数据化运营

我们发现一个搜索指数和一个宝贝数，这两个指 标一个代表需求，一个代表竞争。 有很多人把搜索指数/宝贝数=倍数， 用倍数来代表一个词的竞争度（仅供参考）。这 种做法，就是在增维。
第五大思维【假说】
当我们拿不准未来的时候，或者说是迷茫的时候。我们 可以应用【假说】。
假说是统计学的专业名词吧，俗称假设。 当我们不知道结果，或者有几种选择的时候，那么我们 就使用【假说】，我们先假设有了结果，然后运用逆向 思维。
客户细分的思路大概有以下几类 如果是个人客户
如果是个人客户 1.生理信息(性别、年龄、民族)
2.家庭信息(婚姻状况、生育状况、家庭人数)
3.社会信息(职业/行业、职位、收入、教育、 宗教、置业情况、价值取向……)
4.消费信息(喜爱品牌、消费频率、消费额度、 消费结构……)
什么是数据分析。
从数据到信息的这个过程，就是数据分析。 数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从 数据中提取出来的信息。
数据分析的三要素
只有明确的要求，
才能有目的收集相 关数据，确保数据
分析过程有效
明确通过何种工具 和方法收集什么时 间范围内相关数据
基于数据分析找出， 内在规律，最后为 网络营销决策准备
可执源自文库支持
目的性
落地性
（有用） 严谨性 （实用）
（准确）
数据分析的要素流程
确确定目定的 目的
整理 数据
优化 调整
个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。
图a毫无感觉
图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天 跟昨天实则差了一大截。
第二大思维【拆分】
从字面上来理解，就是拆分和解析。
我们回到第一个思维【对比】上面来，当某个维度可以对 比的时候，我们选择对比。
在对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有 办法对比。这个时候，【拆分】就闪亮登场了。
数据化运营
分组对比、趋势分析、异常分析、排名分析;目的主要是三 个：
1.找到周期规律 2.找到各个分类的特征 3.找到异常、极值
了解历史，是为了更好的预测未来。 找到了周期规律，我们就可以知道哪些波动是正常的不用 惊慌，哪些是需要注意的。
如何做客户细分
客户细分，可以简单理解为数据分析中“分组对 比”的一个应用。根据不同维度，对客户分类， 然后找出各类客户的特征
• 点击成本5元， • 利润100元， • 转化率是3% • 是否能有利润
做到心中有数了，咱们再来接着优化吧，要不你的优 化就全部奉送给淘宝了！还在埋怨人家的直通车没效果， 是个骗钱工具！
这只是数据分析在电商中运用的个案，为求通俗，举例 都比较简单，真正在实践中去运用它，会复杂很多倍，还 有太多的环节等待我们去拆分，等待我们去分析！
既然知道了流量的来源，那我们就做一次数据 分析吧，统计每一种流量来源的数量、习性，
为接下来做准备吧！
为了通俗易懂，我就尽量简单吧，假设原有流量为30万，而自然搜索流量 和其他流量有20万，且长此以往都没有发生过巨大的波动，那么我们就假 设他为20万不变吧！
原来30万的流量提高20%，就得达到36万，而自然搜索的20万保 持不变，推广流量就得从原来的10万增长到16万，增幅高达60%，可谓压 力巨大啊！怎么办？继续来拆解吧！
数据分析时你遇到了哪些困惑？
1，数据分析的目的是什么？
2，数据分析的思路？
1，目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的 某个需求。
2，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的 思路，或者称之为思维方式。下面介绍数据分析的五大思 维方式。
数据分析的五大思维方式
第一大思维【对照】
【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一
假设点击率为1%，我们要把他提高到1.1%，提高10%。 1%的点击率要达到10万点击，那么就必须要有1000万的展现，而点击率分摊 了一部分压力，展现量就只需提高到1450万，提高45%！
接下来就结束了吗？NO！精彩才刚刚开始，高手们都 在教你如何开车，但很少有人教你如何省油，我们开车 到底需要多少油？先来看一组公式吧！
那我们接下来就把他拆散看看吧！ 销售额=什么呢？
好了，既然我们知道了销售额是怎么来的，接 下来就好办了！
店铺做到一定的规模，相信你的转化率和客单价是很难有较大变化的， 那么我们就假设他保持不变，而我们的销售额要提高20%， 怎么办？那就只有想办法提高流量了，流量怎么来？又怎么去提高呢？我们 继续来拆解它！
推广流量所包含的都是大家耳熟能详的一些推广工具，但 今天说了，推广范围太广了，就直接选直通车，所以就不 纠结的那么复杂了，接着往下看吧！
假设除了直通车，其他活动我们都不去做，那 么60%的压力又全部压在了直通车的身上，既然 这样那我们就还是接着往下拆分吧！
直通车流量=展现量*点击率，明白了责任，那我 们接下来就来个压力分解吧！
亲！看懂什么意思没？没看懂，不着急，我们 继续见招拆招！耐心往下看！
假如我们的直通车被点击了100次，成交转化 率为2%，客单价是100，那么我们这次通过直通车 获益的销售额就是200.
