数据化运营是什么?被传得神乎其神的数据,到底可以在哪些方面促进业务的腾飞?今天小编就给大家说下数据化运营之引入、看马云深谈微商运营管理的重要性

  一.数据化运营之引入篇

  1.先对噱头标题做一下解释:

  大家都知道,宝贝的标题与主图是尤为重要,他是你宝贝成交与否的开始(标题中关键的权重与展现量等,图片是色彩及营销词的运用等都是至关重要)。因此发帖子的标题就好象宝贝的标题,但帖子是没有主图去相匹配的只能在这里做了一下标题噱头。请大家见谅与理解,希望能有较好引流效果的同时,能有较高的率。在这里所说的率,比如:大家的回复与反馈,或者能给大家带来一点点的等等。当然最重要是的希望能给部分同仁与商家提高数据化运营能力及,从而带来销售的增长。这是就是我这产品最大率。

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  虽然的好象是“废话“但也是运用了我们做淘宝的重要细节之一:标题优化,提高点击率两大基础要素之一哦。

  好,言归正传。先介绍一下自己:

  本人工作于电商高速发展的城市之一宁波,从事电商近6个年头了,经历的岗位角色上有运营,店长,经理,运营主管。从自己开店到给一些公司做指导与规划现在服务于某上市公司。

  个人的运营成长:运营技能从互联网渠道的学习及线下培训再结合工作中的实践。

  渠道有我们熟悉的:淘宝的论坛,天下网商,万堂书院,卖家学院等还有其他非的平台。

  引用一句话”取之于民用之于民“可能不太合适,但本人以电商数据化运营者的身份报着分享经验的心态,加入这分享的队伍中来。把总结出一点经验与大家分享希望能给大家一些与帮助。在这里没有太华丽的言语,没有太高深学术,而是较通俗的文字及图表做一些解读与大家一起学习探讨,共同进步发展。

  2.数据化运营的重要性在这里不再敖述,

  比如:阿里投入几十或者百亿的资金来做大数据,云计算;多少国内的大公司数据人才的投入及高效的产出;及现在高薪水的数据人才紧缺在网上大家都以查到,少则10来万高则几十万,百万。总之数据主导的时代,数据化运营是发展趋势是致胜手段之一否则阿里也不会花这么多的人力物来帮忙商家做数据产品提供给大家做更精细的运营了。

  3.经验分享篇幅的规划

  因为也不知道现阶段各位同仁与商家的店铺是处于哪些层级?所属类目?人员配备情况如何?资金的投入与公司的战略发展方向?产品的优劣势等等。只能比较通用型的做一些呈现与说明,这里会涉及到电商中众多的岗位角色多项目工作内容如:推广,客服,活动策划,视觉,产品规划等。只能在有限的角度去做一些分享解读,如有机会可个别针对性的交流更加深入地进行探讨,如有好的可回复反馈。以下分析与解读都是本人基于现阶段实际运营的店铺为依据,因此部分数据将给于隐藏,请谅解。

  现在大致规划如下:

  二.数据化运营-订单篇之一

  作为一个店铺的经营核心数据之一订单,从中可以挖掘出很多有价值的东西?不知各位同仁是否有细细地的研究过。比如,基础的量订单的量,其中价格分布怎么样?销售区域分布怎么样?哪些宝贝卖得好其中哪个SKU卖出的情况怎么样?顾客的购买行为等等。因此今天就从运营实操而且大家可能比较关心的部分,订单开始吧。
57315  关于订单分析首先要了解哪些维度?哪些又要去做重点分析?分析后会得到什么有价值的东西?本小篇幅大致做以下分部维度分析,如图:

  数据周期:近半年

  2.1分析维度框架图

  2.2订单区间价及各区域销售额占比-数据看板

  2.2.1订单概况图表说明:

  左上图1:订单金额区间占比分布

  右上图:SKU销售额占比

  右中图:订单均价

  左下图:各地区销售额分布

  右下图:各城市销售额占比分布

  解读:

  0-10元与10-20区间的订单占比达到32%多。

  20-30元区间的订单占比达到约6%左右

  20-40元区间的订单占比达到7%多左右

  40-50元区间的订单占比达到5%多左右

  该店属于相对低订单价的店铺(当然这里有行业类目与产品的差异会对订单价的标准有所不一)。

  可能影响的因素有以下几点:

  1.类目与产品特性的差异

  2.店铺层级的差异

  3.营销方式及商品组合推广的影响

  4.店铺老顾客占比情况

  5.主推产品的情况

  2.2.1订单价区间每月分布图/订单均价图/SKU销售占图:

  解读:

  从图表显示:1-4月份低订单的占比非常大,0-10元,10-20元的订单付款金额占了40%左右

  5月份下降到了25.7%左右,降了近15个点。

  6月份再次下降到20%

  数据化运营的开始其实就是5月开始。当时经过近1周的数据分析后,发现店铺的主打产产品单一,定对产品的结构进行了重大的调整,采取了尽量舍小单价重高单价的产品。在营销组合上也下了些功夫。经过了两个月的相对精细化运营效果增长明显。

  亲,可显而易见的从以下两张图表的趋势图中看出。

  1.订单均价增长明显

  2.SKU销售品种占比多了,相比3,4月份的50%-60%的占比也相对均匀

  解读:

  从图表显示:

  江浙沪占比相当大,占了33.88%,其中浙江占比是最大。

  其他省份广东占了12.53%,山东6.02%。剩余省份占比相对较小。

  做运营或者管理者,对图表的数据应该有很多的运营思了。

  比如:

  1.运营成本的控制

  2.推广区域的控制

  3.不同省份的消费群体特点分布与订单之间会有什么关系(产品有不同的需求)

  当然我们还可以细分一点,对某个省份里的城市销售占比进行分析,(亲一看下图就明了应该做些什么了)这样在直通车的推广上可精确定位的城市,提高精准度等。

  以上就是数据化运营的重要性的相关内容,小编就介绍到这了希望对大家有所帮助。
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