佛山没经验能做直播运营吗

来源：佛山星熵直播短视频运营机构时间：2023/10/13 17:35:51

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　　如何通过拆解指标提升GMV
　　GMV在电商中是一个非常重要的指标，也是电商人必须了解的一个概念。这篇文章中，我们从GMV入手，为我们总结了如何通过拆解指标提升GMV。
　　一、GMV是什么?
　　GMV(Gross Merchandise Volume)常规的解释就是销售额，通常加上时间和空间的概念，就可以理解为某一时间段内某类型单位产生的总的交易额就是GMV，那我们一般如何计算GMV呢?
　　1.公式一：GMV=A单位交易额+B单位交易额+C单位交易额+….
　　我们理解一下，某一时间段内，该单位产品的交易额，那就是所有更小单元产品的交易额的汇总，举例街边超市或淘宝店铺，总的交易额就是某一时间段内所有顾客产生的交易额加总。
　　那如果这个时候反问一句，如何能提高该超市或淘宝店的GMV，那通过上面的公式来看，我们只能提高每一个消费者的消费金额，或者提高消费者数量，如果在该店消费的用户有一万个，那我们似乎并没办法直接干预到每一个消费者消费金额，那上面这个公式对我们来说就没有参考意义，我们换一个公式再试一下。
　　2.公式二：GMV=A单位交易额+B单位交易额+C单位交易额+….=平均客单价*总消费人数
　　通过公式二不难看出，我们不在需要针对每个人出产品运营策略，我们只需要提升平均客单价和总消费人数即可，那针对这个指标我们在继续拆分更加可落地的指标。
　　3.公式三：GMV=客单价*(新用户消费uv+老用户消费uv)
　　新用户消费额=总客池uv*到店转化率*成交转化率*客单价
　　老用户消费额=(老用户活跃uv+流失用户uv*促活留存转化率)*客单价
　　上面公式不断拆解后，我们不难看出，我们要做的就是提高：总客池uv、到店转化率、成交转化率、促活留存转化率、客单价。
　　二、什么动作可以影响关键指标?
　　关键指标在不变的情况下，我们只要针对过程指标做出对应的产品运营动作，即可提升gmv总数据，那就分别列举一些来分析，如何通过运营过程指标，更好的服务关键指标，并增加关键指标的提升?
　　总客池uv
　　到店转化率=到店人数/曝光人数
　　消费转化率=消费人数/到店人数
　　促活留存转化率=召回用户/流失总用户
　　客单价
　　接下来就比较简单，重点分析一下什么动作可以提高这五个数据，我这里提供几个产品运营动作，供大家参考：
　　1.总客池uv
　　1)存量带增量
　　如果有一定基数的情况下，那我们一般通过拉新裂变的形式，拉取其他渠道或公域的流量来补充自身的总客池，那一般我们会玩一下运营活动，比如：助力集卡、助力抽奖、老带新、分销提醒等，通过给予老用户一些奖励来引导老用户去主动触发拉取信用的动作，可以通过活动拓展老用户的生活圈，那一般的拓展渠道我们一般选择微信作为裂变载体比较好，小程序又是天然的营销裂变平台，围绕小程序做好拉新列表，不仅可以沉淀一些小程序的用户，也可以增加难度给主站APP带来流量。
　　2)买量
　　针对没有存量的主站或者不满足于增速的平台，也可以在公域中买量，买量我们一般主要分为：应用商城买下载量或买流量平台广告，相对于广告来说，我们更倾向于平台的投放，你想给买一些医美的用户，在小说平台买显然不那么。
　　2.到店转化率
　　1)到店人数
　　提高到店人数，首先要提高店铺曝光人数，来增加整个转化漏斗的zui大基数的数据，让更多的数据被漏出来，其次就要针对业务来具体情况具体分析，举例：修改头图、修改宣传文案、优惠卷引导等。
　　2)曝光人数
　　店铺曝光无非就是让更多人看到，在互联网上可以让人看到的方式就分很多种，比如：投入平台广告cpc、cpm、cpt都可以搞起来，也可以积累私域的流量，让私域和公域相互赋能，增加曝光量。
　　3.消费转化率
　　1)消费人数
　　想增加消费人数，我们就要去分析哪些节点可以影响用户产生购买，其实对于消费者来说，产品购买的行为的前提就是，该商品对于他来说足够重要且急迫，或者平台给他创造了一个场景，让他觉得他一定需要这个商品。
　　前者好像不太需要我们做什么，因为那是用户的主观行为，没有办法干预，但搭建场景我们似乎可以帮助用户来完成。
　　举几个简单的例子：双十一搭建了一个优惠购买商品的场景，购买搭建了一个赔钱卖的场景，推荐引擎为你推送了符合你预期的场景，几个场景下来，你发现机器更懂你，总能在你zui需要的时候给你想要的活动和商品，对于机器老说倒也是简单，如果你一个新生儿的妈妈，当你购买了一个二段奶粉，一罐的使用周期就是两个月，当你购买过后的50天的时候，机器就识别到你又需要购买奶粉了，不仅仅把你需要的三段奶粉(每个婴儿在不同月份吃的奶粉不同)给你准备出来，还为你准备了衣服、玩具、读物，你想不买都难。
　　2)到店人数
　　上面讲了不重复描述。
　　4.促活留存转化率
　　1)流失总用户很好理解，我们一般给出定义的规则，比如近一个月未到访，或近两个月没有购买行为，只要规定好规则筛选出来就可以。
　　2)剩下要解决的就是召回用户，就APP来说，召回的手段现在还是很单一的，一般就是短信和push，那针对单一的召回手段，我们能做的就是不断优化召回的可能性，对于用户的筛选、召回文案内容、召回活动的吸引力都要求极高。
　　比如用户的筛选对于前期用户的标签准备就是重中之重，用户的信息的填写、行为收集、商品的购买、加车、搜索记录等，都对于标签的性有着决定性的作用。这里面也涉及到大量的偏好算法、机器学习等技术手段，若公司没有这方面的储备，先通过一些特定的规则筛选出用户也是一个不错的选择。

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