半年销售2000万市场分析实战应用及数据运营的价值
2023-01-17|21:35|发布在分类 / 跨境开店| 阅读：46
分享主题“商业大数据的小应用”。
本文内容为上一轮阿里数据先锋大赛内容，并补充了部分案例。
希望这些分享能让大家认识到数据的价值和意义。
大纲:第一部分:数据运营的重要性及在商家中的分工第二部分:数据运营的三个标准第三部分:数据应用案例解读《半年销售额2000万市场分析的数据选择及实际应用》第一部分:数据运营的重要性及在商家中的分工1。
首先，我们用一张图来说明数据操作的重要性。
数据运营不仅仅是某一点的分析，它涉及到业务完整链条的分析。
从上图可以看出，从战略规划到CRM营销，经过数据采集、数据挖掘、决策管理、效果反馈、调整优化，最终达到运营目标的一系列过程。
所以数据运营渗透到业务的每一个环节。
就像在阿里数据先锋奖发布会上，阿里副总裁提到要构建业务人员数据闭环业务链，让数据支撑各个节点的决策。
2.企业数据运营团队数据运营团队主要由市场端商品端运营端客服端老客户营销端全链条组成！主要涉及的分析工作如下:市场端:观察市场环境的变化和趋势，监控市场竞争对手的运营数据，反馈竞品在特事特办市场的销售情况。
商品:分层次分析拟销售产品的品类结构，提供发展建议。
同时监控产品下游库存的数据，监督处理新产品的表现力和运营节奏。
运营端:店铺数据的监测，重点是流量结构层面/活跃度层面/页面导购导流设计层面/转化率优化/商品销售层面梯队布局/付费投放效果等的延伸分析。
客服:关注售前售后过程中的询价单转换、服务态度、响应效率、订单催货效果的跟进。
老客户营销:这是消费者后续营销的数据分层。
它从多个角度分析了消费者的消费偏好，并延伸出消费者问题的其他规律，如地域人群对产品功能的偏好、催促付款的时间节点选择等。
注意:大部分操作只抓取了操作结束的部分内容。
运营薪资之所以越来越低，其实更多的是因为运营只做推广工作，而这些方面现在越来越智能化、流程化，所以运营价值越来越低，而数据运营需要站在整个链条上做思考和分析。
第二部分:数据操作的三个标准:1 .数据应用具有可流问题的反馈和监督功能；2.数据的使用可以提高工作效率；3.数据应用可以总结规律，为运营方向提供决策支持。
不要默默做无用的数据运营:数据运营不是为了数据而做数据分析，而是为企业创造更好的商业效益。
所以无论做什么分析，都会围绕这三个标准来考虑。
接下来，我们用10个图例来分析三个标准的应用。
1.全店杜邦分析表侧重于核心指标的自上而下监控(过程监督反馈/三标反馈效率提升)。
这个图表反映了三个标准中的两个，我们可以快速观察到从上到下改变销售额的因素，比如客单价下降是否是客单价引起的，客单价下降是否与访问深度有关，访问深度是否与产品选择有关。
从图表中可以快速观察到这些影响因素之间的变化，提高问题反馈的效率。
但是，杜邦分析表只是储存诊断的敲门砖。
具体分析请参考之前的文章:2。
多维趋势分析图可用于研究指标间的相关性，探索核心问题的根本优化方向(过程监督反馈/提高反馈效率/规律研究)。
这个图的三个标准都可以体现在，从上面的线路来看，前期，直通车的比例很高。
这时候其实就是创造有价值的数据，让搜索变得有趣，然后就会开始快速影响后续的流量激增。
以后随着免费流量的增长，直通车也会控制在一个正常的比例，会提高整体的投入产出比。
所以合理的直通车投放，在前期数据较少的情况下，其实是可以起到拉数据的作用的。
前期拉出来的数据比较好。
如果数据表现太差，也可以作为测量功能，及时更换其他产品。
从这里我们可以清晰的发现直通车对免费搜索流量的提升作用，这就是指标之间的关联挖掘效应。
3.店铺商品品类属性多维度层级结构及市场分析监控图(流程监督反馈/反馈效率提升)注:以上两张图是一位学生路人完成的作业，有空可以看他的文章:揭秘直通车。
以上两张图主要是用来监测反馈效果的，主要是从商品分层的角度来分析销售，从而从引流进店的商品中了解进店的人群，进而根据商品的销售属性找到与进店人群的匹配度。
具体分析值得借鉴:4。
产品属性切根分析监控图(流程监督反馈/提高反馈效率)。
以上分析也是三大标准之一的过程监控的体现。
