一、如何做好淘寶數(shù)據(jù)化運(yùn)營？

　　一、淘寶指數(shù)

　　淘寶指數(shù)是淘寶官方推廣的免費(fèi)工具，對于小賣家有很大的幫助，通過此工具可以分析寶貝的市場走向，研究消費(fèi)者的年齡丶地域丶消費(fèi)層級丶星座愛好等數(shù)據(jù)信息。

　　二、流量解析

　　流量解析是淘寶直通車的數(shù)據(jù)洞悉產(chǎn)品，通過記錄一段歷史時(shí)期內(nèi)關(guān)鍵詞或類目在淘寶直通車的各類市場數(shù)據(jù)，幫助你洞悉市場變化情況。在開車過程中流量解析工具可以給我們很好的建議，大部分人可能只用這個(gè)查看推廣詞表每項(xiàng)數(shù)據(jù)并沒有深入研究。比如競爭透析這個(gè)數(shù)據(jù)，在我們關(guān)鍵詞出價(jià)時(shí)能給出很好的參考，通過這個(gè)數(shù)據(jù)調(diào)整關(guān)鍵詞出價(jià)，優(yōu)化直通車推廣效果。

　　三、數(shù)據(jù)魔方

　　數(shù)據(jù)魔方是淘寶官方出品的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品。主要提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析，店鋪數(shù)據(jù)分析。懂得這個(gè)工具的使用能很好的幫助我們做店鋪推廣。

二、如何做運(yùn)營數(shù)據(jù)分析PPT？

1. 運(yùn)營數(shù)據(jù)分析PPT的制作方法有很多種。2. 首先，需要明確分析的目標(biāo)和結(jié)論，確定要傳達(dá)的信息。然后，收集相關(guān)的運(yùn)營數(shù)據(jù)，包括用戶數(shù)量、活躍度、轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)。 在PPT中，可以使用圖表、表格等可視化工具來展示數(shù)據(jù)，以便更直觀地呈現(xiàn)分析結(jié)果。同時(shí)，可以結(jié)合文字說明，數(shù)據(jù)背后的原因和趨勢。 此外，還可以添加一些案例或?qū)嶋H應(yīng)用，以，增加觀眾的理解和興趣。3. 在制作運(yùn)營數(shù)據(jù)分析PPT時(shí)，要注意簡潔明了，避免信息過載。同時(shí)，要根據(jù)觀眾的背景和需求，選擇合適的表達(dá)方式和語言，以確保傳達(dá)的信息能夠被理解和接受。

三、如何做運(yùn)營數(shù)據(jù)分析

一、運(yùn)營數(shù)據(jù)分析的重要性

在當(dāng)今競爭激烈的市場環(huán)境中，運(yùn)營數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)成功的重要因素之一。通過分析數(shù)據(jù)，企業(yè)可以了解市場需求、消費(fèi)者行為、產(chǎn)品表現(xiàn)等方面的情況，從而制定更有效的策略，提高市場競爭力。

二、如何進(jìn)行運(yùn)營數(shù)據(jù)分析

1. 數(shù)據(jù)收集：首先，要確保收集到足夠的數(shù)據(jù)，包括用戶行為數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)可以通過各種渠道獲取，如網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)工具、社交媒體平臺、第三方數(shù)據(jù)提供商等。

2. 數(shù)據(jù)清洗：在收集到數(shù)據(jù)后，需要對其進(jìn)行清洗和整理，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。這可能包括去除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失值、對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和分組等。

3. 數(shù)據(jù)可視化：使用圖表和圖形來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)更易于理解和分析。常用的數(shù)據(jù)可視化工具包括Excel、Tableau、PowerBI等。

4. 分析工具：選擇適合的分析工具，如SPSS、Python等，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的分析，如趨勢分析、對比分析、關(guān)聯(lián)分析等。

三、數(shù)據(jù)分析的結(jié)果應(yīng)用

通過分析，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)市場趨勢、消費(fèi)者行為、產(chǎn)品表現(xiàn)等方面的規(guī)律和趨勢。這些信息可以幫助企業(yè)制定更有效的策略，提高市場競爭力。具體應(yīng)用包括：

• 優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)：根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品或服務(wù)的不足之處，并對其進(jìn)行優(yōu)化。
• 制定營銷策略：根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，可以制定更有效的營銷策略，提高銷售量和市場占有率。
• 識別潛在客戶：通過數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)潛在客戶的需求和偏好，為市場營銷提供更多機(jī)會。

總之，做好運(yùn)營數(shù)據(jù)分析是企業(yè)在激烈市場競爭中取得成功的關(guān)鍵。通過收集數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)分析工具和將結(jié)果應(yīng)用于實(shí)踐中，企業(yè)可以制定更有效的策略，提高市場競爭力。

四、電商運(yùn)營如何做數(shù)據(jù)分析？

一. 電商數(shù)據(jù)分析架構(gòu)

