电商类目运营是什么？怎么做？

电商类目运营就是将电商平台的商品进行分类和管理，包括商家管理、商品维护、商品销售、数据分析和需求收集这五大类工作，文章对具体工作进行了说明。

这周聊聊产品运营中的类目运营，根据以前在老东家某东的工作经验聊一聊。

说到类目运营，这个岗位稍微有点特殊，一般只有电商公司才会有，比如京东、阿里、拼多多，而其他的互联公司不进行真实的商品销售的公司一般是不会有这种岗位的。

那么先说下什么是类目运营？

类目运营是指类目经理负责电子商务网站的类目结构，通过倾听类目用户的声音，跟踪类目的所有相关数据，发现阻碍类目发展的问题，并且和质量，市场，产品等部门配合解决问题，建立更加活跃和有效的市场，服务电子商务网站的千万用户。

——百度百科

翻译一下，再结合自身的经验，所谓类目运营其实就是将平台的商品进行分类，管理所辖的类目、商家、商品，通过分析用户数据了解用户的需求，并通过平台的资源，将用户需求的商品合理的、适时的提供（展示）给用户，提高商品的成交转化，即为类目运营。

类目运营，天猫和淘宝称之为小二，京东称之为采销。至于类目运营主要做什么，我们先看下几个招聘岗位JD，结合岗位JD来分析类目运营到底是要做什么？

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结合以上的类目岗位的招聘信息以及我们理解的类目运营岗位的解析，可以大致明白，类目运营的主要工作是：

商家管理：商家分层管理运营商品维护：品类优化整理、商品更新、商品信息呈现商品销售：商品推广、营销活动数据分析：商品数据、产品流程数据、用户行为数据需求收集：用户需求、产品需求、商家需求

这五大类工作内容，但是贯穿各个内容的是永远不变的数据分析，我们需要分析商家销售数据、品类商品数据、用户行为数据等等，最终目标就是为了提升销售额，提高毛利收入。

接下来根据上述分类详细说说各个板块具体要做些什么？

一、商家管理

商家管理是整个电商平台类目运营中很重要的一个环节，商家的引入实际上是一个平台与商家之间进行资源匹配的一个过程，商家提供商品，通过平台的产品能力销售给平台的用户，这时需要引进商家，提供商品货源。

一般商家的引入是采购人员线下进行招商引进，而引进什么样的商家则需要根据平台定位的用户人群，采购同学通过一些列途径、谈判、合作政策等等方式将商家引入，像京东中的自营商品商户的引入需要通过上述方式达成引入合作，而像淘宝的C店以及京东的pop店，则是根据平台的规则，商家进行自主入驻。当商家入驻完成后，这时类目运营的同学就要登场了，我们需要对商家进行管理。

商家入驻后，鱼龙混杂，商家实力、规模、行业地位参差不齐，这时我们就需要商家进行分类，找到商家的特点各个击破，俗称“商家分层管理”，该种套路方式，其实可应用到各行各业的项目中，屡试不爽。言归正传，之所以要做商家分层运营，实际上无非是为了提升运营效率，优化资源分配而已，说白了就是资源利用率最大化。

商家该如何分类？我们一般分头部商家，腰部商家、尾部商家。

1. 头部商家：资源利用率最大化，平台GMV核心贡献者

头部商家一般是平台的核心，是平台GMV的核心来源，一般情况下商户数量占据平台的20%左右，但实际情况应该到不了20%，这些品牌主要都是市场上的知名品牌，品牌认知度广，用户人群大，销售规模大、商户规模大，这部分品牌带来的GMV一般会占到平台的60-70%左右，但是在头部商家中还存在着一种更牛逼的商家，京东管这部分商家叫A+商家，这部分商家一般占比也就1%左右，这类商家绝对是平台宝贝疙瘩

正因为头部商家的占比小，但GMV贡献占比巨大，自然而然更需要平台提供更为优质的资源，人力资源，产品能力等等，服务头部商家、稳住头部商家，帮助商家一同达成目标，双赢局面

