科技猎一名优秀运营人员完整的店铺诊断数据分析报告
很多朋友一直在问我数据化运营到底是什么？为什么那么火热，大家最近也发现突然涌现很多挂着数据分析标题的文章，其实数据化运营并不是指某个点，更不是指一堆数据表格。
数据化运营之所以越来越重要，是因为数据是由消费者所产生的，我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则，消费者行为，市场变化，竞争对手运营手法寻找运营规则，通过数据才能够得到问题的反馈，比如搜索流量是否增长，直通车ROI是否提升，退款率，商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营，实现运营效益最大化。
接下来由宁静给大家分享两个数据化运营运用简例：
一、《一名优秀运营人员完整的店铺数据分析报告》
一、业绩层面
1.跟去年对比增长情况
2.行业大盘增长率情况
【数据源：生意参谋/生意经】
二、店铺核心数据指标（转化率，DSR、客单价，无线/PC，加购收藏情况等）
【数据源：生意参谋】
三、店铺流量结构（做趋势图）
1.整体流量分布结构
2.免费/付费比例
3.付费流量的投入情况
【数据源：生意参谋/付费营销后台】
四、产品结构层面
1.销售层级（销售梯队）是否健康
2.产品开发成功率
3.新品上架十五天，运作效果分布图（流量/销量）
4.产品品类开发结构/销售结构
【数据源：生意参谋】
五.活动分析
1.全年活动次数/活动盈亏情况分布（以时间为轴）
2.活动折扣力度及活动流量产出贡献值（力度多大单流量产出最大？）
3.活动报名失败率及失败原因分析总结
【数据源：生意参谋/活动展示页数据】
六、客服分析
1.客服询单转化率（按月做趋势图）
2.客服催付成功率
3.响应速度
【数据源：赤兔名品】
七、退款率情况及退款问题分析
【数据源：ERP】
八、产品中差评问题总结，找出问题共性做出调整
九、库存状况分析
1.去年年底跟今年年底的库存变化（库存总量和库销比）
2.库存分布结构（品类结构/四季产品分布结构）
3.滞销产品占比
4.少量库存的SKU数（拉长SKU，需及时处理掉）
【数据源：ERP】
十、日常工作团队人员协调情况
1.例如美工人员不足，新品详情制作跟不上
2.人员能力不足（例如推广付费ROI过低，是操作的问题）
3.沟通流程不便导致沟通时间过长（优化决策流程）
上面主要是给大家罗列作为店铺完整的分析报告需要有哪些内容，别说上面的数据不会做，作为一个运营人员，基本的数据整合已经算是基础能力了。数据源都罗列，学会自己去找数据。
二《宁静专属库销补货表-让一天工作量减少为1小时》
附表：
解读如下：
1.因表格数据乃企业数据，因此为了保密所以数据全部隐藏掉。该分析数据源于企业ERP。
2.该图表的作用是为了方便协助企业商品库存补单而做的数据分析表，其最大的作用除了大大提升补单工作效率，也让后端商品人员能够了解前端销售情况，让前端运营人员清晰知道商品库存状况。
3.三大板块之一《左上角图表区域》，目的是为了能够让我们清晰的了解目前销售趋势变化，如果纯粹的看一个总体数据，我们是没法发现其近期的变化趋势，那样子就很容易出现下滑趋势情况下还大量补单。另外除了趋势外，对于很多企业而言，都是多平台多店铺运作，因此从这里面我们也可以看到具体的销售由哪些平台店铺构成，从而可以确定重点的关注对象。
4.三大板块之二《左下角产品数据区域》，这里是用于展示产品数据的，可以按货号也可以按SKU来做分析（因为最终的补单也是按规格分类进行的），在这里面我们可以非常快速的找到那些需要补货或者催货的预警产品，同时也会根据我们设定的情况来给出补货量。让我们不用在ERP一个个查找。
5.三大板块之三《右上角SKU数据区域》，在这里，我们可以具体的看到所分析的产品中具体每个SKU的实际销售情况和库存情况，并且会去除某些非日常因素，方便于我们补货做参考。
6.还有其他的一些作用我们这里不做过多阐释，宁静专属避免百分百抄袭，另外声明，发表这个是为了让大家了解数据化运营的另外一个作用，提升企业工作效率和数据衔接性，该图表都不做任何销售。
数据本身就是反馈了消费者购物行为，这也是为什么阿里一直在强调数据化运营！
2011年阿里首次把“数据”列为阿里未来十年的核心战略。
2015年生意参谋完成了多数据整合。
2016年阿里大会多次强调数据化运营，也是今年三大主流运营之一。（文/宁静）
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