【數(shù)據(jù)分析】《電商運營數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)報表應(yīng)用》

  培訓(xùn)講師:楓影

講師背景:
楓影老師10年互聯(lián)網(wǎng)項目運營老兵3年蘇寧采銷管理3年阿里天貓運營6年新零售私域運營電子科技大學(xué)科園教育特聘顧問導(dǎo)師西南財經(jīng)大學(xué)特聘教授四川大學(xué)“互聯(lián)網(wǎng)”創(chuàng)業(yè)大賽評委四川省人社廳就業(yè)訓(xùn)練中心、省雙創(chuàng)中心電商創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師中國國際“互聯(lián)網(wǎng)”大賽四川賽 詳細(xì)>>

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【數(shù)據(jù)分析】《電商運營數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)報表應(yīng)用》詳細(xì)內(nèi)容

【數(shù)據(jù)分析】《電商運營數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)報表應(yīng)用》



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產(chǎn)品經(jīng)理系列
數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用
——分析數(shù)據(jù) 精準(zhǔn)決策 優(yōu)化業(yè)務(wù)——


[pic]











【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(dǎo)日常運營業(yè)務(wù)的開展,提升
整體業(yè)務(wù)效率,為整體行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)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(wù)的專業(yè)耦合性較高,運營團隊成員多是行業(yè)內(nèi)的從業(yè)人員,對整體電商化的運營和
數(shù)據(jù)指導(dǎo)缺少系統(tǒng)性的了解和認(rèn)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(dǎo)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(dá)標(biāo)

數(shù)據(jù)中臺能力不足,無法直接生產(chǎn)可視化報表情況下,缺少數(shù)據(jù)可視化表達(dá)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(dǎo)業(yè)務(wù),對于電商平臺,要關(guān)注的是GMV、客戶體驗等指標(biāo)
■ 有模型,通過自變量與因變量之間的函數(shù)關(guān)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(dǎo)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(chǎn)品開發(fā)人員等

【學(xué)員任務(wù)】
【2小時】任務(wù)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(wù)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(wù)三:能夠就業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)情況,制作可視化報表

任務(wù)一:數(shù)據(jù)分析的意義、方法和流程(2小時)
【任務(wù)解析】了解數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)之間的彼此增強的關(guān)系,熟悉數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)模型之間的
關(guān)系、了解數(shù)據(jù)分析的整體指導(dǎo)思想和方法、流程。
|一.以業(yè)務(wù)場景為出發(fā)點,數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)體系彼此互相增強。 |
|1.數(shù)據(jù)分析,目的是指導(dǎo)業(yè)務(wù)工作的決策 |
|2.B端垂類電商核心業(yè)務(wù)場景:客戶體驗和商業(yè)實現(xiàn) |
|3.數(shù)據(jù)指導(dǎo)業(yè)務(wù)的前提:搭載業(yè)務(wù)場景與數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)模型 |
|4.業(yè)務(wù)場景隨商業(yè)模式、業(yè)務(wù)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(wù)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(zhuǎn)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(wù)戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)場景搭建相應(yīng)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(guān)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(dǎo)思想:看差異、找原因 |
|5.數(shù)據(jù)分析的前置要素:標(biāo)準(zhǔn)值/目標(biāo)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(wù)的分析報表,形成可視化文檔,指導(dǎo)優(yōu)化業(yè)務(wù) |
|【解析】 |
|常見的報表:客服響應(yīng)報表、發(fā)貨速度報表、客戶結(jié)構(gòu)報表、客戶活躍度報|
|表... |

任務(wù)二:To B垂類電GMV業(yè)績增長模型及分析方法(3小時)
【任務(wù)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(chǎn)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(yīng)該場景的指標(biāo)就是線
上的交易規(guī)模GMV。通過對GMV的模型構(gòu)建,再細(xì)化到下面的指標(biāo),找到可以優(yōu)化和調(diào)整
的地方。
|一.從經(jīng)營流量到經(jīng)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(jīng)營轉(zhuǎn)向客戶的價值經(jīng)營 |
|2.流量經(jīng)營模型解析:GMV=UV(流量)*CVR(轉(zhuǎn)化率)*P(交易金額) |
|3.客戶經(jīng)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(zhuǎn)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(dá)人-客戶數(shù),形成可復(fù)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(chǎn)品 |
|2.P(交易金額),三大策略,實現(xiàn)交易金額的提升 |
|(1)關(guān)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(quán)益:會員等級結(jié)構(gòu)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(nèi)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(yīng)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(wù)質(zhì)量的評定 |
|2.國網(wǎng)電商平臺,以項目招標(biāo)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(biāo)數(shù)據(jù)指標(biāo)/目標(biāo),尋找差距 |
|1.借助同比和環(huán)比,設(shè)定本運營周期的GMV指標(biāo) |
|2.依據(jù)GMV模型,分解指標(biāo),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(biāo)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.?dāng)?shù)據(jù)分析,找到相關(guān)原因,進行指標(biāo)優(yōu)化 |
|1.數(shù)據(jù)分析的指導(dǎo)思想:對比差異、變量假設(shè)、統(tǒng)計歸納、行業(yè)對標(biāo)、平臺|
|均值與峰值 |
|2.同期數(shù)據(jù)比較:找出優(yōu)化指標(biāo) |
|3.單因子變量測試法:無歷史數(shù)據(jù)情況下,調(diào)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(biāo) |


任務(wù)三:報表可視化、生成工具及方法(1小時)
【任務(wù)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(wù)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(jié)構(gòu)報表、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)報表、客戶結(jié) |
|構(gòu)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(xì)化到什么程度? |
|5.結(jié)論+數(shù)據(jù)分析+建議,讓一份報表能夠指導(dǎo)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(chǔ)工具:EXCEL、數(shù)據(jù)透視表、VBA宏的應(yīng)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(yīng)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(biāo)和各組件的開發(fā) |
|2.借助之前的報表,對指標(biāo)、組件進行復(fù)用 |
|3.構(gòu)建模板,解決常見問題 |
|【演練】 |
|FineBI的使用 |

 

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