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。”
丹·肯尼迪认为，最具说服力的例子恐怕还是麦当劳公司。在麦当劳，你会发现，麦当劳很少会连着两个星期都不推出“新花样”：他们总会推出各式新产品、特价优惠活动、新游戏或是新的赠品。
“麦当劳创始人克洛克曾说过，‘我们讲究以其他人无法比拟的速度进行创新’，而麦当劳确实做到了。”
丹·肯尼迪在书中列举了八种保持新鲜度的方式，它们是：保持行业声望、开发新产品、提供新服务、关注新闻事件、促销活动、投资电影、出版图书等等。
以开发新产品为例，他认为企业就应该向麦当劳、肯德基等快餐行业的企业学习，他们总是能在短期内推出各种新品来满足顾客逐渐挑剔的口味。
当然，“如果你觉得让你的产品产生同样轰动的效果有一定的难度，你也可以从现有产品入手，努力让它们给顾客带来新的感受。”丹·肯尼迪说。
除此之外，即使是看起来与你的行业完全不相关的潮流，加入进去，有时候也能让你的顾客感觉到你的新意。
“譬如必胜客在《忍者神龟》中植入广告，就是这种方式，它总是试图出现在你所有能看到的角落。”
当然，除了上述八个方法，企业还可以通过做慈善，来获取顾客的好感。
丹·肯尼迪指出，“商业与慈善活动时时刻刻以成对的形式出现在我们身边。事实上，你无需拥有一家大公司，就可以加入慈善活动，和本地的慈善机构合作，足以为你提供良好的契机，让你的顾客更加欣赏你，同时给予你更多在媒体中露脸的机会。”
网络营销的正反面
在移动互联时代，互联网营销是一个无法回避的话题，因此，在《终极营销(第四版)》一书中，丹·肯尼迪把最重的笔墨，也花在了网络营销上。
在网络时代，利用网络平台进行营销，确实是一个不错的选择。在这里，丹·肯尼迪所谓的网络平台，是指顾客在网上的聚集地，而企业可以在此处推销你的产品。
“关于网络营销，不管是谁的网站，只要是符合你目标的顾客访问过或光顾过的网站，都可以作为你的营销平台。”
丹·肯尼迪认为，总体上来说，谷歌可以算作是一个最大的网络营销平台，利用谷歌关键字和谷歌购物搜索引擎的机会，加上适当的广告投放，企业可以吸引到不少的新顾客。
就在丹·肯尼迪《终极营销(第四版)》的时候，另一种平台流行了起来，他将其称为“每日推出一种新商品”。在这类平台之上，商家可以通过地理位置或者个人兴趣搜索到大量消费者的电子邮箱地址，再向电子邮件发送其感兴趣的促销信息。
当然，这些平台几乎无一例外需要缴纳费用或与商户分摊利润，对于企业来说，也是一个不小的负担。
除此之外，丹·肯尼迪还提出了社交媒体营销等方式，譬如通过Facebook或者推特来推销自己的产品，或者通过电子邮件来发送你的产品信息等等。
不过，丹·肯尼迪本人对于网络的认知相比于对传统推销的认知要生涩许多，其对于网络营销的理解也难免陷入浅薄的境地。
目前，固执的丹·肯尼迪依然认为，网络营销没有办法取代传统的营销方式，而现实情况是，现在的网络营销状况的确并不太好。
“只有8%的消费者会在脸谱上关注饭店的更新状态，但是61%的饭店老板都有自己的脸谱网站，而且不余遗力地借助这个平台替自己宣传。”
丹·肯尼迪认为，对于新媒体的营销，企业需要保持慎重的态度，尤其要注意投入产出比。丹·肯尼迪说，“不要以为我是固执己见的人，不要误会我在以自己的偏见抹黑新媒体。这些都是有数据支撑的结论，网络营销的效果，并不像想象中的那么好。”
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
经营数据分析报告
经营数据分析报告 导读：本文经营数据分析报告，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 经营数据分析报告 一、确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、分析综述 分析综述主要包括两方面的内容 1、上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数
针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2、上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、一周运营数据分析 1、本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2、新用户概况 新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3、活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比
日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比 4、道具消费概况 道具方面的消费概况主要包括： 产出活动类别 道具分类 单类道具消费元宝，消费占比，环比上周 日均消费元宝，总消费元宝，环比上周下降/上升 简述活动效果较好/较差的道具分类 5、当前元宝库存 当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量，以及游戏中额外获得的元宝存量。例如，我充了1000块，拿了1w元宝，花了8K，我造成的存量是2K，当平台各服的元宝存量不断上涨，就代表消费点不够了，要不补新消费系统，要不上消费类的运营活动。 6、重点商业活动付费玩家参与情况 活动参与情况主要考虑以下几点： 付费群体类别，活跃付费玩家数 付费玩家的参与比例 付费玩家在活动中消费的元宝数 付费玩家在活动中消费的元宝占周消费元宝总数的比例 付费玩家的人均消费元宝数 根据活动的这些付费玩家的相关数据，判断该活动产生的效益以及玩家的接受程度。
《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（）。
怎么写好一份数据分析报告
怎么写好一份数据分析报告？ 分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告，有以下一些要点： 首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0； 第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了； 第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件； 第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从； 第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；
