分析ANALYSIS數(shù)據(jù)DATA運(yùn)營(yíng)OPERATE電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目八與時(shí)俱進(jìn)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)合提升主講：尹明飛任務(wù)8.2運(yùn)營(yíng)綜CONTENTS知識(shí)目標(biāo)PARTONE01能力目標(biāo)PARTTWO02思政目標(biāo)PARTTHREE03明確市場(chǎng)創(chuàng)新策略制定需要遵循的原則了解運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新策略常用的指標(biāo)模型.能夠結(jié)合企業(yè)歷史數(shù)據(jù)表現(xiàn)制定數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新策略。將魯商核心價(jià)值觀貫穿于數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新全過程；商業(yè)機(jī)會(huì)挖掘中樹立正確的商業(yè)價(jià)值觀案例錦集咖啡、奶茶、鮮榨果汁等飲品現(xiàn)制業(yè)（簡(jiǎn)稱新飲品）一直競(jìng)爭(zhēng)很激烈。開店的門檻低、用戶忠誠(chéng)度不高、產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2019年新飲品市場(chǎng)容量已經(jīng)達(dá)到約900億人民幣，主要消費(fèi)群是20歲左右的年輕人。他們的生活離不開手機(jī)、外賣；他們是新媒體、社群、游戲的重度用戶；喜歡追潮流和熱點(diǎn)，喜歡高顏值的一切人和物……在新飲品行業(yè)，頭部三大品牌星巴克、瑞幸和喜茶在運(yùn)營(yíng)上各有特點(diǎn)：星巴克的線下門店快速擴(kuò)張，會(huì)員APP積累了大量的忠實(shí)客戶，復(fù)購(gòu)率高，是眾多網(wǎng)紅新品牌的對(duì)標(biāo)企業(yè)。瑞幸作為新興的互聯(lián)網(wǎng)品牌，積極搭建“流量池”，走的是從線上到線下的經(jīng)營(yíng)模式，靠各種優(yōu)惠福利鎖定了大量用戶。案例錦集[案例思考]結(jié)合案例，思考并回答以下問題：新飲品三巨頭星巴克、瑞幸、喜茶，各自采用了哪些數(shù)字化運(yùn)營(yíng)策略？年輕人最愛的喜茶沒有砸廣告、沒有簽代言，卻成為年輕人特別關(guān)注的品牌，通過“喜茶GO”小程序，初步實(shí)現(xiàn)了“千店千面”的設(shè)想。最新估值已經(jīng)達(dá)到90億……雖然這三大品牌在市場(chǎng)定位、商業(yè)模式、主打產(chǎn)品等方面各有不同，但差異性越來越小，面臨的競(jìng)爭(zhēng)越來越大。大家的共同關(guān)注點(diǎn)來越集中在：如何把自己的客戶牢牢抓住，提升復(fù)購(gòu)？如何讓客戶更愿意主動(dòng)傳播？如何把別人的客戶搶過來？知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)創(chuàng)新策略電子商務(wù)企業(yè)在維護(hù)其市場(chǎng)時(shí)，需要轉(zhuǎn)變以產(chǎn)品為核心考慮的策略，轉(zhuǎn)而變?yōu)橐杂脩魹楹诵目紤]的策略。知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)創(chuàng)新策略樹立客戶為核心的理念打造企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)塑造整體實(shí)施策略轉(zhuǎn)變?cè)瓌t基本思路是向顧客提供其所需要的產(chǎn)品。強(qiáng)調(diào)企業(yè)需要具備在市場(chǎng)中獲取最大限度利潤(rùn)的能力，核心的衡量指標(biāo)是市場(chǎng)占有率。以客戶為核心的市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)時(shí)，要多項(xiàng)活動(dòng)緊密配合；市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)部門需要與內(nèi)部運(yùn)營(yíng)等部門保持節(jié)奏一致。知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新策略電商企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)策略在電商企業(yè)內(nèi)，廣泛存在大量運(yùn)營(yíng)類工作，在每個(gè)運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)都會(huì)產(chǎn)生大量的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)就是將這些數(shù)據(jù)用來指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)決策、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，通過對(duì)這些運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的采集、處理與分析等，來支撐整個(gè)運(yùn)營(yíng)體系向精細(xì)化方向發(fā)展。知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新策略知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新策略以轉(zhuǎn)化為例來看電子商務(wù)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)策略創(chuàng)新。某電子商務(wù)企業(yè)是一家經(jīng)營(yíng)兒童玩具的淘寶店鋪，為了了解其成交轉(zhuǎn)化情況，企業(yè)需要采集轉(zhuǎn)化相關(guān)數(shù)據(jù)并采用漏斗圖模型來完成數(shù)據(jù)分析，然后在此基礎(chǔ)上提出運(yùn)營(yíng)策略，以優(yōu)化店鋪成交轉(zhuǎn)化情況。由圖可知，成交轉(zhuǎn)化率漏斗模型一共分為五層，第一層是有效入店率，第二層是旺旺咨詢率，第三層是旺旺咨詢轉(zhuǎn)化率和靜默轉(zhuǎn)化率，第四層是訂單支付率，第五層是成交轉(zhuǎn)化率。知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)通過上述漏斗圖，可以看出客戶在各個(gè)層面的轉(zhuǎn)化情況，通過分析各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)找出問題并提出優(yōu)化策略。比如企業(yè)為了透徹研究靜默買家的屬性，專門制作了相關(guān)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表格，如下表所示，并對(duì)訪客類型、回訪客占比、回頭客占比以及靜默轉(zhuǎn)化率進(jìn)行了詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析。運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新策略訪客類型瀏覽量訪客數(shù)回訪客占比回頭客占比靜默轉(zhuǎn)化率老客戶52630142.45%40.13%60.49%其他（老帶新）103346912.13%7.61%1.26%自主訪問的新客戶61134620.42%17.56%21.34%知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新策略123網(wǎng)店老客戶是該網(wǎng)店靜默成交訪客人數(shù)的主力軍。其他類型客戶的靜默轉(zhuǎn)化率較低，為1.26%，說明老客戶帶來的客戶靜默轉(zhuǎn)化情況較差；自主訪問新客戶的靜默轉(zhuǎn)化率為21.34%，數(shù)據(jù)表現(xiàn)尚可，仍需繼續(xù)優(yōu)化。通過分析：知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新策略06由誰來做05花費(fèi)多少04怎么做03什么時(shí)間做02如何做01做什么制定優(yōu)化策略提升網(wǎng)店其他客戶、自主訪問客戶靜默轉(zhuǎn)化率。提升老客戶產(chǎn)品認(rèn)同感、由老客戶向其他客戶轉(zhuǎn)介紹產(chǎn)品、提升自主訪問客戶產(chǎn)品興趣與購(gòu)買欲望。2020年5月1日勞動(dòng)節(jié)活動(dòng)期間（5.1-5.8）。知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新策略06由誰來做05花費(fèi)多少04怎么做03什么時(shí)間做02如何做01做什么制定優(yōu)化策略提升老客戶產(chǎn)品認(rèn)同感：通過優(yōu)化產(chǎn)品包裝、產(chǎn)品內(nèi)容的方式；由老客戶向其他客戶轉(zhuǎn)介紹產(chǎn)品，并給予老客戶一定的轉(zhuǎn)介紹優(yōu)惠；優(yōu)化產(chǎn)品詳情頁，提升自主訪問客戶的產(chǎn)品興趣與購(gòu)買欲望。知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新策略06由誰來做05花費(fèi)多少04怎么做03什么時(shí)間做02如何做01做什么制定優(yōu)化策略維持日均花費(fèi)為260元，并根據(jù)實(shí)際情況及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化投入產(chǎn)出比。由數(shù)據(jù)分析人員協(xié)助運(yùn)營(yíng)人員具體執(zhí)行。知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)策略常用指標(biāo)模型以網(wǎng)站為維度來衡量指標(biāo)的PULSE模型以用戶為中心衡量指標(biāo)的HEART模型以目標(biāo)為導(dǎo)向衡量指標(biāo)的GSM模型模型方法知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)策略常用指標(biāo)模型以網(wǎng)站為維度來衡量指標(biāo)的PULSE模型用來衡量用戶體驗(yàn)，也經(jīng)常被用來衡量產(chǎn)品的整體表現(xiàn)。P—Page

