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基于新电商时代下网络数据在网络服装品牌构建模式中的应用研究

2014-04-29张茹

中国市场 2014年39期

张茹

[摘 要]本文针对当前新电商时代对网络服装品牌构建带来的差异化作出分析,并对衍生出的网络数据营销新模式进行概述,指出网络数据对品牌构建的优势。在研究过程中,通过对文献资料的基础研究和网络数据分析软件的实践操作相结合的方式,把网络数据对网络服装品牌构建的优势细化分析,总结出网络数据指导网络服装品牌构建的原则与要点,并指出其对品牌自身形象优化及帮助整个行业提升的重要意义。

[关键词]新电商;量子恒道;网络服装品牌

[中图分类号]F712 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432(2014)39-0077-02

互联网时代到来之后,互联网经济体逐渐成为引领全球经济复苏和发展的新增长极。在中国,这一经济体表现得异常活跃,淘宝网这个于2003年诞生的单纯拍卖网站已发展到一个完整的网络零售平台。在2012年的“双十一”,淘宝和天猫创下了单日交易额191亿元的纪录,同年11月30日,淘宝和天猫宣布当年交易总额突破1万亿元。这两件事对整个社会对电子商务的认识产生了极其深远的影响,这也意味着电子商务经济体正在成为未来中国经济发展的重要引擎,而以淘宝为代表的中国电子商务经济体,推动了中国经济从工业经济向信息经济转型。

随着电子商务的日趋成熟,数字化营销方式愈演愈烈,应运而生的数据监测软件及系统帮助提供了大量的数据分析,对品牌的构建提供了可靠的数据基础,通过数据指导品牌构建的操作模式成为了新电商这一社会大环境下最为切实有效的手段。本文以新电商时代对网络销售平台带来的差异化为切入点进行分析,提出了差异化下产生的网络数据指导网络服装品牌构建的新模式,并分析了此种新模式对网络服装品牌带来的优势及对整个行业带来的影响。

1 新电商时代对网络平台带来的差异化分析

从技术—经济—社会的维度看,信息经济正在成为继“金砖五国”之后全球经济发展最重要的引擎,互联网经济是信息经济的核心,也是面向信息社会的新经济形态。在中国,电子商务成为互联网与实体经济的“连接器”,正在从前端营销和零售逐渐渗透到实体产业供应链环节,并形成了包含消费者、零售商、渠道商和服务商等在内的日益复杂的商业生态系统,电子商务经济体将成为未来中国经济发展的重要引擎。

电子商务从工具、渠道、基础设施到经济体的演进,不是简单的新旧替代过程,而是不断进化、扩展和丰富的生态演进过程。每一阶段都对网络平台造成不同程度的影响,推进网络销售模式不断变化发展(见表1)。

基于信息时代下的网络服装品牌构建拥有一项最大的优势,就是快速准确的数据信息反馈。上面所说的关于品牌构建的四个方面也根据相应的网络数据变得更加易于操作。在现阶段,人们总是概念地把网店营销效果等同于网络品牌构建的完善度,对于营销效果的评价体系主要包括:对网站推广效果的评价;对网站访问量指标的评价;对各种网络营销活动反映率指标的评价。但仅仅通过这几项指标很难把网络品牌服装构建中遇到的问题分析透彻,只有掌握更加有针对性的数据,才能为网络服装品牌构建提供有力的依据,帮助网络服装品牌更加完善。

2 网络数据指导网络服装品牌构建的新模式

2.1 网络数据指导网络服装品牌构建的应用研究思路

网络数据指导网络服装品牌构建的应用研究思路,主要从这几个层面展开:首先,根据研究以新电商时代环境为背景所应运而生的数据统计分析软件的概况,逐步延伸到网络服装品牌构建中的具体应用研究;其次,针对网络服装品牌构建的网络数据的具体分类研究,以及每类数据对品牌构建各个方面的影响;最后,如何根据网络数据指导网络服装品牌的构建,得出规律及结论。

2.2 网络数据的研究分析

分析网络数据是帮助构建网络服装品牌的第一步,也是至关重要的一步。依据上述几类软件所能提供的众多分析角度,本文认为,网络数据在网络服装品牌构建中的应用研究,需要遵循以下原则:①全面性。需要关注的网络数据,除了品牌自身数据分析外,还要兼顾整体行业数据分析,从全局把控品牌走向;②差异性。在数据研究中要充分考量所得数据的差异性,如地域性差异、时间段差异等,分门别类进行归类总结;③独特性。由各类不同数据分析软件所提供的特殊分析项目进行独立分析研究,发挥每类软件优势,帮助网络服装品牌的构建更加完善。

本文选择量子恒道分析软件来针对网络服装品牌进行分析。它的主要功能有:流量分析、销售分析、推广分析、客户分析、来源分析、装修分析(见表2)。

2.3 网络数据对网络服装品牌构建的适用度分析

在上述数据分析软件的帮助下,每天都会有至少7GB的数据存入淘宝后台,只有有效地对数据进行归类分析,才能真正发挥数据的作用,帮助完善网络服装品牌的构建。销售额是判断一个品牌是否成功的最直观的数字,对于网络营销有这样一个公式:销售额=访客率(uv)×转化率×客单价。想要帮助品牌构建完善,提升整体销售额,针对上面公式中的三项数据均可提出不同的应对方案。

2.3.1 通过量子统计来提升访客率

分别从时间、地域及访客来源三个方面进行数据统计分析。在时间方面,可分别按照以天为单位或以小时为单位来进行访客数据统计,由此可以得出在哪一个时间段内到访的人数较多,针对此现象特别在那一时间段投入广告,以达到最佳的品牌宣传效果;在地域方面,着重分析访客所在地域,针对访客地域人数最多的地域特点相应对品牌的服装产品进行调整,着重注意产品型号、款式的变化,完善品牌产品形象以吸引更多新老客户;在访客来源方面,对访客进入店铺或宝贝页面的来源进行分析比对,从而进行淘宝关键词的调整,店铺会员优惠政策的调整,以提升品牌的服务形象。

2.3.2 通过量子统计来提升转化率

分别从宝贝页面分析、首页分析、分类页面分析三方面进行数据统计分析。在宝贝页面分析中,主要关注访客从哪个宝贝页面进入店铺或离开店铺,据此调整宝贝页面,通过修饰宝贝照片、更换宝贝描述、突出宝贝关键词,以降低主渠道的跳失率,增加用户访问深度和时间,并有效地通过优秀宝贝页面达到品牌推广效果;在首页分析中,针对首页点击热图进行分析,以调整热门单品宝贝在首页中的位置,并配合店铺首页的整体装修来提升宝贝转化率;在分类页面分析中,分析分类页面的被访排行,调整每一分类页面中的宝贝位置,突出热卖宝贝吸引顾客,达到最优的品牌宣传效果。

3 实现网络数据对网络服装品牌构建的思路规划

3.1 横向网络数据对网络服装品牌构建的思路规划

3.1.1 立足网络市场,挖掘数据价值

网络服装品牌的构建是在综合网络市场、品牌自身、主要消费群体等各方面资源规划下得出的。立足于网络市场,是网络服装品牌构建的最基本前提,通过有效分析网络市场的现状,结合品牌自身特点对网络数据深入分析,寻找数据中更多的可用价值,为品牌构建打下