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产品全生命周期运营建设简析

2021/09/09百胜软件

产品生命周期一般分为启动(探索)期、成长期、成熟期(饱和期)、衰退(衰落)期四个阶段。
产品全生命周期运营建设简析
产品生命周期(product life cycle),亦称“商品生命周期”,是指产品从准备进入市场开始到被淘汰退出市场为止的全部运动过程,由需求与技术的生产周期所决定。产品在不同生命周期中,看重的目标不同,使用的手段亦不同。给处在不同阶段的产品制定不同的运营策略主要目标是为了达到利益最大化,同时也避免走弯路,实现效率最大化。
 
产品生命周期的四个阶段
 
产品生命周期一般分为启动(探索)期、成长期、成熟期(饱和期)、衰退(衰落)期四个阶段。
 
启动期:即从开发产品的设想、探索到产品制造成功的时期。对于品牌来说,在商品上市前,就需要洞察消费者需求、行业趋势、竞品动态、近期热点等,结合品牌调性,综合考虑后才能选好合适的商品。此期间产品销售额为零,公司投资不断增加。
 
成长期:产品经过一段时间已有相当知名度,销售快速增长,利润也显著增加。这个时期,站外的种草造势配合站内新品发售渠道拔草,通过利润折让,把销量冲到榜首,进而拿到更多平台分发的流量,再加上一点运气因素把新品打造成爆品。由于市场及利润成长较快,容易吸引更多的竞争者。
 
成熟期:成熟期市场成长趋势减缓或饱和,品类竞争加剧,销量放缓。此时,为巩固先发者优势,品牌一般会在品类上横纵延伸,衍生出同风格或主题系列。或者通过场景化营销,引导顾客购买爆品的同时,搭配购买其他商品,实现连带销售,进一步挖掘剩余红利。这个时期市场竞争激烈,公司为保持产品地位需投入大量的营销费用。
 
衰退期:衰退期产品销售量显著衰退,利润也大幅度滑落。此时挤压在仓库的库存就成了成本费用,需要通过会员赠礼、折价促销等方式进行清空,为下一个爆品腾出空间。
 
产品全生命周期运营的数据分析体系
 
产品上线前,需要制定合理的产品数据指标。上线初期,需要监控产品的宏观整体数据,同时需要对一些关键数据进行实时监控,避免出现风险。产品步入正轨后,就需要对产品进行多方面的数据监控和诊断了。结合用户生命周期,从新增、留存、流失的角色转化等分析会员营销分析。产品进入稳定期,可以在较长的一段时间内进行用户运营。
 
针对单个商品,可以以线性思维讨论生命周期,但是在实际业务会更复杂。因为面对成百上千乃至上万的商品,以及变化迅速的市场行情、竞品招式,人工的思路已经无法满足品牌发展需求,需要借助数据分析的工具,赋能商品运营。
 
新品开发其中的一个开端可以是由应对竞品的策略带来的。数据分析在这个过程中,则是通过竞品分析来落地。通过此消彼长的市场份额变化、品类占比、价格趋势,或多指标聚类等分析,洞察竞品在产品上的策略趋势,以提供应对建议。做消费者洞察的渠道主要通过内容社区(如小红书、微博)、APP联盟(基于消费者手机装的app来推断用户画像)、自有数据的平台(如天猫的数据银行)等。
 
在新品期,需要通过测款来降低投入风险。面对成百上千的商品,在资源有限的情况下,需要将商品进行分类,分配不同资源,以形成更具针对性的营销策略、玩法。测款针对收藏率、跳失率、停留时间、转化率等关键维度进行一周的数据统计。数据分析以指标聚类的形式落地,如帕累托分析、象限分析、波士顿矩阵等。
 
当商品进入到成长期或成熟期后,已经沉淀了足够的数据可以对未来的销售趋势进行预测。一方面是要帮助供应链在商品库存管理方面更加高效,另一个方面在于探索影响生意的因子与销售之间的关系。在落地的过程中,销售预测模型不仅需要考虑周期性、区域性,还要把业务规律等因素量化进去,或者根据业务场景对模型预测结果进行补偿。
 
除了运营外,供应链也会针对商品所处的位置,采取相应的安全库存策略,以确保爆款产品不会脱销,滞销产品库存不会积压。商品供应链的主要分析目标之一则是库存分析,分析指标包括:库存量、库销比、周转率、售罄率、齐码率、品类占比等。
 
 
 
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