作者：Vinson泽来源：微信公众号：“泽学笔记V”---本文讨论了产品运营中的类目运营，即电商平台对商品进行分类和管理，以满足用户需求并提高销售转化率的工作。类目运营在电商公司中是一个重要的职位，其他互联网公司一般没有这个岗位。类目运营的主要工作包括商家管理、商品维护、商品销售、数据分析和需求收集。其中，数据分析是贯穿各个工作内容的核心部分，目的是提升销售额和毛利收入。商家管理是类目运营中非常重要的一环，需要对商家进行分类和管理，以优化资源分配和提高运营效率。商家分为头部商家、腰部商家和尾部商家，头部商家是平台的核心贡献者，占据平台销售额的大部分。腰部商家是平台的中坚力量，虽然销售规模比头部商家小，但也具有一定的人气和销量。

腰部商家的培养和提升

对于中等规模的商家，我们致力于培养、扶持和挖掘潜力。通过商户数据分析、营销活动和商户培训等方式，我们希望能够将更多的中等规模商家培养成为优秀的商家，提升他们在平台上的贡献能力。

尾部商家的潜力挖掘和激励

尾部商家指的是平台上产能较低的商家群体，他们的数量虽然占到平台的50%左右，但是由于产能低下，只能为平台贡献10%-20%的销售额。尾部商家面临的问题是缺乏资源和竞争压力大。为了解决这个问题，我们需要通过数据分析挖掘潜力商家，使用流量来激励商家，并通过培训提升他们的能力。

商品分类的重要性

在零售中，我们常常提到“人”、“货”、“场”这三个要素。在商品分析中，我们也有自己的三个要素，即“进”、“销”、“存”。其中，商品维护是为了更好地将商品销售出去而进行的工作。为了方便用户快速找到所需商品，我们采用层次分类法对商品进行分类。这种分类方法具有层次好、逻辑性强、符合用户习惯的特点。

商品信息的呈现

商品的呈现主要指的是商品卖点信息的展示。为了更加合理和高效地将商品信息展示给用户，我们可以根据用户浏览信息的路径入手。用户通常会通过首页、栏目入口、活动卖场、搜索和商详页等途径浏览商品信息。在不同的环节中，我们需要展示适当的商品信息，包括价格、活动、卖点介绍、售后服务等重要信息。

商品销售和库存管理

根据“进”、“销”、“存”三个要素，商品的铺设完成后，我们的核心目标是将商品卖出去并管理好库存。为了实现良性销售，我们可以通过站内站外资源的推广方式来推广商品。同时，我们还可以通过各种营销活动提升商品销量，包括秒杀、直降、满减、满赠等形式。通过数据分析，我们可以了解商品的销售情况，包括商品款量、售罄率、动销率、毛利率、库存周转率和退货率等指标，从而优化商品运营工作。

商品数据分析的重要性

商品的数据分析对商家和平台来说非常重要。通过销售数据和平台产品数据的分析，我们可以发现有价值的结果，用来优化商品运营工作。关键的数据指标包括商品款量、售罄率、动销率、毛利率、库存周转率和退货率等。这些数据可以帮助我们了解商品的盈利能力、畅销程度和用户满意度，从而指导我们的商品运营决策。

各种率计算公式

产品流程数据分析

产品流程数据是指与商品相关的用户动线流程中各个环节的数据和转化率。它反映了平台产品的体验、商品的受欢迎程度以及活动对用户的吸引力等。主要的分析指标有以下几个：

• PV和UV：UV表示用户量，PV表示用户流量的页面数量。它们是平台数据分析的基础数据。根据不同的场景、栏目和活动，可以对其进行细分分析。

• 跳转率：指用户进入页面后点击页面内容进行跳转的比例。它反映了当前页面内容对用户的吸引程度。跳转率越高，说明吸引程度越高。

• 跳失率：指用户点击页面内容跳转后未等待页面加载完毕就关闭页面的比例。它反映了产品的体验，主要受页面加载速度影响。

• 点击率：指内容被点击的次数与被显示次数之比。它反映了网页上某一内容的受关注程度。

• 点击次数/点击人数：指内容被点击的次数除以被点击的次数去重后的人数。它也反映了网页上某一内容的受关注程度，通常会用热力图来展示页面的点击情况。

• 下单转化率：指用户来到平台后产生的订单数与访问量的比例。转化率越高，说明运营水平越高，是运营的主要考核指标。

• 支付成功率：指用户下单并最终成功支付的比例。只有支付成功才能说明订单交易成功。因此，支付成功率反映了最终用户的支付情况。

用户行为数据

用户行为数据通过对用户行为的监测获得，可以更加详细地了解用户的兴趣爱好和行为习惯，从而找出平台/活动存在的问题，并帮助运营人员总结提高转化率的经验和方式。主要分析的用户行为数据有以下几个：

• 商品浏览记录

• 搜索关键词

• 关键词搜索次数

• 活动参与记录

• 客单价

• 商品销量分布

• 购买频率

• 访问频率

用户行为数据分析的目的是为了更好地了解用户，完善千人千面的产品能力，以便更加精准地为用户推荐与其需求匹配度更高的商品，从而提高转化率。

需求跟进

在商家管理、商品管理、日常运营、竞品调研以及数据分析的过程中，都会收集到各类产品需求。类目运营需要收集需求、分析需求、提出需求，并最终跟进需求的落地，以提升效率。

这里分享一个卡诺模型（KANO模型）。KANO模型是东京理工大学教授狩野纪昭(NoriakiKano)发明的对用户需求分类和优先排序的有用工具。它以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。

根据KANO模型，可以将收集到的产品需求进行分类，筛选掉一些不合理的需求，更好地完成产品待办清单的记录。