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
如何写一份好的数据分析报告
在谈这个问题之前先说说写一份好的数据分析报告/邮件的重要性，很简单，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。 我认为一份好的分析报告，首先要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0； 第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了； 第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；
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。
如何写好一款产品的运营数据分析报告
如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。 一、 确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、 分析综述 分析综述主要包括两方面的内容
1上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数 针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、 一周运营数据分析 1本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况
新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比 日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比
数据运营的6个步骤,从方法论到案例带你入门
数据运营的6个步骤，从方法论到案例带你入门 通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。一、数据运营 通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。 分析问题包含哪些方面，在占比高并且自己可以发力的点上去优化。 二、数据分析流程
运营是一个包含了诸多琐碎事项的工作，运营人员要会拆分自己的工作项，并根据不同工作项的特点有针对地对特定的运营数据进行分析，才能事半功倍。 那么怎么拆分工作项呢？可以按照面对的用户群体分解，通常与用户分级联系在一起，将工作拆分成面向所有普通用户、面向活跃用户、面向付费用户等等。也可以按照项目将自己的工作进行拆分。还可以按照时间顺序确定不同阶段的目标，根据自己的目标来拆分工作项。
拆分完工作项后，针对每一个工作项有不同的指标，我们要根据工作项的特点进一步拆分和细化运营数据指标，然后通过对每一个指标的分析来判断运营问题并不断优化运营方案。 拆分的维度可以按照数据的包含结构，也可以按照每一个工作项包含的子项进行拆分。 以用户运营为例，用户运营包含了用户的拉新、促活、留存、付费转化等方面。而就拉新来说，关键的指标有注册用户的规模、增长速度；渠道质量——注册渠道有哪些，渠道的注册转化率如何；注册流程质量——完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计；注册用户行为追踪——完成注册后用户的行为统计。 细化分析目标是指根据运营目标，确定能够进行优化的数据点。这一步是为接下来的数据提取处理分析奠基的。 举个简单的例子，假如现在做完一场活动，想知道下一次举办相同或相似活动时有哪些地方可以优化，需要关心的点除了最终参与效果还有：活动推广的渠道有哪些，每一个渠道的参与路径是怎样的，路径中的每一步参与人数有多少，转化率达到多少，等等。明确了分析目标后，就可以确定要提取的数据点有哪些。
运营完整的店铺数据分析报告
导言：很多朋友一直在问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） 参考文章：《生意参谋对搜索排名的惊天秘密，竟然没人知道？》 【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）
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。
经营数据分析报告
经营数据分析报告 经营数据分析报告 这是资料站为您专门提供的经营数据分析报告，还有一般的写作流程，仅供参考，数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。 数据分析报告—项目市场化操作的科学依据。政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。 时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子
信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。 数据分析报告—项目可行性判断的重要依据任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢? 发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，/zt/jyfxbg/专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目;越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。 “用数据说话，按流程办事”一直是瑞商所倡导的。对于经营分析，用数据来一一证明相关经营成果，是非常有说服力的，比如说：全年的经营情况，可以通过曲线图，一目了然的看到那个季度的销售表现如
《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
行业解决方案-游戏数据运营解决方案#精选.
