在人人都在談運營和大數據的時代，每個人都會對運營說：“一定要用數據說話，做到精細化運營”，但到底該如何做呢？

一、數據精細化運營四大前提

1. 及時獲取運營所需的數據：

明確應該獲取的數據是什么，比如訂單量、注冊量、閱讀量、頁面訪問量、訪問時長等；可獲取到數據，并不是所有的數據都可以調取，只有前期埋點并能采集到的數據才能獲??；及時獲取數據，很多公司的運營并不能直接獲取數據，一般要先與技術溝通，明確需求以及排期。而很多數據是擁有時效性的。比如，在活動期間沒有及時獲取到潛在購買用戶 id，導致發送優惠信息延遲，用戶在其他渠道購買了商品。

2. 合理定義數據分析的維度與指標：

“定義的維度與指標”越貼近業務需求，越能發揮數據的真實價值。但是，很多公司對數據的劃分很模糊，即使在分析時能合理定義，但因前期沒有對這些維度的數據進行采集，也無法進行分析。

3. 選擇并使用高效的數據分析工具：

選擇正確的數據分析工具可以事半功倍。好的數據分析工具，不僅要滿足現階段業務的數據分析，還要滿足企業發展過程中數據量增長與業務變化后的數據分析。

因此，可能會用到 Excel、SPSS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner 等工具。掌握這些工具，對運營人員的要求過高，按這樣標準去培養一個運營人員，所付出的財力與精力相當于培養一名數據分析師。

4. 擁有極強的數據分析能力，能與實際工作相結合：

數據分析能力，簡言之，能從繁雜的數據中發現問題、總結規律，并能給出優化方案。而做到與實際工作相結合，不僅要求運營人員深入了解業務，還要有極強的邏輯分析能力，才能將數據與實際業務融合。

那么，數據精細化運營就是偽命題了嗎？當然不是，下面以某電商運營小張的對 618 的活動復盤為例，講述如何高效地實現數據精細化運營驅動。

二、背景

在 618 期間，某小型美妝電商運營小張做了一次全新嘗試的為期 15 天的大促活動《年中大促，“賠”你玩到底》，效果不錯。因此，領導讓小張給大家做一次活動復盤，并且強調要用數據說話。

此次 618 活動期間（6.6-6.20），小張有兩個主要嘗試如下：

1.?個性化短信提醒。在 6 月 16 日到 6 月 20 日活動期間 ，為了集中發力引導用戶購買，新增對不同用戶的個性化短信提醒。比如，給在活動之前將商品加入購物車的用戶發送“你想購買的寶貝降價了！”；給活動期間瀏覽面膜商品的用戶，發送“面膜優惠券”等。

2.?細化推薦模型。主要細化了詳情頁的個性化推薦模型，比如，新增消費習慣相同的用戶在大促期間購買的商品推薦等。

完成當天的必要工作，小張開始準備活動復盤。小張首先梳理了復盤的重點：

活動的整體效果。例如，總銷售額、總訂單量、總購買用戶數等；活動期間，用戶的行為分析。例如，訪問時間、地域分布、優惠券使用情況分布等；活動商品分析。例如，不同品類商品售賣分析、同類商品售賣分析等；活動資源位分配分析。例如，banner 位、開屏彈窗、相關推薦等；活動引流分析。例如，投放的不同渠道的引流人數、ROI 等。三、活動的整體效果

活動的整體效果是對一次活動的綜合評估，對于電商活動總銷售額、總訂單量、總購買用戶數、平均客單價等都需要分析，且必須分析其環比與同比，才能看出具體增長情況。

小張通過查看數據得知，618 促銷期間比去年同期銷售額高出約 2000 萬，環比增長 40.9%（如圖 1 ），同比增長了 55%。

注：文中圖片均來自神策數據產品，所涉數據均為虛擬。

圖 1 今年 618 促銷與去年 618 促銷的總銷售額對比

小張進一步分析發現，6 月 16 日至 6 月 20 日銷售情況非常不錯（如圖 2）。分析得知，這可能與此次活動的個性化短信提醒嘗試有關，提醒促單的轉化率高達 30%，比原有轉化率高了一倍。

圖 2 活動期間的單日銷售額情況

分析完活動的整體效果，只是復盤的第一步，效果不管是好或者壞，都需要通過進一步的細分分析，分析出其原因及之后的優化建議。比如，上面得知個性化短信提醒能有效提高轉化率，在之后的活動中就可以將設置更多個性化提醒或者將周期拉長等。

四、基于用戶行為的數據分析

在競爭日益激烈的今天，誰能抓住用戶，誰就能加大勝算。用戶行為分析，是抓住用戶必不可少的一環，也是每次復盤必須著重分析的一點。

小張對消費用戶的訪問時間、地域分布、優惠券使用情況等進行了一系列分析。下面以小張對用戶的優惠券使用情況分析為例（如圖 3）。

圖 3 用戶活動期間每天的優惠券金額使用情況分布

圖 4 用戶活動期間的整體優惠券金額使用情況分布

大促活動定一個合理的優惠力度會事半功倍，這個優惠力度要對大多數人有吸引力且在可控成本下能使優惠后的利潤最大。

由圖 3 看出，用戶活動期間每天使用優惠券金額為 50-100 元的占比最大，由圖 4 看出，在整個活動期間使用優惠券占比最大的金額為 100-200 元 ，說明用戶會有重復使用優惠券的可能性，在之后的活動中就可以基于此情況優化。比如，提高高額優惠券的使用占比，因為一般高額優惠券往往對應高訂單額度；設置單品優惠券等。

