對首頁運營人員來說，每天最痛苦的日常莫過于既要經(jīng)營高質(zhì)量流量，為后續(xù)流量轉(zhuǎn)化與變現(xiàn)提供基礎(chǔ)；又要與業(yè)務(wù)人物-流量需求方展開激烈的流量分發(fā)爭奪戰(zhàn)，讓流量的效益最大化。于是，筆者特地寫了本文，梳理了首頁資源規(guī)劃與管理的相關(guān)策略，希望能對你有所幫助。

作為首頁運營，你是不是也為了業(yè)務(wù)線對首頁資源轟轟烈烈、奮不顧身、前赴后繼、永不停歇的激烈爭奪而苦不堪言？

下面聊聊我在幾個大平臺的首頁管理中所總結(jié)的首頁資源分配體系與流量分發(fā)策略，希望有一些幫助。

本篇技術(shù)含量和復(fù)雜度都比較高，讀起來可能有點燒腦，大家喝罐紅牛，靜心閱讀。

一、資源位規(guī)劃與流量分發(fā)

首頁的一個重要使命是做好流量分發(fā)，為業(yè)務(wù)線給到匹配營收目標的流量。這對業(yè)務(wù)至關(guān)重要，然而，從首頁運營的角度，這又非常難做。因為，除了內(nèi)部分配協(xié)調(diào)難度極高，同時流量背后又是一個個鮮活的消費者，有明確的需求和品類偏好。并不是我們把資源按業(yè)務(wù)占比分配好，消費者就會按我們期望的比例來點擊和購買的。

為了解決流量分發(fā)這個難題，首先我們根據(jù)一個復(fù)雜完整的實例，來看看資源位怎么進行分配，這是流量分發(fā)的基礎(chǔ)。

1. 資源位規(guī)劃詳解

我加入亞馬遜的時候，公司正在做年度業(yè)務(wù)規(guī)劃，每個業(yè)務(wù)線都做出了自己的下一年度的營收預(yù)期，市場部也給出了流量預(yù)測。從流量到營收，大致的漏斗模型如下：

流量分發(fā)模型

我們可以看到，模型的兩端是流量和營收預(yù)期。

市場部負責渠道端引流，結(jié)合主動回訪的老客以及自發(fā)流量，共同構(gòu)成平臺總流量（顧客數(shù)到流量還要乘以平均訪問頻度）。

我負責的產(chǎn)品和運營的重要任務(wù)，就是把流量按營收占比分發(fā)到各個業(yè)務(wù)線（流量分發(fā)），并盡可能多地轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)線商詳頁PV（引導(dǎo)效率），再轉(zhuǎn)化為商品銷售數(shù)量（轉(zhuǎn)化率），最后乘以業(yè)務(wù)線的商品均價，成為業(yè)務(wù)線營收。

這里有三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)：

1. 流量分發(fā)：這個決定各業(yè)務(wù)線獲得平臺流量的配比

2. 引導(dǎo)效率：這個體現(xiàn)把顧客帶到商品面前的能力，是導(dǎo)購頻道的核心能力

3. 轉(zhuǎn)化率：體現(xiàn)從商詳頁到購物車到結(jié)算頁到支付完成的漏斗效率，是主購物流程的核心能力

我們都知道，流量永遠是不夠的，營收預(yù)期永遠是激進的。這三段共同構(gòu)成從流量到營收的橋梁，不但難度非常高，且難點各不相同。

流量分發(fā)的主要難點如前述，顧客及其需求占比受平臺特性影響而相對穩(wěn)定，很難有效操縱。

下面先說說我在資源分配上的實踐，這是流量分發(fā)的核心與基礎(chǔ)。

第一步，計算上年度各條線的銷售商品均價、向業(yè)務(wù)線獲取下一年度的預(yù)估的商品價格浮動、以及下一年度的營收預(yù)期，計算各條線下一年度需要完成的商品銷售件數(shù)。

下面的紅色字為本步輸出，藍色字為通過BI、業(yè)務(wù)線獲取的輸入，或上一步的輸出，后同。下面以計算A業(yè)務(wù)線為例，算法覆蓋所有業(yè)務(wù)線。

A業(yè)務(wù)線預(yù)計單品均價 = 上年度A業(yè)務(wù)線單品均價 * （1+A業(yè)務(wù)線價格浮動百分比）

A業(yè)務(wù)線預(yù)計銷售件數(shù)= A業(yè)務(wù)線營收預(yù)期 / A業(yè)務(wù)線預(yù)計單品均價

簡單說，就是通過各業(yè)務(wù)線營收預(yù)算和單品均價計算出需要完成的業(yè)務(wù)線商品銷售件數(shù)，如下：

第二步，把銷售按件數(shù)預(yù)期分到App、Web、PC三平臺（注：此處忽略微信或站外銷售，這部分銷售與站內(nèi)資源分配和流量分發(fā)無關(guān)）。

