首页运营攻略（中） ：首页资源规划与管理

有两件事可以做：

1. 与市场部沟通，调整投放计划，把更多的引流渠道放在移动端；
2. 在产品端和运营端发力（如推进Deeplink，设置移动端抽奖或专享活动），把PC端和Web端的用户向App迁移。

4）通过产品和运营的协作，大力建设导购频道和个性化推荐，提升人均产生的GV数量。

5）通过产品端的努力，提升转化率。转化率当然也可以通过让业务线降价或者准备更好的选品来提升，但这方面留给业务线，我们先看产品能做的事情。

1、2两个方向都与产品和运营的工作基本无关，我们的目标，自然放在3，4，5，内部挖潜，先看看能不能有机会弥补差距，避免迫使公司下调营收预期或为市场部大幅增加费用。

当然这是个三年前的项目，对于今天的中国互联网来说，第3点，迁移移动端，基本上是一个已完成的工作，PC以及Web端基本是存量经营。

第六步，这是最难的一步 – 仔细计算产品和运营的工作，能够提升的转化率和人均GV。

1）产品端计算：产品主要是通过新项目为平台提升流量效率。当时我的产品策略是“All in App”，所有的产品改造全部针对App端。

• 转化率提升项目：计算可以优化的购物流程环节能带来的转化率提升预期，随后根据销售预期，计算由于转化率提升而可以减少的GV量。这步计算后相应下调GV需求总量。
• 新导购项目：对标竞品类似频道CTR，估算该项目可能获得的Click Mix，并根据该项目特性估算该项目预计带给每个顾客的人均GV，结合首页日活预估，计算GV增量。
• 导购功能优化：根据当前功能对应的GV产出，估算优化后的GV提升幅度。
• 移动端迁移：在自然迁移的基础上，计算产品做法可以带来的App端迁移增量，并计算这部分增量可以带来的GV增量：（App端人均GV-PC端人均GV）*迁移增量

通过上述产品效果计算，一端下调了GV需求量，一端提升了GV产出量，差距被大幅度缩小。

有哪些项目可以提升这些方面，是一个非常广的领域，大家可以参考我在人人都是产品经理的处女作《九张大图，了解增长体系下电商线上流程的全貌》，里面列出了一些线索和思路。

2）运营端计算：首页运营工作比较日常，更多的是资源位产出盘点，资源排期，日常的机动资源位分配和管理，以及大促资源分配和管理。可以做的事情是：

• 盘点低效资源位，计算把资源分配做优化（调给产出更高效的业务后）后可以得到的GV提升。
• 盘点亚马逊售卖王牌“镇店之宝”频道的常规促销场次分配情况与GV产出之间对应关系，找到场次-GV的曲线最佳拐点，重置场次规则。
• 盘点大促的时长、频次、主题、大促资源分配，优化大促计划。因为大促是吸取全站常规流量，贡献大促产出，由于大促主题的品类偏向，以及促销疲劳问题，促销贡献的产出在全局上未必能抵消正常非大促销售的损失。因此大促需要最佳节奏，而非一味增加。因为大促组也在我的职责范围，我得以在全局重置大促规则，当然这方面与业务线沟通还是比较费力的。

在所有这些盘点之后，运营线也给出了一个GV提升的预期。

通过上述艰苦的产品、运营工作规划和效果预估，很大程度上已经弥补了流量需求和供给之间的差距。这也是产品和运营们的巨大价值所在 – 在不增加成本（除研发）的基础上，大幅提升产出。当然到这里还存在一些差距，于是软硬兼施搞定市场部提高了UV目标和渠道分配，于是总流量（GV）终于匹配上了。

第七步：把总GV分到各个业务线，设定各个业务线的下年度流量指标。随后对比上一年度各业务线的实际流量占比，确定各个业务线的流量占比在下一年度的提升或下降比例。

第八步：计算搜索流量带给各业务线的GV，把这些GV从各业务线流量目标中剥离。因为搜索结果不是可分配资源（其实一定程度上也可以通过搜索权重因子的调整来影响。为了不让模型过于复杂，先假设搜索流量占比不变）。其余GV基本就是通过首页流量分发来达成的了。

A业务线App端非搜索GV目标 = A业务线App端总GV * 非搜索流量占比

至此，首页对各业务线的流量分发总目标基本确定。

第九步：盘点当前首页资源位分配，确定各个首页资源位可以产生的GV数量（这一步背后需要强大的BI埋点，可以通过点击流模型来），对比第八步得到的各业务线流量分发目标，规划资源位的初步分配。

举个例子，把本来在业务线里固定分配的顶部轮播第三、四、五帧改为机动资源位，假设第3帧固定每天带来5000个GV，第4帧3000个，第5帧1500个，那么可以先把本来拥有这三帧的业务线的流量相应减掉，然后把这三帧一年可以产生的总GV重新分配给需要提升流量占比的业务线。同样的方法可以用在促销场次分配、大促资源位分配、首页频道入口分配等等。

第十步：在上一步确定的资源位调度方案上，作出全年的资源位分配规划，再细分到月，考虑到业务线的季节性特征、各档大中小促流量特点和日常流量情况，对业务线进行具体的资源分配，并设定每月流量目标值。这个业务线流量月度目标值，就是月度盘点的对比基线，并根据出入情况对下月分配做出调整。

然后，把所有步骤，在PC和Web端重新走一遍，设置好各个平台的流量目标。其中Web的入口分配与App完全一致，仅估算流量纳入全局即可，不需另作分配方案。

至此，资源规划全部完成，形成了流量分发的基线版本。由于牵涉到大量的模型建立、计算、取数、沟通和协调，我的团队日以继夜一共做了46个版本，最终定稿，并获得CEO批准。

是不是工程量浩大、万里长征？不过这才是第一步——确定了行动路线，后面的实际情况需要因地制宜，并不知道在哪里会遇到强大的阻击，哪里会遇到流寇，哪里实际走不通。但至少，方向和目标已经明晰了。

下面再说一下这个方法存在的问题：流量虽受资源位数量的影响，但不完全呈线性比例关系。

我们用一个简化的模型来理解：数码品类拥有3个入口，母婴品类拥有2个入口，得到的GV也是3：2，那么如果希望把GV占比倒转，变为2：3，是不是调整一个数码的入口给母婴就可以了呢？

您可能知道，这样不行。

因为流量背后可能是9个数码消费者和6个母婴消费者，数码入口减少，数码消费者可能依然会点击数码入口，母婴消费者也同样如此。

入口调整后，流量有可能出现一定变化，比如从3:2变成2.7：2.3（毕竟还是存在一定的中立偏好和混合需求的用户），但不会完全按资源位数量发生等比例线性变化。

那么怎么办呢？

我在实践中的经验是——保留尽可能多的灵活机动资源，不要预先把所有资源完全分掉。然后每周精细盘点流量情况，对比第十步给出的目标，给缺流量的多调一点，给相对富裕的减一点。

（编辑：核心网）

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