1、_導言：很多朋友一直在問數據化運營到底是什么？為什么那么火熱，大家最近也發現突然涌現很多掛著數據分析標題的文章，其實數據化運營并不是指某個點，更不是指一堆數據表格。數據化運營之所以越來越重要， 是因為數據是由消費者所產生的， 我們通過數據多角度分析才能夠更好的理解平臺規則，消費者行為，市場變化，競爭對手運營手法尋找運營規則，通過數據才能夠得到問題的反饋，比如搜索流量是否增長，直通車 ROI 是否提升，退款率，商品庫存結構等等通過數據反饋優化才能夠做好全局精準運營，實現運營效益最大化。-接下來給大家分享兩個數據化運營運用簡例：一、一名優秀運營人員完整的店鋪數據分析報告一、業績層面1.跟去年對比增

2、長情況2.行業大盤增長率情況【數據源：生意參謀/ 生意經】二、店鋪核心數據指標（轉化率，DSR、客單價，無線/PC ，加購收藏情況等）參考文章：生意參謀對搜索排名的驚天秘密，竟然沒人知道？【數據源：生意參謀】三、店鋪流量結構（做趨勢圖）1.整體流量分布結構2.免費 / 付費比例3.付費流量的投入情況【數據源：生意參謀/ 付費營銷后臺】四、產品結構層面精品文檔，歡迎下載1 / 6_1.銷售層級（銷售梯隊）是否健康2.產品開發成功率3.新品上架十五天，運作效果分布圖（流量/ 銷量）4.產品品類開發結構/ 銷售結構【數據源：生意參謀】五.活動分析1.全年活動次數/ 活動盈虧情況分布（以時間為軸）2.

3、活動折扣力度及活動流量產出貢獻值（力度多大單流量產出最大？）3.活動報名失敗率及失敗原因分析總結【數據源：生意參謀/ 活動展示頁數據】六、客服分析1.客服詢單轉化率（按月做趨勢圖）2.客服催付成功率3.響應速度【數據源：赤兔名品】七、退款率情況及退款問題分析【數據源： ERP】八、產品中差評問題總結，找出問題共性做出調整九、庫存狀況分析1.去年年底跟今年年底的庫存變化（庫存總量和庫銷比）2.庫存分布結構（品類結構/ 四季產品分布結構）精品文檔，歡迎下載2 / 6_3.滯銷產品占比4.少量庫存的SKU 數（拉長SKU，需及時處理掉）【數據源： ERP】十、日常工作團隊人員協調情況1.例如美工人員

4、不足，新品詳情制作跟不上2.人員能力不足（例如推廣付費ROI 過低，是操作的問題）3.溝通流程不便導致溝通時間過長（優化決策流程）上面主要是給大家羅列作為店鋪完整的分析報告需要有哪些內容，別說上面的數據不會做，作為一個運營人員，基本的數據整合已經算是基礎能力了。數據源都羅列， 學會自己去找數據。-二庫銷補貨表-讓一天工作量減少為1 小時附表：解讀如下：1.因表格數據乃企業數據，因此為了保密所以數據全部隱藏掉。該分析數據源于企業ERP。精品文檔，歡迎下載3 / 6_2.該圖表的作用是為了方便協助企業商品庫存補單而做的數據分析表，其最大的作用除了大大提升補單工作效率，也讓后端商品人員能夠了解前端銷

5、售情況，讓前端運營人員清晰知道商品庫存狀況。3.三大板塊之一 左上角圖表區域 ，目的是為了能夠讓我們清晰的了解目前銷售趨勢變化，如果純粹的看一個總體數據， 我們是沒法發現其近期的變化趨勢， 那樣子就很容易出現下滑趨勢情況下還大量補單。 另外除了趨勢外，對于很多企業而言，都是多平臺多店鋪運作，因此從這里面我們也可以看到具體的銷售由哪些平臺店鋪構成，從而可以確定重點的關注對象。4.三大板塊之二左下角產品數據區域，這里是用于展示產品數據的，可以按貨號也可以按 SKU 來做分析（因為最終的補單也是按規格分類進行的），在這里面我們可以非常快速的找到那些需要補貨或者催貨的預警產品，同時也會根據我們設定的情況來給出補貨量。讓我們不用在ERP 一個個查找。精品文檔，歡迎下載4 / 6_5.三大板塊之三右上角SKU 數據區域，在這里，我們可以具體的看到所分析的產品中具體每個 SKU 的實際銷售情況和庫存情況，并且會去除某些非日常因素，方便于我們補貨做參考。6.還有其他的一些作用我們這里不做過多闡釋，寧靜專屬避免百分百抄襲，另外聲明，發表這個是為了讓大家了解數據化運營的另外一個作用，提升企