考慮到顧客迅速轉(zhuǎn)向移動端，還要根據(jù)過去幾年流量在三個平臺上的遷移趨勢和整個行業(yè)狀況，做出下一年度三平臺占比變化預(yù)測，然后根據(jù)這個新占比重新分配各平臺銷售量。

App端預(yù)計銷售件數(shù) = A業(yè)務(wù)線預(yù)計銷售件數(shù) * App端上年度占比*（1+預(yù)估占比增幅）

也就是把銷售件數(shù)分到三個平臺，逐個計算。Web和PC的方法相同，下面僅以App為例。

第三步：通過上年度的單品平均轉(zhuǎn)化率（銷售商品數(shù)/商詳頁瀏覽量），計算出要達到銷售預(yù)期，需要在各平臺給到的業(yè)務(wù)線商詳頁流量（商詳頁PV，亞馬遜稱為GV）。簡化起見假設(shè)年度轉(zhuǎn)化率不變。

A業(yè)務(wù)線需要的App GV = A業(yè)務(wù)線App端預(yù)計銷售件數(shù) / 上年度A業(yè)務(wù)線App端轉(zhuǎn)化率

把所有業(yè)務(wù)線的GV需求均逐一進行計算，并求和，就得到了GV需求總量。

App GV需求總量 = ∑ 各業(yè)務(wù)線App GV需求

也就是通過轉(zhuǎn)化率的計算，把商品銷售件數(shù)再換算為份平臺的商詳頁PV。

注：轉(zhuǎn)化率有兩種定義，一種是Order/UV，一種是Units/GV，前者為全站顧客到訂單的轉(zhuǎn)化率，后者為商詳頁流量到銷售單品的轉(zhuǎn)化率。因為顧客的購買行為是跨品類的，而商詳頁是分品類的，因此如果針對業(yè)務(wù)線來流量需求，必須把流量按業(yè)務(wù)線分開，因此取后者進行后續(xù)計算。

第四步：我從市場部流量團隊拿到了下年度的流量預(yù)期。這個流量是UV，而不是GV。然后，通過上年度各平臺的人均GV，計算下一年度可以得到的總GV（假設(shè)流量質(zhì)量不變）。

App端上年度人均GV = 上年度App端總GV / 上年度App端總UV（日活）

App端總GV預(yù)估 = 下年度UV預(yù)估 * App端預(yù)計占比 * App端上年度人均GV

也就是把GV分到各個平臺分別計算UV層面的流量需求。

這一步得到的總GV是引流渠道的流量輸出，跟上一步得到的業(yè)務(wù)流量需求相比，會有不小的差距。這就是理想和現(xiàn)實之間的距離。

作為副產(chǎn)品，在這步計算中我看到，App端人均GV比PC端高22%，比Web端高84%，這體現(xiàn)了App端的顧客更愛逛，一次到訪會瀏覽更多的商品，而web端則非常缺乏可逛性。這更加證明了全力發(fā)力移動端的合理性。

第五步：設(shè)法彌補第三步得到的流量需求，和第四步的流量預(yù)估之間的差距。有五個思路：

1）要求各業(yè)務(wù)線下調(diào)營收預(yù)期……好吧，留到最后一步再干這個，比較容易被CEO大刑伺候。

2）要求市場部提升流量。這如果不配合流量采買的經(jīng)費增加（流量極其昂貴），可能會逼得流量團隊去投放劣質(zhì)渠道或刷流量，也要小心。

3）全力把流量向移動端遷移，充分利用移動端人均產(chǎn)出GV更高的狀況，提升同樣流量的GV產(chǎn)出。

有兩件事可以做：

1. 與市場部溝通，調(diào)整投放計劃，把更多的引流渠道放在移動端；
2. 在產(chǎn)品端和運營端發(fā)力（如推進Deeplink，設(shè)置移動端抽獎或?qū)Ｏ砘顒樱?，把PC端和Web端的用戶向App遷移。

4）通過產(chǎn)品和運營的協(xié)作，大力建設(shè)導(dǎo)購頻道和個性化推薦，提升人均產(chǎn)生的GV數(shù)量。

5）通過產(chǎn)品端的努力，提升轉(zhuǎn)化率。轉(zhuǎn)化率當然也可以通過讓業(yè)務(wù)線降價或者準備更好的選品來提升，但這方面留給業(yè)務(wù)線，我們先看產(chǎn)品能做的事情。