游戏数据运营解决方案背景 行业综述 随着游戏行业市场竞争局面的扩大，玩家对于品质的要求越来越高，游戏项目的生命周期越来越短，直接影响项目的投入产出比，通过数据运营则可以有效的延长项目的生命周期，对各个阶段的业务走向进行精准把控。而随着流量成本的日益上升，如何构建经济、高效的精细化数据运营体系，以更好的支撑业务发展，也变得愈发重要起来。 在这样的背景下，越来越多的游戏企业加入到数据运营行列，也促进
了大数据产业生态链的发展，第三方数据公司TalkingData、Dataeye、友盟、热云数据等就是在这一个时代中快速成长起来的。但同时受限于业务理解，通用平台往往无法满足游戏企业的定制化需求，所以随着业务的发展，最终还是要选择自建数据分析平台——因为技术门槛、资源投入等原因，目前大部分游戏企业只实现了数据统计，少部分企业实现了数据挖掘，在深度学习层面目前趋近空白。业务需求及痛点分析 按照游戏领域的行业细分，不同类型的公司对数据化运营的业务需求各有侧重，构建数据化运营平台的技术手段也表现为不同的方式。按照行业属性，可以将生态中的公司分为游戏研发商、游戏渠道商、游戏研发商三类，根据业务特点他们对于数据运营的需求也各有侧重，从表现形式讲，基础指标集、客户画像、精准投放&效果分析、智能算法等等，不一而足。
而从实现数据运营的技术手段来分析，也分别表现出不同的特征，各阶段使用的技术栈、驱动因素及演进方向，可以简单通过下图来表述：
而在这样的业务背景下，传统来料加工、被动响应的数据处理架构，显然无法匹配数据化运营的分析需求，主要存在的问题： 1、数据来源单一，缺少精准用户画像，运营策划、实施不能”投 其所好”，用户转化率低； 2、平台沉淀、积累了大量的数据，但是通过数据驱动业务创新、 辅助决策方面没有经验，导致数据 业务价值的转化率低；3、开发定制化，项目实施周期长，响应需求速度慢，无法有效支 撑业务的灵活变化； 4、数据的应用场景单调，大多只是止于简单的看指标、报表，对
运营必备的 15 个数据分析方法
提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？ 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。 阶段 1：观察数据当前发生了什么？ 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要
电商运营管理：数据化指标运营管理讲课稿
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。
运营必备的15个数据分析方法
运营必备的15个数据分析方法 提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。
阶段 1：观察数据当前发生了什么 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要比对一周下来，新渠道 A 比现有渠道 B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。 阶段 2：理解为什么发生 如果看到了渠道 A 为什么比渠道 B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多的获取了移动端的用户。这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。 阶段 3：预测未来会发生什么 而当我们理解了渠道 A、B 带来流量的高半年销量不到百万部，苹果要放弃印度市场吗低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道 C、D 的时候，猜测渠道 C 比渠道 D 好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动预测判断 C 和 D 渠道之间的差异，这就是数据分析的第三个进阶，预测未来会发生的结果。 阶段 4：商业决策 所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。而商业数据分析的目的，就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策，或直接利用数据做出决策，那么这才能直接体现出数据分析的价值。 数据分析的 EOI 框架 EOI 的架构是包括 LinkedIn、Google 在内的很多公司定义分析型项目的目标的基本方式，也是首席增长官在思考商业数据分析项目中一种基本的、必备的手段。 其中，我们先会把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。以谷歌为例，谷歌的核心任务是搜索、SEM、广告，这是已经被证明的商业模型，并已经持续从中获得很多利润。谷歌的战略性任务（在2010 年左右）是安卓平台，为了避免苹果或其他厂商占领，所以要花时间、花精力去做，但商业模式未必
