数据化运营

为什么数据化运营如此重要-

为什么数据化运营如此重要? 大数据的真正价值在于数据驱动决策通过数据来做出的决定，要优于常规决策。当你的想法有更多的证据（即数据）来支持业务决策时，这一点当然听起来不错，但是如何让这个想法真正落地，是一件非常不容易的事。数据驱动是什么意思？想要成为一家数据驱动型公司，这可不仅仅是收集数据、定期查看数据这么简单的。真正的数据化运营指的是，企业在做每一个决策之前，都需要分析相关数据，并让这些数据结论指导公司的发展方向。每一位员工也应收集、分析并定期学习数据。数据应该共享，并用于规划、报告、在内部监控自己的目标和方向。为什么数据化运营如此重要？

为什么数据化运营如此重要？答案很简单，相比基于本能，假设，或认知偏见而做出的决策，基于证据的决策更可靠。通过数据驱动的方法，你将能够判断趋势，从而展开有效行动，帮助自己发现问题，推动创新或解决方案出现。麻省理工学院一项针对数字业务的研究发现，那些在大多数情况下都进行数据驱动决策的企业，它们的生产率比一般企业高4%,利润则要高6%。数据还可以为员工提供一个良好的标准，将自己的工作和业务结果联系起来，从而发现一些可以改进的新机会。绩效评估可以建立在一些可衡量的标准上，管理者也可以了解整个公司的状态，以及公司的优势和劣势所在。 Salesforce的创始人兼CEO Fred Shilmover在一次采访中说：你要么利用数据，做出更好决策，要么你就忽略这些数据，让别人超过你。数据驱动决策的六大步骤 1.得到尽可能多的数据

数据驱动决策的第一步是，你要有数据。现在基于云的软件平台成本相当低，你真的没有借口不收集和存储尽可能多的数据。这些数据也许有用，也许没用，但你永远不会知道，除非你真的去分析这些数据。在收集数据的过程中，你应该注意两类数据，内部数据（搜索引擎指数、网站转化率和已有客户数据），外部数据（社交媒体、竞争对手数据、市场数据等）。今天的数据收集和分析工具允许您将任何东西变成数据，所以你可以尽情让你的想象力自由驰骋。 2.制定可衡量的目标制定一些可衡量的目标（比如增加20%收入），迫使自己去分析为什么没能达到这个目标。找到原因的唯一方法就是查看数据，这将帮助你发现哪些变量影响了业务的哪些环节。你做的每件事都应该有一些可以去测量的成果。这些目标不仅仅适用于高层，也应该被用于单个项目和个人目标设定。这不仅能帮助你评估你的表现，还可以让你

《数据化运营管理》试卷4(含答案)

《数据化运营管理》试卷班级：________________ 姓名：________________ 一、填空题 (共10题，每题1分。) 1．淘宝网内部的付费推广模式主要有__________、__________、__________、__________等。 2．4P 即____________________、____________________、____________________和____________________，这个阶段的运营核心是产品。 3．SWOT 包括分析企业的____________________、____________________、____________________和____________________。 4．增幅分为__________和__________两种。 5．随着商务数据化的不断发展，数据化运营的理论核心也在发生着不同的变化，归纳起来，数据化运营主要经过了__________、__________和 __________这几个重点阶段。 6．仓库系统管理的是____________________________，库存系统管理的是__________________。 7．4C 指的是____________________、____________________、 ____________________和____________________。 8．______________________________就是客单价。

9．RFM 模型是一种通过对____________________、__________和__________三个维度的分析来描述会员价值状况的分析模型，目的是根据会员活跃程度和交易金额的贡献，进行会员价值细分。 10．在推广中，关键词设计组合可以划分为__________和__________两种因素。二、单项选择题 (共20题，每题1分。) 1．淘宝客和直通车最大的区别是（）。 A．都是淘宝平台的一种推广模式 B．前者是按成交计费,后者按点击付费 C．能让卖家更好的获取流量取得订单 D．能针对性的定向推送到指定的目标用户 2．生意参谋中流量分析主要包括流量概况、流量地图、（）及装修分析四个内容。 A．访客分析 B．商品分析 C．访客实时数据分析 D．行业数据分析 3．波士顿矩阵特别适用于（）。

电商网站运营管理：数据化指标运营管理

电商网站运营管理：数据化指标运营管理一个企业建立的数据分析体系通常细分到了具体可执行的部分，可以根据设定的某个指标的异常变化，相应立即执行相应的方案，来保证企业的运营的正常进行。EC数据分析联盟根据以往的经验，理出电子商务企业这的数据分析体系，这里的数据分析体系只是一个大致的、框架性的，这里更多是一个成熟的，共性的指标，而更多的则需要大家根据自身的情况去细化和完善，从而制定对企业更有意义的指标。此电子商务数据分析体系包括网站运营指标、经营环境指标、销售业绩指标、运营活动指标和客户价值指标五个一级指标。网站运营指标这里定为一个综合性的指标，其下面包括有网站流量指标、商品类目指标以及供应链指标等几个二级指标。经营环境指标细分为外部经营环境指标和内部经营环境指标两个二级指标。销售业绩指标则根据网站和订单细分为2个二级指标，而营销活动指标则包括市场营销活动指标、广告投放指标和商务合作指标等三个二级指标。客户价值指标包括总体客户指标以及新老客户指标等三个二级指标。 1、网站运营指标网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。 1.1网站流量指标网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面

