数据驱动增长：电商运营数据分析与优化改进

本质上很多运营人员都很好奇,为什么数据驱动增长,为什么运营的数据分析都是没用的。接下来我就给人们详细说下这一个问题。

首先,数据驱动增长是很难的,商品运营的数据更加多时候就是一种管理的方法,毕竟运营是干嘛的?数据分析工作是为了更加好地管理运营。

其次,数据分析是一个可以帮到我们对数据进行准确的整理,当然最关键的是,为了在数据分析工作中更加好地提高运营,商品运营数据分析的工作是,在数据分析工作中更加好地进行挖掘,这样更易获得非常好的数据效果。

最后,数据分析本身亦是十分重要的,但如果运营不科学,数据挖掘同样重要的。这样,不论如何也都是失败的。

商品运营数据分析与优化改进

商品运营的数据分析工作有很多不一样的地方,不管是从商品运营的角度还是从数据管理的角度,其实都是一个运营的过程。从最开始的商品运营的分析,到商品的增长,到商品的稳定,再到商品的收益,到商品的受众。商品运营也不是万能的,想在商品运营的数据分析中,获得自己的优势,就必须是有一定经验的人。

1、数据分析的范围

受众:是在一定的时间段内做出的动作。比方网站访问、活动参与、与受众互动、受众评分、潜在顾客洞察。

商品:是对现有受众的引导和帮助。比方受众在商品上的行为,如使用习惯,停留时间、使用行为、是不是发生了某些有趣的操作,或受众所使用的商品,是不是有哪些其他需求。

商品:是一个受众参与并且使用商品的所有行为。比方受众活跃度、留存率、活跃度等。

受众和商品的关系

如果商品不对受众的关系数据进行深入挖掘,只根据已有受众的行为和活跃度,对商品根据数据进行分析,就会发现,虽然使用这些商品的受众,是这样的,但是受众的使用行为,其实在商品中还没有体现出来。因此,这亦就是为什么在商品运营数据分析的工作中,会有一些朋友问,为什么运营数据会这样的呢?

为了让大家更清楚地理解,下面将从3个方面展开。

网站分析

1、了解网站运营的现状

通常运营这一个岗位是在做一个活动,在活动策划期间,由于外部利益的压力,会以活动礼品等多种形式向运营公司或商品团队推送需求。但是活动结束后,运营就直接要开始对数据进行分析,比方数据分析的目的是为了提高受众活跃度,提高数据指标。在这一旅程中,受众的活跃度和留存率就是一个不断提高的过程,就要根据数据进行分析。

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