大促大促优选是诈骗吗( 二 ) _生活百科

2.订单分析同样，订单从下单到成交也有自己的动线，从用户下单，通过业务规则，通过风控规则，用户完成支付，最后发货订单确认收货成交。

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如果说相比去年业务通过率大幅提升，那么可能是增加了更多的业务规则，或者自身系统异常拦截，需要检查确认配置正常。
如果风控拦截比例增加，可能是风控模型不够精准，也可能是风控策略不够精细。当然也可能是因为用户的整体风险随着环境的变化而增加。但只有通过一步一步的仔细推演，才能得出最终的结论。
产品线的数据分析维度还包括搜索、推荐等。具体数据分析指标请参考《电子商务数据指标体系》一文。
需要注意的是，产品过程的数据分析不仅要有数据结果，还要有优化策略。这是最终的分析结论，也是产品经理的工作价值。根据当前实验的数据，计划下一步的策略和计划，以达到更高的目标。
比如上面的数据分析，发现电商流量增加了，也就是电商触达的用户数量增加了，但是商家详情页的到达率下降了，也就是用户只看页面，不查看某个商品的具体详情页。
这说明从产品层面，可以提高人货匹配的准确率，在搜索和推荐场景中推荐用户真正感兴趣的产品，让他们更愿意进一步看。也可以从用户的页面展示进行优化，激发用户的点击欲望。
二、产品需求效应分析产品复盘的另一个重要环节是线上需求的效果分析。
如前所述，大促产品的需求特点是量大、时间短、压力大。在很多情况下，产品和R&D需要加班加点才能在线完成。大促结束后，复盘的需求效应有以下三个作用:
分析哪些需求是有价值的，是值得在后续的大促和日常运营中继续迭代优化；分析哪些需求是未达到效果的，是因为产品功能问题还是运营方法问题，还是最开始需求背景和价值的评估问题；通过一个完整流程的闭环，沉淀出结论，包括后续运营需求如何评估和承接、按照什么节奏推进研发至上线。
不管是大需求还是日常需求，其实都非常有必要定期复习一下，把所有的需求都一一列出来，和对接的运营同学一起复试一下。复试从以下几个角度入手:
最直观的数据体现，比如这个需求提升了5%的订单转化率。这里的数据需要结合具体的需求场景来看。如果是用户端的需求，会通过用户端数据反馈。如果是中后台的需求，则通过运行效率、系统稳定性等数据来体现。
产品能力建设，比如通过该功能搭建电商推广系统的用户引擎，可以灵活配置活动，供不同用户群体运营。尽可能将需求抽象为产品能力，通过需求形成可复用的高质量产品，这也是需求的巨大价值。
复盘之后，重要的环节就是总结。不能只反馈哪个需求的数据，或者哪个需求体系的建设。最后，最重要的是效果是否达到。
哪些需求达到了预期的效果，占多大的比例，这些需求未来如何迭代。
哪些需求没有达到效果，原因是什么，应该如何解决。
到最后的目的地，后续如何管理需求以达到“物有所值”的目标。
无论如何，每个公司的产品、运营、R&D和测试人力都是有限的。老板最想要的是我们通过有限的资源产出的需求，达到了预期的效果。因此，结论也是实现这一目标的方法论。重要的是沉淀方式，而不仅仅是数据。
三。产品方面的总结和规划通过以上拆解，电商产品回收计划包括产品流程的数据分析和产品需求的效果分析，这样我们就可以得到产品流程的后续迭代计划和产品需求的后续管理计划。从业务中积累数据和沉淀数据的方法。

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