它的作用在于帮助我们日常运营监控产品的属性流量入口，反馈哪些属性入口没有被我们的产品很好的接受，同时也分析属性人气和产品权重的匹配，根据产品的不同阶段调整和释放流量入口。
a .本次监测产品的搜索流量和转化率的趋势变化，我们一直强调核心指标转化率的趋势稳定性。
在这里，我们可以对其进行监控(如果更详细，还可以放入付费数据，观察付费对自然搜索流量的影响)。
b .我们可以分析哪些词根词对题目的影响大或小。
比如上面的数据，“4”这个词带来的流量很少，转化也是中等的。
但是我们发现这个产品其他词的流量很高，说明这个产品的权重应该很高。
“4”这个词根的反馈很差，或者说这个词的搜索指数很低，想要更多的流量就要更换这个词。
另一个词“韩版”转化率非常低，基本上浪费了位置。
c .如果发现词根整体表现较差，为了避免出现异常情况，我们也通过词根趋势监测表进行分析。
d .最后一张图延伸到关键词。
我们分析完根之后，根的表现发生了变化，根会回到根下面的关键词反馈。
然后我们还要根据关键词的实际情况进行调整和分析。
5.全店店主图点击效果监控表关键词反向推送产品追踪(提高反馈效率)。
这是效率最高的分析，当时给我们带来了极大的效率提升。
试想一下，逐一查看1000个产品的他们主图点击率，至少需要三四天的时间。
而通过逆向分析，从全店关键词的角度锁定一小部分产品，只需要不到一个小时就能找到问题产品的主图。
(因为数据来源的变化，这个分析目前没什么用，但是这个案例是告诉你在日常工作中掌握数据可以节省多少时间。
) 6.用户地域属性偏好规律分析图(汇总规则提供决策)接下来我们来看上面这张图，很有意思的一张。
之前讲了流程和效率提升的分析，然后这一个就是总结规则的分析。
从上面可以看出，黑龙江红色部分的面积相对于其他地区来说是非常突出的，红色部分代表的是松散属性的需求。
所以如果想更细化，开发区域市场需求，随着黑龙江和东北三省网购人群的增长，可以开发一些宽松的产品直接投资东北三省的人群。
这是一个数据决策的小案例。
7.付款提醒法律的选择分析图(汇总规则提供决策)。
上面对催款单的分析，也是一个对规律总结做出决策的案例。
数据之所以重要，是因为数据的输出是由消费者反馈构成的，所以数据可以挖掘出消费群体的规律。
很多人催促客户有时间就付款，但是从这个图表中我们发现，红色部分大量未付款的订单集中在晚上811点，这些未付款的人大多在晚上910点达到付款高峰。
我们推测是因为910人刚开始工作，还没有进入工作状态。
这个时候大家都会在网上闲逛，我们可以在他们有更多的时间和别人比较之前，提前给一定的优惠券催促付款。
这个发现让我们的催款成功率从5%提高到15%到20%。
8.店铺退款状况分析及供应商质量监督(过程监控)。
这个图用来监督门店产品的退款，从质量反馈上可以反推供应商的品控水平，从而也有监督供应商质量的作用。
第二部分总结:从上面的图表可以看出，三个标准在这些分析和应用中基本是融合在一起的，也充分体现了数据操作的多样化。
但是，数据操作不等于华丽的图表。
图表的作用只是集中了数据的反馈，方便我们解读数据。
所以数据处理越简单越直观越好。
每个图表都是为了解决我们需要的目的。
所以，要做好数据运营，核心是要知道目的是什么。
解决什么运营问题？
而不是为了做数据而做数据。
数据的应用不局限于某一点，而应该是企业精细化运营的支撑点，让每个支撑点形成可量化的标准，提前发现问题，优化反馈，从而实现企业的良性发展，制定企业未来发展的可行策略。
第三部分:数据应用案例解读《静静解读数据精选及半年销售额2000万市场分析实战应用》由于篇幅较长，我们的案例将另贴。
如果你想看到这个案例贴，希望你能贴出来，让更多人关注数据运营的重要性，让我们一起迎接DT时代的到来。
我先把第三部分的分析步骤放出来。
大纲:第一，数据选择是个坑。
二、市场分析的目的是什么？
三。
市场分析过程1。
市场有多大阶段2。
市场的增长点？
3.品类的可操作空间有多广？
4.市场的周期性情况？
5.产品特性分析？
6.产品年度重叠分析？
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