1、2兩個方向都與產(chǎn)品和運營的工作基本無關(guān)，我們的目標，自然放在3，4，5，內(nèi)部挖潛，先看看能不能有機會彌補差距，避免迫使公司下調(diào)營收預(yù)期或為市場部大幅增加費用。

當然這是個三年前的項目，對于今天的中國互聯(lián)網(wǎng)來說，第3點，遷移移動端，基本上是一個已完成的工作，PC以及Web端基本是存量經(jīng)營。

第六步，這是最難的一步 – 仔細計算產(chǎn)品和運營的工作，能夠提升的轉(zhuǎn)化率和人均GV。

1）產(chǎn)品端計算：產(chǎn)品主要是通過新項目為平臺提升流量效率。當時我的產(chǎn)品策略是“All in App”，所有的產(chǎn)品改造全部針對App端。

• 轉(zhuǎn)化率提升項目：計算可以優(yōu)化的購物流程環(huán)節(jié)能帶來的轉(zhuǎn)化率提升預(yù)期，隨后根據(jù)銷售預(yù)期，計算由于轉(zhuǎn)化率提升而可以減少的GV量。這步計算后相應(yīng)下調(diào)GV需求總量。
• 新導(dǎo)購項目：對標競品類似頻道CTR，估算該項目可能獲得的Click Mix，并根據(jù)該項目特性估算該項目預(yù)計帶給每個顧客的人均GV，結(jié)合首頁日活預(yù)估，計算GV增量。
• 導(dǎo)購功能優(yōu)化：根據(jù)當前功能對應(yīng)的GV產(chǎn)出，估算優(yōu)化后的GV提升幅度。
• 移動端遷移：在自然遷移的基礎(chǔ)上，計算產(chǎn)品做法可以帶來的App端遷移增量，并計算這部分增量可以帶來的GV增量：（App端人均GV-PC端人均GV）*遷移增量

通過上述產(chǎn)品效果計算，一端下調(diào)了GV需求量，一端提升了GV產(chǎn)出量，差距被大幅度縮小。

有哪些項目可以提升這些方面，是一個非常廣的領(lǐng)域，大家可以參考我在人人都是產(chǎn)品經(jīng)理的處女作《九張大圖，了解增長體系下電商線上流程的全貌》，里面列出了一些線索和思路。

2）運營端計算：首頁運營工作比較日常，更多的是資源位產(chǎn)出盤點，資源排期，日常的機動資源位分配和管理，以及大促資源分配和管理。可以做的事情是：

• 盤點低效資源位，計算把資源分配做優(yōu)化（調(diào)給產(chǎn)出更高效的業(yè)務(wù)后）后可以得到的GV提升。
• 盤點亞馬遜售賣王牌“鎮(zhèn)店之寶”頻道的常規(guī)促銷場次分配情況與GV產(chǎn)出之間對應(yīng)關(guān)系，找到場次-GV的曲線最佳拐點，重置場次規(guī)則。
• 盤點大促的時長、頻次、主題、大促資源分配，優(yōu)化大促計劃。因為大促是吸取全站常規(guī)流量，貢獻大促產(chǎn)出，由于大促主題的品類偏向，以及促銷疲勞問題，促銷貢獻的產(chǎn)出在全局上未必能抵消正常非大促銷售的損失。因此大促需要最佳節(jié)奏，而非一味增加。因為大促組也在我的職責范圍，我得以在全局重置大促規(guī)則，當然這方面與業(yè)務(wù)線溝通還是比較費力的。

在所有這些盤點之后，運營線也給出了一個GV提升的預(yù)期。

通過上述艱苦的產(chǎn)品、運營工作規(guī)劃和效果預(yù)估，很大程度上已經(jīng)彌補了流量需求和供給之間的差距。這也是產(chǎn)品和運營們的巨大價值所在 – 在不增加成本（除研發(fā)）的基礎(chǔ)上，大幅提升產(chǎn)出。當然到這里還存在一些差距，于是軟硬兼施搞定市場部提高了UV目標和渠道分配，于是總流量（GV）終于匹配上了。

第七步：把總GV分到各個業(yè)務(wù)線，設(shè)定各個業(yè)務(wù)線的下年度流量指標。隨后對比上一年度各業(yè)務(wù)線的實際流量占比，確定各個業(yè)務(wù)線的流量占比在下一年度的提升或下降比例。

第八步：計算搜索流量帶給各業(yè)務(wù)線的GV，把這些GV從各業(yè)務(wù)線流量目標中剝離。因為搜索結(jié)果不是可分配資源（其實一定程度上也可以通過搜索權(quán)重因子的調(diào)整來影響。為了不讓模型過于復(fù)雜，先假設(shè)搜索流量占比不變）。其余GV基本就是通過首頁流量分發(fā)來達成的了。