所以头部商家更多需要类目运营同学：维护客户关系、资源的分配（资源倾斜）、商家需求的收集跟进

2. 腰部商家：平台的中坚力量

腰部商家为平台的中坚力量，一般腰部商家占据平台商户总数的30%左右，腰部商家已经累积了一定的人气和销量，但无论从商户规模以及销售规模上与头部卖家还有不小差距，这部分商家大约带来的GMV大约占平台的30%左右

对于腰部商家，更多是培养、扶持、挖掘，通过商户数据分析、营销活动、商户培训等等方式，将更多的腰部商户培养成头部商户，提升腰部商家平台贡献能力

3. 尾部商家：挖掘培养激励商家

尾部商家对于平台来说属于产能较为低下的一个群体，他们量级大，一般能占到平台的50%左右，但产能低下，只能带来平台10%-20%的GMV

尾部商户量级占比高，但产能低下，造成商家所能获得的资源很少，甚至没有，但是平台的竞争往往就是流量上的竞争，有流量，就有销量，但是没有销量就很难获得流量，因此，恶性循环。

对于尾部商家，需要通过数据分析挖掘潜力商家，使用流量来激励商家，通过培训提升商家。

二、商品维护

通常在零售中我们经常提到“人”，“货”，“场”，在商品的分析中我们也有自己的三板斧，相信很多人也都听过，就是“进”，“销”，“存”，“进”指的是上面提到的商家引入、商品引入，“销”顾名思义指的是商品的销售，“存”则指的是商品库存的管理，而第二部分要说的商品维护，更多是为“销”服务，为了更好的在平台上将商品销售出去打造基础

1. 我们需要对商品进行分门别类，以方便用户能够快速的找到自己想要的商品

一般商品的分类我们采用层次分类法，就是将所有商品按照一定的分类标识分成若干个层次品类，排列成一个有层次的、逐级展开的分类体系，就像下图京东这样，分为一级类目（大类）、二级类目（种类）、三级类目（小类）的方式，左侧红色方框为一级类目，中间蓝色方框为二级类目，右侧橙色方框为三级类目

京东分类方式

层次分类法，对于商品分类分丰富度要求较高，必须具备大量品类的商品才能发挥层次分类法层次好、逻辑性强、符合用户习惯的特点。

2. 商品信息的呈现

商品呈现更多是指商品卖点信息的呈现，如何更加合理的、高效的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进行入手，用户常规动线如下：

（1）首页、栏目入口、banner

用户具有一定的购物欲望，告知用户活动卖场优惠信息，主打商品信息；例如下方京东首页，红框banner展示活动信息，蓝框展示栏目信息

（2）活动卖场/栏目专题

用户具有一定的购物欲望，通过层次分类法，将商品根据栏目定位或活动卖场目标进行板块分类划分

例如活动卖场板块分类：头图（利益点、主打商品信息）——主推爆款商品（品牌、商品名称、商品图、价格、利益点）——满减专区（利益点、商品名称、商品图、价格）——品牌专区（品牌图、品牌利益点、品牌名）

（3）搜索

目标明确的主动用户，通过直接搜索关键词直接进入搜索结果列表页；

（4）搜索结果列表页

是用户主动行为的结果匹配，也是平台展示商品最重要的环节，一般会展示商品的图片、价格、名称、活动、品牌等信息

（5）商详页

用户购买决策的战略要地，商详页决定着用户是否愿意将商品加入购物车，以及在多长时间内做出加车购买决策，所以商详页重点展示的信息包含：商品价格、活动信息、商品卖点介绍、售后服务、加车、购买等重要信息

三、商品销售

根据“进”、“销”、“存”三板斧，商品的铺设完成之后，核心就是要把商品卖出去，并且管理好商品的库存，保持动销率在一个良性值范围内

1. 商品的推广

通过站内站外资源的方式推广商品，这里有一个ROI的测算指标，推广投入的资源金额/商品的毛利<1，这种推广才是正向的商品推广，现在各平台的商品推广方式主要有，京东平台：京东快车、精选展位、京挑客等等；淘宝：直通车、淘宝客等等，站外像腾讯广告和字节跳动的广告等等

