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搞懂“人货场”模型让你解决大多数运营问题

搞懂“人货场”模型让你解决大多数运营问题

做数据分析的小伙伴,都知道人、货、场的分析模型。可这个模型到底是个啥呢?有什么用?今天小编就来系统的为小伙伴讲解一下。

搞懂“人货场”模型让你解决大多数运营问题

首先我们来设想一个问题:

有一家生鲜电商公司,用户的复购率非常的低,其中70%的用户在一个月内均没有二次购买行为。现在你作为新的运营总监上任,公司领导要求你通过数据分析解决问题,最终提升复购率。请问你该怎么做?

货物属性分析

我们先思考一个问题:大米、油、盐、樱桃、车厘子这些东西有什么区别?相信很多小伙伴应该很快就能知道了,像大米、油、盐这些东西几乎每天都会用到,而像樱桃、车厘子这类季节性较强,又不是每天都需要的。而且像大米一般都是整包买,买回去一包就能吃很久,而樱桃、车厘子这类的都是不耐放,买回去不吃也放不了几天。

这些有关产品的知识,统称为:货物属性。而通常会影响用户购买的行为包括:

购买频率:比如米有面这类的购买频率较低,而新鲜水果类的频频高;

产品价格:单品价格贵的就卖的少,便宜的就会批量买;

购买渠道:如果有物流配送,大硬件通货(例如米油面)在线上购买会更省事,而像水果这类散件就会在线下买,还可以自己挑选。

这些可以就是所谓的货物属性。消费者在购买过程中,都会因为这些属性而产生不同的购买行为,且这类行为基本上保持长期稳定。例如你不能指望消费者今天刚买了10斤大米,明天再来买10斤大米。

这类生鲜产品的复购思路,其核心就是产品购买频次和产品本身属性关联。举个例子:一个消费者购买了冻鸡翅、竹签,那么他很大程度上会购买丸子、烧烤汁,因为这两者有维度上的交叉。

我们可以用下面这个复购矩阵图来理解:

搞懂“人货场”模型让你解决大多数运营问题

当然我们需要注意的事,如果你单从货物属性来看,就会很缺乏大局观。买菜的渠道很多,凭什么让用户只在你整理购买?这里就涉及到下一个问题了,场的问题!

卖场属性分析

现在请快速回答我一个问题:

你明天中午打算吃什么?不要思考,马上回答!

相信很多小伙伴,一下子会回答不上来,为什么呢?!我们平时对着美团、饿了么订餐都要纠结个十几二十分钟,更何况让你一下子回答了。

为什么像我们的父母总是喜欢去逛菜市场,有时候不是他们学不会用手机下单,只是因为逛菜市场那种视觉上的冲击,是APP很难给予的。再者,买菜做饭本身并没有那么强的目的性,一边逛着一边想着,看到什么顺眼就买点,还能货比三家。这就是卖场属性对复购行为带来的影响。

通常卖场属性包含:

1)便利性:你买菜肯定选择距离越近、越方便的

2)环境:场地越整洁、越干净的菜场肯定更加吸引人

3)种类丰富:产品种类越丰富的菜场人往往更多

4)新鲜度:对于买菜而言,总是会去那些更加新鲜的菜场

5)价格:价格对于任何人而言都具有决定性因素

在传统的菜场或者说线下门店而言,卖场属性也有可以通过一个矩阵图来呈现:

搞懂“人货场”模型让你解决大多数运营问题

线上渠道用的指标基本和线下的类似,区别就是,用户登录场景、登录频次、登录后的访问路径等代替了线下门店的地理位置。

所以线上渠道要分析的内容可是要比线下门店多的多。

但是区别于服装、零食、玩具等快消品,对于生鲜领域,线上渠道的体验反而比线下差。所以对于生鲜领域,在线上渠道上最大的优势就是用户不能出门的情况下,比如下雨天,比如年初的疫情以及上班族在下班后没有时间去菜场买东西等。

所以分析到这就会发现,对于生鲜领域而言,卖场属性单独来讲似乎意义不大,而更大意义的内容在其中人的因素上。比如有些用户会贪图线上购买更加便宜?有些用户对于线上买菜是刚需。等等,所以我们引申出第三个问题:人的问题。

用户属性分析

在讲用户属性前,我们要先明白,传统意义上的人货场中的人,是指卖场的售货员,而并非是消费者。但是在互联网中,尤其是APP对用户,是没有销售这个概念的。分析人的问题,其实就是分析用户属性。

用户!每每讲到这个词,很多人第一时间都会联想到:性别、年龄、地域等等问题,但这里面有个问题,对于大数据而言,你的公司确定可以采集到那么多精准用户的信息?毕竟不是任何一家公司都是BAT。而且就算你利用第三方平台,查到自己的用户信息,有了一定的数据,你确定你会用?换句话说,你查到你的用户男女比例42%:58%,你能告诉我,就靠这一条,你能有个啥用?

