如意智庫-拼多多商品上下架的五大法則！

對于商品的上下架的時間和原則，是很多商家苦惱的事情。ByB幕思城電商

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小編經(jīng)營多家店鋪后，有以下五點的法則跟大家分享：ByB幕思城電商

一、把握好輪播因素ByB幕思城電商

要將產(chǎn)品根據(jù)買家來訪時間進行平均分布與陳列，盡量在訪客多的時間段內(nèi)保證自己的產(chǎn)品可以展現(xiàn)在前面。ByB幕思城電商

二、研究買家訪問時間ByB幕思城電商

需要獲取的是買家訪問時間，看看什么時候訪問人數(shù)最多。這個數(shù)據(jù)可以通過后臺或者第三方軟件的用戶來訪時間獲取。如果你經(jīng)營的有多個品類，就選取商品數(shù)最多的兩個品類進行統(tǒng)計。ByB幕思城電商

一般來說，一天內(nèi)有這么幾個時間訪問量較大：1012；1317；2023，總計9小時。如果產(chǎn)品下架時間可以安排在這些時間段，獲得流量的概率會加大。ByB幕思城電商

還有一個問題是，周一到周五與周末的買家訪問人數(shù)是否真的存在差距？通常情況下，大多數(shù)商家都能感受到周末買家較少，是因為周末多數(shù)人都不呆在電腦旁，購物的人也就少了。周末兩天的流量與周一到周五的差距是比較大的。為了讓產(chǎn)品能夠盡量獲得更多流量，建議把上下架時間集中安排在周一到周五，周六周日兩天合并為一天對待。ByB幕思城電商

經(jīng)過以上分析，我們可以獲得了兩個數(shù)據(jù)指標：將一周按6天等分，1天內(nèi)訪客較大的時間有9小時。ByB幕思城電商

三、合理安排上架產(chǎn)品ByB幕思城電商

計算每日上架產(chǎn)品數(shù)：根據(jù)之前說的平均分配方法，首先算出每天分配多少產(chǎn)品上架。根據(jù)產(chǎn)品總數(shù)和實際一周分配天數(shù)進行計算，即：總產(chǎn)品數(shù)/天數(shù)=每日上架產(chǎn)品數(shù)，如果我們有324個產(chǎn)品，就是用324/6=54，得出一天應(yīng)該上架54個產(chǎn)品。ByB幕思城電商

管理分配品類：根據(jù)計算，我們可以先得出一張表，將每天的寶貝品類上架數(shù)進行合理分配。因周六周日視為1天，所以實際情況是54/2=27，即周六周日分別上27個產(chǎn)品。ByB幕思城電商

商家可以根據(jù)實際情況對品類分配進行調(diào)整，如某商家發(fā)現(xiàn)攝像頭周末的購買率遠大于周一至周五，則可以將攝像頭的上架數(shù)主要調(diào)整到周六周日，這里只要保證每天上架的產(chǎn)品總數(shù)即可。ByB幕思城電商

四、產(chǎn)品上架時間要準確ByB幕思城電商

計算每小時上架產(chǎn)品數(shù)，同樣按照平均分配法，計算每天每小時需要上架的產(chǎn)品數(shù)，以及上架間隔時間。每天上架產(chǎn)品數(shù)/每天上架小時數(shù)=每小時上架產(chǎn)品數(shù)，得出54/9=6；60分鐘/每小時上架產(chǎn)品數(shù)=上架間隔時間，得出60/6=10。最終算出，每小時上架產(chǎn)品6個，間隔時間為10分鐘。ByB幕思城電商

五、分配產(chǎn)品數(shù)量ByB幕思城電商

根據(jù)上面的計算，可以設(shè)計出每個時間段的寶貝數(shù)量。這里需要注意的點是，產(chǎn)品只有在即將下架的時候才會獲得優(yōu)先展現(xiàn)的機會。也就是當你期望產(chǎn)品在10點有優(yōu)先展現(xiàn)機會時，產(chǎn)品的實際下架時間需要設(shè)定在10:10分。如果你將產(chǎn)品設(shè)定在10點下架，則產(chǎn)品的優(yōu)先展現(xiàn)時間會是9:50左右，即實際上架時間要比期望展現(xiàn)時間點延遲相應(yīng)的時間。ByB幕思城電商

根據(jù)上架表可以擴展到每天每小時具體上架產(chǎn)品的安排，這樣可以讓運營人員有一個很明確的執(zhí)行清單。同時，商家也可以根據(jù)自身產(chǎn)品銷售策略的不同，在這個范圍內(nèi)調(diào)整相應(yīng)的產(chǎn)品上架順序。如一天內(nèi)，U盤的主要成交時間段在上午，則可以把其他品類的產(chǎn)品調(diào)整到當天的其他時間，讓U盤集中在上午呈現(xiàn)。這里需要遵守的是已計算好的總上架產(chǎn)品數(shù)和相應(yīng)的時間結(jié)點。ByB幕思城電商

注意：ByB幕思城電商

不是上架的商品越多越好；商品的推出要有一定的節(jié)奏，不同時期推不同的產(chǎn)品；一切的原則基礎(chǔ)來自于流量的把握和群體的購物行為分析。ByB幕思城電商

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