《電商運營數(shù)據(jù)分析與業(yè)務報表應用》



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產品經理系列
數(shù)據(jù)分析及應用
——分析數(shù)據(jù) 精準決策 優(yōu)化業(yè)務——


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【課題背景】
To
B端垂類電商的運營，需要通過數(shù)據(jù)分析挖掘客戶需求，指導日常運營業(yè)務的開展，提升
整體業(yè)務效率，為整體行業(yè)的數(shù)字化轉型提供資源、物料等對接的互聯(lián)網(wǎng)解決方案。由
于To
B業(yè)務的專業(yè)耦合性較高，運營團隊成員多是行業(yè)內的從業(yè)人員，對整體電商化的運營和
數(shù)據(jù)指導缺少系統(tǒng)性的了解和認知。在實際工作中，通常出現(xiàn)以下問題：
■ 對整體運營增長模型缺少系統(tǒng)性的了解，無法用模型來指導運營工作
■ 缺少數(shù)據(jù)分析的方法，在實際過程中，無法判定數(shù)據(jù)是否達標
■
數(shù)據(jù)中臺能力不足，無法直接生產可視化報表情況下，缺少數(shù)據(jù)可視化表達的技巧

【解決方案】
數(shù)據(jù)分析的核心理念：
■ 數(shù)據(jù)分析首先是用于指導業(yè)務，對于電商平臺，要關注的是GMV、客戶體驗等指標
■ 有模型，通過自變量與因變量之間的函數(shù)關系，分析要素之間的變化
■ 數(shù)據(jù)分析講究差異化分析，通過數(shù)據(jù)分析對比差異，找出導致差異變化的變量

【參與人員】
本課程適宜于：平臺運營人員、產品開發(fā)人員等

【學員任務】
【2小時】任務一：了解數(shù)據(jù)分析的意義、核心方法和流程要素
【3小時】任務二：掌握To B垂類電GMV業(yè)績增長模型及分析方法
【1小時】任務三：能夠就業(yè)務場景數(shù)據(jù)情況，制作可視化報表

任務一：數(shù)據(jù)分析的意義、方法和流程（2小時）
【任務解析】了解數(shù)據(jù)與業(yè)務之間的彼此增強的關系，熟悉數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)模型之間的
關系、了解數(shù)據(jù)分析的整體指導思想和方法、流程。
|一．以業(yè)務場景為出發(fā)點，數(shù)據(jù)分析與業(yè)務體系彼此互相增強。 |
|1.數(shù)據(jù)分析，目的是指導業(yè)務工作的決策 |
|2.B端垂類電商核心業(yè)務場景：客戶體驗和商業(yè)實現(xiàn) |
|3.數(shù)據(jù)指導業(yè)務的前提：搭載業(yè)務場景與數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)模型 |
|4.業(yè)務場景隨商業(yè)模式、業(yè)務戰(zhàn)略優(yōu)化，不斷優(yōu)化整個數(shù)據(jù)模型 |
|5.數(shù)據(jù)模型通過收集數(shù)據(jù)、反哺業(yè)務優(yōu)化，實現(xiàn)彼此增強 |
|【解析&案例】 |
|電商整體商業(yè)模型從流量電商轉向用戶電商和興趣電商，數(shù)據(jù)模型也在不斷|
|發(fā)生變化 |
|二．做模型、收數(shù)據(jù)、差缺口、找原因，做報表，數(shù)據(jù)分析五步走 |
|1.基于商業(yè)模式、業(yè)務戰(zhàn)略和業(yè)務場景搭建相應的數(shù)據(jù)模型 |
|2.數(shù)據(jù)模型（算法）：自變量與因變量的函數(shù)關系 |
|3.做好前臺接口，通過互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集 |
|4.數(shù)據(jù)分析的核心指導思想：看差異、找原因 |
|5.數(shù)據(jù)分析的前置要素：標準值/目標值的建立、數(shù)據(jù)捕獲、數(shù)據(jù)算法（函 |
|數(shù)）、算力（人力或云計算） |
|6.制作場景業(yè)務的分析報表，形成可視化文檔，指導優(yōu)化業(yè)務 |
|【解析】 |
|常見的報表：客服響應報表、發(fā)貨速度報表、客戶結構報表、客戶活躍度報|
|表... |


