电商活动复盘：如何高效实现数据精细化运营？.docVIP

一、数据精细化运营四大前提 1. 及时获取运营所需的数据： 明确应该获取的数据是什么，比如订单量、注册量、阅读量、页面访问量、访问时长等； 可获取到数据，并不是所有的数据都可以调取，只有前期埋点并能采集到的数据才能获取； 及时获取数据，很多公司的运营并不能直接获取数据，一般要先与技术沟通，明确需求以及排期。而很多数据是拥有时效性的。比如，在活动期间没有及时获取到潜在购买用户 id，导致发送优惠信息延迟，用户在其他渠道购买了商品。 2. 合理定义数据分析的维度与指标： “定义的维度与指标”越贴近业务需求，越能发挥数据的真实价值。但是，很多公司对数据的划分很模糊，即使在分析时能合理定义，但因前期没有对这些维度的数据进行采集，也无法进行分析。 3. 选择并使用高效的数据分析工具： 选择正确的数据分析工具可以事半功倍。好的数据分析工具，不仅要满足现阶段业务的数据分析，还要满足企业发展过程中数据量增长与业务变化后的数据分析。 因此，可能会用到 Excel、SPSS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner 等工具。掌握这些工具，对运营人员的要求过高，按这样标准去培养一个运营人员，所付出的财力与精力相当于培养一名数据分析师。 4. 拥有极强的数据分析能力，能与实际工作相结合： 数据分析能力，简言之，能从繁杂的数据中发现问题、总结规律，并能给出优化方案。而做到与实际工作相结合，不仅要求运营人员深入了解业务，还要有极强的逻辑分析能力，才能将数据与实际业务融合。 那么，数据精细化运营就是伪命题了吗？当然不是，下面以某电商运营小张的对 618 的活动复盘为例，讲述如何高效地实现数据精细化运营驱动。 二、背景 在 618 期间，某小型美妆电商运营小张做了一次全新尝试的为期 15 天的大促活动《年中大促，“赔”你玩到底》，效果不错。因此，领导让小张给大家做一次活动复盘，并且强调要用数据说话。 此次 618 活动期间（6.6-6.20），小张有两个主要尝试如下： 1.?个性化短信提醒。在 6 月 16 日到 6 月 20 日活动期间 ，为了集中发力引导用户购买，新增对不同用户的个性化短信提醒。比如，给在活动之前将商品加入购物车的用户发送“你想购买的宝贝降价了！”；给活动期间浏览面膜商品的用户，发送“面膜优惠券”等。 2.?细化推荐模型。主要细化了详情页的个性化推荐模型，比如，新增消费习惯相同的用户在大促期间购买的商品推荐等。 完成当天的必要工作，小张开始准备活动复盘。小张首先梳理了复盘的重点： 活动的整体效果。例如，总销售额、总订单量、总购买用户数等； 活动期间，用户的行为分析。例如，访问时间、地域分布、优惠券使用情况分布等； 活动商品分析。例如，不同品类商品售卖分析、同类商品售卖分析等； 活动资源位分配分析。例如，banner 位、开屏弹窗、相关推荐等； 活动引流分析。例如，投放的不同渠道的引流人数、ROI 等。 三、活动的整体效果 活动的整体效果是对一次活动的综合评估，对于电商活动总销售额、总订单量、总购买用户数、平均客单价等都需要分析，且必须分析其环比与同比，才能看出具体增长情况。 小张通过查看数据得知，618 促销期间比去年同期销售额高出约 2000 万，环比增长 40.9%（如图 1 ），同比增长了 55%。 注：文中图片均来自神策数据产品，所涉数据均为虚拟。 图 1 今年 618 促销与去年 618 促销的总销售额对比 小张进一步分析发现，6 月 16 日至 6 月 20 日销售情况非常不错（如图 2）。分析得知，这可能与此次活动的个性化短信提醒尝试有关，提醒促单的转化率高达 30%，比原有转化率高了一倍。 图 2 活动期间的单日销售额情况 分析完活动的整体效果，只是复盘的第一步，效果不管是好或者坏，都需要通过进一步的细分分析，分析出其原因及之后的优化建议。比如，上面得知个性化短信提醒能有效提高转化率，在之后的活动中就可以将设置更多个性化提醒或者将周期拉长等。 四、基于用户行为的数据分析 在竞争日益激烈的今天，谁能抓住用户，谁就能加大胜算。用户行为分析，是抓住用户必不可少的一环，也是每次复盘必须着重分析的一点。 小张对消费用户的访问时间、地域分布、优惠券使用情况等进行了一系列分析。下面以小张对用户的优惠券使用情况分析为例（如图 3）。 图 3 用户活动期间每天的优惠券金额使用情况分布 图 4 用户活动期间的整体优惠券金额使用情况分布 大促活动定一个合理的优惠力度会事半功倍，这个优惠力度要对大多数人有吸引力且在可控成本下能使优惠后的利润最大。 由图 3 看出，用户活动期间每天使用优惠券金额为 50-100 元的占比最大，由图 4 看出，在整个活动期间使用优惠券占比最大的金额为 100-200 元 ，说明用户会有重复使用