半年銷售2000萬市場分析實戰(zhàn)應用及數據運營的價值

分享主題“商業(yè)大數據的小應用”。

本文內容為上一輪阿里數據先鋒大賽內容，并補充了部分案例。

希望這些分享能讓大家認識到數據的價值和意義。

大綱:第一部分:數據運營的重要性及在商家中的分工第二部分:數據運營的三個標準第三部分:數據應用案例解讀《半年銷售額2000萬市場分析的數據選擇及實際應用》第一部分:數據運營的重要性及在商家中的分工1。

首先，我們用一張圖來說明數據操作的重要性。

數據運營不僅僅是某一點的分析，它涉及到業(yè)務完整鏈條的分析。

從上圖可以看出，從戰(zhàn)略規(guī)劃到CRM營銷，經過數據采集、數據挖掘、決策管理、效果反饋、調整優(yōu)化，最終達到運營目標的一系列過程。

所以數據運營滲透到業(yè)務的每一個環(huán)節(jié)。

就像在阿里數據先鋒獎發(fā)布會上，阿里副總裁提到要構建業(yè)務人員數據閉環(huán)業(yè)務鏈，讓數據支撐各個節(jié)點的決策。

2.企業(yè)數據運營團隊數據運營團隊主要由市場端商品端運營端客服端老客戶營銷端全鏈條組成！主要涉及的分析工作如下:市場端:觀察市場環(huán)境的變化和趨勢，監(jiān)控市場競爭對手的運營數據，反饋競品在特事特辦市場的銷售情況。

商品:分層次分析擬銷售產品的品類結構，提供發(fā)展建議。

同時監(jiān)控產品下游庫存的數據，監(jiān)督處理新產品的表現力和運營節(jié)奏。

運營端:店鋪數據的監(jiān)測，重點是流量結構層面/活躍度層面/頁面導購導流設計層面/轉化率優(yōu)化/商品銷售層面梯隊布局/付費投放效果等的延伸分析。

客服:關注售前售后過程中的詢價單轉換、服務態(tài)度、響應效率、訂單催貨效果的跟進。

老客戶營銷:這是消費者后續(xù)營銷的數據分層。

它從多個角度分析了消費者的消費偏好，并延伸出消費者問題的其他規(guī)律，如地域人群對產品功能的偏好、催促付款的時間節(jié)點選擇等。

注意:大部分操作只抓取了操作結束的部分內容。

運營薪資之所以越來越低，其實更多的是因為運營只做推廣工作，而這些方面現在越來越智能化、流程化，所以運營價值越來越低，而數據運營需要站在整個鏈條上做思考和分析。

第二部分:數據操作的三個標準:1 .數據應用具有可流問題的反饋和監(jiān)督功能；2.數據的使用可以提高工作效率；3.數據應用可以總結規(guī)律，為運營方向提供決策支持。

不要默默做無用的數據運營:數據運營不是為了數據而做數據分析，而是為企業(yè)創(chuàng)造更好的商業(yè)效益。

所以無論做什么分析，都會圍繞這三個標準來考慮。

接下來，我們用10個圖例來分析三個標準的應用。

1.全店杜邦分析表側重于核心指標的自上而下監(jiān)控(過程監(jiān)督反饋/三標反饋效率提升)。

這個圖表反映了三個標準中的兩個，我們可以快速觀察到從上到下改變銷售額的因素，比如客單價下降是否是客單價引起的，客單價下降是否與訪問深度有關，訪問深度是否與產品選擇有關。

從圖表中可以快速觀察到這些影響因素之間的變化，提高問題反饋的效率。

但是，杜邦分析表只是儲存診斷的敲門磚。

具體分析請參考之前的文章:2。

多維趨勢分析圖可用于研究指標間的相關性，探索核心問題的根本優(yōu)化方向(過程監(jiān)督反饋/提高反饋效率/規(guī)律研究)。

這個圖的三個標準都可以體現在，從上面的線路來看，前期，直通車的比例很高。

這時候其實就是創(chuàng)造有價值的數據，讓搜索變得有趣，然后就會開始快速影響后續(xù)的流量激增。

以后隨著免費流量的增長，直通車也會控制在一個正常的比例，會提高整體的投入產出比。

所以合理的直通車投放，在前期數據較少的情況下，其實是可以起到拉數據的作用的。

前期拉出來的數據比較好。

如果數據表現太差，也可以作為測量功能，及時更換其他產品。

從這里我們可以清晰的發(fā)現直通車對免費搜索流量的提升作用，這就是指標之間的關聯(lián)挖掘效應。

3.店鋪商品品類屬性多維度層級結構及市場分析監(jiān)控圖(流程監(jiān)督反饋/反饋效率提升)注:以上兩張圖是一位學生路人完成的作業(yè)，有空可以看他的文章:揭秘直通車。

以上兩張圖主要是用來監(jiān)測反饋效果的，主要是從商品分層的角度來分析銷售，從而從引流進店的商品中了解進店的人群，進而根據商品的銷售屬性找到與進店人群的匹配度。