进行考虑。目前，流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种则是通过网站页面插入JS代码的方法处理（二种收集日志的数据更有长、短处。大企业都会有日志数据仓库，以共分析、建模之用。大多数的企业还是使用GA来进行网站监控与分析。）。网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，例如我们常见的PV(易观百科：PV）、UV、Visits、新访客数、新访客比率等就属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时长、PV/UV等则属于流量质量指标，针对具体的目标，涉及的转换次数和转换率则属于流量转换指标，譬如用户下单次数、加入购物车次数、成功支付次数以及相对应的转化率等。 1.2商品类目指标商品类目指标主要是用来衡量网站商品正常运营水平，这一类目指标与销售指标以及供应链指标关联慎密。譬如商品类目结构占比，各品类销售额占比，各品类销售SKU集中度以及相应的库存周转率等，不同的产品类目占比又可细分为商品大类目占比情况以及具体商品不同大小、颜色、型号等各个类别的占比情况等。 1.3供应链指标这里的供应链（易观百科：供应链）指标主要指电商网站商品库存以及商品发送方面，而关于商品的生产以及原材料库存运输等则不在考虑范畴之内。这里主要考虑从顾客下单到收货的时长、仓储成本、仓储生产时长、配送时长、每单配送成本等。譬如仓储中的分仓库压单占比、系统报缺率（与前面的商品类目指标有极大的关联）、实物报缺率、限时上架完成率等，物品发送中的譬如分时段下单出库率、未送达占比以及相关退货比率、COD（易观百科：COD）比率等等。 #p#内容分页#e# 2.经营环境指标 EC这里将电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括网站的市场占有率，市场扩大率，网站排名等，这类指标通常是采用第三方调研公司的报告数据，相对于独立B2C网站而言，淘宝此方面的数据要精准的多。网站内部购物环境指标包括功能性指标和运营指标（这部分内容和之前的流量指标是一致的），常用的功能性指标包括商品类目多样性、支付配送方式多样性、网站正常运营情况、链接速度等。 3.销售业绩指标销售业绩指标直接与公司的财务收入挂钩，这一块指标在所有数据分析指标体系中起提纲挈领的作用，其他数据指标的细化落地都可以根据该指标去细分。EC这里销售业绩指标

详细解释信息化、数字化、数据化及数据化运营的概念和其区别分析

详细解释信息化、数字化、数据化及数据化运营的概念和其区别分析很多人容易混淆，也不太容易辨别清楚。所以这几个词也经常被肆无忌惮的用在各种场合。先来解释一下这4个名词的概念。信息化是一种管理手段，信息化的工作就是把管理信息化。信息化就是将企业的生产过程、物料移动、事物处理、现金流动、客户交互等业务过程数字化，通过各种信息系统、网络加工生成新的信息资源，用来提供给各层次的人了解“业务现在是什么情况”，“流程进展到哪里”等一切动态业务信息。以作出有利于生产要素组合优化的决策，让企业资源合理配置，以使企业能适应瞬息万变的市场经济竞争环境，求得最大的经济效益。目前应用的企业信息化管理系统主要有：OA办公自动化系统；用于管理客户关系的CRM 系统；MES制造执行管理系统；MDC生产数据及设备状态信息采集分析管理系统；PDM 制造过程数据文档管理系统等。数字化则是推进信息化的最好方法。所谓数字化，就是将许许多多复杂的、我们难以估计的信息通过一定的方式变成计算机能处理的0和1的二进制码。目前大家都在谈的“数字化”其实有着这样的背景和特征：客户/市场为先的文化。你的客户是谁？市场在哪？他们是你数字化服务的对象。从用户和市场出发，对方需要什么样的产品什么样的服务？客户在哪，尽一切努力吸引他们，维系他们，取悦他们。为了数字化转型，必须打造可以满足客户需求的企业文化，可以另客户获益的功能，可以快速改变客户或帮助客户降低成本的服务。即时反馈。在数字化世界中，客户都期待着自己的请求能够立刻获得反馈。客户不会再等待几分钟、几小时甚至数天，仅仅为了知道自己的请求是成功或失败。数字化世界的响应时间已经开始用毫秒作为单位来衡量。实时。数字化系统应该能全天候接受请求，应该能按需可用，应该能使用／返回最新数据。