首先需要承認(rèn)的是，數(shù)據(jù)分析架構(gòu)模型的前置是需要對業(yè)務(wù)的日常工作場景及需求有充足的理解，并能提出具有建議的數(shù)據(jù)分析方法，以釋放業(yè)務(wù)人員在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)的時(shí)效。

二. 線上店鋪管理分析

對于一家店鋪的用戶而言，一個(gè)完整的購買流程：看到廣告-進(jìn)入店鋪-瀏覽商品-咨詢購買-下單支付。對于店鋪運(yùn)營人員應(yīng)該如何對各個(gè)環(huán)節(jié)的用戶進(jìn)行流量分析和管理呢？針對此，下面將分別從流量分析、銷售分析、商品分析、活動分析四方面進(jìn)行詳細(xì)解析。

三. 線下門店管理分析

對于電商企業(yè)而言，過去是以線上店鋪為主，隨著業(yè)務(wù)的擴(kuò)張，現(xiàn)在這些企業(yè)通過不斷拓展線下門店，彌補(bǔ)線上用戶體驗(yàn)的缺失，融合線上線下，從而擴(kuò)大用戶規(guī)模。為此，永洪咨詢專家設(shè)計(jì)出線下門店管理分析體系，通過線下門店拓展分析、店鋪選址分析，幫助電商企業(yè)選擇最合適的店鋪以及對店鋪實(shí)現(xiàn)高效管理。

五、大數(shù)據(jù)決策的數(shù)據(jù)是？

決策的數(shù)據(jù)是精準(zhǔn)的科學(xué)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)是科學(xué)決策的重要工具，是高精度對未來進(jìn)行預(yù)測的手段，數(shù)據(jù)是記錄人類行為的工具。靠大數(shù)據(jù)技術(shù)對未來做一個(gè)預(yù)測和參考是人類發(fā)展的成果。但是，人類的溝通和交流不該因?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)而遭棄，而過于依賴大數(shù)據(jù)的預(yù)測和推理，放棄人際溝通過程，必然產(chǎn)生人際溝通的弱化，進(jìn)而影響到人的自由意志。

六、探索Openet大數(shù)據(jù)：如何變革運(yùn)營與決策

在當(dāng)今瞬息萬變的數(shù)字環(huán)境中，大數(shù)據(jù)的概念逐漸深入我們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€(gè)方面。作為一名關(guān)注行業(yè)動態(tài)的人，我發(fā)現(xiàn)Openet在這一領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力。Openet是一個(gè)通過高效的數(shù)據(jù)管理和分析幫助企業(yè)提升運(yùn)營效率與決策質(zhì)量的工具。今天，我想和大家一起深入探討Openet大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、優(yōu)勢以及對未來運(yùn)營的影響。

什么是Openet大數(shù)據(jù)？

Openet是一種次世代的智能數(shù)據(jù)管理平臺，專注于為企業(yè)提供全面的數(shù)據(jù)解決方案。其核心理念是將各類來源的數(shù)據(jù)整合，并通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的最大化。具體而言，Openet大數(shù)據(jù)主要包括：

• 數(shù)據(jù)集成：將來自不同渠道和平臺的數(shù)據(jù)匯聚到一個(gè)統(tǒng)一的平臺中。
• 實(shí)時(shí)分析：通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，為企業(yè)提供即時(shí)決策支持。
• 技術(shù)支持：提供強(qiáng)大的技術(shù)工具，幫助用戶輕松處理和分析數(shù)據(jù)。

Openet大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景

在我的研究中，我發(fā)現(xiàn)Openet大數(shù)據(jù)可以廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，尤其是以下幾個(gè)領(lǐng)域：

• 電信行業(yè)：通過分析用戶數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源，改善用戶體驗(yàn)。
• 金融服務(wù)：及時(shí)識別客戶需求和市場趨勢，輔助風(fēng)險(xiǎn)管理。
• 健康醫(yī)療：分析患者數(shù)據(jù)，提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量與效率。

例如，在電信行業(yè)，我多次看到企業(yè)通過Openet的數(shù)據(jù)分析工具，成功識別出客戶潛在的流失風(fēng)險(xiǎn)，并及時(shí)實(shí)施相應(yīng)的挽留策略。這不僅減少了客戶的流失率，還有效提升了企業(yè)的收入。

Openet大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢

Openet大數(shù)據(jù)平臺的優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在其技術(shù)層面，更體現(xiàn)在對企業(yè)運(yùn)營的全方位支持。以下是我認(rèn)為最突出的幾大優(yōu)勢：

• 高效性：可以有效地處理大量的數(shù)據(jù)，并快速提供可操作的洞察。
• 靈活性：根據(jù)企業(yè)的需求進(jìn)行定制，適用于不同行業(yè)和規(guī)模的公司。
• 用戶友好：易于使用的界面和直觀的數(shù)據(jù)可視化工具，使非技術(shù)用戶也能輕松理解數(shù)據(jù)。

