宝贝定价及标题优化数据分析 - 荷塘月色_淘宝抖音跨境电商卖家论坛社区

拥有丰富的运营经验，让小聪老师告诉我们，如何利用数据给宝贝定价和标题优化！本次数据培训活动共分为三个环节。

1、数据分析联盟嘉宾讲师培训——《宝贝定价及标题优化数据分析》

2、课程相关问题提问——解答您的疑问

3、自由沟通环节

爆款产品的选择：

1、爆款必然是同期内销量最高的那一批宝贝之一，如果要打造新的爆款，最简单的参照就是看看近期的同类目销售情况中，爆款都有哪些产品，再考看自己的店铺中，或者进货渠道中有哪些类似产品是可以低价进货，从而在价格上可以打造成爆款；

2、该产品必然要在购买倾向上，或者说从买家的消费特征上存在关联购买的可能，这样才能造成有效的流量导入；

3、作为爆款宝贝的价位不能太高，否则可能赔不起，而且偏低的定价可以诱使很多买家出于运费的考虑也会多浏览一些其余商品。

　　首先是根据魔方后台数据来选择款式，找到同类产品热销的原因。找到自己店铺内此类产品。此方法教程已经很多在此不再多说。对于量子恒道主要看下这两个数据：宝贝被访排行中最近一段时间内店内排行前几名的产品，通过分析其宝贝访客数，宝贝浏览量，平均访问时间及跳失率来选择适合做爆款的产品。

　　大家平时都是看哪些直通车数据呢？点击率、质量得分、宝贝访问量、宝贝收藏和购买量这些数据必须要高度关注。通过大家说的，基本可以了解到这几方面大家要对直通车报表数据保持高度的敏感做这些的前提必须要清楚：爆款的核心，还是产品本身的款式、质量和口碑，切记不可本末倒置。

二、爆款的定价大家平时都是对店铺中的产品如何定价的呢。

　　爆款的定价的基本步骤

　　那有哪些关键词的筛选方法？

　　常用的方法：

　　1、搜索下拉框

　　2、类目词

　　3、直通车推广推荐

　　4、每周TOP5万词表（当然，也有20W的。）

　　5、数据魔方TOP500热词，淘词。（成交热词）

　　6、自己产品词的组合（如产品词，属性词，产品词+属性词，属性词+属性词）

　　这些方法大家都很熟悉了，接下来介绍一下标题的优化过程。

　　我们的关键词很多但是标题只能加30个汉字，到底我们应该怎么选择关键词呢？

　　大家都知道人气宝贝的流量：搜索宝贝的流量约为3:7（根据新规这个比例在调整）

　　当然不同的时间不同的类目也是有变化的。

　　人气因子主要是30天成交量，转化率，回头客，收藏量，其他（支付宝使用率，卖家服务评分。）

　　而所有宝贝主要考虑的是下架时间和橱窗推荐。

　　所以在不同的时期我们要选择不同的策略来做关键词。

　　对于销量很低，无成交或5件以下的成交的宝贝，最好多选搜索人次高的词（在临下架时排名会靠前）。在这个阶段应该很好的去利用数据魔方里面的淘词功能找到长尾热搜词首先看下通过这个词搜索排在前三位的产品的最近30天的销量如何如果前三位销量都不怎么样，那么恭喜你，直接去选择这个词去做随着销量的增加那么标题的优化也必须要紧跟相关因素进去调整。

　　2、降权宝贝将影响到其他正常宝贝和甚至卖家信誉，请大家慎重操作。有些宝贝降权通过店铺自带的“搜索诊断工具”是看不出来的，最简单的办法就是你自己操作过的宝贝，复制名称，在淘宝搜索一下，看是不是能搜索到，不能的话还是抓紧下架吧！

　　3、以后索引的关键字将不仅包括标题也包括宝贝详情页的关键词和sku的页面信息，比方说?sku里有“纯棉”两个字，那么即使你的宝贝标题里没有这几个字，你的宝贝也会被搜索到的。淘宝在后续的搜索排名中，SKU，宝贝描述将作为重点。宝贝标题30个词语不能描述完全的，可以在详情里添加文字描述，也是可以被搜索到的。也就是说，每个宝贝，你越用心，被搜索到的可能性也越大！

　　4、卖家服务质量在搜索排名的权重将大幅升高包括动态评分、好评率、退款纠纷率（不包括因七天无理由退换货服务引起的退货）、包括客服响应速度，投诉，顾客维权等。

　　5、作弊刷流量服务器后台都有记录，惩罚力度将不断加强。大家不要觉得你操作了一两次没有被处罚，实际上你已经被发现了，只是没有到一定的限度，一旦触犯这个底线，淘宝机器人可是毫不留情的哦……扣分，降权，封店！一些与小二有幕后操作的即使是金冠店也已经被处理了。希望大家能共同营造淘宝公平公正的营销环境，祝大家生意蒸蒸日上！

　　四、爆款产品的关联营销——将爆款宝贝和利润点商品进行关联上周关于关联营销方面的知识泰斗已经讲的非常详细了，俺就稍微谈下心得吧。更多的是给大家一个思路。

　　思路1：利用数据魔方中的相关数据进行店铺内部产品关联。

　　通过这个图大家可以看到买了连衣裙的顾客还购买了裤子和衬衣，以此类推，多去看几组数据就可以找出其中的规律了，然后再结合自己店铺的情况进行关联。（价格心理区间等根据上周的课程来组合就可以了）

　　思路2：并非所有的产品都适合做关联搭配，要综合考虑。

　　1、平均访问时间

　　2、访问流量

　　3、跳失率

　　4、转化率等多个维度进行分析