数据化管理

数据化管理概念数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。数据化管理的目标在于为管理者提供真实有效的科学决策依据，宣导与时俱进的充分利用信息技术资源，促进企业管理可持续发展。产生的背景数据化管理是继改革开放以来，国内企业对精细化管理、丰田生产方式、JIT、质量体系认证、绩效管理等先进的管理方式进行广泛学习并运用过程中逐渐形成的一种新的管理模式。同时，也是行业间频繁的信息交流、人才流动过程中，普通企业充分利用了现代金融企业一切立足于数据信息所进行的管理方法的广泛传递而形成的一种管理模式。但是，目前此种立足于数据进行管理的模式并未完全形成简明的体系，一切都是在摸索过程中，并未得到广泛地深入研究和推广普及。数据化管理是对传统的账簿式（并非只是财务账簿，如管理者笔记等）管理的深化，是随着计算机技术的发展及普及、随着财务、金融等以数据作为操作基准行业的发展演化而来。目前，多个行业的很多企业都在开始运用数据对业务发展状况进行监控，并指导管理工作的开展。数据化管理概念的创始人是金天敏。他通过大学期间主修经济学，尤其钻研计量经济及统计学所积淀的数据思维，并且在毕业参加社会工作中对企业管理实践的领悟和数据化体系建立、运行的亲自实践，在今日（2010-5月1-日）首次提出了“数据化管理”概念，希望通过推广此管理方式，以促进企业管理制度的完善和社会经济的良性发展。分类一切人类活动，均可以通过转化为单位数量进行计量，以体现活动的有效程度。数据化管理适用于任何经济组织的任何领域、任何流程。根据业务类型可以分为数据化财务管理、数据化成本控制、数据化生产管理、数据化销售管理、数据化人力资源管理、数据化质量管理、数据化行政管理、数据化研发管理、数据化工艺管理、数据化服务质量管理、等等。

《数据化运营管理》教学大纲

《数据化运营管理》教学大纲一、课程信息课程名称：数据化运营管理课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：20 计划学分：2 先修课程：无选用教材：《数据化运营管理》，编著，2019年；人民邮电出版社出版教材；适用专业：本书不仅可以作为大中专院校、职业学校的数据化运营专业的教材，也可以作为网店卖家、创业人员等与电子商务相关的运营人员的自学参考书。课程负责人：二、课程简介本书主要从网店运营的角度出发，系统地介绍了如何利用数据来运营店铺，如何查看和分析数据的各种思路和方法。全书共分为10 章，主要内容包括数据化运营基础、市场与行业数据分析、竞争对手分析、商品规划与定价、库存管理、销售数据管理、DSR 与客服数据化管理、客户画像与标签管理、会员数据管理，以及京东商城与微店数据化运营等内容。本书内容丰富、实用性强，以数据化思维为导向、运用各种实战案例进行讲解，不仅能教会读者如何收集和获取与网店相关的各种数据，更详细地说明了如何分析和处理这些数据、如何利用这些数据更好地进行网店运营。三、课程教学要求

注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。四、课程教学内容

五、考核要求及成绩评定注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。六、学生学习建议（一）学习方法建议 1. 理论配合案例与实训训练进行学习，提高学生的动手能力； 2. 在条件允许的情况下，可以寻找一个店铺并进行分析，进入深入学习； 3. 加深学生对数据化运营管理的了解。（二）学生课外阅读参考资料

天猫数据化运营入门-视觉篇

天猫数据化运营入门-视觉篇什么是视觉营销？视觉营销存在的目的是最大限度地促进产品与消费者之间的联系，最终实现购买，同时提升视觉冲击，影响品牌的文化。具体到淘宝平台，最常规的交易的流程：商品-曝光-点击-订单，商品和流量是成交前提，在前文已有详述，而优秀的视觉能抢占买家视线、让买家重点接收你想传达的信息、刺激买家的购物欲，是转化为订单的关键一环。店铺视觉营销落地页在哪？最关键的页面当然是店铺首页和商品详情页。 1）店铺首页店铺首页体现店铺形象，需要合理清晰的信息结构，精准的传达给用户你最想表达的信息，同时还能快速的让用户找到他感兴趣的信息。首页布局最基本的四个元素：banner、导航、分类和陈列，大家可以访问天猫智库学习具体优化方法，也可以参考同行优秀商家的设计亮点。我们如何利用体检报告，来看本店首页视觉水平呢？ A.首先，一般我们用首页跳失率、点击率、停留时间以及人均点击次数这四个指标综合反映首页视觉数据。 ①首页跳失率：首页的访客入店后只访问了该店铺首页就离开的次数占访客总入店次数的比例，跳失率越高表示访客对您店铺及产品的兴趣度月底，数据越低越好。 ②首页点击率：入店后点击首页次数占首页访问次数比例，点击率越高，代表访客对产品的兴趣度越大，成交的可能性越高，点击率是正向指标，数据越高越好。

③首页人均点击次数：平均每个访客入店后点击首页次数，人均点击次数是正向指标，人均点击数越高越好。 ④首页平均停留时间：平均每个访客入店后在首页停留时间（秒），由于行业特性的不同，不同品类有不同的合理区间，太短代表访客缺乏兴趣，没耐心看完全文，太长则代表访客难以抉择，对产品存在一些疑惑。 B.其次，数据分析的思路见图解 ①查看本店本月指标的实际数字 ②查看本店前两月指标数据，通过自身对比评估视觉优化效果 ③查看同行竞争对手数据，通过第三方对比，评估目前所处位置。示例店铺A详解：本店本月首页跳失率21.39,%，相比前上月有了明显的下降；而同层商家的首页跳失率为26.35%，与之相比，本店首页视觉具有一定的优势（可以再参看同层优秀，同行优秀商家数值）；其他三个指标通过对比分析均有提升趋势，可见本月针对首页的视觉优化效果佳，数据有了明显提升，而且超越了同行同层的商家。