具體分析值得借鑒:4。

產品屬性切根分析監(jiān)控圖(流程監(jiān)督反饋/提高反饋效率)。

以上分析也是三大標準之一的過程監(jiān)控的體現。

它的作用在于幫助我們日常運營監(jiān)控產品的屬性流量入口，反饋哪些屬性入口沒有被我們的產品很好的接受，同時也分析屬性人氣和產品權重的匹配，根據產品的不同階段調整和釋放流量入口。

a .本次監(jiān)測產品的搜索流量和轉化率的趨勢變化，我們一直強調核心指標轉化率的趨勢穩(wěn)定性。

在這里，我們可以對其進行監(jiān)控(如果更詳細，還可以放入付費數據，觀察付費對自然搜索流量的影響)。

b .我們可以分析哪些詞根詞對題目的影響大或小。

比如上面的數據，“4”這個詞帶來的流量很少，轉化也是中等的。

但是我們發(fā)現這個產品其他詞的流量很高，說明這個產品的權重應該很高。

“4”這個詞根的反饋很差，或者說這個詞的搜索指數很低，想要更多的流量就要更換這個詞。

另一個詞“韓版”轉化率非常低，基本上浪費了位置。

c .如果發(fā)現詞根整體表現較差，為了避免出現異常情況，我們也通過詞根趨勢監(jiān)測表進行分析。

d .最后一張圖延伸到關鍵詞。

我們分析完根之后，根的表現發(fā)生了變化，根會回到根下面的關鍵詞反饋。

然后我們還要根據關鍵詞的實際情況進行調整和分析。

5.全店店主圖點擊效果監(jiān)控表關鍵詞反向推送產品追蹤(提高反饋效率)。

這是效率最高的分析，當時給我們帶來了極大的效率提升。

試想一下，逐一查看1000個產品的他們主圖點擊率，至少需要三四天的時間。

而通過逆向分析，從全店關鍵詞的角度鎖定一小部分產品，只需要不到一個小時就能找到問題產品的主圖。

(因為數據來源的變化，這個分析目前沒什么用，但是這個案例是告訴你在日常工作中掌握數據可以節(jié)省多少時間。

) 6.用戶地域屬性偏好規(guī)律分析圖(匯總規(guī)則提供決策)接下來我們來看上面這張圖，很有意思的一張。

之前講了流程和效率提升的分析，然后這一個就是總結規(guī)則的分析。

從上面可以看出，黑龍江紅色部分的面積相對于其他地區(qū)來說是非常突出的，紅色部分代表的是松散屬性的需求。

所以如果想更細化，開發(fā)區(qū)域市場需求，隨著黑龍江和東北三省網購人群的增長，可以開發(fā)一些寬松的產品直接投資東北三省的人群。

這是一個數據決策的小案例。

7.付款提醒法律的選擇分析圖(匯總規(guī)則提供決策)。

上面對催款單的分析，也是一個對規(guī)律總結做出決策的案例。

數據之所以重要，是因為數據的輸出是由消費者反饋構成的，所以數據可以挖掘出消費群體的規(guī)律。

很多人催促客戶有時間就付款，但是從這個圖表中我們發(fā)現，紅色部分大量未付款的訂單集中在晚上811點，這些未付款的人大多在晚上910點達到付款高峰。

我們推測是因為910人剛開始工作，還沒有進入工作狀態(tài)。

這個時候大家都會在網上閑逛，我們可以在他們有更多的時間和別人比較之前，提前給一定的優(yōu)惠券催促付款。

這個發(fā)現讓我們的催款成功率從5%提高到15%到20%。

8.店鋪退款狀況分析及供應商質量監(jiān)督(過程監(jiān)控)。

這個圖用來監(jiān)督門店產品的退款，從質量反饋上可以反推供應商的品控水平，從而也有監(jiān)督供應商質量的作用。

第二部分總結:從上面的圖表可以看出，三個標準在這些分析和應用中基本是融合在一起的，也充分體現了數據操作的多樣化。

但是，數據操作不等于華麗的圖表。

圖表的作用只是集中了數據的反饋，方便我們解讀數據。

所以數據處理越簡單越直觀越好。

每個圖表都是為了解決我們需要的目的。

所以，要做好數據運營，核心是要知道目的是什么。

解決什么運營問題？

而不是為了做數據而做數據。

數據的應用不局限于某一點，而應該是企業(yè)精細化運營的支撐點，讓每個支撐點形成可量化的標準，提前發(fā)現問題，優(yōu)化反饋，從而實現企業(yè)的良性發(fā)展，制定企業(yè)未來發(fā)展的可行策略。

第三部分:數據應用案例解讀《靜靜解讀數據精選及半年銷售額2000萬市場分析實戰(zhàn)應用》由于篇幅較長，我們的案例將另貼。

如果你想看到這個案例貼，希望你能貼出來，讓更多人關注數據運營的重要性，讓我們一起迎接DT時代的到來。

我先把第三部分的分析步驟放出來。

大綱:第一，數據選擇是個坑。

二、市場分析的目的是什么？

三。

市場分析過程1。

市場有多大階段2。

市場的增長點？

3.品類的可操作空間有多廣？

4.市場的周期性情況？

5.產品特性分析？

6.產品年度重疊分析？

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