游戏运营数据分析
任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类？海内外关注点有何区别？相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！ 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。 每日：
[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。
2019年食品饮料行业运营数据分析报告
2019年食品饮料行业运营数据 分析报告
目录索引 一、19Q3食品饮料行业景气度延续，收入利润维持较快增长 (6) 二、白酒：结构持续升级，行业集中度提升 (7) 1.业绩回顾：白酒行业增速放缓，龙头业绩增长依然稳健 (7) 2.收入：白酒行业略有分化，高端酒龙头增长最为稳健 (8) 3.现金流：销售收现稳定增长，现金流良好 (10) 4.净利润：产品结构升级+提价，龙头盈利能力持续提升 (13) 三、大众品：抗周期能力强，细分行业龙头业绩稳健 (17) 1.调味品：龙头收入稳健增长，盈利能力持续提升 (18) 2.乳制品：双寡头竞争长期差异化，乳制品CR2有望提升至65%+ (20) 3.肉制品：肉制品行业单寡头垄断，双汇业绩稳健增长 (21) 4.食品综合：细分行业龙头增长稳健，确定性强 (22) 5.啤酒：行业拐点已至，产品结构升级和关厂将推动盈利回升 (23) 四、个股推荐 (24) 1.白酒：推荐高端酒茅五泸，全国化次高端汾酒、洋河、水井，区域龙头古井、口 子、今世缘及顺鑫农业 (24) 2.调味品：行业抗周期能力较强，看好细分行业龙头海天味业和中炬高新 (27) 3.乳制品：伊利核心单品维持高增速，公司千亿目标有望顺利完成 (27) 4.肉制品：猪肉价格上涨导致肉制品行业成本压力提升，双汇龙头效应凸显 (28) 5.食品综合：短保面包、休闲卤制品、火锅料行业龙头业绩稳健增长 (29) 6.啤酒：行业结构升级趋势明显，重庆啤酒盈利能力稳步提升 (31) 风险提示 (31)
图表索引 图 1：2019年1-8月白酒制造业收入同比增长10.98% (7) 图 2：19年前三季度年高端、次高端和区域龙头多数实现了15%+的收入同比增长，行业集中度提升 (7) 图 3：17年以来我国GDP同比增速逐季度放缓（亿元） (8) 图 4：茅台、五粮液、泸州老窖收入高增长持续 (9) 图 5：次高端收入增速逐渐放缓 (9) 图 6：区域龙头中古井贡酒和今世缘收入延续高增长 (10) 图 7：茅五泸净利润增速高于收入增速，19前三季度净利增速 23.13%/31.75%/37.96% (14) 图 8：19前三季度茅五泸净利率分别提升至53.19%/35.38%/33.25% (14) 图 9：19前三季度茅五泸毛利率分别提升至91.49%/73.81%/81.07% (14) 图 10：19前三季度茅五泸期间费用率分别下降至11.19%/13.11%/26.39% (14) 图 11：次高端白酒净利润增速均有所放缓 (15) 图 12：次高端净利率稳步提升 (15) 图 13：19前三季度洋河加大货折力度导致毛利率略有下降，汾酒、水井坊受益结构升级，毛利率持续提升 (16) 图 14：洋河、水井坊受益规模效应，费用率下降，汾酒加大费用投放，19前三季度费用率提升 (16) 图 15：区域龙头净利增速仍然远快于收入增速 (17) 图 16：区域龙头净利率持续提升 (17) 图 17：区域龙头毛利率有所下降 (17) 图 18：区域龙头期间费用率持续下降 (17) 图 19：2019Q3黄豆价格呈现上涨趋势 (19) 图 20：纸箱板价格维持稳定 (19) 图 21：3月份以来我国猪肉价格明显提升 (22)