电商运营管理：数据化指标运营管理讲课稿

个二级指标，而营销活动指标则包括市场营销活动指标、广告投放指标和商务合作指标等三个二级指标。客户价值指标包括总体客户指标以及新老客户指标等三个二级指标。 1、网站运营指标网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。 1.1网站流量指标网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面进行考虑。目前，流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种则是通过网站页面插入JS代码的方法处理（二种收集日志的数据更有长、短处。大企业都会有日志数据仓库，以共分析、建模之用。大多数的企业还是使用GA来进行网站监控与分析。）。网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，例如我们常见的PV(易观百科：PV）、UV、Visits、新访客数、新访客比率等就属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时长、PV/UV等则属于流量质量指标，针对具体的目标，涉及的转换次数和转换率则属于流量转换指标，譬如用户下单次数、加入购物车次数、成功支付次数以及相对应的转化率等。

[数据分析] 如何掌握数据化运营的思维方式

“数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，在本章的最后，作者将自己的经验提炼为以下15种思想武器，不求你当下就能掌握，但希望你能不断参悟并修正。 1．信度与效度思维在指标构建的内容中已经对指标的信度和效度做了阐述。这部分也许是最难理解的，但也最重要。没有这个思维，决策者很有可能在数据中迷失，如图4-57所示。度与效度思维信度与效度的概念最早来源于调查分析，但现在可以引申到数据分析工作的各个方面。所谓信度，是指一个数据或指标自身的可靠程度，包括准确性和稳定性。取数逻辑是否正确？有没有计算错误？这属于准确性；每次计算的算法是否稳定？口径是否一致？以相同的方法计算不同的对象时，

准确性是否有波动？这是稳定性。做到以上两个方面，就是一个好的数据或指标了吗？其实还不够，还有一个更重要的因素，就是效度！所谓效度，是指一个数据或指标的生成，需贴合它所要衡量的事物，即指标的变化能够代表该事物的变化。只有在信度和效度上都达标，才是一个有价值的数据指标。举个例子：要衡量身体的肥胖情况，选择穿衣的号码作为指标，一方面，相同的衣服尺码对应的实际衣服大小是不同的，会有美版、韩版等因素，使得准确性很差；另一方面，一会儿穿这个牌子的衣服，一会儿穿那个牌子的衣服，使得该衡量方式形成的结果很不稳定。所以，衣服尺码这个指标的信度不够。尺码大小并不能准确反映肥胖情况，因此效度也不足。体脂率才是信度和效度都比较达标的肥胖衡量指标。在我们的现实工作中，许多人会想当然地拿了指标就用，这是非常值得警惕的。你要剁骨头却拿了把手术刀，是不是很可悲？信度和效度的本质，其实属于数据质量的问题，这是一切分析的基石，再怎么重视都不过分！ 2．平衡思维说到天平读者都不陌生，平衡的思维相信也都能很快理解。简单来说，在数据分析的过程中，需要经常寻找事情间的平衡关系，且平衡关系往往是关乎企业运转的大问题，如市场的供需关系，薪资与效率关系，工作时长与错误率的关系等。平衡思维的关键点在于寻找能展示出平衡状态的指标。也就是图4-58所示的框，要通过这个准确的量化指标观察天平的倾斜程度。怎么找这个指标呢？一般先找双向型的问题，即“高也不是低也不是”的问题，然后量化为指标，最后计算成某个比率，长期跟踪后观察它的信度和效度。

电商运营-数据化运营淘宝店铺

数据化运营店铺 1.数据化运营简介 1.1.定义 1.1.1.通过后台以及一系列数据分析工具，从一系列的淘宝数据中，找出运营的方向 1.1. 2.数据，是互联网产品运营的神经系统 1.2.优势

1.2.1.有效控制成本 1.2.2.快速了解各部门配合情况1.2.3.快速解决店铺存在问题1.2.4.运营方向的预测 1.2.5.制定有效的运营计划 1.3.层面 1.3.1.行业层面

1.3.1.1.自己店铺主要类目以及子类目的搜索走势 1.3.1. 2.重点产品类目销量TOP 1.3.1.3.主要竞争对手的流量结构以及销量--分析的重点 1.3. 2.店铺层面 1.3. 2.1.店铺每天的流量，转化率，客单价，销售额等 1.3.3.宝贝层面 1.3.3.1.宝贝日常销售数据，PV/UV丶转化率、跳失率、停留时间1.3.4.微观层面

1.3.4.1.主要是宝贝自然搜索关键词报表丶直通车报表丶淘客报表等 2.店铺数据分析 2.1.生意参谋首页 2.1.1.我店铺行业排名是第几名？ 2.1.2.店铺各项指标是否已超越同行？ 2.1. 3.店铺每天的经营情况是怎么样？ 2.1.4.PC端流量和手机端流量占比多少？

2.1.5.同行商家转化率是多少、客单价是多少？ 2.2.实时直播 2.2.1.实时概况 2.2.1.1.今天的销售状况是怎么样？ 2.2.1.2.今天的行业排名是第几位？ 2.2.1. 3.今天的销售趋势是怎么样？ 2.2.1.4.今天的行业TOP店铺有哪些？ 2.2.1.5.今天的行业TOP商品有哪些？ 2.2.2.实时来源