A業(yè)務(wù)線App端非搜索GV目標 = A業(yè)務(wù)線App端總GV * 非搜索流量占比

至此，首頁對各業(yè)務(wù)線的流量分發(fā)總目標基本確定。

第九步：盤點當前首頁資源位分配，確定各個首頁資源位可以產(chǎn)生的GV數(shù)量（這一步背后需要強大的BI埋點，可以通過點擊流模型來），對比第八步得到的各業(yè)務(wù)線流量分發(fā)目標，規(guī)劃資源位的初步分配。

舉個例子，把本來在業(yè)務(wù)線里固定分配的頂部輪播第三、四、五幀改為機動資源位，假設(shè)第3幀固定每天帶來5000個GV，第4幀3000個，第5幀1500個，那么可以先把本來擁有這三幀的業(yè)務(wù)線的流量相應(yīng)減掉，然后把這三幀一年可以產(chǎn)生的總GV重新分配給需要提升流量占比的業(yè)務(wù)線。同樣的方法可以用在促銷場次分配、大促資源位分配、首頁頻道入口分配等等。

第十步：在上一步確定的資源位調(diào)度方案上，作出全年的資源位分配規(guī)劃，再細分到月，考慮到業(yè)務(wù)線的季節(jié)性特征、各檔大中小促流量特點和日常流量情況，對業(yè)務(wù)線進行具體的資源分配，并設(shè)定每月流量目標值。這個業(yè)務(wù)線流量月度目標值，就是月度盤點的對比基線，并根據(jù)出入情況對下月分配做出調(diào)整。

然后，把所有步驟，在PC和Web端重新走一遍，設(shè)置好各個平臺的流量目標。其中Web的入口分配與App完全一致，僅估算流量納入全局即可，不需另作分配方案。

至此，資源規(guī)劃全部完成，形成了流量分發(fā)的基線版本。由于牽涉到大量的模型建立、計算、取數(shù)、溝通和協(xié)調(diào)，我的團隊日以繼夜一共做了46個版本，最終定稿，并獲得CEO批準。

是不是工程量浩大、萬里長征？不過這才是第一步——確定了行動路線，后面的實際情況需要因地制宜，并不知道在哪里會遇到強大的阻擊，哪里會遇到流寇，哪里實際走不通。但至少，方向和目標已經(jīng)明晰了。

下面再說一下這個方法存在的問題：流量雖受資源位數(shù)量的影響，但不完全呈線性比例關(guān)系。

我們用一個簡化的模型來理解：數(shù)碼品類擁有3個入口，母嬰品類擁有2個入口，得到的GV也是3：2，那么如果希望把GV占比倒轉(zhuǎn)，變?yōu)?：3，是不是調(diào)整一個數(shù)碼的入口給母嬰就可以了呢？

您可能知道，這樣不行。

因為流量背后可能是9個數(shù)碼消費者和6個母嬰消費者，數(shù)碼入口減少，數(shù)碼消費者可能依然會點擊數(shù)碼入口，母嬰消費者也同樣如此。

入口調(diào)整后，流量有可能出現(xiàn)一定變化，比如從3:2變成2.7：2.3（畢竟還是存在一定的中立偏好和混合需求的用戶），但不會完全按資源位數(shù)量發(fā)生等比例線性變化。

那么怎么辦呢？

我在實踐中的經(jīng)驗是——保留盡可能多的靈活機動資源，不要預(yù)先把所有資源完全分掉。然后每周精細盤點流量情況，對比第十步給出的目標，給缺流量的多調(diào)一點，給相對富裕的減一點。

當然業(yè)務(wù)線也有難處，有時候認為會有資源，于是規(guī)劃了一檔活動，動用了營銷資源、供應(yīng)商資源，進了貨，結(jié)果資源位被調(diào)了，活動上不了線，苦不堪言。所以，還是做好盡可能準確的長期規(guī)劃，而不是頻繁調(diào)整。

看到了嗎，首頁資源位管理大概是天下最難干的工作之一！不但技術(shù)難度高，而且得罪人。給資源就跟發(fā)工資一樣，大家都覺得流量不夠，但肯定沒人覺得有多，更沒人愿意把嘴里的資源吐出來。運營能力不足對流量使用效率（即獲得資源的實際產(chǎn)出）有問題的業(yè)務(wù)線，往往大聲疾呼是因為流量沒給夠，而不是思考自己哪里沒做好。