如何實(shí)現(xiàn)Openet大數(shù)據(jù)的集成與應(yīng)用

實(shí)現(xiàn)Openet大數(shù)據(jù)的有效集成和應(yīng)用并不是一蹴而就的。作為用戶，我認(rèn)為做好以下幾個(gè)方面至關(guān)重要：

• 數(shù)據(jù)清理：確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，以便為后續(xù)的分析打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
• 明確目標(biāo)：在使用Openet大數(shù)據(jù)之前，企業(yè)需要明確數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)，以便更有效地指導(dǎo)分析過程。
• 團(tuán)隊(duì)培訓(xùn)：提升團(tuán)隊(duì)成員的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，確保他們能夠充分利用Openet平臺提供的各項(xiàng)功能。

未來的Openet大數(shù)據(jù)

每天我都在觀察大數(shù)據(jù)行業(yè)的動態(tài)，未來的Openet大數(shù)據(jù)平臺將不僅僅是一個(gè)工具。在技術(shù)持續(xù)進(jìn)步的推動下，我認(rèn)為Openet有可能融入更多的前沿科技，如人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。這將為數(shù)據(jù)分析帶來更高的準(zhǔn)確性和效率，使得決策的質(zhì)量不斷提升。

例如，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助Openet自動識別數(shù)據(jù)中的潛在模式，為企業(yè)提供更加深入的洞察。在這樣的環(huán)境下，企業(yè)能夠在激烈的競爭中迅速做出反應(yīng)，從而贏得市場先機(jī)。

總的來說，Openet大數(shù)據(jù)不僅助力企業(yè)?加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，更為決策提供強(qiáng)有力的支持。通過深入理解和應(yīng)用Openet大數(shù)據(jù)，我相信企業(yè)將能夠在復(fù)雜的市場中立于不敗之地。而通過這篇文章，我希望讀者能夠?qū)penet和大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值有更深的認(rèn)識，更好地指導(dǎo)未來的業(yè)務(wù)策略和方向。這些討論也為我們下一步走向智能化、自動化的企業(yè)運(yùn)營打開了新的思路。

七、智能運(yùn)營中心：如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)決策

什么是智能運(yùn)營中心?

智能運(yùn)營中心是一個(gè)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的平臺，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和管理工具，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)運(yùn)營優(yōu)化、業(yè)務(wù)決策和客戶關(guān)系管理的智能化解決方案。它匯集各個(gè)部門的數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)挖掘和分析，為企業(yè)提供全面、實(shí)時(shí)的運(yùn)營指導(dǎo)和決策支持。

智能運(yùn)營中心的基本功能

智能運(yùn)營中心的基本功能包括：數(shù)據(jù)整合與管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、運(yùn)營優(yōu)化及決策支持。通過數(shù)據(jù)整合，它能夠?qū)⒏鱾€(gè)部門的數(shù)據(jù)集中管理和分析，幫助企業(yè)建立全面、一體化的數(shù)據(jù)視圖；數(shù)據(jù)分析與挖掘則利用各種算法和模型，挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在的規(guī)律和關(guān)聯(lián)，為企業(yè)提供深度的業(yè)務(wù)洞察；而運(yùn)營優(yōu)化和決策支持則是通過智能模型和預(yù)測算法，為企業(yè)提供實(shí)時(shí)、個(gè)性化的運(yùn)營指導(dǎo)和決策支持。

智能運(yùn)營中心的應(yīng)用場景

智能運(yùn)營中心廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，尤其在電商、金融、制造等行業(yè)具有重要意義。在電商領(lǐng)域，它能夠通過對用戶行為和偏好的分析，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦和營銷策略的優(yōu)化；在金融領(lǐng)域，它可以幫助銀行和保險(xiǎn)公司進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制和客戶信用評估；而在制造業(yè)，它可以通過對生產(chǎn)、供應(yīng)鏈和客戶反饋數(shù)據(jù)的整合與分析，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)度的優(yōu)化和產(chǎn)品質(zhì)量的提升。

智能運(yùn)營中心的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)

智能運(yùn)營中心的優(yōu)勢在于提高了企業(yè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動能力，幫助企業(yè)更好地洞察市場和客戶需求，優(yōu)化運(yùn)營流程，提高決策效率。然而，實(shí)施智能運(yùn)營中心也面臨諸多挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)安全、人才儲備和技術(shù)投入等方面的問題。

結(jié)語

智能運(yùn)營中心作為一個(gè)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的平臺，正在成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵一環(huán)。它的應(yīng)用不僅能夠幫助企業(yè)把握市場機(jī)遇，提升競爭力，還能夠?yàn)槠髽I(yè)在信息時(shí)代更好地駕馭運(yùn)營和決策提供支持。

