這些有關(guān)產(chǎn)品的知識(shí)，統(tǒng)稱為：貨物屬性。而通常會(huì)影響用戶購(gòu)買的行為包括：

購(gòu)買頻率：比如米有面這類的購(gòu)買頻率較低，而新鮮水果類的頻頻高；

產(chǎn)品價(jià)格：?jiǎn)纹穬r(jià)格貴的就賣的少，便宜的就會(huì)批量買；

購(gòu)買渠道：如果有物流配送，大硬件通貨（例如米油面）在線上購(gòu)買會(huì)更省事，而像水果這類散件就會(huì)在線下買，還可以自己挑選。

這些可以就是所謂的貨物屬性。消費(fèi)者在購(gòu)買過程中，都會(huì)因?yàn)檫@些屬性而產(chǎn)生不同的購(gòu)買行為，且這類行為基本上保持長(zhǎng)期穩(wěn)定。例如你不能指望消費(fèi)者今天剛買了10斤大米，明天再來買10斤大米。

這類生鮮產(chǎn)品的復(fù)購(gòu)思路，其核心就是產(chǎn)品購(gòu)買頻次和產(chǎn)品本身屬性關(guān)聯(lián)。舉個(gè)例子：一個(gè)消費(fèi)者購(gòu)買了凍雞翅、竹簽，那么他很大程度上會(huì)購(gòu)買丸子、燒

當(dāng)我們理解完人、貨、場(chǎng)這三個(gè)屬性后，我們就需要結(jié)合這三者來思考整體的問題了。還記得文章開頭提出的問題么？如何提高生鮮電商的復(fù)購(gòu)率？！

我們先來做幾個(gè)假設(shè)，從“人”的角度：

1、地推質(zhì)量不好，用戶本身沒有需求；

2、用戶有需求，但是薅羊毛的太多，剛性需求少；

3、剛需用戶有，但是數(shù)量較少，且產(chǎn)品不符合用戶需求；

從“貨”的角度：

1、商品本身品類太少；

2、商品品類足夠，但是缺少爆款，無法強(qiáng)勢(shì)引流；

3、有爆款引流款，但是其他整體商品價(jià)格沒優(yōu)勢(shì)。

從“場(chǎng)”的角度：

1、用戶尚未建立使用習(xí)慣，二次登錄用戶較少；

2、用戶有多次登錄的習(xí)慣，但是比較少進(jìn)入購(gòu)買頁(yè)；

3、用戶有進(jìn)到購(gòu)買頁(yè)，但是最終下單較少。

從“人貨場(chǎng)”三個(gè)角度提出各自的假設(shè)后，我們可以通過兩個(gè)維度來建立整體的思路。

第一：從數(shù)據(jù)出發(fā)，哪個(gè)問題最嚴(yán)重，就從哪個(gè)先下手解決。

第二：從業(yè)務(wù)出發(fā)，最近發(fā)生了什么重要的事件，比如疫情等，就從這個(gè)事件來著手。

最后，我們把不同維度的分析綜合起來，整體來分析，先從粗到細(xì)：

人貨場(chǎng)模型之所以從傳統(tǒng)行業(yè)到互聯(lián)網(wǎng)，再到現(xiàn)在的直播電商依然有效。是因?yàn)檫@三者跟用戶都有著最為直接的關(guān)系。而且產(chǎn)品屬性、賣場(chǎng)屬性和用戶屬性多少都可以通過數(shù)據(jù)等進(jìn)行一定的分析、歸納，是一種有規(guī)律可循的模式。

因此對(duì)于分析人貨場(chǎng)模型，可以作為整體商業(yè)模式分析的基礎(chǔ)，一方面對(duì)業(yè)務(wù)有更加清晰的認(rèn)知，另一方面也能讓其他更加復(fù)雜的分析模型有了最基本的線索和依據(jù)。

在互聯(lián)網(wǎng)思維中，有一種叫做免費(fèi)思維的。就是前期免費(fèi)后期收費(fèi)，運(yùn)用到實(shí)際場(chǎng)景中就是發(fā)券。很多運(yùn)營(yíng)小白，在解決某個(gè)實(shí)際問題時(shí)，每當(dāng)找不到方案時(shí)，往往選擇發(fā)放優(yōu)惠券，認(rèn)為一劵抵萬難。而對(duì)于很多做數(shù)據(jù)分析的新人，只知道RFM，做數(shù)據(jù)模型時(shí)又只知道協(xié)同過濾。其實(shí)以上問題，歸根結(jié)底就是沒有足夠的經(jīng)驗(yàn)，其實(shí)做互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)的人，不能脫離現(xiàn)實(shí)，很多經(jīng)驗(yàn)其實(shí)未必要從網(wǎng)上或者實(shí)操中來，例如做生鮮電商的，根本不需要那么多的高大上的數(shù)據(jù)模型、也不需要天天發(fā)放什么優(yōu)惠券，你親自去一趟菜市場(chǎng)，跟那些大爺大媽聊一頓，可能就能解決你的所有問題了。