2. 营销活动

除了日常的商品销售外，平台一般还有多种营销活动，活动的主要形式包含秒杀、直降、满减、满免、满赠、满返等几种形式，大型营销节点的活动主要有618、双十一等等，还有各类节日节点营销活动，类目运营需要在这类活动中借势提升商品的销量

四、数据分析1. 商品数据分析

商品的数据分析对于商家以及平台非常重要，数据主要来源是销售数据和平台产品数据，我们需要通过数据进行分析，发现有价值的结果，用来优化日后的商品运营工作，主要分析的数据有：商品款量、售罄率、动销率、毛利率、库存周转率、退货率等等

商品款量：同一品类的商品数量决定了你的盈利能力，一般是一个三级类目下的商品SKU数量；售罄率：检验商品畅销或滞销的指标，一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，计算公式为：实际销售货品成本/总进货成本；动销率：是平台有销量的商品占全平台商品总数的比值，一般电商的动销率至少要在50%以上算正常，70%是可以作为一个指标进行参考，当然不同的品类不一样毛利率：毛利率是商品收入能力的直接体现，并不是一味的毛利率高就是好的商品，也不是说毛利率低就是坏的商品，毛利率很高，商品可能销量很低，整体的收入能力也会降低，毛利率低的商品，但销量高，带来的整体收入也可能会比较可观，毛利率和市场运作、品类选择有相当大的关系，不同的市场和品类需要单独来看库存周转率：是在某一时间段内库存货物周转的次数，是反映库存周转快慢程度的指标，假设你的月库存周转率为3，那么你的库存每月能周转三次，周转率越大表明销售情况越好退货率：退货率是指产品售出后由于各种原因被退回的数量与同期售出的产品总数量之间的比率，退回率反应了商品售出后用户的满意程度，退货率越低可以间接说明商品用户认可度高，因为还有用户评价等因素反应商品的用户认可度

各种率计算公式

2. 产品流程数据分析

产品流程数据可以理解为与商品相关的用户动线流程中各个环节的数据和转化率，反应了平台产品的体验、商品的受欢迎程度、活动对用户的吸引力等等，主要的分析指标有：PV，UV，跳转率，跳失率，点击率，点击次数/点击人数、下单转化率、支付成功率等等

PV、UV：UV相当于用户量，PV相当用户流量的页面数量，是平台数据分析的基础数据，根据场景、栏目、活动的不同可以进行场景细分跳转率：指用户进入页面后点击页面内容进行跳转的量级与用户产生的总访问量的比值，反应了当前页面盘点的内容对于用户的吸引程度，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，未等到跳转页面加载完毕就关闭页面的比例，反应了产品的体验，主要是页面加载速度影响点击率：内容被点击的次数与被显示次数之比，反映了网页上某一内容的受关注程度点击次数/点击人数：内容被点击的次数/被点击的次数去重，反映了网页上某一内容的受关注程度，一般也会用热力图的方式来展示页面的点击情况下单转化率：用户来到平台后，产生的订单数，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：用户下单并不意味这笔订单真的成交，用户最终支付成功才能说明这笔订单交易成功，因此延伸出支付成功率，反应了最终用户的支付情况 3. 用户行为数据

通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以更加详细的了解用户的兴趣爱好、行为习惯，从而找出平台/活动存在的问题，帮助运营人员发掘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：

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、访问频率等等

用户行为数据分析更多为了更好的了解用户，完善千人千面的产品能力，以便更加精准的为用户推荐与用户需求匹配度更高的商品，提高转化率

五、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，最终跟进需求落地，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，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。