感謝您看完這篇文章，希望通過了解智能運(yùn)營中心，能夠?yàn)槟臉I(yè)務(wù)發(fā)展帶來幫助。

八、電商運(yùn)營如何做數(shù)據(jù)分析？

電商數(shù)據(jù)分析，估計(jì)是80%數(shù)據(jù)分析師的啟蒙場景；從商品角度出發(fā)，從用戶角度出發(fā)，或者從店鋪角度出發(fā)，三個(gè)方向都能聊；看似不同視角，但電商的分析永遠(yuǎn)只有一個(gè)核心，即如何幫商家打造爆品

爆品！電商永遠(yuǎn)的核心。當(dāng)然要憑空了解電商的馬太效應(yīng)，不容易；咱們還是先說基本法，掌握好基本的分析技能，一步步采石才能接近大教堂之愿景

1. 電商數(shù)據(jù)是什么？如何養(yǎng)成基本的分析能力？

電商數(shù)據(jù)會分為產(chǎn)品或商品模塊、用戶模塊和店鋪模塊，這里面的最小數(shù)據(jù)元，當(dāng)然就是大家常說的SKU（Stock Keeping Units）；為保證閱讀的流暢性，朋友們不用糾結(jié)SKU的定義；一個(gè)簡單例子，“300ml的罐裝無糖可樂”，就是一個(gè)SKU，包含了一個(gè)產(chǎn)品的規(guī)格、包裝和味道等特性；而SPU在這個(gè)例子中，就是“無糖可樂”，更多是描述一個(gè)細(xì)分的類目

所以不用急著關(guān)心工具。了解一下全貌，知道電商數(shù)據(jù)長啥樣，以及由此衍生的分析場景有哪些；有這些認(rèn)知在腦海里，比那些只會玩弄Excel、或者會一點(diǎn)Python入門的工具人厲害多了；入門的階段，場景的作用要遠(yuǎn)大于工具，多聽多練多接觸實(shí)戰(zhàn)

比如從產(chǎn)品角度出發(fā)，講好供貨和銷售的兩個(gè)端口的故事很重要

• 行業(yè)、類目或單個(gè)商品的銷量跟蹤，by 周/月/季度/年的環(huán)比、同比等
• 不同價(jià)格帶的銷量對比分析，找到同一品類的高中低端產(chǎn)品，以及銷量、銷售額的高中低分布
• 對比不同產(chǎn)品的毛利、凈利和庫存周轉(zhuǎn)率表現(xiàn)，從收益角度看產(chǎn)品流通
• 關(guān)心產(chǎn)品的復(fù)購率、跨購率（一般簡化為一個(gè)產(chǎn)品對所有訂單的覆蓋率）

能看出來，當(dāng)提及產(chǎn)品的復(fù)購和跨購時(shí)，實(shí)際上已經(jīng)從產(chǎn)品的維度跳到了訂單或用戶的維度；因?yàn)椤皬?fù)購”說明數(shù)據(jù)庫能識別同一個(gè)用戶有多次購買同一產(chǎn)品；所以產(chǎn)品、用戶、店鋪三個(gè)模塊并不是孤立的

回答我們開頭講的電商核心，“爆品”；如果用這三個(gè)模塊來理解“爆品”，那就是同類商品中銷量Top的SKU（產(chǎn)品角度），或?qū)τ谟脩舾采w率最高的SKU（用戶角度，覆蓋率高可以理解為大部分在該店消費(fèi)的顧客都會買該產(chǎn)品，類似于必買品），或店鋪銷售額中占比最高的SKU（店鋪角度）

如果你在面試中被問到類似的問題，解答何為爆品，你能馬上從以上三個(gè)角度解答，那恭喜你，一是你即將通過面試，二是說明你已經(jīng)具備基本的分析能力；這個(gè)東西說起來簡單，哪怕很多人看了這篇回答，日后遇到類似問題還是無頭緒；因?yàn)檫@不是一個(gè)Excel公式或者Python代碼，公式和代碼你記下來下次就會用了，但對于分析能力，你看過或聽過，未必就是你的

可能很多朋友第一次聽到關(guān)于電商分析的三個(gè)模塊，對上面的一些基本概念還不是很了解，比如SKU、爆品，包括AARRR消費(fèi)者模型等；這些概念學(xué)起來并不難，只是不太建議全程自學(xué)，概念多而雜，多聽一些有專業(yè)老師帶班學(xué)習(xí)的入門和科普課程，能幫助入門同學(xué)更結(jié)構(gòu)化地梳理知識，還有一些日常工作需要使用的數(shù)據(jù)分析方法、思維、模型的分享與使用

而且還有很多好玩的實(shí)戰(zhàn)案例。

關(guān)于智能馬桶的分析，我應(yīng)該多次提到了；我以前被問到過，如何用最快的數(shù)據(jù)分析方法，論證智能功能對于馬桶的必需程度？說白了，就是買一個(gè)智能馬桶值不值