企业如何从0-1提升数据化运营能力

企业如何从0-1提升数据化运营能力导读：DT时代，让处于不同阶段的企业都慌了神。企业没有数据怎么办？有数据，但不知道该如何挖掘价值怎么办？有数据、有工具但用不起来怎么办？大数据分析专家何春涛告诉你，没有数据要靠“养”，有了数据要学会“运营”，运营数据要抓住“核心”。 5月12日，DTCC2016召开之际，永洪科技创始人&CEO何春涛接受新华社资深记者张韵的采访：从当前BI和数据分析的发展趋势，聊到谁才是数据分析真正的使用者；从如何帮助企业提升数据化运营水平，到企业如何权衡信息化的投入产出比；从本土大数据企业面临国际化竞争和挑战，到发展机遇的出现和永洪科技成长秘诀的分享，以及对当前BI和数据分析市场形势的观察判断。一问一答间，何春涛化解了DT时代处于不同阶段的企业的问题。企业没有数据怎么办？

有数据，但不知道该如何挖掘价值怎么办？有数据、有工具但用不起来怎么办？何春涛告诉您，没有数据要靠“养”，有了数据要学会“运营”，运营数据要抓住核心... ...一系列问题的探究，希望可以帮您提升一定的企业数据化运营能力。详细的访谈文字记录如下： Q：何总，您好，感谢您接受新华社的采访。进入到大数据时代，每个公司都想从数据中掘金，但是实现数据商业化的门槛却很高。作为大数据领域的专家和企业家您认为企业要如何布局，如何运营才能让数据为自己的生产和经营进行服务？ A：从永洪科技的观察来看，企业要在自己的生产与经营的过程当中通过数据来发掘价值，一般情况下企业需要做好两个层面的事情。第一个层面的事情是我们需要把企业的组织结构、业务流程、数据流，数据的埋点等基础工作做好，聚少成多，把数据养大。这样，就可以保障整个企业是基于数据化在运营。第二个层面的工作，这个企业里面的每个人都要具备数据使用的意识，当他们在生产经营的活动当中，尤其遇到问题的时候，他们应该“养”成良好的工作习惯——通过数据去问问题，去找答案。这两个方面都是非常重要的。 Q：现在我们了解到大部分的企业对于数据的运营还处在用Excel，还有一些报表软件，简单的办公软件，您认为他们需要怎么样升级他们的数据分析以及应用系统？然后数据分析的能力具体主要表现在哪里，它的提高具体可以在哪些方面帮助到企业？ A：我刚才还在数据技术大会上分享了一下，关于当前中国的很多企业在数据分析这个领域存在的一些困难，其中有个困难就是一方面，他们很多人拿着Excel这些办公软件在做

浅析数据化运营

浅析数据化运营 “数据化运营”是什么？如今在IT 业内，实际上也没有什么权威的、统一的概念。也有人提出了与这个词类似的，如“数据运营”、“数字化运营”等字面上的说法。但从字面上理解，“数据化运营”无非点明了两个最重要的关键字：“数据”和“运营”。所以要理解数据化运营的概念，只要能理顺数据与企业运营之间的逻辑关系就好办了。笔者认为，二者存在的逻辑关系只有两个，第一个逻辑关系，也是业内讲的最多的一种关系，即数据驱动企业运营。第二个逻辑关系，就是企业运营成就了数据的价值。在本文中，主要讲第一种逻辑关系。数据驱动企业运营这一关系中最关键的表述是，企业内部数据蕴含有巨大的潜在价值，这一价值体现在以下几个方面。首先是数据可以作为企业运营生命周期发展的有力证据，简单说就是数据能够证明企业都干了些什么事儿。其次是数据可以为企业运营提供决策参考，这其中包含一系列的过程，过程中尤以分析环节最为重要。最后是数据可转化为企业知识沉淀下来，供企业内部和外部学习，在笔者看来这是最枯燥、乏味但却是极有意义的工作。笔者在采访时经常会听见很多CEO 连珠炮似地讲出一堆的数字，比如说到客户用了自家产品后的效果时，节省资金成本90%等，听得笔者竖大拇指称赞。下面尝试讲些方法论，也就是如何借助数据驱动企业运营。第一步是去找数据。实际上大家都知道，一家正常运营的企业，内部一定会有数据，但具体到数据都在哪儿，又该怎么找，不同的企

业又存在不同的实际状况。在业内，对企业数据的找法有两个主流方式，一种叫集中式，另一种叫分布式。一般集中式将数据寻找渠道选在企业运营架构的顶层，比如找财务、找总裁办要企业运营核心数据，这些数据的特点是权威、全面，但缺点是内容概括性太强，缺乏精细度（上文中提到的CEO 举出的数据一般都来自于此）。分布式是由商业公司透过下属部门通过各种手段分散获取并统一整理，一般能使数据的精细度和准确度达到一定要求。第二步是制定运营数据考核指标。制定指标的目的是实现目标的数据化。比如规定下个月要实现利润增长58%，制定这个指标实际上也是参考了之前几个月利润任务完成情况的数据。一般情况下，大的指标下边，也会相应包含一些小的指标，如果当月某个大指标没完成，那就查看当月的各个小指标，每个小指标背后都代表着一项任务，哪个小指标没有达标，就意味着它背后的任务没有完成，管理者再去盯那个任务就ok 了。（于杰）