所以，首頁產(chǎn)品和運營需要一個強大的內(nèi)心。

2. 流量分發(fā)策略

在完成了資源位分配后，再談一下流量分發(fā)的一些做法和體驗。

1）盡量多留出機動資源位，根據(jù)實際數(shù)據(jù)靈活調(diào)配。

2）盡量多設(shè)計不需人工運營的跨品類自動化導(dǎo)購頻道。可以通過算法調(diào)整來改變品類曝光比例，更為機動靈活而且不會碰到太多爭執(zhí)。同時，只有算法能做到千人千面，導(dǎo)購效率通常更高。

（注：根據(jù)實踐數(shù)據(jù)，做得好的人工運營，因為對商品和顧客的深度了解，尤其是對冷啟動商品（如新品）的判斷、對季節(jié)性的把握、對新潮流和新導(dǎo)購方式的敏感，在非促銷的導(dǎo)購欄目可以做到略微勝出算法推薦頻道。當然這個和導(dǎo)購邏輯、算法質(zhì)量都有很大關(guān)系）

3）為自動化的欄目，預(yù)留人工干預(yù)的入口，給戰(zhàn)略商品/品類和冷啟動商品留下曝光機會。

4）資源規(guī)劃充分考慮品類的時間特性。移動端流量存在比較明顯的時間特征，在一天里的每個小時，在一周里的每一天，針對不同品類可能會存在一定的差異。參見文章《漫談新零售(13): 70前、70后、85后、95后》里的相關(guān)分析。

5）在活動資源位的分配上，建立明晰的門檻規(guī)則。比如，大促的A級資源位必須預(yù)期完成1000萬銷售才可以申請。同時建立盤點和獎懲機制，激勵產(chǎn)出。缺乏獎懲機制，常會碰到的情況是，業(yè)務(wù)線要走了資源位，卻沒相應(yīng)產(chǎn)出?！暗乇P先占上，耕得好不好再說”。這在商城平臺上就比較沒問題，商戶好不容易付費購買了活動資源，肯定死摳每個細節(jié)，最大化產(chǎn)出。相信這個狀況也給到了京東“流量貨幣化”項目思路啟發(fā)。該項目在本文“資源位管理”部分簡述。

6）流量分發(fā)比例調(diào)整有上限，而且有一個漫長的過程，不要假設(shè)可以通過資源位調(diào)整很快翻番地漲。這背后，第一，品類中立，看到推薦就會感興趣的人比較有限；第二，用戶需求和占比的全盤調(diào)整會有個漸變的長期過程。

7）建立賽馬機制，監(jiān)控資源位產(chǎn)出效率，在大促時實時調(diào)整，在日常進行每周盤點與優(yōu)化。

8）建立與持續(xù)執(zhí)行首頁效率監(jiān)控與優(yōu)化體系，是長遠的王道。體系建設(shè)可以參考本文第二部分。

前文中已經(jīng)定義首頁指標體系，本文聊一下基于首頁關(guān)鍵指標的資源位效率監(jiān)控與管理，以及資源位抓流量、落地頁承接兩件與首頁入口效率高度相關(guān)的運營技巧。

二、首頁資源管理

業(yè)務(wù)線對首頁資源的爭奪極其激烈，首頁運營負責資源調(diào)配，壓力巨大。同時，我們也可以看到資源使用水平常常良莠不齊。

曾見過某些業(yè)務(wù)線獲得的資源超出了運營能力，于是多個入口掛同一個鏈接；或者一個首頁入口點進去，落地頁只鋪著寥寥兩三個商品；或者入口與落地頁完全不搭，進入流量跳失率奇高。

有時也會看到，部分入口獲得了好的曝光位置，但流量卻完全不成比例，銷售更是寥寥。

這些都是對寶貴資源的浪費，而及時發(fā)現(xiàn)和解決這些問題，正是首頁資源管理的核心使命。這需要做到：

• 明確流量目標，做好資源初步分配，并每周對分發(fā)情況進行統(tǒng)計，持續(xù)優(yōu)化。
• 確定首頁各活動資源申請標準、審批流程和變更管理流程。
• 設(shè)立首頁資源管理指標體系，確定資源效率考核標準，并根據(jù)結(jié)果對資源分配進行調(diào)整。

第一點在上節(jié)已詳細論述，第二點屬管理范疇，可以根據(jù)公司文化制定相應(yīng)流程。這里重點講第三點。

1. 管理指標體系運用

明確的管理指標體系，對于首頁運營作用巨大：

• 可以準確判斷到底是資源沒給夠，還是沒用好，為資源的分配提供有力的依據(jù)，避免“會叫的孩子有奶喝”，創(chuàng)造更公平高效的環(huán)境。
• 可以看到哪些資源位使用高效，進一步深入分析，把優(yōu)勢在全站進行復(fù)制推廣，創(chuàng)造更理想的首頁效率。