有兩個(gè)方法：1）看智能馬桶的電商銷量占全部馬桶的電商銷量，比例如何；2）看智能馬桶在同價(jià)格帶里與其他同類商品的電商銷量，對比如何

沒錯(cuò)，以上兩種最快最簡單，一個(gè)是占比，一個(gè)是對比

1）看占比怎么看——關(guān)鍵是找用戶的對標(biāo)

首先對比智能馬桶和全部馬桶的平均價(jià)，看相差多少，這部分就是溢價(jià)（大概差一千元左右）；以及智能馬桶的電商銷量占全部馬桶電商銷量的比例是多少，這部分說白了就是VIP的占比，圖中統(tǒng)計(jì)就是27%；也就是說花一千塊的溢價(jià)，成為27%的VIP會員，你是否愿意。有了這個(gè)比例你就有了參照，比如你的收入水平是Top27%嗎，比如你是否在生活中花過類似的溢價(jià)率去買到27%左右的會員體驗(yàn)?zāi)兀缪莩獣I更靠前的座位（各價(jià)位段的座位占比是可以統(tǒng)計(jì)的）、買知識星球的課加入頭部博主的私密群（私密群人數(shù)占博主粉絲人數(shù)是可以算的）等等

所以乍一看買一個(gè)智能坐便器值不值，問題很虛；但通過問題一轉(zhuǎn)化，就能變到可以量化的標(biāo)準(zhǔn)，你就可以拿著這個(gè)量化標(biāo)準(zhǔn)去反問需求方

2）看對比怎么看——關(guān)鍵是找產(chǎn)品的對標(biāo)

另外一個(gè)，看對比怎么看；這個(gè)更直接。同價(jià)格帶里總有些同類產(chǎn)品是必需的，比如油煙機(jī)；如果在該價(jià)格帶里，智能馬桶的銷量接近油煙機(jī)，甚至超過；是不是就說明智能馬桶已經(jīng)是很多人的必需品了

當(dāng)然這個(gè)案例，可以往深了做；比如你從用戶模塊切入，先找到和消費(fèi)者（向你提問的那個(gè)人）畫像相似的群體，根據(jù)收入/性別/年齡/消費(fèi)觀等等畫像做一個(gè)聚類，如果智能馬桶在這個(gè)聚類群體里訂單覆蓋率很高（比如大部分都買過智能馬桶），那智能馬桶對于那個(gè)向你提問的消費(fèi)者來說，大概率就是必需品了

大概率？多大叫大概率，如果設(shè)這個(gè)群體中有可能買智能馬桶的概率為p，反之則為（1-p），則完全又可以變成一個(gè)p-value的問題，或者Wald-Test問題；當(dāng)然這樣就把問題往參數(shù)估計(jì)、置信區(qū)間的方向引了，完全走向了技術(shù)化；這一段你沒仔細(xì)看也沒關(guān)系，我后面都不會提晦澀的數(shù)學(xué)了，也就這里說到興起提一嘴，別跳轉(zhuǎn)別跳轉(zhuǎn)

畢竟除了技術(shù)進(jìn)階，數(shù)據(jù)分析的進(jìn)階還有很多維度。

2. 電商數(shù)據(jù)分析的進(jìn)階

電商運(yùn)營的角色，一個(gè)很核心的職能就是幫助商家組貨，在不同的季度、不同的大促節(jié)點(diǎn)下調(diào)整選品策略，同時(shí)還能幫商家排好秒殺品、引流款、利潤款的坑位及定價(jià)策略；這所有的動作都是圍繞那個(gè)最根本的核心，盡可能幫商家賣出爆品，繼而通過爆品為商家?guī)砹髁砍恋恚瑸樯碳业钠渌唐芬鳎瑸殡娚唐脚_拉新粗活

所以判斷一個(gè)電商運(yùn)營的數(shù)據(jù)分析能力高低，其實(shí)就是看他能不能從海量的電商平臺數(shù)據(jù)中找到自己的爆品方法論；從一開始的讀報(bào)表找信息，到學(xué)會簡單的分析和銷量業(yè)績的跟蹤，再到搭建一套完整的數(shù)據(jù)分析體系用于識別爆品、定選品策略，其實(shí)就是一個(gè)電商運(yùn)營做數(shù)據(jù)分析的進(jìn)階之路；

這個(gè)進(jìn)階路徑不是一蹴而就的，特別是入門的階段有專人指導(dǎo)、能在實(shí)際應(yīng)用場景中打好基礎(chǔ)，會少走很多彎路，所以先給大家推薦↓「數(shù)據(jù)分析名師實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營」，無論是數(shù)據(jù)分析技能、模型、思維還是數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目應(yīng)用、演練一應(yīng)俱全，可以讓自己對數(shù)據(jù)分析有個(gè)整體的了解

如果覺得上面的內(nèi)容都比較熟悉了，咱就可以接著聊幾個(gè)進(jìn)階模型；如果對于產(chǎn)品、用戶和店鋪側(cè)三個(gè)分析模塊的基礎(chǔ)知識還想再了解了解，可以翻回我開頭的部分，也可先體驗(yàn)一下我推薦的訓(xùn)練營，畢竟接下來的內(nèi)容還是有些小難度的