——百度百科

基本需求：也称为必备型需求、理所当然需求，是顾客对企业提供的产品或服务因素的基本要求期望型需求：也称为意愿型需求，提供该功能，用户满意度提高，如果不提供该功能，用户会感觉到不满魅力型需求：又称兴奋型需求，指不会被顾客过分期望的需求，也就是时候这部分需求做了可能会提升用户的好感度，但是不做，用户也无感无差异型需求：不论提供与否，对用户体验无影响。是质量中既不好也不坏的方面，它们不会导致顾客满意或不满意反向型需求：又称逆向型需求，用户没有这个需求，提供后用户满意度反而会下降，俗称反人类需求

按照 KANO模型分析可以对收集到的产品需求进行分类，筛选掉一些不合理的需求。更好更有目的性的完成产品待办清单的记录。

本文由 @Vinson泽 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议

内容运营的底层逻辑：ROI思维

如果把流量看作是有呼吸、有骨架、有血肉的生命体，那么要维持其健康运转，必须有健康的结构和容量，以及平衡的流入和循环能力，以下，本文将重点讲解如何让这个生命体维持健康和活力。

无论是场景的流量，还是单项目的流量，我们在经营流量的时候都要注意ROI的相关指标，ROI指的就是投入回报率，比如，我们经营一个剧集，这个剧集分发在AB不同的场景里面，但是在曝光量的量级基本相同的情况下，A场景的转化率远远高于B场景，那么我们可根据需求去调整AB两个场景的投入以获得高效的回报并提升资源的利用率。

一、ROI指标1. 曝光-转化体系

基准值：各指标的及格线

pv：page view

uv：user view

曝光pv：访问次数，可以反映资源给到的支持，首屏位置的曝光pv一般是页面最高的，如果能固定在这个位置的资源，那么就可以获得较高的曝光pv

点击pv：点击次数

CTR（pv）=点击pv/曝光pv，可以反映在这个位置上的内容推广物料的转化能力，如果pv点击率低于基准值则说明物料的转化能力弱，投入产出率低，产出的转化配不上给到的资源

曝光uv：访问用户数，同样可以反映资源给到的支持

点击uv：点击用户数

CTR（uv）=点击uv/曝光uv，可以反映在这个位置上的内容推广物料对单个用户的转化能力

过曝：累积过曝：曝光pv/曝光uv≥5时，这个标准不太一样有些以3为标准，有些以4或5为标准，这个指标单个物料是给单个用户曝光了多少次，一般展示频次控制在4次是能够达到最高的转化效能的，曝光过多往往会起到反效果；

粗放过曝：CTR没有达到基准值，可能是物料的吸引力不够强，也可能是曝光命中的准确度不高，一定程度上造成了资源浪费，出现这种情况可以调整为更为精准的定向曝光。

欠曝：欠曝与过曝相反。

2. 拉新-留存-促活-承接体系

拉新：拉新主要是为内容拉入新用户，分为站外新用户和站内新用户，一般增量内容（比如新的题材、IP内容、热搜内容）更关注站外的拉新能力

新用户占比：新用户数/总用户数，体现内容拉新能力的重要指标。

时长：用户内容消费的时长

DAU：日活用户数，该指标可以看到内容在时间周期上的流量变化情况。

次日/3日/7日留存率：当天流入用户中第N天还登录的用户数/当天天新增总用户数，该指标是观测用户阶段性留存的重要依据，一般也可反向观测弃看率，留存率高则说明内容有持续的留存效能。

互动率：参与互动的用户数/收视用户数，这个指标可以看到该内容是否吸引用户参与讨论或者分享。

互动热词：一般以词云的方式呈现，排名靠前的热词在一定程度上代表用户共同的情感反馈，这些热词可以用作站外宣发和站内看点用。

承接：新热内容都是有生命周期的，这些内容即将结束的时候，需要用相关性比较强的内容产品将这部分用户留存住，这个过程就是承接，一般在内容即将收官时或中间的更新空档会进行种草预埋，如果是承接给未上线的新内容则需要进一步引导预约，观测预约用户的特征，决定是否能够完全承接旧内容，如果不能则需用不同内容分层承接，当新热内容无法满足承接需求时，也可用片库的内容进行承接。