下面給出一個管理指標體系定義和運用的實例。該案例的頻道取了電商網(wǎng)站的常見欄目，數(shù)據(jù)采用合理的模擬數(shù)據(jù)，大家主要參考思路。本例的得分模型做了簡化，僅考慮人均GV、流量占比與銷售占比三個維度。大家實際使用中可以按需拓展，納入拉新、會員參與度、頻次、滲透率等其它維度指標，但不宜過多，專注于北極星指標。

1）取頻道人均商詳頁PV（GV / UV）、頻道點擊占比（Click Mix，首頁點擊比代表流量進入占比，即首頁引流占比）、頻道銷售占比（GMV Mix）為三個持續(xù)監(jiān)控的核心管理指標。因為是首頁指標，僅考慮首頁引流和對應(yīng)的頻道銷售。

2）計算頻道的單位流量銷售額（GMV Mix / Click Mix）為頻道銷售效率指標。

3）頻道的人均GV體現(xiàn)消費者在頻道內(nèi)是否逛得起來，能否被有效引導(dǎo)到較多商詳頁，選其作為關(guān)鍵指標之一；頻道銷售效率體現(xiàn)頻道賣貨的能力，能力越強，給到越多的流量就會有越多的產(chǎn)出，選其作為關(guān)鍵指標之二。

兩者均以最高數(shù)據(jù)為滿分，計算兩項指標的得分，并以前者占比30%，后者占比70%，求和，作為頻道綜合得分。同時取這兩個指標，可以適當平衡高單價低頻（如家電3C）和低單價高頻（如超市品類）兩大品類的特性差異，算法相對中立。

根據(jù)上述思路，取數(shù)得到如下報表。報表中App首頁欄目自上而下排布。標綠的數(shù)據(jù)表示優(yōu)秀，黃色偏弱，紅色部分不佳。

因為案例篇幅限制，僅取季度數(shù)據(jù)，實際使用中建議以周為單位觀察，月為單位考核調(diào)整。

模擬案例首頁關(guān)鍵指標

下面，我們對這個報表做一個解讀：

1）首頁焦點圖

首焦指標數(shù)據(jù)

觀察：人均GV略超全站均值，兩季度接近，表現(xiàn)合格，導(dǎo)購能力適中。但銷售效率指標偏低，約為全站的64%。觀察點擊和銷售，根據(jù)經(jīng)驗該位置作為黃金位置，獲取流量的15%為正常范圍，當前11%左右，不算高，此外轉(zhuǎn)化能力偏弱。

結(jié)論：表現(xiàn)總體較差，焦點圖設(shè)計或賣點需要提升，活動頁布局可能合理，但商品轉(zhuǎn)化能力需加強。同時，案例數(shù)據(jù)為多幀總和，實踐中須逐個分析，但無疑第一幀具有壓倒性影響。首焦調(diào)整空間較大，可以賽馬。

2）icon區(qū)

icon區(qū)指標數(shù)據(jù)

（示例數(shù)據(jù)僅反映全部icon總體情況，大家實踐中應(yīng)當深入分析每個icon的表現(xiàn)）

觀察：數(shù)據(jù)上看人均GV略超全站，兩季度持平，引導(dǎo)能力適中，但銷售效率不佳。進一步觀察點擊和銷售占比，發(fā)現(xiàn)流量進入較多，但轉(zhuǎn)化能力很差。

結(jié)論：深入分析各個icon的轉(zhuǎn)化能力，找到最差的幾個深入分析不轉(zhuǎn)化原因，重點提升運營能力。因為icon區(qū)大多數(shù)情況下固定分配給關(guān)鍵業(yè)務(wù)，須盡量保持穩(wěn)定，提升效率是關(guān)鍵訴求。

3）大促欄位

icon區(qū)指標數(shù)據(jù)

觀察：作為非常設(shè)欄位，數(shù)據(jù)體現(xiàn)的大促欄位流量抓取能力合理。Q2流量高于Q3，可能是因為二季度大促多于三季度，或促銷主題更匹配主力客群。人均GV表現(xiàn)偏弱，說明主會場沒逛起來。銷售效率略低于全站均值。

結(jié)論：重點分析活動會場設(shè)計，找到用戶逛不起來的原因。同時，作為大促欄目，促銷效率應(yīng)大幅超越全站均值，案例中僅為82%，可以分析是因促銷力度不足，還是大促會場設(shè)計問題。

4）秒殺

秒殺指標數(shù)據(jù)

