季度GMV从0到2000万,10年服装老鸟的小红书真实经历
2023-06-07 知衣科技
小红书,正在成为千万服装商家抢滩布局的掘金热土。
在阿里巴巴淘天集团都强调“未来的电商平台是最好的内容平台”的今天,小红书站到了风口浪尖。如诸多品牌商家近来感受到的,相比传统电商平台愈演愈烈的内卷、竞争,小红书已经确定是一个能够带来可观转化与销量的有效渠道
于是我们看到了,旧品牌的重生与新品牌的诞生在小红书上轮番上演。就服装行业而言,来自四面八方的商家们纷纷在小红书开通账号、店铺,积极与粉丝互动、与达人合作,试图打造自身流量,进而获得更高销量。
这一切都表明,小红书影响着广大服装商家的重要决策
然而,服装品牌涌向小红书的掘金路并非坦途。如何搭建内容体系?如何与达人同频共振?如何最大化投资回报?一系列新的问题仍需要商家持续摸索领悟。
近期,知衣科技拜访了一家80-100人规模的服装公司,与负责人辉哥探讨他如何在小红书平台“从0到1摸索出小红书爆款及潮流趋势运营,最终季度GMV突破2000万”的运营经历,顺道与大家一同分享中小型服装商家小红书运营中那些踩过的雷与掉过的坑。
辉哥表示,他们公司从22年年底才开始发力小红书运营,之前只是将之作为一个普通的产品曝光渠道,从未重点运营,每周每月定期投放十几到几十篇不等的笔记而已,单纯的流量辅助性质。

之所以转变,主要缘于辉哥与同行好友的一次沟通,从中知道了对方在小红书投放的笔记、合作的达人每月能稳定带来2000+销量。至此,辉哥当即认为要重点发力小红书运营,并反复开会讨论、重新规划公司的小红书新一年度KPI,后续还成立了15-20人的小红书专项运营团队。
但好事多磨,到正式运营小红书时,辉哥真实感受到此地与淘系平台之间存在着非常大的区别,包括平台打法与用户行为习惯都天差地别。而他们最初习惯性地采取面向单一群体的运营打法,面对小红书上更活跃、更广泛的用户群与内容产出时,自然遭遇了水土不服。

以近期大火的“多巴胺穿搭”为例,用淘系思维就很难定义出这样的具体风格,因为需要逐步拆分穿搭来分模块分品类解读。小红书则不同,浓厚的社区种草氛围让传统的风格定义无法满足小红书那高频迭代的热点趋势。
因此,这就要求服装品牌的小红书运营要有更精细的玩法,无论是找款、找达人还是找趋势,都需要足够准确的数据来提前“把脉”
这也是辉哥公司小红书运营遇到的第一个难题——数据不全面
由于数据不全面,辉哥团队为了能够及时掌握小红书上的热点趋势,只能通过机械繁琐的手动操作来尽可能地跟上潮流。毕竟服装行业对时尚潮流的敏感度极高,品牌一旦对热点判断失误或延迟,会直接导致销售反映不佳,不仅难以消化现有库存,还会面临价格下滑与滞销的风险。尤其辉哥的主要客群是95后、00后年轻人,这种风险更加显著。

第二个难题,是由数据不全面带来的后续问题——很难找到靠谱的合作达人。据辉哥透露,他们为了找到与品牌风格契合的达人,特意用了10台手机来养号,通过不断刷特定笔记来期待系统给账号打标,只为在随机的信息流推荐里找到相对符合的达人。但就是这般费时费力的人肉“刷机”,结果也不尽如人意,辉哥能得到的有效信息并不多