2.1. ECR模型

ECR（Efficient Cusmter Research）是很典型的產(chǎn)品模塊和用戶模塊相結(jié)合的分析模型，這個(gè)模型在幫助電商商家在選品組貨、排布坑位（秒殺品、引流品、利潤款等）的過程中，能起到很大作用

選品組貨，核心原則是找到產(chǎn)品中不可或缺的SKU或SPU（對SKU概念還不清晰的小伙伴請翻回第一部分），所謂鎮(zhèn)店之寶

鎮(zhèn)店之寶有四個(gè)維度，1）競爭核心——該品牌與同行競爭的招牌；2）消費(fèi)者青睞——該品牌核心消費(fèi)群體的心頭之愛；3）供應(yīng)充足——有足夠多的規(guī)格和細(xì)分SKU供選擇；4）消費(fèi)者忠誠——消費(fèi)者只選擇該品牌的SKU

• 競爭核心：一般用品牌的Loyalty Index，就是這個(gè)品牌在同類產(chǎn)品的市場份額，所以Loyalty Index = 該品牌相應(yīng)SPU的銷售額 / 相應(yīng)SPU的市場總銷售額，這個(gè)比例越大，說明該品牌在相應(yīng)SPU的市場份額越高，在這個(gè)SPU類目里競爭優(yōu)勢越大
• 消費(fèi)者青睞：每個(gè)品牌都會有核心群體，這個(gè)核心群體在相應(yīng)SPU中帶來的銷售總額，就是這個(gè)SPU最直接的價(jià)值
• 供應(yīng)充足：這個(gè)維度主要是講供應(yīng)柔性，就是消費(fèi)者既可以選300ml的易拉罐裝可樂，也可以選500ml的瓶裝可樂，可以選無糖的，也可以選香草味的；總而言之就是在可樂這個(gè)SPU下，消費(fèi)者有足夠多的選擇，能滿足不同的場景、不同的偏好
• 消費(fèi)者忠誠：這個(gè)厲害了，在電商場景里能得到消費(fèi)者高忠誠度，是很難很難的事情；消費(fèi)者忠誠理解起來倒簡單，就是消費(fèi)者只要一想喝可樂，只會選某品牌的某特定產(chǎn)品，這就是忠誠；忠誠的消費(fèi)者人數(shù)比例（占買過這個(gè)品牌相應(yīng)產(chǎn)品的總?cè)藬?shù)比例），就是消費(fèi)者忠誠度

ECR模型很常用，也是很多平臺內(nèi)嵌的系統(tǒng)模型，雖然綜合了產(chǎn)品和用戶模塊，但總體來看還是以產(chǎn)品為主導(dǎo)；接下來再分享一個(gè)用戶視角主導(dǎo)的模型

2.2. 客戶滿意度模型

圖的左邊先不要看！左邊不要細(xì)看！都是些偏算法模型。如果你不太關(guān)心技術(shù)向的內(nèi)容，想把更多精力放到業(yè)務(wù)理解上，只看圖右側(cè)即可

消費(fèi)者滿意度由三個(gè)方面組成：對品牌的形象認(rèn)知、對某次消費(fèi)的期望、消費(fèi)和產(chǎn)品的體驗(yàn)；顧客滿意度就是基于認(rèn)知→期望→體驗(yàn)→反饋，整個(gè)鏈路，把每一步都量化到數(shù)據(jù)庫和模型算法里，幫助電商運(yùn)營長期跟蹤品牌健康度和消費(fèi)者反饋

這實(shí)際上就是消費(fèi)者AARRR模型的延申，細(xì)心的讀者肯定發(fā)現(xiàn)我第一章就提到了AARRR模型，沒發(fā)現(xiàn)的小伙伴建議再次回顧全文

關(guān)鍵是，認(rèn)知→期望→體驗(yàn)→反饋，每一步有哪些量化指標(biāo)，以及每一步怎么關(guān)聯(lián)起來、怎么衡量相互影響；比如反饋，系統(tǒng)就可以抓取用戶對于店鋪的評分、對于產(chǎn)品的評價(jià)進(jìn)行定量以及定性的自然語言處理分析，綜合這些指標(biāo)進(jìn)行因子分析，先得到一個(gè)初步的滿意度指標(biāo)

其他的環(huán)節(jié)也同理，最后模型會再運(yùn)用到線性回歸和協(xié)方差矩陣，把因子分析統(tǒng)一到結(jié)構(gòu)方程模型中；總而言之這里頭就是技術(shù)細(xì)節(jié)，從業(yè)務(wù)理解上，大家只要熟悉了AARRR模型，就能掌握

2.3. 選品優(yōu)化模型

最后再提一下選品優(yōu)化，呼應(yīng)一下我們?nèi)牡闹黝}，幫商家選爆品！

選品優(yōu)化一般有兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，提高銷售額和提高毛利率（Revenue and Profitability）

