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玩轉京東直投必備三板斧
廢話不多說，直奔主題~ 一、你的選品承接得住流量嗎？關於廣告投放選新品還是爆品，每個人都有自己的看法，我在此不做公論，大家先看一個案例：我們選取了兩個同時在做直投的單品，價位相當且都非知名品牌，1號選擇了一個新品，評價數50多條，好評率95%，2號選取了店鋪爆款，評價數4.3萬條，好評率97%。實操數據表明，他們的CPM與單次點擊成本十分類似，但是2號的ROI大約是1號的8倍，在這裏我並不是淺顯的比較二者的評價數和好評率，而是思考選品背後的另一個邏輯，大家請看下麵這個再熟悉不過的公式：
GMV=流量 ╳ 轉化率 ╳ 客單價
先看第一個指標——流量，投廣告其實就是花錢買流量，投多少錢決定著能獲取到多少流量，常言道“凡是錢能解決的問題就不是問題”，既然做好了投放廣告的準備，錢或多或少都是有的，況且投廣告的目的是用錢賺錢呢，所以流量在選品這個環節並不是我們首要考慮的因素；第三個指標——客單價，又與產品的生產成本和利潤預期直接相關，浮動空間也十分有限；我們重點來看第二個指標——轉化率，這是我們選品時需要思考的核心問題——你選的品能夠承接住花錢購買來的流量嗎？總而言之，需要多少流量就投入多少成本，但投入成本最終能否掙回並帶來額外收益，關鍵在於你的選品能否有效承接流量，這裏的有效承接當然指的是有效轉化。因此，我們在選品時一定要挑選那些底子厚、競爭力強、能夠承接的住流量的單品二、你創建了多少個推廣單元？廢話不多說，直接看圖：
看到這兩張圖可能會有人好奇，我該不會說想說38比4大，所以2號創建的推廣單元更好吧？開個玩笑。那麼怎麼理解二者的區別呢，1號設置了4個推廣單元，推廣4個不同的單品。而2號設置了38個推廣單元，推廣同一個單品。其實這38個是經過多次篩選從78個推廣單元中甄選出來的。如何理解這個邏輯呢？我們把每個每個推廣單元想象成1個業務員，1號的做法是招來4個業務員，讓他們每個人拿著不同的產品去滿大家的吆喝推廣；而2號的做法是，招來78個業務員，讓他們拿著同一個產品，去不同的地方針對不同的用戶推廣，有的針對學生、有的針對老師，有的針對白領，有的針對農民；針對學生的業務員中，有的針對小學生、有的針對中學生、有的針對大學生；針對老師的業務員，有的針對大學老師，有的針對高中老師……最後根據大家的業績情況，加大對反饋效果良好的業務員投入，同時辭退掉那些業績差的業務員，最終剩下這38個精兵強將。這樣做的最大好處就是明確知道哪些推廣單元的投入有效，哪些渠道的投入無效，對全盤的每個細節做到心中有數。換個角度思考就是可以有效找到哪些人群才是真正適合自己的目標人群。三、你的人群定向精準嗎？前麵我們提到投入多少成本，決定著能夠獲取多少流量，但是投放的技巧與方法卻決定著流量的成本與質量。我向來並不認同那些把梳子賣給和尚的人，如果他們把花在和尚身上的精力真正投入到需要梳子的目標人群，他們的產出將會有多大呢？我們知道，京東平台一直在搜索方麵進行優化，其根本目標數幫助目標用戶高效、準確的找到目標產品，京東平台的搜索BI，以及友商的千人千麵都是為了達成這個目標，換句話說，就是讓營銷更加精準，於顧客而言，可以提高購買效率，降低瀏覽成本；於平台而言，可以提升UV價值和用戶體驗。同樣的邏輯，商家在投放廣告的時候，隻有把廣告投放給最需要的人群，才能保證效率和產出最大化。 直投係統為了幫助商家更加精準的圈定廣告投放對象，針對不同品類開放了相應的數據包服務，下圖是某新手商家勾選的用戶群詳情：在地域上選擇了所有省份外加國內外，相當於沒有任何選擇，在性別、用戶狀態、商業興趣等方麵也都是不限製，這就是為什麼在創建推廣單元時說1號的做法是讓業務員滿大街要和的原因。
我們再看2號的做法：他同樣選擇了使用通投數據包，但是他們過濾掉了通投包中的不確定流量，其他品類高契合度的潛在人群作為推廣對象，以保證覆蓋範圍。同時在年齡、性別、商業興趣、上網場景等方麵都進行了自定義。其中每自定義一項就可以和其他選項構建一個新的推廣單元，這也就是為什麼他們一開始能創建78個甚至更多推廣單元的原因。
照此邏輯，我們做了一個實驗，將某賬戶原本寬泛的推廣計劃進行拆分，縮小了推廣範圍，大家請看實驗效果：
商家每天的廣告投放同樣是1000元，但9.19-9.23期間的點擊率不足5%，下單量不足10單，9月23號對定向包進行了切包處理，隨後點擊率和下單量出現大幅上升。在投入不變、範圍縮小的情況下產出出現明顯增長的原因，正是因為通過定向使流量更加精準。最後，一句話總結：重在方法，難在精細，成在精準，貴在堅持！
誠邀中小商家進群交流-570673651，加群驗證輸入店鋪名稱，廣告請自重，逢廣告必T。
賣家說 關注“賣家說”公眾號，一家隻做京東搜索和最新應對策略幹貨的公眾號 發表於 2016-12-22 19:37
電商賣家網 關注“電商賣家網”公眾號，每天60秒語音講解京東最新幹貨 發表於 2016-12-20 19:40
最後更新：2017-11-01 02:21:46