教育行业数据化运营三(精编文档).doc

【最新整理，下载后即可编辑】教育行业数据化运营（三） ——年度运营规划以下分析仅为说明方法论，具体数据不具备参考性。业绩是规划出来的利润是设计出来的人无规划无人生企业没有规划就没有未来通过卖什么、卖给谁、谁来卖、怎么卖、怎么样卖得更多、怎么样卖得更久六个方面来进行年度业绩规划，从校区管理角度来看就是课程业绩规划、客户业绩规划、员工业绩规划、营销业绩规划、员工培训计划、客户服务设计六个层面。业绩倍增的核心要素：客户是业绩倍增的根源，产品是业绩倍增的保障，员工是业绩倍增的动力。制定年度运营规划，将年度目标分解到阶段目标，让每个阶段的业绩目标更清晰，成本费用更可控，员工绩效更科学，最终实现系统落地：把说的变成做的，把做的变成结果，把结果变成利润。【客户业绩规划】企业的本质是经营客户，要对客户进行系统化管理：客户画像、客户分类、客户分配、客户管理等。根据教育机构收费特点，将年度目标分解为六个阶段性目标，对3门以上的客户实施大客户策略。综合型校区提升客户项目数，能快

速提升业绩，3门以上的客户数量越多，品牌在市场上的势能也越大。【课程业绩规划】根据校区定位，设计课程规划，在品类、项目、类型、科目等维度，制定相应的人次、课程单价、业绩。根据不同的科目定位，设计消费群体、销售渠道、

竞争优势、利润贡献、综合评定等策略。初期业绩增长靠营销，成熟期需要通过不断优化科目的竞争力、引进新科目等方式提升业绩。

【营销业绩规划】制定年度营销规划，明确不同活动的目的、类型、针对科目、参与人次、业绩、阶段目标等。集中力量通过三场商业活动完成70%以上的年度业绩，其他时间做好服务；大型活动增加客户黏性；公益活动扩大影响力等。通过品牌营销，建立消费者认知优势，降低消费决策，建立长期可持续的销售能力。积极采取+互联网的模式，全员营销、线上营销、事件营销、社群营销等新工具。

企业数据化运营三步走

强烈推荐！互联时代的精准营销术不要浪费精力虽然主要阐述在移动互联网时代的营销方法，但在《终极营销(第四版)》一书中，丹·肯尼迪并没有忽略传统的市场定位理论。 “每一种产品、每一种服务、每一种行业都会对某一特定人群，而非所有人群产生吸引力或潜在吸引力。” 尽管如此，丹·肯尼迪说，大多数营销人员还是漫无目的向所有群体发出信息，指望有意向的人们来主动找他们。在《终极营销(第四版)》一书中，丹·肯尼迪列举了多种确定目标市场的方法，譬如通过地域确定目标市场、利用亲密关系进行营销等等。 “大多数需要顾客上门或安排预约的营销业务都是在一定的地理范围内进行的，这种情况下，你只需要把自己的广告投放在某个地域即可，不需要浪费在其他地方。” 丹·肯尼迪介绍，这一类企业基本上是以服务社区为主，他们的规模并不大，充分了解该区域内的消费者，才能真正地确定自己的市场。而对于利用亲密关系进行营销，丹·肯尼迪本身深有体会，而且他很喜欢这种营销方式。从1978年成为美国演讲家协会(约4000会员)的一员开始，丹·肯尼迪就把自己的目标市场锁定在协会内部，向成员出售了价值将近几百万美元的商品和服务。 “我和目标市场之间的亲密关系推动了我的事业发展，在我校订本书第二版内容时，仅仅通过直邮就赚了22万美元，之前一年是60万美元，而为我贡献销售额的客户只是这4000名会员。” 丹·肯尼迪认为，很多其他的商人也可以像他一样，将目标市场锁定在自己所在的组织上，比如各种贸易协会或行业协会、青年商会、其他的商业团体和民间团体等。也许，可以获得意想不到的收获。当然，每一个行业都有不同的特色，譬如房地产、收藏等行业的消费群体就呈现出年纪偏大的特点，而高科技产品的消费者多是年轻人。丹·肯尼迪指出，只有真正地了解到谁才是你的目标市场，你才不会浪费多余的精力，更加轻松地售出你的产品。保持你的新鲜度如果你想要留住顾客、让你的顾客保持兴趣、并且向其他人提起你，你就要设法回答好顾客提出的这个问题——“有什么新鲜事吗?” 丹·肯尼迪在《终极营销(第四版)》中提出的另外一个秘诀便是常变常新，始终保持新鲜度。丹·肯尼迪以迪斯尼为例说，“内部人员都认为在华特去世之后，迪斯尼经历了一段黑暗时期，因为他们没有新的吸引顾客的花样，而现在的迪斯尼也为了求新而不断地进行投资。”