所以对于用户属性分析,最好是基于互动、消费行为为标签的,更好用。比如生鲜电商领域,有多少客户是你通过注册送30元米油优惠券、首单免配送费、消费满额送车厘子等活动搞进来的。这类用户可以贴上一个标签,促销敏感性用户。同样的,我们还能通过各种数据和活动,来为用户打上不同的标签,例如:刚性购买用户、异常天气购买用户、疫区用户等等,标签并不是固定不变的,还是需要根据实际情况,比如如下图:

搞懂“人货场”模型让你解决大多数运营问题

人货场模型搭建

我们先思考一个问题:大米、油、盐、樱桃、车厘子这些东西有什么区别?相信很多小伙伴应该很快就能知道了,像大米、油、盐这些东西几乎每天都会用到,而像樱桃、车厘子这类季节性较强,又不是每天都需要的。而且像大米一般都是整包买,买回去一包就能吃很久,而樱桃、车厘子这类的都是不耐放,买回去不吃也放不了几天。

这些有关产品的知识,统称为:货物属性。而通常会影响用户购买的行为包括:

购买频率:比如米有面这类的购买频率较低,而新鲜水果类的频频高;

产品价格:单品价格贵的就卖的少,便宜的就会批量买;

购买渠道:如果有物流配送,大硬件通货(例如米油面)在线上购买会更省事,而像水果这类散件就会在线下买,还可以自己挑选。

这些可以就是所谓的货物属性。消费者在购买过程中,都会因为这些属性而产生不同的购买行为,且这类行为基本上保持长期稳定。例如你不能指望消费者今天刚买了10斤大米,明天再来买10斤大米。

这类生鲜产品的复购思路,其核心就是产品购买频次和产品本身属性关联。举个例子:一个消费者购买了冻鸡翅、竹签,那么他很大程度上会购买丸子、烧当我们理解完人、货、场这三个属性后,我们就需要结合这三者来思考整体的问题了。还记得文章开头提出的问题么?如何提高生鲜电商的复购率?!

我们先来做几个假设,从“人”的角度:

  1. 地推质量不好,用户本身没有需求;
  2. 用户有需求,但是薅羊毛的太多,刚性需求少;
  3. 刚需用户有,但是数量较少,且产品不符合用户需求;

从“货”的角度:

  1. 商品本身品类太少;
  2. 商品品类足够,但是缺少爆款,无法强势引流;
  3. 有爆款引流款,但是其他整体商品价格没优势。

从“场”的角度:

  1. 用户尚未建立使用习惯,二次登录用户较少;
  2. 用户有多次登录的习惯,但是比较少进入购买页;
  3. 用户有进到购买页,但是最终下单较少。

从“人货场”三个角度提出各自的假设后,我们可以通过两个维度来建立整体的思路。

第一:从数据出发,哪个问题最严重,就从哪个先下手解决。

第二:从业务出发,最近发生了什么重要的事件,比如疫情等,就从这个事件来着手。

搞懂“人货场”模型让你解决大多数运营问题

最后,我们把不同维度的分析综合起来,整体来分析,先从粗到细:

搞懂“人货场”模型让你解决大多数运营问题

总结

人货场模型之所以从传统行业到互联网,再到现在的直播电商依然有效。是因为这三者跟用户都有着最为直接的关系。而且产品属性、卖场属性和用户属性多少都可以通过数据等进行一定的分析、归纳,是一种有规律可循的模式。

因此对于分析人货场模型,可以作为整体商业模式分析的基础,一方面对业务有更加清晰的认知,另一方面也能让其他更加复杂的分析模型有了最基本的线索和依据。

在互联网思维中,有一种叫做免费思维的。就是前期免费后期收费,运用到实际场景中就是发券。很多运营小白,在解决某个实际问题时,每当找不到方案时,往往选择发放优惠券,认为一劵抵万难。而对于很多做数据分析的新人,只知道RFM,做数据模型时又只知道协同过滤。其实以上问题,归根结底就是没有足够的经验,其实做互联网运营的人,不能脱离现实,很多经验其实未必要从网上或者实操中来,例如做生鲜电商的,根本不需要那么多的高大上的数据模型、也不需要天天发放什么优惠券,你亲自去一趟菜市场,跟那些大爷大妈聊一顿,可能就能解决你的所有问题了。

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