时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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在外卖行业工作了接近三年的时间,经历了野蛮生长和平稳发展的两个时期,数据分析的经验和方法论也积累了一些,接下来就聊一聊让我和小伙伴加了无数班的流水预测。 流水的重要性如何用数据定量评水电企业客户估业务?是我从事数据分析工作一直思考的问题,(抛砖引玉)窃以为评估业务的两大方向:规模和效益。 规模:评估业务发展的体量,可以衍生出好多评估指标,以外卖举例,完成单、流水(GMV)、市占(市场份额)等。流水是我们日常最关注的指标之一,而之前我每月总有几天要预测流水,一月复一月也算积累了一些经验教训。 效益:公司不是公益机构,都是以盈利为目的,当然这也是商业的本质。利润也分了好多层次,毛利、净利等,外卖业务到底盈不盈利?这不是本文讨论的重点。 业务驱动数据想要预测流水,就必须好好了解外卖业务,接地气,要了解外卖业务相关利益方、互相之间的关系以及对业务流水的影响。 用户是外卖业务的需求方,平台需要吸引更多新用户下单,用户获得满意的服务体验,从而能够在平台留存下来,再次下单。
流水=DAU*转化率*消费频次*客单价 商户是外卖业务的供给方,商户通过平台增加流水,有些商户是堂食+外卖的运营模式,有些商户是纯外卖运营。平台需要吸引更多商户入驻,增加商户数量,且优先增加高质量商户的覆盖,完善商户品类。平台怎么给商户分发流量,商户如何提高流量到完成单的转化率,商户运营是一个更精细化的工作。 不过,可以肯定一点,商户通过平台是要获得收益的。如果商户数量少,品类不够丰富,没有用户想要的菜,用户就会跳出平台。同时如果商户在平台“持续”流水少的话,商户也会下线离开平台。
物流是外卖业务的配送方,连接着用户和商户两端,商户可自身储备骑士配送(自配送)营销策划方案的目的,也可交给平台配送(物流)。 外卖是一个对时效要求很高的行业,所以配送服务体验直接影响着用户的留存复购,如果到了预估时间美食还没有送达,用户饿着肚子心情肯定差。所以,除了骑士效率需要不断提升外,骑士数量也是影响着流水的关键因素,某年春节后某平台凭着骑士储备的优势,在北京打了一个漂亮的翻身仗。先有骑士还是先有单量,不言而喻。
流水其他影响因素除了用户、商户和物流这三个核心因素,还有哪些影响流水呢?每天的数据监控和数据解读,归纳影响流水波动的主要原因如下: 天气:不得不承认外卖业务是个靠天吃饭的行业,下雨、下雪、雾霾、沙尘暴等这些恶劣天气,都是用户下单的刚需场景。 业务类型/商圈属性: 高校、白领、住宅,不同的商圈属性,流水也有着自然的波动,分时段来看午餐是白领的高峰,晚餐是住宅的高峰;分天来看工作日是白领的高峰,周末是住宅的高峰。 活动:新用户立减优惠是拉新的利器,线上优惠活动是吸引用户复购,培养用户习惯,增加平台粘性的常用方法,当然流水也会上涨。 补贴率=平台补贴/流水,ROI=流水/平台补贴 再多说一下,用户真正享受的优惠,除了平台补贴外,可能还有商户或代理商的补贴。 竞对:竞对如果增加线上线下流量曝光、地推、优惠活动、注券召回老用户等,都会影响本平台的流水,当然反之,竞对如果有些负面新闻、或者服务器宕机之类的情况,本平台的流水也会上涨。 流水=大盘*市占 小结这么多公式,到底用哪个公式预测流水。外卖的业务本身就比较复杂,除天气、活动、竞对等因素外,一般情况下,流水是用户、商户和物流三方交替增长的结果。 商户和物流分别是业务部门和物流部精准客源推广门的主要工作,是各竞对执行力、效果和效率的比拼。 以业务部门签约商户举例:执行力,BD签约商户数量和质量的比拼;效果,同一个商户在各竞对均上线,哪家的流水会占据高峰,客情、流量分发、商户运营、物流配送等等都会影响效果;效率,同等体量的商户或流水,所需的BD数量,人效直接影响着业务的效益。 流量为王,用户是核心,用户体量和体验是所有部门协作努力的目标。除天气、活动、竞对等因素外,如果只能用一种方法预测下月流水的话,我建议用户维度预测流水。 首先,根据历史数据预测下月的完成单新/老用户数,消费频次和客单价相对比较稳定,从而预测流水; 其次,新/老用户数确定后,业务、用户运营、活动运营、市场等部门需要多少预算,目标必须匹配合理的资源才有可能完成; 再次,流水确定后,也能推算出商户、物流维度的各项指标,那是业务和物流部门的工作目标; 最后,流水=大盘*市占,窃以为是各竞对pk之后的市场结果。
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