JD.comのフラッシュセール商品の分析

JD.comのフラッシュセール商品の分析

さまざまな電子商取引ソフトウェアには、JD.com のフラッシュセール、Taobao の Juhuasuan など、プロモーション商品を推奨する特別なセクションがあります。カウントダウンや残りの商品数を使用してユーザーを引き付け、コンバージョン率を高めます。この記事の著者は、JD.com のカテゴリ フラッシュセールの詳細な分析を行いました。見てみましょう。

1. 製品の背景と目的

1. 製品の位置付け

JDフラッシュセールはJDの垂直マーケティングチャネルの1つであり、単一製品フラッシュセール、カテゴリフラッシュセール、バリューリストなどの多次元の販売シナリオを備えています。一方、カテゴリフラッシュセールは、単一カテゴリ+複数カテゴリを組み合わせたマーケティングポジションであり、テーマ別クラスタリングの特徴を備えています。

カテゴリーフラッシュセールは、ユーザーにシナリオベースのプロモーションのプラットフォームを提供し、チャネル内での買い物しやすさを向上させます。シナリオベースのプロモーションを出発点として、1+n カテゴリーの多次元販売シナリオを作成することで、チャネル内でのユーザーの閲覧時間と頻度を増加させます。さらに、ユーザーのカテゴリー認知度を高め、コンテンツ、コミュニティ、その他の共有方法を模索し、ユーザーのコンバージョンを実現します。

2. 製品の特徴

  • 携帯電話のカテゴリ秒数、粉ミルクのカテゴリ秒数など、単一のカテゴリ属性に基づいて製品を集計します。
  • アウトドア愛好家向け(スポーツアウトドアシューズ・ウェア、水・飲料、用具など)など、シーン別に商品を集約。
  • ホットママの必需品(婦人服、母子用品など)など、グループ別に商品を集約します。

3. インターフェースロジック

JD のカテゴリ フラッシュ セールは、「カテゴリ スペシャル」と「スーパー バリュー リスト」の 2 つのセクションに分かれており、カテゴリ ドロップダウン リストには約 100 個のアイテムがあり、リストには 20 ~ 50 個のアイテムと少ないアイテム数があります。

場所: JD.com フラッシュセール → カテゴリ フラッシュセール → 製品詳細ページ。

2. 競合ビジネス分析

1. 全体的な長所と短所の比較

まず、下の総合的な電子商取引エコシステム図に示されているように、JD.comは最強のトラフィックキャンプの巨人である総合ショッピングモールとして、現在、Taobao、Suning.com、Pinduoduoなどのビジネスライバルとの電子商取引トラフィック競争に直面しています。

以下の分析は、Taobao、Tmall、Suning.com、Pinduoduo、Vipshop、NetEase Yanxuan、No.1 Store、Xiaomi Youpin、Xiaohongshu の APP ビジネス インターフェースを参照して行われます。

1) タオバオ

  • Juhuasuan → 大カテゴリタブ(一部のカテゴリのみ)→ シナリオフロア(4つの基本シナリオ/中カテゴリ+ 4つのリスト、約24の製品/各小タブ)→ 製品詳細ページ。ただし、メインインターフェイス(各セクション、散在するフロア)には明確なカテゴリフラッシュセールチャネルがありません。
  • 良い商品があります→シーンホール→コンテンツインターフェース→商品詳細ページ。

2) 天猫

  • クイックセール:ブランド特別セール等のみで、カテゴリーフラッシュセールや類似機能欄はありません。
  • Juhuasuan(淘宝網と同じ)。

3) 蘇寧ドットコム

  • 蘇寧フラッシュセール→点在フロア(オフィスコンピュータ特集)→特集ページ(合計20製品)→製品詳細ページ。
  • Suningフラッシュセール(ホームページアクティビティ)→携帯電話カテゴリ会場→商品詳細ページ。

4) ピンドゥオドゥオ

  • 期間限定フラッシュセール → テーマフラッシュセール → Duoduo 新着ホーム → カテゴリアクティビティページ (6 製品/小タブ) → 製品詳細ページ。
  • 期間限定フラッシュセール → 一万人グループ → テーマグループ(一万人事務用品グループ 約100点) → 商品詳細ページ。
  • 【疑問】期間限定フラッシュセール→点在フロア(ホームテキスタイルファンタジーデー)→イベントインターフェース(タイトルに「ブランドフラッシュセール」と表示)×。

5) ビップショップ

Vipshop Quick Grab → 年間カテゴリランキング → 人気商品リスト → 製品詳細ページ、フェイシャルマスクリスト、日焼け止めリスト、携帯電話リスト(カテゴリの細分化が非常に細かく、各リストには約 80 個のアイテムがあり、高品質のレビューとユーザー エクスペリエンスの共有が強調されています)。