图中简单罗列了内容承接的特征依据，除了性别和年龄外，可以参考的特征指标还有地狱、受教育程度等人口统计学特征和类型偏好、情节偏好、明星偏好等行为特征。其中承接的效能主要观测两个指标，一个是用户重合度，一个是重合用户特征。

用户重合度：（A内容用户∩B内容用户）/（A内容用户∪B内容用户），这个可以看到B内容对A内容用户承接的能力，比如B1-A1的用户重合度=10%，B2-A1的用户重合度=30%，那么可以看到B2对A1内容的承接能力更强。

重合用户特征：用户人口统计学特征和用户行为特征，这个指标主要观测即将收官的内容是否能够承接用户给新热内容，如果新热内容不能完全承接则需要提取片库内的内容来留存用户。

3. 收入体系

GMV=DAU*转化率*ARPU

GMV：gross merchandise volume，成交额

DAU：daily active user，日访问用户量

ARPU：average revenue per user，平均单用户收入

会员收入体系主要考量是否能够通过有效的售卖手段让用户续费和充值，广告收入体系主要考量分发是否准确，能够为广告主带来曝光和收益。

二、ROI策略1. 入水和出水

1）稳定的流量池——量和结构的稳定

流量池每天都会有入水和出水，我们不仅仅要关注量的稳定，还要关注结构的稳定，并且分析流入和流出的原因。

①量的稳定：需观测入水和出水的流转过程，通常关注DAU/WAU/MAU等能够反映用户总体活跃的指标，以及整体的拉新-留存-促活-承接体系是否周期性（有些指标在一定的时间周期内呈现规律性特征）运转健康正常，如果在某段时间中体系中某个指标出现异常（需要设定基准值），应该及时追溯原因并补救，一般头部内容可以反映大部分的整体情况，因此我们只需关注头部内容的特征指标即可。比如，某个头部内容在有比较高的资源投入上持续有较高新用户占比，但在某一集之后新用户占比和留存率都持续走低，那么有可能是以下几种原因：剧情出现问题 不再能够吸引用户/明星的吸引力有限 已不足以支持粉丝继续追剧/会员权益已释放 无持续的内容更新，如果判定由于权益不合理释放导致需调整排播策略和会员权益释放节奏，如果判定该内容已经不具备拉新和留存的能力则需将其做降级处理，以避免过多的资源投入浪费在不停的拉新和流失中。

②结构的稳定：需观测结构的变化情况，通常关注用户的人口统计学特征和行为特征，在时间维度上为防止平台的老龄化，平台需要不断拉新年轻用户，尤其暑假是高考结束后成为内容消费主力的年轻人涌入平台的最好机会。作为综合性平台，需控制好各圈层用户的结构稳定，当某一部分用户大量涌入的时候，就需要提供相应的内容承接这部分用户，比如奥运会/世界杯等体育赛事，平台会涌入大量男性用户，这时需要用男性向的剧集或者综艺（剧综漫具有时间上的持续性，其本身具有一定的留存能力，影受院线影响比较大，留存能力较弱，此时应优先考虑剧和综）去承接这部分用户，让男性用户留下来，当一部分用户流出的时候，就要及时采取召回手段（比如营销活动等）；但对于细分平台来说，更应该瞄准一个特定圈层的用户，非核心潜在用户的流入不一定能够带来增益，这就需要平台在对待细分这个定位上更为谨慎。

2）品牌忠诚——打造用户心智

流量的稳定和增量需要持续地进行宣发投入，无论是SNS还是传统的媒体渠道，都应该着力塑造用户心智，提高用户忠诚，这样用户在接触到相关信息时才会第一个想到回我们的站内；对于内容产品来说，代言人、网红/大V往往是非常重要的决策信息，因此品牌化不仅仅是让平台进行整体的价值输出，更关键的是赋予其人的性格，让用户能够记住这样一款产品，并且选择它。