数据化运营需要的四个层次_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/391794392.html, 数据化运营需要的四个层次_光环大数据培训光环大数据人工智能培训机构，数据的重要性已经被越来越多的公司、个人所熟知与接受，甚至于有过犹不及之势头。大数据的概念满天飞，似乎一夜之间人人都在谈论大数据，见了面不用大数据打招呼，好像就不是在数据圈子里混的了。那么，被外界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？或者换种说法，业务对数据有哪些层次的需求？数据在哪些地方能够帮助业务？结合笔者多年的工作经验以及对数据与业务的理解，业务对数据的需求归纳为四个层次。第一层：知其然我们可以通过建立数据监控体系，掌握发生了什么、程度如何，做到“知其然”。具体来说，切入数据的角度主要有这几个方面。首先是“观天”，观察行业整体趋势、政策环境影响；再是“知地”，了解竞争对手的表现；最后是“自省”，自身做得怎么样了，自己的数据表现怎么样。从看数据的周期上来讲，“观天”可以是季度性或者更长的周期；“知地”按周或者月，特殊时间点、特殊事件情况下除外；“自省”类的数据拿到的是最全面的，需要天天看，专门有人看，有人研究。在这一层上，分享两个看数据的观点：1.数据是散的，看数据需要有框架。

https://www.360docs.net/doc/391794392.html, 怎么看数据很有讲究。零碎的数据很难发挥出真正的价值，把数据放到一个有效的框架里，才能发挥整体价值。所谓有效的框架至少包含两重作用：（1）数据很多，不同人对数据需求不一样，如CEO、中层管理者、底层员工关注的数据通常是不一样的，有效的框架能够让不同的人各取所需。（2）有效的框架能够快速地定位问题所在。举个例子，交易量指标大家都关心，如果某一天交易量指标掉了20%，那么，业务很大可能下是出了问题，但问题到底出在哪儿呢？如果只有几个高度抽象的指标，如转化率、成交人数、客单价等，是定位不到问题的。好的框架能够支持我们往下钻，从品类、流量渠道等找到问题所在，板子也就能打到具体的负责人身上了。这也是我们通常所说的，看数据要落地。 2.数据，有比较才有真相。我有120斤，你说是重还是轻呢？一个孤零零的数据是很难说明问题的。判断某个指标增长快慢，需要选择正确的比较对象、参考系，也就是基准线。这个基准线可以是一个预先设定的目标，可以是同行业平均水平，也可以是历史的同期

企业如何进行数据化管理

企业如何进行数据化管理对于企业来讲,数据化运用与管理无处不在,无论就是企业日常运营,还就是企业的营销企划,都就是企业所有管理者或经营者无可否认的重要命题。然而,做好数据化应用,就是一件系统而又复杂的课题。企业如何真正把生产计划、营销战略、财务战略、经营战略等体系有效的结合运用就是非常考验管理者知识智慧的。但有的企业主根本无视统计管理、数据分析与经营与营销的关联性。在当今强调竞争优势的经济环境中,如果不能把握精确性的专业竞争,不根据各个专业性的概率指标与企业各种资源进行整体的科学组合,就无法使资源配置得到有效利用,资源整合价值最大化就会成为一个泡影,实施数据化管理,培育企业的竞争优势就会成为一个空话。一、明确数据化管理的基本要求 1、管理者重视数据化管理,就是实施数据化管理的基本条件,管理者重视数据化,重视人的因素,确立人与数据的有效组合,充分利用数据的作用或功能,认知与使用数据的价值,调动人的积极性与主观能动性,才能构建数据化管理平台按照数据化要求开展相关工作。 2、认清数据与管理的关系。企业不重视数据管理,就无法认清数据与管理的关系。很多管理者会经常通过数据分析来比较管理效率差异的原因。如生产管理中,两个部门人员、设备、材料、时间等要素完全一致的情况下,但生产的效率不一样,我就可以通过生产流程中的数据分解,进行数据分析,就可确认就是员工士气、还就是员工熟练情况与或管理因素导致生产效率不同的原因。 3、采集的数据必须就是真实可靠的。数据因人而存在,就是从管理活动中得来。数据的采集方法与管理要有制度与流程规范,不能随心所欲,更不能估测与伪造数据。数据的真实性对企业的分析与决策非常重要。其真实性一方面要依靠人的道德行为来保证,另一方面制度的保障就是不可缺少的。在双重要求下我们的数据采集才能有保障。 4、数据就是连续性与系统性的。在管理活动中,数据采集不能时断时续。不能只采集某一个方面,否则影响数据的准确性与完整性,企业各业务单元或各部门可按照年度、季度、月度以及每周、每日来采集企业各方面管理与业务发生的数据,进行归纳与统计。

电子商务中的数据化运营

电子商务中的数据化运营近几年来，电子商务得到了迅猛的发展，电子商务行业越来越受到人们的接受和关注，电子商务和传统行业相比，获取数据更加容易，对数据的依赖性更强，这就对电子商务的数据处理工作提出了更高的要求。是中国比较有影响的电子商务平台，在淘宝店铺运营过程中，卖家服务中心提供了各种的数据分析工具，比如量子恒道、数据魔方、运营诊断等，这些工具使卖家可以清楚地掌握自己店铺以及同行业其他店铺的运营情况，了解自己店铺和别人店铺之间的差距，从而可以更好地制定对策，以提高流量，增加销量。然而在淘宝店铺的运营中，如何在众多的工具中找到适合自己店铺的工具，正确使用这些数据，实现“数据变现”、提升销售、降低成本、加快周转等目的值得我们研究。一、数据化运营存在的问题虽然现在数据化运营发展的十分迅速，但目前电子商务的数据化运营存在以下问题。 1.数据化运营工具实用性有待提高。目前，针对淘宝店铺的数据化运营工具可谓琳琅满目，有针对提高流量的，有针对网站推广的，有针对客服规范的，有针对店铺美化的，这些工具都相当的专业。因为电子商务的整个两条十分复杂，从网站推广、网站引流，到营销策略、订单审核、客服、售后、每个部分都是很复杂的。而一些数据分析者由于经验不足，对电子商务运作模式理解不够，只是从数据角度出发，做的只是电子商务过程中的数据统计与分析，并不能把数据和电子商务