麻烦的是,“养号刷机”还只是第一步,后续还需要将目标达人的粉丝数、近期笔记互动量等数据信息逐一在本地表格中备注。以及在投放预算限制的压力下,既要达人风格需要与品牌契合,又要达人粉丝数在1-2万之间的高性价比…
种种条件限制下,辉哥团队通过手动筛选找到的达人寥寥无几,但他们团队每周却还要消耗1到2天的时间,效率低效果差
回顾过去那些踩过的坑,辉哥认为:“最主要的弊端我觉得应该就是低效。小红书运营需要观测的数据指标很多,除了互动量之外还有赞粉比、赞藏比、爆文率等等,这些数据纯粹依靠手工或者长期经验判断,难免会有出现纰漏的地方。”
为了解决上述一系列难题,辉哥最终选择了知衣科技旗下的「知小红」产品
主要的合作契机是服装电商朋友的推荐,结合辉哥自己曾在服装行业深耕近10年的经验见识,对知衣科技在服装行业的专业性有所耳闻,也接触过知衣的其他产品,于是申请了试用。
在辉哥的试用过程中,「知小红」以下几个点吸引了他:

(1)AI识别能力很强:试用中明显感受到知衣强大的AI服装识别能力,不论是【笔记库】里的【风格定义】,还是【达人库】类型标签所筛选出的结果,都比较精准且符合品牌风格;

(2)用粉丝画像找达人很方便:由于「知小红」跟淘系销售数据互通,所以直接通过【粉丝画像】中选择“性别占比”或“下单粉丝占比”,可以轻松地筛选出符合自己品牌消费者画像的小红书达人,提高前期对达人调研的效率和准确率。
(3)监控&分组查看功能很好用:以往小红书运营需要在全网手动梳理笔记来分析品牌潮流趋势,过程繁琐耗时,监控台和分组查看直接大幅提高了工作效率。

(4)数据分析很直观:以往做达人投放,达人的点赞收藏互动等情况很难做宏观分析,知小红监控台和趋势洞察等直观的数据分析,降低了本地数据分析和数据延迟问题。

(5)专注服装领域很精准:辉哥公司极其看中服装领域的相关数据,对某一品类、风格的精细化需求高,相较朋友买的其它软件,「知小红」的服装数据明显更准确,检索到的笔记和达人数量也更多。
另一方面,辉哥此前也在网上了解过很多同类型数据软件,出于成本与协作角度的考量,日常运营不太可能同时使用多个软件。结合试用下来的感受,综合对比下,辉哥最终选择了「知小红」。
有了「知小红」后,前面所提到的“数据不全面”难题自然迎刃而解。同时,面对这些庞大的数据,「知小红」也提供标签筛选项、监控、关注等功能来帮助使用者很方便地搜索到自己需要的内容,以及清晰直观的数据看板。基于此,“养号刷机”的难题,也在「知小红」也得到了很好的解决,辉哥团队甚至还可以抽出1-2个人力去拓展新的业务模块,再协助小红书运营
使用「知小红」至今,辉哥仍有很大感悟:
“知小红不仅极大提升了我们找达人和找款效率,同时也使公司运营打法更加专业、体系化,具体表现在这几个方面:

1)从以前的粗犷广告投放,到现在通过达人库、笔记库先进行精准搜索,当不确定达人是否完全符合要求时,可以将他监控一段时间看数据走势;

2)丰富的风格标签选择,让我们能够快速找到符合品牌风格的达人,而且还可以自定义风格标签,作为提交产品迭代的需求;

3)投流之后我们仍然关注达人的点赞互动量,配合「知小红」的监控台功能实现了批量监控。主要通过笔记点赞互动量判定,比较关注评论区内容反馈。还对已投流的笔记互动量进行A B C评级。比如10篇笔记中,点赞数超500为A、200为B、100为C,低于100为D,用来全盘分析笔记表现并推测投流效果

目前是这些玩法,新的玩法还在不断开拓中。总而言之,半年「知小红」使用下来,我感觉各方面配合都越发融洽,无论是小红书找款、投放,还是最后的数据分析通路,全部都很流畅,这是我们第二季度GMV突破2000万的关键所在。“
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