据分析产品流程数据可以理解为与产品相关的用户流程中各个环节的数据和转化率，反映了平台产品的体验、产品的受欢迎程度、活动对用户的吸引力等，主要分析指标有：PV，UV，跳转，跳失，点击，PV次数/点击次数、订单转换率、支付成功率等、UV：紫外线相当于用户数量，PV相当于用户流量页面数量，是平台数据分析的基本数据，根据场景、列、活动可以细分场景跳转率：指用户点击页面内容跳转量级和用户总访问量，反映当前页面库存内容对用户的吸引力，跳转率越高，吸引力越高。跳转率：指用户在点击页面内容跳转后，在加载跳转页面之前关闭页面的比例，这反映了产品的体验。主要原因是页面加载速度影响点击率：点击内容次数与显示次数之比，反映了网页上某一内容的关注度。点击次数/点击次数：点击次数/点击次数重，它反映了网页上某一内容的关注度。一般来说，热图显示页面点击时的订单转换率：用户来到平台后产生的订单数量和转换率越高，操作水平越高。这是操作的主要评估指标。支付成功率：用户下订单并不意味着订单真正交易，用户最终成功支付可以解释订单交易的成功，从而延长支付成功率，3.通过分析用户行为监控获得的数据，用户行为数据可以更详细地了解用户的兴趣爱好和行为习惯，从而找出平台/活动中存在的问题，帮助运营商探索和总结提高转化率的经验和方法。主要分析的用户行为数据包括：商品浏览记录、搜索关键词、关键词搜索次数、活动参与记录、客户单价、商品销售分布、购买频率、访问频率等用户行为数据分析为了更好地了解用户，提高产品能力，更准确地推荐用户需求匹配更高的商品，提高转化率5，需求跟进在业务管理、商品管理、日常运营、竞争产品研究、数据分析过程中，将收集各种产品需求、类别运营需求收集需求、分析需求，提出需求，最终跟进需求着陆，提高效率，这里分享卡诺模型（KANO模型）基本需求：也称为必要需求，当然需求，是客户提供产品或服务因素的基本需求：也称为意愿需求，提供功能，提高用户满意度，如果不提供功能，用户会对魅力需求感到不满：也称为兴奋需求，指客户不会期望的需求，也就是说，这部分需求可能会提高用户的善意，但不做，用户没有感觉没有差异需求：无论是否提供，都不会影响用户体验。质量既不好也不坏，不会导致客户满意或不满意反向需求：也称为反向需求，用户没有这种需求，提供用户满意度会下降，通常称为反人类需求根据KANO模型分析可以收集产品需求分类，筛选一些不合理的需求。质量既不好也不坏，不会导致客户满意或不满意反向需求：也称为反向需求，用户没有这种需求，提供用户满意度会下降，通常称为反人类需求根据KANO模型分析可以收集产品需求分类，筛选一些不合理的需求。更好、更有目的地完成产品待办清单的记录。