用戶行為有很多可分析的點，對于上面提到的優惠券使用情況分布這一點，就可以再進一步分析不同地域的用戶對優惠券的使用情況。比如，一線城市使用優惠券的金額大，三四線城市使用優惠券的金額相對少，所以針對不同地域的人可以發送不同金額的優惠券。通過分析數據，你能解鎖很多運營密碼，而不是像走迷宮，不知道哪條路是對的。

五、活動商品分析

電商平臺的核心競爭力之一就是商品競爭力，商品價值直接影響用戶是否愿意購買，而商品推薦管理會直接影響商品的銷售量，進而影響總銷售額。

小張公司是一個小型美妝電商平臺，商品品類包括潔面、化妝水、精華、面膜、防曬等。小張首先對不同類別商品進行了分析，分析發現，此次活動中總銷售額占比最大的是防曬品類。這與預期一樣，因為天氣轉熱，防曬幾乎成為女性每天必備且用量最大的商品。

小張又對同類別的不同商品進行了分析，以防曬品類為例（圖 5），可以看出排名第一的防曬是 ZILAIX 防曬噴霧（抖音網紅同款防曬），第二名是 RECIPE 防曬噴霧，第三名是安耐曬。因此，在未來拓品時，可以嘗試抖音上的網紅產品，因為抖音已經打開了產品知名度，不用再做用戶教育。

圖 5 防曬排名前五的防曬銷售金額分布情況

電商活動中一般將高價值商品分為兩類，一類單價低，銷量大的商品，另一類是銷量不一定最大，但是單價高，總銷售額高。小張通過分析得到了這兩類商品的商品 id，并為其建立了商品分群，方便之后活動調用。但是分析過程中，小張發現了一個異常情況，有一個平常熱銷的防曬衫銷量異常低，小張為了查詢原因進行了轉化漏斗的分析（圖 6）。

圖 6 某異常防曬衫的購買轉化漏斗

從上圖可知，該防曬衫在 6 月 9 日之后就沒有銷量了，小張經過進一步的分析發現該防曬衫在 6 月 9 日就搶售一空，但因為大促期間太忙沒有及時查看庫存，所以沒有及時補貨，造成了大量損失。

從上述幾個例子，我們可以看出通過數據分析不僅可以發現問題所在，還能找到優化方案。比如，當發現此次因沒有及時發現沒貨而造成損失，以后可以設置庫存報警機制，當庫存低于 20 件自動給商品運營者發送郵件報警，讓運營人員及時補貨，并且在每次大促之前都要檢查一遍商品庫存，防止大促期間斷貨。

六、資源位分配分析

活動中的資源分配是極為重要的一件事，好的分配方式會給活動效果帶來指數級的增長，同理，不合理的分配方式也會帶來極大消極影響。

在以前，小張只能看到各個資源位的 PV，通過單一的數據并不能判斷資源位的價值，很多時候顯示 PV 較高，但事實上卻沒有形成實際轉化。小張一直以為 banner 位的點擊人數很多，轉化一定很好，并在此花了很多心思。但這次分析發現，實際上 banner 位的轉化并不好。

因此，之后需要優化 banner 位的投放，比如點擊 banner 不直接跳轉商品詳情頁，而是先跳轉到領取不同商品的優惠券頁面再跳轉到商品購買頁等。

圖 7 各資源位的轉化情況

小張還發現，此次詳情頁下方推薦購買商品購買率顯著提高（如圖 7），這與本次活動采用了新的推薦機制有關。這次采用的是新的個性化推薦機制，即根據用戶的原有瀏覽行為設置了相關細分模型，當用戶的瀏覽行為符合某一細分模型的特征，就會按照此模型來進行推薦。

七、活動引流情況分析

對于電商平臺，總銷售額=用戶數*平均客單價，往往平均客單價相對固定，要增加總銷售額，主要是通過提高用戶數，即流量，這個時候就需要引流，特別是在大促期間。

在如今虛假流量泛濫的商業環境下，如何識別好的渠道，好的投放方式、關鍵詞等，獲得高 ROI 變得更為重要。所以，小張也對投放的渠道進行了一些分析（圖 8）：

圖 8 不同渠道的引流情況

上圖可以看到，百度的引流數最多，地堆的引流數最少。但是，百度引流就比其他所有渠道都好嗎？

當然不是，要判斷哪個渠道好，還要進一步分析引流的用戶質量，即這些用戶有沒有進行注冊和購買行為，這個時候注冊轉化率就是一個很好的指標，即注冊用戶數除以啟動 APP 的用戶數，這里所說的用戶數是指各渠道引流的用戶數，這個指標可以更準確的展示渠道效果，同理也可以計算購買轉化率。

小張除了對渠道進行分析，還對渠道投放的關鍵詞進行了分類以及分析。小張將這些關鍵詞分成流量高質量高、流量高質量低、流量低質量高、流量低質量低這四個不同象限的關鍵詞并總結了優化建議：

在之后的促銷活動中，對于流量高質量高的關鍵詞，可以加強投放；對于流量高質量低的關鍵詞，可以把成本節省出來，投放質量更高的關鍵詞；對于流量低質量高的，可以針對性的在渠道投放；對于流量低質量低的關鍵詞，可以停止投放或優化。

最終，小張做了一個非常詳細的分析報告只用了 3 小時（以上例子只是小張分析的一部分），第二天小張的運營復盤也得到了一致好評，很多建議被采納，并列入二次深度討論范疇。

結語

從電商小張的 618 活動復盤的例子，我們可以知道的是，雖然一個公司要做到滿足數據精細化運營的四大前提非常困難，但是也有解決方案，就是使用一個比較好的數據分析工具。

好的運營需要做到結合自身業務，把數據“榨干”，汲取有價值、有營養的信息，形成自己的數據/分析報告。這樣不僅可以給領導一個完美的答卷，也是對自己運營的一次總結提煉，獲得成長。希望本文對你有幫助！