数据化运营速成手册-从零学习数学分析

人生虽苦，但是过程也是有着甜的，

不经历风雨怎么能见到彩虹呢，有的时候我们把事情想得太坏了，

其实除了生死，其实没什么大不了。

岁月静好安然若泰，谢谢点赞和转发，愿您幸福，一切都好！

通过数据来做出的决定，要优于常规决策

如何从一大推的数据中寻找运营决策的的方向，这个就我们需要数据分析

数据分析，就是采集原始店铺数据，挖掘数据研究技术处理数据，寻找运营关联因素来进行整合，提炼运营决策需求点和对未来行为进行预测评估，运用逻辑分析来研究异常变动影响。

我们站在运营的一个角度来看我们平时运营决策需要的一些简单数据分析

比如是流量问题的分析：

1.行业情况:检查行情大盘最近的流量趋势和成交趋势

2.了解店铺总体流量趋势:知道店铺的流量趋势，看看店铺的整体情况，流量来源占比、店铺的引流关键词、店铺的近7天转化率、店铺的引流关键词及宝贝排名，分析排名上升或下降的原因.

3.看竞争对手的情况:是否有大促销，是否有同质化产品出现？是否有同质化产品且价格更低的产品出现？

4.分析单品流量变化明细，单品来源分析、宝贝关键词分析、宝贝关键词排名分析、销量走势分析，展现关键词分析、流量转化率分析、宝贝转化分析，根据关键词的展现量、点击量、点击率、平均搜索排名等，评估判断你的标题关键词有效度。

5.分析流量下降大致原因

①普通搜索页面宝贝排序规则变化；

②出现交易纠纷、订单清洗、投诉、假货等影响流量；

③更换了主图或标题、详情页、属性调整会使宝贝流量下降，所以需要查看下宝贝是否进行过修改，标题是否明确；

④宝贝出现虚假交易，邮价不符，广告商品等等会严重影响卖家的信誉和流量

⑤由于季节、天气、节日活动的影响，也会使流量在一定时期内下降。

还有太多的运营决策需要解决，

马上要到双11了，我们也可以做个双十一问题的思考（分享）

1.产品分配策略？全网的双十一还是天猫的双十一？

2.如何提高售罄率？

3.如何选择正确的款式以及库存的深度？

4.如何评估官方的资源去备货以及目标实际达成的预期？

5.更全面更细节的风险管理控制——包括主推大流量款的恶意竞拍？

6.物流系统的承载能力探讨和预备方案考虑？

7.如何做好联合，通过资源互补获取更多的流量？

8.如何面对日益上涨的流量和新客户获取成本？

8.如果销量不如预期，剩下的货怎么办？

9.如何用更快速的预售机制及库存风险管理系统，提高我们的售罄率和资金周转？

今天和大家分享是数据化运营速成手册—数据驱动运营决策优化

一.为什么要做数据分析4个原因

1.了解规律

2.预测未来

3.分析目的

4.运维逻辑

二.在做数据分析之前，其实就是要做好客户细分

个人客户的基本属性、行为特征、购物习惯分解

三.什么是数据分析

从数据到信息的这个过程，就是数据分析；

数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息

1.数据分析的定义

2.数据分析碰到的困惑

四.数据分析的五大思维

1.第一大思维【对照】

案例分享：某某竞争店铺近1年的支付商品数、客单价、支付转化率、访客数、收藏人数、架构认识、搜索点击人数、销售额

竞争品牌近一年销售数据表（床上用品）

近12个月自家店铺和竞争店铺的销售额

近12个月自家店铺和竞争店铺访客数对比

近12个月自家店铺和竞争店铺品牌转化率

通过竞争对手的对比，我们就知道我们店铺的访客数、销售额、客单价、转化率是否正常，流量获取是否要加大，甚至还要判断对手店铺的流量来源入口，来进行运营思路上的调整.

文/老夏