的过程结合起来，电子商务的数据化运营，需要对电子商务每个步骤有深入理解才能完成，简单的数据应用，会使数据化运营的效果大打折扣。 2.店铺运营者的数据化运营观念不够。有些电子商务运营者都是从常规营销、运营做起的，对于常规运营、营销的各个环节都已经非常熟练，他们熟悉市场、了解客户、熟悉供应链、擅长营销，因此，他们在电子商务过程中做得十分顺利，但他们只是将传统的营销技巧生搬硬套地运用到了电子商务中，并没有意识到电子商务数据化运营的重要性，他们的电子商务的数据化运营观念十分淡薄。二、做好数据化运营要关注的店铺数据要做好淘宝店铺的数据化运营，重点要注意店铺的以下的数据。 1. 首页数据。首页数据主要观察以下几项，浏览量（pv）、访客数（uv）、访问深度、首页跳失率。浏览量（pv）可以反映店铺页面被访问的总次数，浏览量（pv ）的主要构成包括买家收藏、买家分享、直通车、博客等站外推广等方面。访客数（uv）指访问店铺的总人数，一个用户一天内多次访问店铺只计算为一个访客，这个数据可以很好地反映实际访问店铺的人数。访问深度指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次浏览店铺的页面数)。这个数据可以反映浏览者从主页进淘宝店铺是深入到二三级页面中，还是只在主页浏览一下就走了，访问的深度越深交易的可能性越高。首页跳失率指用户访问首页后，直接跳出的用户数占首页访客总数百分比，这个数据可以反映店铺对浏览者的吸引力，跳失率越低，店铺对浏览者的吸引力

数据化运营管理_转化篇

数据化运营管理_转化篇 2018-6-20 18:40| 本篇聊一聊关于转化的分析图表。转化在完成引流的工作后，下一步需要考虑的就是转化了，一个崭新的用户一路走来到完成交易，中间需要经历浏览页面（下载app）->注册成为用户->登陆->添加购物车->下单->付款->完成交易（这段过程，在不同的公司中可能不同，例如家装互联网公司完成交易的过程就会分为交定、签约、开工、竣工等）。每一环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率，一直是互联网公司运营的最核心的工作之一。转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。分析目标：了解各环节转化情况，分析其异常或不合理情况，进行调整，以提升各环节的转化率。分析角度： 1.观察各环节转化率，分析其合理性，针对转化率异常环节进行调整

2.追踪转化率变化，用于异常定位和策略调整效果验证 3.观察各渠道转化情况，定义渠道价值，并依此适当调整运营策略 4.分析各环节转化周期，分析用户习惯，为制定运营策略提供依据分析方法：关于转化率的各种名词也特别多，有静默转化率、登陆转化率、咨询转化率、付款转化率等等，然而并不需要考虑这些词，只要关注用户从接触应用到成交中的几个环节就好。我们依然使用图表的形式来从各个角度对转化数据进行展示分析。 1.观察各环节转化率，分析其合理性，针对转化率异常环节进行调整如上图所示，传统漏斗图只能显示一条路径的转化率情况，稍加修改后，可实现对比功能，例如上图所示的新老用户的转化率的对比。可以根据实际情况中在该图中加入更多环节，例如注册、收藏、开工、竣工等。从上图中，我们可以发现这样一个问题，下单到付款中的转化率过低，正常来说，用户只要下单，付款的比例是比较大的。对于这个异常，我们来做下猜测：对于我来说，下单之后没有付款的原因有以下几个： 1).又看了下其他家的商品或服务，发现了更好的，就取消了付款；

APP数据化运营培训课件

一、数据分析方法论 (一)明确数据分析的目的做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 (二)收集数据的方法说到收集数据，首先要做好数据埋点。所谓“埋点”，就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。目前主流的数据埋点方式有两种： ?第一种：自己开发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。 ?第二种：利用第三方统计工具。常见的第三方统计工具有： ?网站分析工具：Alexa、中国网站排名、网络媒体排名（iwebchoice）、Google Analytics、百度统计 ?移动应用分析工具：Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics

不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。 (三)产品的基本数据指标 ?新增：新用户增加的数量和速度。如：日新增、月新增等。 ?活跃：有多少人正在使用产品。如日活跃（DAU）、月活跃（MAU）等。用户的活跃数越多，越有可能为产品带来价值。 ?留存率：用户会在多长时间内使用产品。如：次日留存率、周留存率等。 ?传播：平均每位老用户会带来几位新用户。 ?流失率：一段时间内流失的用户，占这段时间内活跃用户数的比例。 (四)常见的数据分析法和模型这里主要科普下漏斗分析法和AARRR分析模型。漏斗分析法用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势，从而寻找到最佳的优化空间，这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。比如，这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋势。