觀察：各項指標均表現(xiàn)亮麗，銷售為全站龍頭，說明該欄目非常受用戶歡迎，同時也體現(xiàn)了站內(nèi)用戶促銷偏好明顯。

結(jié)論：

1. 考慮到秒殺限時大折扣的特征，流量和轉(zhuǎn)化均占巨大優(yōu)勢，案例數(shù)據(jù)只能算表現(xiàn)正常。為了繼續(xù)提升，可進一步觀察同比數(shù)據(jù)，以及場次、時段、品類、落地頁引導(dǎo)等方面對效果的影響。
2. 優(yōu)秀欄目本該繼續(xù)放大流量，但案例中秒殺已經(jīng)抓到首頁近三成流量，應(yīng)當考慮馬太效應(yīng)，可以通過交叉鏈接等方式適當釋放流量給流量少轉(zhuǎn)化效率高的欄目。

5）閃購

閃購指標數(shù)據(jù)

觀察：作為品牌清倉特賣類欄目，該銷售方式近年來不斷走下坡路，可能和新一代消費者特性有關(guān)。從頻道數(shù)據(jù)上看，作為相鄰頻道，流量相比秒殺有斷崖式下跌，同時用戶在頻道內(nèi)也沒逛起來，銷售效率較低。

結(jié)論：這個頻道全面偏弱，無重點突破方向。可以考慮下調(diào)入口位置或進行合并到其它促銷欄目，給后面優(yōu)秀的導(dǎo)購頻道讓出流量。

6）全球優(yōu)選

全球優(yōu)選指標數(shù)據(jù)

觀察：我們看到這是一個表現(xiàn)突出的頻道。在三季度的人均GV上它接近了全站最高水平，說明消費者在頻道內(nèi)可以被有效引導(dǎo)到更多商品，同時轉(zhuǎn)化效率在全站欄目中遙遙領(lǐng)先，這決定了它在偏重銷售效率的打分模型上，綜合得分為全站之冠。進一步觀察點擊和銷售數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)它獲取流量的能力還存在問題。

結(jié)論：優(yōu)秀頻道應(yīng)該給到更多流量，可以考慮給到更突出的首頁曝光位置，提升流量。同時分析入口設(shè)計，提升抓流量能力（技巧見后文）。

7）排行榜

排行榜指標數(shù)據(jù)

觀察：該頻道表現(xiàn)良好，在人均GV和銷售效率上均小幅領(lǐng)先全站，但獲取流量能力不足。

結(jié)論：

1. 考慮排行榜維度是否匹配本站用戶“逛”風格。
2. 仔細分析入口設(shè)計，提升獲取流量能力。

8）精選大牌

精選大牌指標數(shù)據(jù)

觀察：這是個品牌維度的導(dǎo)購頻道。相比上方緊鄰的頻道有大幅的流量提升，獲取流量能力極強，說明消費者喜歡在品牌維度瀏覽。同時銷售效率超越全站水平較多，僅次于全球優(yōu)選和秒殺，銷售占比上表現(xiàn)搶眼，說明頻道設(shè)計優(yōu)秀。此外，值得注意的是，它的綜合得分相比二季度有大幅提升，主要是引導(dǎo)消費者看更多商品的能力大幅提升，這可以進入頻道頁分析原因。

結(jié)論：與促銷型欄目相比，導(dǎo)購型欄目犧牲的毛利較少，指標突出的話，貢獻要更大，應(yīng)當放大流量，提升產(chǎn)出?？梢钥紤]作為重點頻道上移到更黃金位置，或增加更多頻道間交叉引流。

9）直播

直播指標數(shù)據(jù)

觀察：這個頻道表現(xiàn)可以用慘不忍睹來形容。它很難把用戶引導(dǎo)到商詳頁，同時引導(dǎo)到商詳頁的流量也很難轉(zhuǎn)化。唯一可以接受的是，在它的位置上它獲取了合理的流量，說明用戶可以接受這個內(nèi)容形式。在偏重引導(dǎo)和效率的打分模型上，它的得分墊底。

結(jié)論：值得思考的是，此類內(nèi)容頻道的核心作用是做黏性，應(yīng)當取黏性指標來觀察它是否能有效提升訪問用戶的頻度，減少流失，引發(fā)分享，而不是考核銷售。如果相應(yīng)指標還是不行，這體現(xiàn)了本站商品特性未必匹配直播形態(tài)，可以考慮撤銷頻道。

10）種草

種草指標數(shù)據(jù)

觀察：這個頻道數(shù)據(jù)非常差。用戶逛不起來，銷售效率也非常差。唯一可以肯定的方面是，它在Q3的表現(xiàn)超過Q2不少，可以以周為單位觀察趨勢，判斷是否因為內(nèi)容質(zhì)量或用戶接受度持續(xù)提升的原因。