2. 投入产出效能

1）有效利用资源

①减少无效曝光，提升转化效能：无效曝光是对资源的浪费且会对用户产生打扰。

从时间维度来看，虽然新热内容需要更多的宣发资源，但宣发也是有生命周期的，当一个新热内容的实际效果在一定时间内未达成预期或发生了过曝情况时需立即对该内容的资源进行减量，可以通过减少通投的定量或缩减定投人群来实现；相反，当一个内容的资源利用能力超出预期的时候，也需要增补资源。一般增减资源有固定的ROI参考值，比如要求资源位的点击率在5%~8%，资源增减后也需让点击率维持在这个区间内。

从空间角度来看，提升转化效能目前的优势在算法，如果一个新热内容一集中有10个不同的看点物料，我们完全可以将这10个看点物料交给算法去分发，算法会将10个物料分别分发给最可能点击它们的人群；比如现在需要分发由ABCD四个明星出演的家庭剧，我喜欢D明星，那么底层算法会知道我的偏好并且给我推荐有D明星出境的物料，这样我点击的概率就高很多，或者我喜欢看喜剧，那么算法会给我推荐喜剧向情节的物料，这样比人工固定的转化效能高许多。

②关注种子用户，提升用户卷入：种子用户就是那些高度活跃或具有外部效应的用户，高度活跃是进站频繁且消费时间比较长的，具有外部效应的用户就是能够影响他人决策的用户，这两类用户是需要重点关注的；一般来说，具有外部效应的用户通过社交可以撬动更多的用户卷入，而高活用户则相对来说比较稳定，是平台的核心用户资源；针对种子用户，更应使用精细化的运营策略，满足其多方面的内容需求，并通过营销、活动和内容策略进行用户引导，促使用户向有效用户圈聚合。

③增加会员玩法，提升售卖效能：相对于免费用户来说，付费用户有更丰富的会员权益可以选择，但是其中的核心还是收入计算公式，增加会员的玩法本质上是丰富会员收入的方式，在赚更多的人更少的钱和赚更少的人更多的钱（转化人数 VS ARPU值）之间分出更多玩法层次，让不同的用户有不同的体验；比如我是D明星的死忠粉，他出的东西我都会买，那么你可以给我推他的专属年卡、皮肤，还有独家爆料和花絮等等，这个卡可能贵一些，但我还是会买，而我的室友只是一个追剧用户，她不喜欢看广告，她的诉求就是花尽量少的钱去广告就可以了，会员卡上面印的是谁对她来说不重要，那这个会员卡就可能便宜一些；玩法的分层取决于用户的类属，对不同用户的玩法可以满足会员用户的需求，并培养其付费续费的习惯，形成品牌忠诚，从而提升售卖的效能。

2）策略适配

①资源策略与用户运营策略相匹配：当站内需要进行规模性的拉新或者留存动作时，需要全站的资源配合，比如暑期拉新校园用户，那么资源整体也需要向年轻向的内容倾斜，这样才能最大限度地利用好资源。这些时间节奏通常由主要的节假日构成，一般用户运营通过对时间节点的规划和布局来把控资源和内容的节奏；通常有这么几个时间节点供参考：

春节：人们空闲时间最多、文娱活动最为丰富的时期，合家欢主题为多，各类用户重点运营时期春季：春天是天气回暖的季节，开学、恋爱、升职加薪主题为多，年轻用户重点运营时期夏季：高考、毕业、求职、暑假等主题为多，年轻用户重点运营时期秋季&冬季：开学、国庆假期、圣诞、元旦、各类奖项/盘点，除小长假外，各类用户的文娱时间相对稳定，需进行分层运营

②资源策略与内容运营策略、会员运营策略相匹配：内容运营在内容引进和采买时都有对量的评估以及目标设定，资源策略需与内容策略相匹配，这样才能更好地实现内容运营的目标并保证整体内容运营的稳定性；除此之外，资源策略还应与会员策略匹配，这样才能够实现有效的收入并保证付费用户的稳定性。

作者：纳兰飞飞，运营一年仔，现任阿里文娱内容运营，微信：792651632，欢迎交流

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