一般我们都会暂时假设产品毛利润为30%来开 车，如果你发现还有很大运作空间，你可以持续 提高产品毛利率，那今天我们假设产品毛利率为 30%，那么200的销售额产生的产品毛利润就是 60.
限定维度 加工分析 排除干扰 做出判断 检查反馈
提取 数据
推理 得出
02 数据分析的工具
量子横道的基本模块常见应用 数据魔方的基本模块常见应用
量子恒道的基本模块常见应用
是由一淘数据部出品
网店数据化运营的必需品
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店铺经
精准 科学算
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亲！相信任何老板叫你来开车都不会不计成本 吧！不赚钱可以，但至少不能巨亏吧！假设我们 不能亏钱，我们的推广毛利润就必须大于0，由此 可以推算出我们的广告成本是绝对不能大于60的， 否则就得穿裤衩去游街啦！
知道了我们广告成本是绝对不能大于60的， 那么要完成200的销售额又必须要100次点击， 由此就可以推算出，我们的直通车出价绝对不 能大于0.6了，那些不计成本的大老板们，就算 你要玩F1，心中有数了没？
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数据分析的现状和趋势
数据分析-就是在竞争中脱颖而出 现状：1，很多公司建立数据部门，但不知道做什么？ 2，知道数据很重要，每天看，但不知道怎么样优化？
随着竞争的加剧数据变的 尤为重要，数据的价值是 有明确的目的，最终为网 络营销决策提供支持
我们回到数据分析的目的，我们就会知道只有明确了问 题和需求，我们才能选择分析的方法。
01
数据分析的原理
02
数据分析的工具
数据分析的应用
03
01
数据分析的原理
数据分析的价值 数据分析的现状和趋势
数据分析的三要素及流程
数据分析的价值
数据价值=? 获取信息
理性知道（不是你认为）， 科学应用
推广活动投资回报率最大化
这样做的好处是什么呢？可以把大的任务目标打 散，责任量化！每个岗位都有目标，都有具体到数字的任 务额，更容易去总结得失，更方便看清每一个环节，别再 吃大锅饭了，别做一次活动都不知道为什么做得好，更不 知道为什么做的不好，那才叫悲哀！
数据分析贵在分析，而我们太多人只是再做数据 登记罢了~~~~~~~~~
法
量子恒道的基本模块常见应用
每天超过50万的用户在使用店铺经
量子恒道的基本模块常见应用
量子恒道是什么？ 我们平常打开量子做什么用？
转化率
UV 客单价
访问深度
PV
量子恒道的基本模块常见应用 我们每天打开量子统计做什么用？
有多少人进入店铺 逛了多久 通过什么渠道进入 一般几点来 看了哪些宝贝 成交了几单
大家看下面一个场景。
运营小美，经过对比店铺的数据， 发现今天的销售额只有昨天的50%，
这个时候，我们再怎么对比销售额这个维度，已经没有 意义了。
这时需要对销售额这个维度做分解，拆分指标。
销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数* 转化率。
详见图c和图d
图c是一个指标公式的拆解
图D是对流量的组成成分做的简单分解 （还可以分很细很全）
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量子恒道的基本模块常见应用
客户分析
▪ 访客地区分析
百宝箱
▪ 量子恒道排行榜
手机店铺分析
▪ 流量分析 ▪ 销售分析 ▪ 推广效果
流量分析——流量概况
时时客户访问
店铺诊断—健康日报
来源分析和装修分析
数据分析实例
假如，我们的月目标要比上月提高20%！
很多人一看，蒙了！店铺天天都只卖那么多， 咋办啊？ 亲！遇事别着急，我们来数据分析一把吧！数 据分析的最重要一点就是：打散重组！
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访客数 平均停留时间 访客来源分析 时段分析 路径分析 转化分行为
流量分析
▪ 流量概况 ▪ 按小时按天流量分析 ▪ 宝贝和分类页被访排行 ▪ 店内搜索关键词 销▪ 首售分页析被访数据
▪ 销售总览 ▪ 销售详解
推广效果
宝贝销售排行 买家购买分析 促销手段分析
▪ 流量来源 ▪ 淘宝搜索关键词 ▪ 直通车效果分析
拆分后的结果，相对于拆分前会清晰许多，便于分析，找细节。 可见，拆分是分析人员必备的思维之一。
第三大思维【降维】
是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历？ 当数据维度太多的时候，可以从中筛选出代表的 维度即可。如下表
这么多的维度，其实不必每个都分析。我们知道成交用户数 /访客数=转化率，当存在这种维度，是可以通过其他两个维 度通过计算转化出来的时候，我们就可以【降维】.
成交用户数丶访客数和转化率，只要三选二即可。
另外，成交用户数*客单价=销售额，这三个也可 以三择二。
另外，我们一般只关心对我们有用的数据，当有 某些维度的数据跟我们的分析无关时，我们就可 以筛选掉，达到【降维】的目的。
第四大思维【增维】
增维和降维是对应的，有降必有增。
当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题 时，我们就需要对数据做一个运算，增加多一 个指标。请看下图。