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



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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)——


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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(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(tuán)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(qiáng)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(qiáng)。 |
|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(qiáng) |
|【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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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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