数据分析可以提升运营的效率并保证十分可观的结果

1.分解互联网运营的数据分析思路，首先要学会“分解”。分解数据和问题。所有数据都可以分层分解，找到更多的“子数据”。通过对子数据的挖掘和优化，往往可以逐一突破，找到方向，提高最终的“关键指标”。大多数时候，我们找不到努力工作的方向，往往是分解能力不够，只关注最终的大成交量指标，不挖掘指标下的相关因素，这些因素是所谓的细节，做得好，成为“极端”。分解思路的另一个优点是，它可以帮助操作更好的分工，优化和调整组织结构。让员工更专业，更专注于某项业务，从而培养细分功能的专家。当每个细分功能都有专家时，它将反映在操作细节的完美性上。2.跟踪思维操作的问题是跟踪的，不是一次看到的。所有的数据都是通过积累和沉淀来发现的。单个数字毫无意义，只能称为“值”。比如今天一家店的流量是2000，转化率是1.5%，营业额是3000，好还是坏，进步还是退步，不知道。只有在近一周、近一个月甚至近一年的数据中研究线性趋势，才能发现“问题”。此时的数据是有意义的。因此，无论商店的哪个阶段，养成每天积累数据的习惯，我们知道淘宝背景会有成熟的数据产品，会给你一个趋势和历史数据，但这远远不够，需要提取所有数据到自己的数据库，结合不同的数据维度综合分析问题，建立跟踪机制，即以下“结合思维”。中等规模以上的电子商务公司将有自己的数据管理模式，监控关键指标，确保及时定位问题并做出相应的决策。3.结合思路单独跟踪数据会更“片面”，得出结论甚至错误。因为所有电子商务的核心数据在一段时间内都是偶然的和相关的。偶然性意味着有一天，转化率可能会突然下降，远低于日常生活，这很有可能发生。因此，每个人都惊慌失措，找到与转化率相关的因素，查看产品详细信息页面的设计、产品价格、客户服务聊天记录，“优化”整整一天的详细信息页面设计，使产品价格更低，售前客户服务得到纠正。最后，我发现一切都是一样的，我浪费了一天时间做了很多无用的工作。相关性是指大多数指标是相关的，正相关或负相关的，转化率突然下降，最后发现昨天流量突然飙升，然后看看流量来源，大部分来自推广流量，不准确，但人多。因此，跟踪数据必须从多个维度一起查看。一般来说，转化率与流量为负相关。如果流量飙升，转化率就会下降；如果转化率上升，客户单价就会下降。（大型促销活动除外）然而，在跟踪数据并结合多个维度分析数据后，结论可能仍然不准确。原因是这两个想法正在与“我们自己”进行比较，我们还需要“与他人进行比较”。这就是下面介绍的“对比思路”。4.比较思维就是和别人比较。其他人必须选择“合适的”。可以是类似于自己品牌定位的店铺数据，也可以是同行业做得比较好的店铺数据。最可比的是和自己“同级”的店铺。通过比较，我们可以发现我们的差距在哪里，找到正确的优化方向。在实际情况下，在制作微波炉产品之前，销量一直不如竞争品牌格兰仕，然后分析数据，发现流量差很多。因此增加了展览类(钻石展位，CPM）和竞价类(直通车，CPC）广告投资，却发现收效甚微，甚至牺牲了大部分利润。最后，我们对同类产品进行了深入的对比分析，发现自然搜索在流量来源上存在很大差异，这是品牌认知的问题。因此，促进品牌所有者关注产品品牌的建设。5.节点思维节点思维是将大型营销事件作为节点单独标记，分别删除数据进行分析。在日常运营中，营销活动对数据影响很大，特别是突然参与淘宝官方活动，如成本效益，会让流量、转化率、营业额飙升，此时我们将这些数据插入日常运营数据分析，会导致“扭曲”，影响店铺日常运营优化方向的判断。6.锚点思维锚点思维有两层含义。第一个含义是在业务数据分析中，当多个因素影响数据指标时，只留下一个因素作为变量，其他因素保持不变，然后测试该因素对最终指标的影响程度。例如，有六个因素与下面提到的转化率有关，但每个因素对转化率的影响是不同的。此时，需要进行一个小测试，以保持一个因素的变化，其他五个因素不变，并将其放入市场进行实际销售。最后，得出这个因素与转化率之间的具体影响，以便以后进行更多的优化。第二层含义是产品竞争力。用户可以通过锚点策略做出更快的决策，更好地销售产品。例如，A和B商店经营相同的品牌，该品牌有1和2产品，此时，A商店与B商店沟通，A主要销售1，B主要销售2，此时，A可以标高2产品价格，帮助B商店做价格“锚”，让用户知道B商店2产品确实有价格优势，所以用户决策将加快。A店也是如此。7.行为标记思路行为标记法是优化大动作，及时在数据报表中标记大项目。以便以后通过数据检查是否有效。因为大多数优化的结果都是“滞后”的，也就是说，一个大的优化行动可能只能在一个月后反映效果，甚至在半年后。当然，也有一些优化动作是即时的，比如婴儿标题对搜索结果的影响。无论如何，在操作过程中，我们应该清楚地知道什么是有效的，什么是无效的。在我们进行产品包装优化之前，我们花了一个月的时间与品牌所有者沟通。品牌所有者通过各种测试、实验和购买新的包装材料。两个月后，我们向用户发送的货物都是新的包装产品。然而，在使用新包装产品一个月后，退货率只是缓慢下降，直到第二个月才在财务表中明确提取现金。由于损坏，退货量大幅下降，用户体验良好，一个月后回购率也有所提高。进而提高了整个店铺的销量和好评率。以上七种思路是数据分析的基础。有了这样的分析思路，无论做什么，都会很快找到核心问题，然后找到解决问题的方法。

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