逛超市的朋友都知道，一般大品類上，超市布局會有大致的分門別類；到具體區(qū)塊的類目中，每一個(gè)架子不同層怎么排布，都是有學(xué)問的，比如消費(fèi)者站立的時(shí)候能平視的幾層，就是黃金展位；哪些產(chǎn)品應(yīng)該放在黃金展位，選價(jià)格便宜的還是選最暢銷的，還是選利潤最高的，這里頭都有設(shè)計(jì)

選品優(yōu)化模型基于不同的目標(biāo)（比如銷售額或毛利率的最大化），會通過模型確定三個(gè)方面——定品、定價(jià)和定位；定品就是要上哪些品類大概要上多少量，定價(jià)就是綜合利潤空間和優(yōu)惠促銷之間去平衡，定位就是選貨架的露出

這里頭會涉及很復(fù)雜的模型，還會涉及不同產(chǎn)品間的轉(zhuǎn)化關(guān)系；比如有些消費(fèi)者在超市中沒找到可口可樂，可能就會選百事可樂，這就是一個(gè)轉(zhuǎn)化；但有些消費(fèi)者就是不選，買不到可口可樂就掉頭走人了，這就是一個(gè)轉(zhuǎn)化失敗，一次消費(fèi)者流失

細(xì)心的朋友肯定發(fā)現(xiàn)了，這里頭提到的，就包含了上面ECR模型中的消費(fèi)者忠誠度；沒錯(cuò)選品優(yōu)化本身就包含了ECR模型和顧客滿意度的版塊，這個(gè)龐大工程有時(shí)候不能全由模型解決， 還會相當(dāng)一部分的人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)校

今天先說到這里了， 以后有機(jī)會再詳細(xì)展開每一個(gè)模塊。不嫌啰嗦可以關(guān)注本人的知乎號和專欄，當(dāng)然也歡迎報(bào)名我極力推薦的課程，畢竟性價(jià)比高，學(xué)了就會學(xué)有所成、孰能生巧

九、邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：深入解析大數(shù)據(jù)運(yùn)營視頻教程

在信息技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)運(yùn)營已成為了各行業(yè)的重要策略之一。隨著數(shù)據(jù)的急劇增長，企業(yè)需要更加高效、科學(xué)地利用這些數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)決策的科學(xué)化與業(yè)務(wù)的增長。為了幫助大家更好地理解和掌握大數(shù)據(jù)運(yùn)營，本文將為您提供一系列的大數(shù)據(jù)運(yùn)營視頻教程的詳細(xì)介紹，助您在數(shù)據(jù)世界中開啟新的篇章。

什么是大數(shù)據(jù)運(yùn)營？

大數(shù)據(jù)運(yùn)營指的是企業(yè)通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析和應(yīng)用的全流程。其目標(biāo)是通過深度挖掘數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)優(yōu)化決策、提升效率、創(chuàng)造價(jià)值。大數(shù)據(jù)運(yùn)營不只是簡單的數(shù)據(jù)處理，還涉及數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用等多個(gè)層面。

大數(shù)據(jù)運(yùn)營的重要性

在當(dāng)今商業(yè)環(huán)境下，大數(shù)據(jù)運(yùn)營的重要性不言而喻，具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

• 提升決策效率：通過數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以快速掌握市場趨勢和用戶需求，做出更具針對性的決策。
• 推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新：分析用戶行為和市場數(shù)據(jù)，企業(yè)可以找到潛在的商機(jī)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新和增長。
• 增強(qiáng)客戶體驗(yàn)：通過對客戶數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)能夠更好地理解客戶需求，從而提供精準(zhǔn)的服務(wù)，提升客戶滿意度。
• 降低運(yùn)營成本：通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)可以優(yōu)化資源配置，提高資源利用效率。

大數(shù)據(jù)運(yùn)營視頻教程的內(nèi)容介紹

一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)運(yùn)營視頻教程應(yīng)包括多個(gè)關(guān)鍵模塊，幫助學(xué)習(xí)者深入理解大數(shù)據(jù)運(yùn)營的各個(gè)環(huán)節(jié)。以下是一些常見的教程內(nèi)容：

• 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識：介紹什么是大數(shù)據(jù)，及其特性和應(yīng)用場景。
• 數(shù)據(jù)采集：講解數(shù)據(jù)的采集途徑、工具（如爬蟲技術(shù)、API接口等）和相關(guān)技術(shù)。
• 數(shù)據(jù)存儲：介紹常見的數(shù)據(jù)庫技術(shù)（如Hadoop、NoSQL）及其適用場景。
• 數(shù)據(jù)處理與分析：涵蓋數(shù)據(jù)預(yù)處理、清洗、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具的使用（如Python、R、Spark）。
• 數(shù)據(jù)可視化：講解如何利用數(shù)據(jù)可視化工具（如Tableau、Power BI）將分析結(jié)果呈現(xiàn)給決策者。
• 案例分析：分享成功的商業(yè)案例，深入分析其中的數(shù)據(jù)運(yùn)營策略。

