好物-产品分析
一.产品五维度分析
好物6.2.11.产品定位
好物,是国内第一家主打家居场景化、以出口转内销产品的垂直电商。
场景化的家居搭配、高品质的家居产品,
非常贴合国内85-90后,高学历/海龟人群追求高品质生活的需求。
处于垂直细分市场的好物,要面对电商巨头的压力,同时要面对来自各种线下商铺的冲击,加上sku偏少,对用户的吸引力较差。好物只有加强在垂直市场的竞争力,俘获精准的用户,才有继续和巨头竞争的资本。
2.用户概述
好物, 在2017.5,用户量超100w,男女比例为3:7.
85后-90后是好物的核心用户群,预计2017年销售额4600w¥。
用户主要分布在经济发达的一二线城市,用户以留学生/有国外生活经历/追求高品质产品/注重产品安全/高学历的人为主。
用户概述3.用户画像
购买型 浏览型四、产品模式
产品模式五、发展现状
2015年初,完成了天使轮100万$的融资;
2015年中,完成1000万¥pre-a轮融资;
2017.6月,100w+用户;
预计2017年收入4600万元。
好物是一款处在提升用户活跃度的阶段的产品,好物商城内的sku目前只有200多个,由于主要是高学历,对生活品质有要求的85后。
由于家居供应链的很困难,需要大量资金支持,并且对品控的要求很高,导致好物发展快3年sku也只有200多个。
但是,我们从用户的评论中看出,很多用户都是购买了超过100个产品的,说明用户是对于好物的商品接受度是非常高的。所以好物目前的重点实际上是提高sku,好物社区与话题的参与度较高。
六、版本迭代
好物5.0版本之前主要做的是将用户导流至
淘宝京东来购买;
从5.0版本开始,上线好物商城,让用户购买有品控的商品。好物开始整合出口欧洲的家居产品供应链,以期迅速提高sku。
目前的好物比较大的压力在于sku。
重要版本优点:
1.清晰,直接,准确的告知用户我是“出口家具电商”
2.「家饰·收纳·餐厨·家纺」
3.拍摄精美的产品图非常吸睛
4.首页的设计和国内的主流电商页面设计有很大的区别,但由于好物的用户群有大量的留学生或国外生活经历的用户,他们比较习惯欧美电商那种干净简洁,甚至有点性冷淡感觉的设计。新手用户进入好物商城没有很强的压迫感,对用户极为友好。
缺点:
好物的slogan是“家比世界大”
创始人希望给中国用户提供优质的生活产品,从而改变中国人的生活品质。
但是小众的设计风格,导致很多没有国外生活经历的人对好物的设计风格很无感,所以本来是给大众设计的一款产品,却逐渐成为了一批用户对玩品。
同样是针对家居生活品的「严选」的设计,沿袭了中国消费者的习惯,但从设计层面而言依然是非常高雅优秀的。严选也是采取和对外出口的大品牌代工厂合作,2016年网易严选的销售额达到20亿¥+,高于好物的几十倍。从这个层面讲,好物的设计是非常失败的。
二、主流程浅析
话题话题采用UGC模式,用户在话题讨论生活经验。生活经验的分类根据空间/家居/使用方式的不同应该有清晰明确
的概念,而此处的分类让用户产生的是认知障碍和分类不清晰的问题。因此此页面的转化率很低,使用率也比较低。
用户的讨论主要存在于评论中,这是一种不鼓励用户讨论的方式。
好家美图好家美图采用PGC模式,由专业设计师提供内容。用户根据需求查看自己喜欢的设计风格。这是好物最开始的时候主打的
家居场景化购物模式。在产品初期吸引了大量的用户,在这里看到的很多喜欢的家具好物都会将商品引流至淘宝/京东。
由于好物的提供的主流风格都是北欧风,由于风格太少导致流失了很多用户。这是一个非常成功的谁,因此建议增加设计风格。
社区社区是UGC社区,此处的内容和大部分UGC社区一样偏低,主要原因是很多用户没有很多优秀的家居场景来拍摄。
这里的页面设计于用户也是不友好的,多处文字偏小,不利于辨识。
购物车“了解/信任/价值/转化”在此处似乎变得很不适用。
在前面我们已经知道好物目前的核心用户多数是有国外生活经历的人群,并且以女性为主。因此在转化页面的简洁设计是非常
符合欧美电商的设计风格的。所以是符合目前好物的主流人群设计的。用户的关注点始终在产品上,而好物的产品图片/视觉
设计都极力强调产品的品质,所以我们看到了不满足8字箴言的转化页面转化率却异常高。这既是好物的优点,同时也限制了好
物的发展。
由于好物的设计遵循欧美产品的简洁大方风格,对于高学历的人群吸引了极高, 简洁大方的风格有利于将用户的注意力引导至产品本身,这也是为何在如此低的sku下,好物的转化率不低的原因。 但是这样的设计风格以及产品策略,是背离产品最初的定位的。 好物希望给中国家庭提供高品质的家居产品,而这样阳春白雪的设计是不符合主流大众的电商体验的,因此拒绝了大量的中/低学历低人群。
改建建议 在延续简洁大方的设计风格的同时,加入符合国情的价值转化信息,提高sku和设计风格,让用户有更多的选择。 产品中存在一些信息不一致的地方,这也是需要改进的 。