女装连衣裙类目高转化详情打造技巧
关键词:详情页、转化率
适用行业:女装/女士精品(一级主营类目) 连衣裙(二级)
适用卖家规模:新商家、钻级
作为女装连衣裙的商家,我们必须要知道,作为女装连衣裙这样的一个大类目来说,竞争是非常大的。店铺想要有一个好的转化,你的详情页是必须要做好。我们的详情页必须要尽可能多的去包含一些买家想要了解的东西,把买家想要了解的,在我们的详情里面展示清楚,解决了买家的疑虑,那么就能够大大提升产品的转化率。
那么一个优秀的高转化的详情,我们应该怎么做呢?我们的详情必须要具备以下几个基本因素:
1.产品模特图
2.产品实拍图
3.产品细节图
4.尺寸描述
5.设计卖点
6.优质买家秀
女孩子都是爱美的,但是女性的购物群体没有男性购物那么直接,她们可能会货比三家,想要找到一款最适合自己,最漂亮的连衣裙。所以在这种情况下,我们要尽可能多的把自己产品美好的一面多维度的展示给买家,才能真正的把买家留在我们自己的店铺里面成交。
所以针对上面所说的几个连衣裙类目详情页必备的基本因素,我们会在下文中详细的教大家应该怎么去做,一个优秀的高转化的详情页一定要做好自己的规划布局,大家如果不知道该怎么做的,可以参考以下图片案例中详情页的布局。
在详情页的最上方做好店铺的关联推荐,可以提升买家的浏览量增加店铺转化的机会,同时记得展示好店铺的优惠信息,可以是优惠券也可以是店铺的满减活动海报或者一些搭配推荐来促成买家成交。如图1:
具体设置方法可以点击卖家中心 – 店铺装修 – 详情装修 – 营销模块里面去添加店铺推荐,如图2/3:
产品设计卖点描述。对于女孩子这种爱美的群体来说,设计款是他们所追求的,谁都想与众不同穿上个性的设计师款,所以这种情况下,写好产品的设计卖点去迎合买家群体的喜好,也是很大程度上可以帮助提升转化的,如图4:
面料卖点描述:特别是对于夏季连衣裙来说,买家会考虑是否透气舒适,是否容易起皱等,那么直接在详情解决了买家的疑虑后买家购买的可能性又增加了,如图5:
产品细节卖点描述。比如:娃娃领甜美可爱,蝴蝶结腰带体现淑女或者袖子口袋设计等等,通过这样的细节一方面体现了设计师的小心机,抓住买家心理需求,打破买家心理防线,提升转化的几率,如上图。
尺寸描述。以上关于产品的展示部分我们已经讲完了,买家对于设计方面满意的情况下接下来就要考虑到产品尺寸问题了。这边分为两个方向,一是关于产品的尺寸,二是关于不同身材模特试穿的结果描述。有了这两点买家就更容易选择出适合自己身材的对应尺码,减少客服的负担的同时又能让买家知道产品是否有自己的尺码,有的情况下那么成交的可能性就又增加啦!如图6/7:
第六,买家秀。这边大家最好是把买家相册去设置好,能够让买家在店铺首页或者宝贝详情页看到更多的优质买家秀来促成成交。具体方法及规则如下:
选择想要重点运营的宝贝素材进行管理,进行加精管理,单个宝贝加精大于4条,在宝贝详情页会透出买家秀模块!在素材库加精的内容会同步进行宝贝买家秀里面,无需再次加精!如图8:
加精前需先设置封面图!左右点击图片选择一张最好看设为封面(非常重要哦,把最好的内容放在封面上,促转化,还能加大进公域的机会)如图9:
点击买家秀——进入宝贝买家秀管理选择优质买家秀进行加精操作,如图10:
设置成功之后在宝贝详情页面展现效果如图11:
第七,如果有的商家店铺有开通运费险或者7+天内退换货服务的那么也是可以把这些放在详情页的最低端进行展示,给到买家十足的保障,一个优秀的详情做好之后,后期转化就会变得非常简单啦,对于以上设置大家有任何不懂的问题欢迎在文末留言哦!
三言财经 2月26日消息,今日“连衣裙客单价低于128”的话题被广泛讨论,有网友解释,客单均价低于128消费区间的人群,会被淘宝系统打上了低价人群的标签,经过分析各种行为后,做成了大数据。低价群体中有较高比例的人,会投入更多时间在讨价还价,售后问题,退换返现上,这无形中增加了商家的运营成本。
该网友还调侃道,“在我们电商行业,找女朋友有一条不为人知的铁律。不能找淘宝好评率低于98%,滴滴低于4.8,搜索核心词连衣裙,客单低于128的。”
当然,网友的这种说法并未有较为可信的来源,更像是一场小测验游戏。在好奇心得驱使下,许多网友纷纷在淘宝网上搜索验证,晒出自己的“客单价”。
也有网友调侃,“这一定是淘宝的圈套”,一搜根本停不下来,不知不觉在淘宝网中无法抽身了。
对此,淘宝负责算法的小二解释道,个性化推荐的初衷是满足用户多样化和实时变动的需求。用户的偏好不是静态的,算法难就难在要满足用户多样化场景下的需求,以及购物的差异化需求。
比如说,一个背几万块LV的用户,也会有关注性价比的需求,也会买很实惠的纸巾、一两百的衣服。如果根据一款商品的价格,就对用户简单打低价标签,是没有办法解决满足用户多样化需求的。淘宝的系统是建立在大数据、实时计算等复杂技术体系下的AI系统,是对用户多元化、动态需求的理解和预测,不是简单的标签逻辑。
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