6) ネットイース・ヤンシュアン

期間限定購入→特別セール/フラッシュセール→商品詳細ページ、カテゴリー分類:美味しくて栄養たっぷり/夏の旅行(シーンごとに約100商品、タブなし) - 使用シナリオに応じた機能。

7) イハオディアン

スーパー単品→スーパーカテゴリー(10)→カテゴリーフラッシュセールページ(約100商品、後者は「販売済み」進捗バーは表示されません)→商品詳細ページ。

8) 小米優品

Xiaomi フラッシュセール: ブランドフラッシュセールはありますが、カテゴリはありません。

9) 小紅書

期間限定セール:フラッシュセールで購入できる商品は1点のみです。

これに基づいて、下の図に示すように、シーンの明瞭度とカテゴリの範囲の 2 次元モデルが構築されます。

縦軸の明確なシナリオの有無は、明確な分類のある特定のシナリオに基づいてカテゴリモジュールが分類されているかどうかを指します。たとえば、「世界の高級ワイン」という単一のシーンと「ハンサムな男性の選択」という集合的なシーンには、明確なモジュール分類があります。同時に、Pinduoduo を例にとると、高品質の製品は、特定の時間と空間の主要なテーマを中心としたカテゴリのみを表示します。

水平カテゴリスパンとは、焦点を当てるカテゴリの範囲を指します。たとえば、Vipshop のクイックグラブ ページは、リキッド ファンデーションなどの特定のサブカテゴリに焦点を当てており、主要カテゴリ間の統合表示はありません。一方、NetEase の「Cool Summer」は、機能を標準分類として使用し、n カテゴリの多次元プロモーションを実施しており、カテゴリスパンが広くなっています。

要約すると、競合製品の共通の利点と欠点は次のとおりです。

1) 淘宝網優好火や維品店快溝に代表されるコンテンツベースのカテゴリープロモーションは、使用体験に関するコメントを表示するソーシャルシェア機能を導入し、ファッションニーズを持つ女性ユーザーを的確にターゲットとしています。プロモーションされる主なカテゴリーは美容・パーソナルケア、衣料品・下着に集中しており、N個の主要カテゴリーを集約した総合的なシナリオは少なくなっています。

利点:

  • コメントを先頭に配置すると、ページの滞在時間が増加し、理解したいという欲求が刺激され、変換されます。
  • 品数が少ないので買い物疲れも起こりにくいです。
  • 製品価格は低価格かつ中価格であり、購入決定コストは低いです。

欠点:

  • シナリオは限られており、多次元の機能要件をカバーすることはできません。
  • 対象ユーザーの範囲は比較的狭いです。

2) タオバオジュホワシュアンとピンドゥオドゥオのテーマグループに代表されるテーマカテゴリーのプロモーションは、機能別にまとめられた特定の時間と空間のプロモーション活動(別荘などの専用セクションなし)を設定することでシナリオを構築し、特定の時間と空間の範囲での成長ニーズに応えるシナリオをカバーします。

利点:

  • 主な焦点は、単一の製品を数秒で販売し、製品をアクティブにして、大量のトラフィックを引き付けることです。
  • 幅広いユーザーを対象とし、幅広い製品カテゴリーをカバーしています。

デメリット: 少数の特殊なシナリオ要件をユーザーに明確に推奨することはできません。

3) Suning.com や Pinduoduo の 10,000 人規模のグループプロモーションに代表される特別カテゴリプロモーションでは、明確な機能とサブカテゴリラベルを中心に特別プロモーションを構築し、グループ購入や「携帯電話 6 元」などのプロモーション活動を利用してコンバージョンを促進します。

利点:

  • 遊び方は様々で、ユーザーには得する感覚があります。
  • 意思決定コストは中程度で、主な焦点は価格競争にあり、ショッピングのコンバージョンを刺激するために、特別なイベントでは常に超低価格の製品があります。

デメリット:

  • ユーザーのカテゴリー認知を継続的に高めることができず、短期的な成長に注力しすぎた。
  • ユーザーはコラムにあまり忠実ではありません (ほとんどのユーザーは掘り出し物を探すためにコラムを利用しています)。

4) JD.comのカテゴリーフラッシュセールやNo.1ストアのスーパーカテゴリーに代表される集約カテゴリープロモーションは、コンテンツソーシャル機能に加え、機能属性+シーン集約+ユーザー階層化機能を完全にカバーできます。

利点:

  • 独立したカテゴリー認識、実際の店舗の外観と雰囲気をシミュレートします。
  • 毎日のコラムとして、フラッシュセールチャンネルの訪問性を向上させます。

デメリット:

  • プロモーションが強力ではないため、ユーザーの購入意欲が低下します。
  • 主要製品カテゴリーの購入決定コストが高く、ゲームプレイのインセンティブが不足しています。
  • 製品のプロモーションには高い専門性が求められ、否定的なフィードバックを受けやすい(舞台はよくできているが、俳優がひどく、ユーザーは騙されたと感じる)

まとめると、JD.comのカテゴリフラッシュセールは、カテゴリフラッシュセールのプロモーション分野において、カテゴリ認知度が比較的高く、シーン構築が明確な製品であるが、ゲームプレイ設計、アクティビティ統合、製品選択の考慮、ソーシャルコミュニケーションなどの面で、継続的な拡張と重要な突破口の開拓に失敗し、「食べても味がしない、捨てても惜しい」という無駄な状況に陥っている。

ユーザーの意識に基づいて、カテゴリー内の2次競合製品の特徴を整理する

3. 現在の問題点

ここで、JD.com のカテゴリー フラッシュ セールの価値をさまざまな役割別に簡単にまとめます。

  • ユーザーにとって: このチャネルは、ユーザーの検索コストを削減し、リスト形式でクラスターのパッケージを作成できます。
  • マーチャントにとって: SKU プールが大きいため、動きの少ない製品を公開でき、在庫の消費とビジネス サイクルを促進できます。BI の助けを借りて、ターゲット ユーザーに正確に配信し、コンバージョン率を向上させることができます。
  • プラットフォームの場合: SKU プールが大きいため、トラフィックと総売上の増加の原動力が大きくなります。アクティビティ ページでのマーケティングは、カテゴリの競争力を継続的に高めることにも役立ちます。

しかし、上記の理想的な値の位置付けは、実際のシナリオではいくつかの問題があります。ここでは、2 つの主要な側面を示します。

1) ユーザーの悩みに十分に対応できていない:

比較情報の歪み: 関心ポイントが不明瞭、パラメータの説明が不正確など。同時に、同じ特別イベントのタブが小さい、カテゴリが重複している、テーマに関係のないセカンダリタブがある、同じ SPU に対して異なる SKU が連続して表示されるなど、製品カテゴリの分離に問題があります。

3C 製品を例にとると、製品のハードウェア構成情報は十分に詳細かつ正確ではありません。

  • コンピュータには区別できない 2070 と 2070maxq のグラフィック カードが搭載されています。
  • 全機エリアが推奨されていますが、全機は長い間落とし穴であり、ビジネスを知っている人は周りの人にそれを購入することを勧めません。
  • CPU コアとスレッドの数、メモリ チャネルと周波数の数、画面の色域などのハードウェア パラメータが十分に明確ではありません。

上記の重要なノードは、ターゲットユーザーに不信感を与え、滞在意欲を失わせる可能性があります。

意思決定コストが高い: 売上高の多い 3 つの電気製品カテゴリの単価は一般的に高く、ユーザーは価格帯をすぐに見つけることができません。

ユーザーが閲覧しても購入しないもう 1 つの理由は、割引額が大きくなく、主要カテゴリ自体が消費財ではなく元の価格が高いことです (競合他社の Suning.com は、プロモーション オファーやその他のアクティビティを使用してトラフィックを誘致しています)。同時に、ユーザーが十分な時間閲覧しているかどうか、どのくらいの頻度で閲覧しているかを調べるには、ユーザーの動機を探るためのデータのサポートが必要です。

2) ユーザーのニーズを満たせなかった

  • 視覚的な高い一貫性(スライディングリスト)、疲労。
  • 内部および外部の連携やその他の転換手段が欠如しているため、ユーザーは「行くところがない」状態にあります。

ソーシャル属性の欠如: 専門的な知識と十分なリソースを持つ一部のユーザーは、パラメータを比較し、評価し、コメントを共有することを強く望んでいます。しかし、現在のカテゴリフラッシュセールのタグは専門的ではなく、共有チャネルが不足しているため、プレイアビリティと口コミの広がりの可能性が大幅に低下しています。

4. 最適化計画

ユーザー価値の実現は、単に「ヒトとモノ」のインタラクションと受注転換によって達成されるのではなく、消費者は電子商取引プラットフォーム上の商品から「欲しいものを与える」から「買うべきもの」への変化を実感し、「ヒト-モノ-シーン」のインタラクションを形成しています。

まず、プラットフォーム製品は、パーソナライズされた属性と BI ソートメカニズムに基づいてパーソナライズされたコンテンツをプッシュし、対応するターゲットユーザーをトラフィックとグループ値が集中した消費シナリオ (カテゴリシナリオ) に誘導します。実際の雰囲気と製品の費用対効果の体験を通じてコン​​バージョンを実現します。

著者: ポークチョップ中尉

出典: ポークチョップエンサイン

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