《电商数据分析与数据化运营》

书籍简介核心结构图

BOOK

电商数据分析与数据化运营

★★★★★

6.0

刘振华机械工业出版社2018-06-149787111598190

内容简介

本书深入分析了电商行业中数据化运营的核心要素，结合服饰行业的实际案例，全面解析了业务、数据和运营三大模块的相互关系。通过详细的指标解读和运营实例，帮助读者理解如何在实际业务中运用数据进行高效的运营决策，并实现商业价值的最大化。

业务必知

• 一名合格的数据分析师必须要懂运营业务、有结构化思维、精通一两门数据工具。
• 完成一份完整的数据报告的步骤是明确目的 → 构思结构 / 逻辑 → 开始分析 → 制作 / 美化报告。
• 电商的本质是零售，电商分析最基本的公式是 UV × 转化率 × 客单价 = 销售额。其中，UV 是访客，转化率是买单人数与访客的比值。
• 在电商渠道方面，天猫适合新品销售，正价新品消化能力强；京东新旧货销售均衡，新品折扣约 6 折，兼具销售与库存消化功能；唯品会以特卖为主，主销超低折扣旧货，适合清库存。
• 零售行业公司的零售策略、运营节奏根据产品生命周期来制定。天猫的活动分为 SS 级、S 级、A 级、B 级，从平台主导的大促到品牌合作档期与品类主题活动层层递进，整体节奏紧密，活动设计紧扣服装生命周期；京东的活动分为三大级别，重要活动呈现一头一尾盆地状特征，活动流量分配相对均衡，与天猫相比，品牌合作机会较少，整体策划灵活但体系化程度略低。
• 在电商的说服逻辑方面，电商的视觉呈现 = 90% 的图片 + 9% 的文案 + 1% 的咨询。
• 电商的购买路径是用户在网页上购买商品时，所要经过的网页，见图 1-1。要抓住店铺内的主要购买路径，并分析路径中重要的页面，优化页面的说服逻辑。

图 1-1

分析入门

• 根据运营导向，业务可分为运营模块、商品模块、市场模块、视觉编辑模块、客服模块、仓储模块、财务管理模块，各模块 KOL 数据指标见表 2-1。
• 数据指标也可依照人 — 货 — 场的逻辑分类，见表 2-2。
• 在结构上，表格分为一维表、二维表和三维表。指标 — 维度构表法是将维度放在数据表格的第一列，而指标放在表格的第一行，二者交叉形成数据的方法。
• 三大基础分析方法包括对比分析、细分分析、转化分析，见表 2-3。

实战演练

• 三基分析法是指通过用户数、平均消费金额、复购率来评判企业运营状态的方法。其中，用户数评估品牌市场份额；平均消费金额评估品牌的消费人群定位；复购率评估用户忠诚度。
• 在流量分析方面，借助生意参谋、京东罗盘等数据工具，对每天的流量变化保持直观监测，及时发现并找到流量变化的原因。店铺流量来源及转化质量见表 3-1。
• 在商品分析方面，销售结构与库存结构，使备货与销售精准匹配；商品 ABC 与主推款跟踪（实销价 / UV / 直通车占比 / 搜索流量占比 / 转化率 / 消化率），拉升销售业绩；商品屏效分析（评估黄金陈列位置利用率），助力促销活动。
• 在用户分析方面，用户唤醒分析，1 个老客胜过 7 个新客；建立物流地图，优化快递成本。
• 在活动分析方面，可控的数据化促销要素包括优惠券（平均客单价设置法 / 价格带宽度设置法）、资源位流量、老客户激活、承接页流量、加购商品监控。