商家|商家运营-如何做好商家分层？( 二 ) 特征|商品|损失函数|专利|数额

文章插图
如上图所示，平台战略中商家运营侧是由两个衡量标准组成具体解析如下：
POD（商家成长度）：Product Opration Date 商家在平台的相应数据贡献数值。
BOR（商家品牌力）：Brand Opration Rate 商家在平台的相应数据贡献率值。
在两个衡量标准中，分别有相关分类数据指标进行汇总和参考以便更好的对战略侧及策略侧的落地执行推进和监控。各业务线不同选取不同，具体如下：
（1）POD
Base（基础型指标）：属于商家基础情况数据指标分类，例如商家属于线上\线下\线上+线下型，覆盖城市层级（一线\二线\三线\其他），服务能力（物流能力\接单能力\教务能力等）等等，主为判断商家成长规模的天花板高度。
Business（业务型指标）：属于商家业务深度数据指标分类，例如商家交易规模，商家供应链能力（做货能力\SKU\研发能力），相关PU\APA\ARPU表现等等，主判断商家成长可能性及补完能力。
（2）BOR
Operation（运营型指标）：属于商家平台运营表现指标分类，例如渠道流量与品牌流量比率（界定转化能力，品牌成交能力），PUR，ARPPU表现等等，主判断商家在平台运营下的品牌借势能力。
Trade（交易型指标）：属于商家平台交易表现指标分类，例如品牌转化率，交易转化率，单品SKU转化率等等，主判断商家在平台运营下品牌与交易的综合转化能力。

文章插图
3. BP分层模型着力数据指标极简有效，目标越清晰，对业务理解约深度，甄选指标越精准，执行越简单有效
在两个衡量标准中，需要对POD和BOR指标进行归类和选择，选择的原则即符合战略或策略方向的指标达成为重要考量因素。
数据指标分类共分为三类不超过共计5个指标（取少数为佳），具体说明如下：
核心型数据指标：核心型数据指标即在极端排除下，只选取1个最具代表性，可为战略侧及策略侧提供完成落地的指标。
支撑型数据指标：支撑型数据指标即在服务和支撑核心型数据指标为目的的情况下，取最优数据1-2个。
风控型数据指标：风控型数据指标又名安全性指标，是搭建的极端风控数据模型因子，通过该数据指标完成对以上两个数据型指标在运营周期上的风险把控，取最优数据1-2个。

文章插图
三、分享案例及如何利用好PB分层模型在不同行业，根据战略侧的不同所选取相关数据指标不同，在此距离一二点到为止。
例如1：在教育业务中：项目能否存活的决定因子是新客户缴费报课及老客户续费续课，两者都是变现及主要来源，从实际业务线出发GMV、利润以及转化和课程包升级来看，能够正向流转的是老客户续费续课。所以如果战略中心在于GMV，策略以老客户续费（裂变）为核心的情况下：
（1）战略侧OR策略侧指标分解
A. 核心型数据指标：老客户续费GMV
B. 支撑型数据指标：消课率
C. 风控型数据指标：用户满意度（率）
（2）POD+BOR指标分解
A. POD核心型数据指标：老客户续费GMV（Business指标）
B. BOR核心型数据指标：老客户续费率（Trade）
C. 支撑型数据指标：APA
D. 风控型数据指标：品牌满意度（率）
（3）结合以上所有指标对策略执行侧进行推进
如下图所示，根据以上指标，搭建商家分层模型，筛选符合目标指标的商家并定层级。完成相关关注点（FP）及关注KPI（FP KPI）的设定，并贯穿所有业务线及产研也无需求。