結(jié)論：考慮到內(nèi)容導(dǎo)購欄目在近年來小紅書等推動下比較流行，在美妝、母嬰等品類上成為一種重要的導(dǎo)購方式，但在本站表現(xiàn)不佳?？梢杂^察是否內(nèi)容質(zhì)量不行。如果問題沒出在這里，那么可以考慮和直播欄目一樣觀察黏性和社交維度，決策這是否是本站用戶認同的方式。當然，如果有持續(xù)提升趨勢，可以觀察該趨勢是否延續(xù)。

11）品類專區(qū)

品類專區(qū)指標數(shù)據(jù)

觀察：品類專區(qū)通常聚合多個類目，提供品類落地頁。現(xiàn)在也有把它拿到頂部分配tab入口，提供品類子首頁的趨勢。從表現(xiàn)上看，它獲取流量的能力相對于位置是合理的，用戶也能逛得起來，但轉(zhuǎn)化較差，這可能和品類頁面布局和促銷力度有關(guān)系。

結(jié)論：做為類目的陣地，品專是常設(shè)版塊，但因為在頂部tab或底通已有固定入口，一般在首頁給的位置都比較雞肋?？梢詫Ρ葏⒄杖酒奉愞D(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)，幫助類目運營優(yōu)化品類落地頁。

12）猜你喜歡

猜你喜歡指標數(shù)據(jù)

觀察：這又是個表現(xiàn)突出的頻道。我們可以看到相對于所處的頁面底部位置，它抓取流量的能力可謂極強。銷售效率中規(guī)中矩。它的頻道頁直鋪首頁和無限瀑布流的特性決定了它只適合作為鋪底欄目。因為它根據(jù)用戶偏好展示商品，并且頻道入口大，抓住點擊不是問題，只要能規(guī)避馬太效應(yīng)，防止消費者看到的品類越來越收窄，應(yīng)該可以成為一個重要的頻道。

結(jié)論：繼續(xù)優(yōu)化算法，增加“猜”的維度，把品牌、活動、內(nèi)容等元素加入商品瀑布流，并適當縮減前面表現(xiàn)一般的欄目，為其增加流量。

總體來看，管理指標體系可以明確反饋每個頻道表現(xiàn)如何，在哪里有薄弱環(huán)節(jié)，優(yōu)化方向如何，在資源位上應(yīng)該進行增加，還是減少、下調(diào)甚至取消入口，并進一步結(jié)合環(huán)比趨勢考慮未來決策方向。

2. 流量貨幣化

首頁流量資源具有極其寶貴的價值，也是公司的公共資源。如果開放申請，不可避免會出現(xiàn)激烈的爭奪，很多管理難點就會出現(xiàn)，比如領(lǐng)導(dǎo)指示、業(yè)務(wù)壓力、人際關(guān)系、吵架能力等等。雖然有首頁指標體系的強力管控，這些因素依然不會消失，讓首頁資源管理者頭痛不已。

這里簡單介紹一個京東商城近年來為解決首頁資源分配而嘗試的做法，也許是緩解上述問題的良方- 流量貨幣化。在京東，部分首頁核心資源，如京東app啟動圖、首頁焦點圖、戰(zhàn)略通欄（類似于大促樓層，詳見資源位盤點部分）、Push資源，被認為具備高度價值。因此流量貨幣化項目把每個首頁核心資源都給出一個“定價”，供業(yè)務(wù)線“購買”，用虛擬金結(jié)算。

虛擬金根據(jù)上年度公司戰(zhàn)略分配權(quán)重、業(yè)務(wù)線營收、毛利、訂單、用戶數(shù)等數(shù)據(jù)情況，按業(yè)務(wù)線進行預(yù)分配。各業(yè)務(wù)線在上年底拿到虛擬金后，可以在次年度用以購買首頁資源位。一旦虛擬金用完，就無法再“購買”首頁資源。虛擬金也可以用業(yè)務(wù)部門經(jīng)費用現(xiàn)金購買充值。

首頁資源通常都定價昂貴，虛擬金較為有限，再加上考核限制，大家購買的首頁核心資源十分謹慎，使用上也極其精打細算，以充分用好高價“買”來的資源位，最大化其產(chǎn)出價值。于是，激烈爭奪首頁資源的問題得到緩解，并且資源使用效率有較大提升。

#專欄作家#

徐霄鵬，微信公眾號：產(chǎn)品遇上運營。人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。亞馬遜高級總監(jiān)，產(chǎn)品、中央運營及增長團隊負責人，前京東、攜程高級產(chǎn)品總監(jiān)。精通前臺產(chǎn)品、運營及用戶增長等領(lǐng)域。

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