選擇合適的大數(shù)據(jù)運(yùn)營視頻教程

在眾多的大數(shù)據(jù)運(yùn)營視頻教程中，選擇合適的教程至關(guān)重要。以下是一些選擇時(shí)應(yīng)考慮的因素：

• 內(nèi)容全面性：確保教程涵蓋了大數(shù)據(jù)運(yùn)營的各個(gè)重要模塊，特別是與自己工作相關(guān)的領(lǐng)域。
• 講師的專業(yè)性：選擇有豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的講師，他們能夠結(jié)合真實(shí)案例分享實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
• 學(xué)習(xí)社區(qū)與支持：一個(gè)活躍的學(xué)習(xí)社區(qū)可以幫助學(xué)員相互交流，解決疑問。
• 課程更新頻率：大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展迅速，教程應(yīng)及時(shí)更新，以反映行業(yè)的最新趨勢和技術(shù)。

如何更好地學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)運(yùn)營

除了觀看視頻教程之外，掌握大數(shù)據(jù)運(yùn)營的關(guān)鍵還在于實(shí)踐和應(yīng)用。以下是一些有效的學(xué)習(xí)策略：

• 多做實(shí)踐項(xiàng)目：通過參與實(shí)際項(xiàng)目，將理論知識應(yīng)用于實(shí)踐中，以加深理解。
• 參加相關(guān)講座和培訓(xùn)：把握行業(yè)動態(tài)，持續(xù)學(xué)習(xí)，提升自己的專業(yè)素養(yǎng)。
• 和同行交流：通過群組討論，分享學(xué)習(xí)心得和經(jīng)驗(yàn)，達(dá)到互相學(xué)習(xí)的目的。
• 關(guān)注行業(yè)前沿：定期閱讀相關(guān)的行業(yè)報(bào)告和研究，以掌握最新的市場動向和技術(shù)發(fā)展。

總結(jié)

掌握大數(shù)據(jù)運(yùn)營是提升競爭力的重要途徑。在信息技術(shù)的不斷發(fā)展與行業(yè)變革中，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)運(yùn)營不僅僅是技能的培養(yǎng)，更是對未來工作與職業(yè)生涯發(fā)展的提前布局。希望本篇文章上的大數(shù)據(jù)運(yùn)營視頻教程的介紹能夠幫助你更好地學(xué)習(xí)與掌握這一領(lǐng)域的知識。

感謝您閱讀完這篇文章，希望通過這篇文章能為您在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)運(yùn)營的過程中提供有價(jià)值的幫助，讓您的職業(yè)生涯更加輝煌！

十、探索大數(shù)據(jù)分析：如何做出明智決策？

大數(shù)據(jù)時(shí)代的決策分析

在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)競爭力的重要組成部分。然而，僅僅擁有大量數(shù)據(jù)并不足以讓企業(yè)脫穎而出，關(guān)鍵在于如何利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行決策分析。

大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值

大數(shù)據(jù)分析不僅可以幫助企業(yè)更好地了解市場和客戶，還能提高生產(chǎn)效率、降低成本，并發(fā)掘潛在商機(jī)。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，企業(yè)可以做出明智的決策，推動業(yè)務(wù)發(fā)展。

數(shù)據(jù)收集與整理

首先，數(shù)據(jù)收集是實(shí)施大數(shù)據(jù)分析的第一步。企業(yè)可以從各個(gè)渠道搜集數(shù)據(jù)，包括內(nèi)部數(shù)據(jù)庫、社交媒體、客戶反饋等。然后，進(jìn)行數(shù)據(jù)整理，清洗和處理數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。

數(shù)據(jù)分析方法

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，企業(yè)可以運(yùn)用各種數(shù)據(jù)分析方法，如統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等。通過這些方法，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，為決策提供依據(jù)。

決策制定

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，企業(yè)可以進(jìn)行決策制定。根據(jù)分析結(jié)果，制定相應(yīng)的策略和計(jì)劃，為企業(yè)的發(fā)展方向提供指導(dǎo)。

監(jiān)測與優(yōu)化

最后，監(jiān)測與優(yōu)化是持續(xù)優(yōu)化決策的關(guān)鍵步驟。企業(yè)需要定期監(jiān)測決策的執(zhí)行情況，并根據(jù)反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)更好的業(yè)務(wù)結(jié)果。

通過本文的介紹，相信您對大數(shù)據(jù)決策與分析已經(jīng)有了更深入的了解。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，學(xué)會如何利用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策分析，將有助于企業(yè)在激烈的市場競爭中脫穎而出，實(shí)現(xiàn)持續(xù)發(fā)展。

感謝您閱讀本文，希望能為您的大數(shù)據(jù)決策與分析帶來一些幫助！