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用戶搜索評價指標體系(解析電商搜索數據指標體系建設的步驟)

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Why 搜索?

各大電商APP平臺可以將用戶下單的場域路徑以下兩大類:

  • 用戶主動類:分為強目的(搜索)、弱目的(一二級類目頁)
  • 用戶被動類:分為算法推薦(首頁猜你喜歡+商詳頁猜你喜歡等+訂單頁猜你喜歡)、運營推薦(欄目+活動頁)

一般電商類平臺各場域,用戶訪問率&銷售占比高相對關系如下:

用戶搜索評價指標體系(解析電商搜索數據指標體系建設的步驟)

如果某一個場域用戶訪問率&銷售占比高,則代表這個場域流量&創造的價值越大,有上表可知,搜索是其中最重要的場域,將精力投入到“搜索”的ROI是較高的。

由此可簡要降搜索的價值概括為下面三類:消費者價值(體驗)、變現價值(賺錢)、數據沉淀價值(研究)

用戶搜索評價指標體系(解析電商搜索數據指標體系建設的步驟)

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搜索數據指標體系搭建

由上可知,搜索既然有較高的消費者價值、變現價值、數據沉淀價值,那么搭建其數據指標體系,用于及時監控波動,定位原因就顯得至關重要。搭建數據體系時:

(1)首先要明確監控的目標,比如搜索核心是成交導向,那么搜索的GMV就是核心監控的指標。

(2)其次,要深入了解搜索作用機理,確定對目標的關鍵影響因素:

就個人理解搜索本質還是人貨匹配,不同的業務角色影響不同的因素,作用于不同的環節。

  • 比如算法業務角色,影響搜索GMV的關鍵要素是:用戶輸入搜索詞之后,算法模型對搜索詞理解、商品召回和商品排序的準確性,核心作用在于保障人與貨更好的匹配
  • 而商品(商家)角色,影響搜索GMV的關鍵要素是:品控、拓品等,核心作用是更好&更豐富的貨
  • 運營+產品角色,影響搜索GMV的關鍵要素是:用戶進入搜索框之后,一系列的功能引導&利益點傳遞等,核心作用是更好的用戶流程體驗(不要有卡點)
用戶搜索評價指標體系(解析電商搜索數據指標體系建設的步驟)

(3)最后,將上述關鍵影響要素量化,與業務操作緊密連接,回答目標波動的業務原因(Why So),確定優化建議(And Then?)

比如發現搜索銷售額下降:

是因為搜索需求變化,還是單次搜索銷售額的變化?

如果是搜索需求的變化,那是計劃式搜索UV還是發現式搜索UV在下降(用戶站外想不清還是站內種草不足)?

如果是發現式搜索下降幅度大,更多是因為我們站內刺激不足,就需要針對這個品類&用戶進行運營活動強化心智。

最后搜索的指標體系整理如下:

用戶搜索評價指標體系(解析電商搜索數據指標體系建設的步驟)

*注:上述是整體框架,框架中還需更細粒度的探查,比如轉化效率降低,用下列指標衡量算法在召回、排序等各環節的表現,來定位問題。

用戶搜索評價指標體系(解析電商搜索數據指標體系建設的步驟)

計劃式搜索是指來APP前已有基本的購買目標,這些用戶進站后30s內就會搜索。

發現式搜索是來APP前沒有購買目標,在站內展示的內容驅動下比如推薦&活動等,發現商品從注意到興趣,激發非計劃式需求,從數據上定義就是進站后30s后才去搜索。

計劃式搜索&發現式搜索的定義是本人通過觀察用戶行為數據的總結,不同APP可能表現不同,30s的范圍可以酌情更改。

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