任務二：To B垂類電商GMV業(yè)績增長模型及分析方法（3小時）
【任務解析】To
b垂類電商起到整個行業(yè)/公司/項目級的原材料采購鏈接價值，其主要的使命是實現(xiàn)整個
產業(yè)鏈條物資交易的數(shù)字化。實現(xiàn)快速高效的資源匹配，直接反應該場景的指標就是線
上的交易規(guī)模GMV。通過對GMV的模型構建，再細化到下面的指標，找到可以優(yōu)化和調整
的地方。
|一．從經營流量到經營客戶，整體數(shù)據(jù)模型的演變 |
|1.數(shù)字化時代，讓運營工作從流量的經營轉向客戶的價值經營 |
|2.流量經營模型解析:GMV=UV（流量）*CVR（轉化率）*P（交易金額） |
|3.客戶經營模型解析:GMV=N(客戶數(shù)）*P（交易金額）*R（交易頻次） |
|【解析】 |
|1.客戶生命周期價值運營理論 |
|2.增長第二曲線理論 |
|二．基于GMV=N*P*R的用戶增長型數(shù)據(jù)模型解讀 |
|1.N（客戶數(shù)），三大模型，助力用戶增長 |
|（1）漏斗模型：渠道-曝光-流量-轉化，層層篩選，實現(xiàn)客戶數(shù)拓客的數(shù)據(jù)|
|捕獲 |
|（2）裂變模型：種子-裂變指數(shù)-裂變代際，實現(xiàn)社交裂變方式的客戶拓新 |
|（3）MCN模式：達人-客戶數(shù)，形成可復制的新客戶拓客模型 |
|【案例&解析】 |
|1.1688漏斗模型，通過電話、會銷和全網(wǎng)推廣獲得新客 |
|有贊微商城，依托裂變模型，讓老客戶帶新客戶，實現(xiàn)低成本拓客 |
|中國移動借助網(wǎng)格長，推廣移動“和彩云”產品 |
|2.P（交易金額），三大策略，實現(xiàn)交易金額的提升 |
|（1）關聯(lián)銷售：A-B-C，連單率 ，整體解決方案影響連單率 |
|（2）限時活動：活動日客戶訂單交易額，提升單客交易總價 |
|（3）會員權益：會員等級結構比例，拉升節(jié)點性客單 |
|【案例&解析】 |
|蘇寧家裝節(jié)，通過活動拉升客戶整體客單 |
|中國服裝網(wǎng)，以內容筆記影響客戶采購 |
|3.R（交易頻次），三大要素，影響客戶交易頻次 |
|（1）DSR：如實描述、發(fā)貨速度、響應速度，直觀影響客戶體驗 |
|（2）項目周期：客戶的RFM模型，為客戶交易頻次提供直觀價值參考 |
|（3）場景挖掘：存量客戶的價值挖掘與定向營銷 |
|【案例&解析】 |
|1.1688通過DSR，實現(xiàn)對商家的服務質量的評定 |
|2.國網(wǎng)電商平臺，以項目招標方式實現(xiàn)項目周期管理 |
|3.聚寶贊通過大數(shù)據(jù)，為美妝類商家開啟3.8女神供貨節(jié) |
|三．對標數(shù)據(jù)指標/目標，尋找差距 |
|1.借助同比和環(huán)比，設定本運營周期的GMV指標 |
|2.依據(jù)GMV模型，分解指標，實現(xiàn)量化分解 |
|3.借助數(shù)據(jù)中臺，即時查閱數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行對比分析 |
|4.找出指標差距，分析原因 |
|【討論】 |
|影響N、P、R值的主要因子變量有哪些 |
|四．數(shù)據(jù)分析，找到相關原因，進行指標優(yōu)化 |
|1.數(shù)據(jù)分析的指導思想：對比差異、變量假設、統(tǒng)計歸納、行業(yè)對標、平臺|
|均值與峰值 |
|2.同期數(shù)據(jù)比較：找出優(yōu)化指標 |
|3.單因子變量測試法：無歷史數(shù)據(jù)情況下，調節(jié)某變量，觀察數(shù)據(jù)，進行測|
|試 |
|4.統(tǒng)計歸納法：無理式數(shù)據(jù)情況下，先行測試，逐個不斷優(yōu)化指標 |


任務三：報表可視化、生成工具及方法（1小時）
【任務解析】可視化報表能夠讓出了數(shù)據(jù)分析人員及其他運營成員能夠直觀地發(fā)現(xiàn)問題
，對整體業(yè)務運營有一個全面而立體的了解。
|可視化報表及報表類型 |
|1.可視化報表的界定：通過表格、圖片、動態(tài)視頻等展示 |
|2.常見的報表類型：GMV報表、渠道流量結構報表、產品結構報表、客戶結 |
|構報表 |
|3.從運營周期談多久需要做一次分析報表 |
|4.運營報表到底要細化到什么程度？ |
|5.結論+數(shù)據(jù)分析+建議，讓一份報表能夠指導決策 |
|【案例】 |
|有贊商家運營生成的報表解析 |
|可視化報表生成工具及方法 |
|1.可視化報表生成的基礎工具：EXCEL、數(shù)據(jù)透視表、VBA宏的應用 |
|2.自助式報表生成工具：Tableau、FineBI、PowerBi |
|3.借助數(shù)據(jù)中臺，自動生成相應報表 |
|【解析】 |
|Excel解決常見電商類數(shù)據(jù)報表的制作 |
|三．借助FineBI完成可視化報表生成 |
|1.明確指標和各組件的開發(fā) |
|2.借助之前的報表，對指標、組件進行復用 |
|3.構建模板，解決常見問題 |
|【演練】 |
|FineBI的使用 |

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