小红书分析

1. 体验信息

产品名称:小红书

体验人:泡泡糖

版本号:iOS v5.7

2. 产品简述

2.1行业分析

根据易观发布的数据显示,2017年第3季度,中国跨境进口零售电商市场规模为815.7亿元。独立跨境进口销售电商的竞争格局中网易考拉海购以59.1%份额稳占第一,小红书排在第二位,份额为17.1%,第三位是丰趣海淘,份额为4.0%。

在市场教育、活动促销的不断推进下,跨境电商已经进入到人们的生活中,并且不断在深化,从前人们购买海外产品时有海淘、代购等。跨境电商的崛起,使得海外商品直接面对消费者,减少了中间环节,节约交易成本,商品选择更多也能更快的到达消费者手中。

而小红书2017年新增用户中,接近70%为95后。95后正成为不可被忽视的消费群体,他们看中自我发展,从炫耀性消费逐渐变为自我满足型消费,也不再把小红书仅仅作为“美妆指南”使用,而是分享从美食、家居到运动、旅行的一切。伴随他们收入与消费能力的与日俱增,其消费潜力值得我们挖掘。

2.2 产品概述

SLOGAN:全世界的好生活

定位:基于UGC分享社区的跨境电商平台

目标用户

以下是百度指数的数据·


地域分布



人群属性


可见,目标用户应该呈现以下基本特征

1.女性为主要群体

2.用户多位于北上广深等一线城市

3.年龄在20-39岁之间

由于小红书定位为社区+跨境电商,目标用户还应有以下属性

1.注重生活品质,有一定消费能力

2.爱逛、爱分享

2.3 需求分析

以KANO模型进行用户需求分析

基础需求:查看期望商品或优质商品的信息,包括品牌,图片,价格,体验等,并能表达自己的想法

期望需求:获得优质的购买渠道,商品种类多,保证正品,价格合适,物流便捷

兴奋需求:以便宜的价格买到优质的商品,自己的想法得到大多数人认同

场景分析:

1.用户使用空闲零碎时间随机浏览,没有明确的购买欲望,目的性弱

2.用户有某方向购买需求,目的性强,会根据自己的需要,浏览相应的笔记,帮助自己进行购买决策的

3.用户购买到好物时,分享自己的购物笔记,获得赞赏与关注,获得其他人问题,获得成就感

4.被动浏览,朋友分享的链接等随手打开,从小红书推送消息进行浏览

3. 产品分析

3.1 产品架构


小红书采用抽屉式导航,将关注、发现、购买放在同一级别的视图,可见小红书的核心功能为内容社区+购物,UGC社区为购物引流,通过产出优质的内容资源,促进用户感性思考,诱导购买行为的发生,其主线任务为浏览笔记—发现兴趣商品—购买—分享心得—其他用户浏览笔记,为闭环过程,可持续性强。

3.2产品核心功能

1.发现

采用feed流设计方式,不断得针对用户兴趣,喂给用户想看的,使得用户有沉浸式体验,在内容里留下更多的时间,另外笔记的信息高效至简,图片/视频+主题+用户+点赞,有着比较好的信息阅读体验,将点赞功能突出放在外面,引导用户对优质笔记点赞。由于评论、收藏用户成本更高,所以放在笔记详情页。

2.发布笔记

入口:首页右上角、我的首页

形式:图文、视频

操作步骤:选择图片—编辑图片(滤镜、标签、贴纸)—输入标题及内容—添加地点(非必须)—选择同步分享到朋友圈、QQ好友、微博、保存到相册—发布

发布笔记的入口醒目,在一级页面中,笔记形式为现在主流模式,操作步骤连贯性较高。

3.购买

小红书目前商品模式为自营+商家入驻,自营的商品分在福利社中,且大多数为海外的。

进入购买模块,可进行专题浏览及分类浏览。

专题浏览分为限时购,福利社、黑卡会员、海外直邮

限时购:每日三档,将部分商品以折扣价供用户购买,促进成交

福利社:主要为小红书自营商品

黑卡会员:小红书推出的会员制度,类似于京东plus会员,分全年卡、半年卡、季卡等,开通可享受会员特权,例如顺丰包邮、提前抢、黑卡价等,对于在小红书上购物较多的用户,具有比较大的吸引力

海外直邮:海外商品,由直邮的模式送达

分类浏览为商品的分类,可根据品类浏览相关商品

商品详情页中与传统电商不同,其评价并不是购买用户对购买该商品的评价而是该商品相关的笔记,有购买需求的用户并不知道物流、售后、质量如何,体验不是很好。

在结算时,用户点击结算-支付,简化了去结算-提交订单-支付的流程,更为简单,留给用户思考时间更少。在支付时显示30分钟倒计时,促使用户有紧迫感,能够尽快进行购买和结算。这两种改变均可提高交易转化率

4.总结

小红书目前积累了大量用户,据有较强的用户黏性,用户留存度高,留存时间长,但社区属性仍然高于电商属性,如何将用户流量更好的变现,引导用户消费是现在的主要问题。面对消费升级后,更应该做好用户人群化、场景化的划分,总结为以下几点:

1.通过优化供应链、用户购买目标及习惯,提供用户的购买力及复购率

2.抓住消费方向,例如美妆、保健等,选中kol带货

3.抓取用户信息分析,进行更合理化的个性化推荐

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