view（頁面瀏覽量）：可細(xì)分為PV，UV等指標(biāo)，并按照時(shí)間、用戶分類、業(yè)務(wù)特征等進(jìn)一步區(qū)分和透視。U—Uptime（正常運(yùn)行時(shí)間）：持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間非常重要，一些大平臺(tái)出現(xiàn)故障甚至?xí)?dǎo)致整個(gè)行業(yè)的震動(dòng)。L—Latency（延遲）：延遲是用戶體驗(yàn)的大敵，這類指標(biāo)在整個(gè)系統(tǒng)優(yōu)化中都占有極其重要的地位。S—Seven

days

active

user（7天活躍用戶數(shù)）：在實(shí)際中可以根據(jù)用戶的不同，分別度量其7天、15天、一個(gè)月、三個(gè)月、半年、一年等不同時(shí)間頻率上的活躍情況，以檢視產(chǎn)品對(duì)業(yè)務(wù)留存和用戶活躍度的情況。E—Earning（收益）：電商企業(yè)關(guān)注訂單量、收入、毛利等指標(biāo)，這是用戶體驗(yàn)最終的表現(xiàn)指標(biāo)。知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)策略常用指標(biāo)模型以用戶為中心衡量指標(biāo)的HEART模型以用戶為中心衡量的HEART指標(biāo)體系，以及把產(chǎn)品目標(biāo)與創(chuàng)建指標(biāo)體系相互關(guān)聯(lián)的過程。H—Happiness（愉悅度）：交互設(shè)計(jì)給用戶帶來體驗(yàn)的滿意程度；E—Engagement（參與度）：用戶參與互動(dòng)的程度；A—Adoption（接受度）：用戶在一定時(shí)間周期內(nèi)參與產(chǎn)品核心功能的使用。R—Retention（留存率）：用戶的次日留存率、周留存率、月留存率，需要結(jié)合參與度和接受度來綜合評(píng)估；T—Task

success（任務(wù)完成度）：任務(wù)完成效率和效果。知識(shí)點(diǎn)一：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新的策略驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)策略常用指標(biāo)模型以目標(biāo)為導(dǎo)向衡量指標(biāo)的GSM模型以目標(biāo)為結(jié)果，通過對(duì)目標(biāo)的設(shè)定來倒推過程，精準(zhǔn)設(shè)定指標(biāo)體系的一種量化研究方法。G—Goal（目標(biāo)）：在電商運(yùn)營(yíng)過程中，需要明確要達(dá)成的目標(biāo)，比如用戶運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)是提升活躍用戶，類目運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)是提升GMV等；S—Signal(信號(hào))：即為了達(dá)成目標(biāo)，用戶可能會(huì)產(chǎn)生哪些行為，會(huì)釋放哪些信號(hào)。M—Metric(指標(biāo))：對(duì)各種信號(hào)進(jìn)行指標(biāo)量化。選取指標(biāo)，不在乎多，而在于精準(zhǔn)。此外，相對(duì)值比絕對(duì)值更具有意義，比如比例、百分率或者每個(gè)用戶的平均值。知識(shí)點(diǎn)