在每个人都在讲运营和大数据的时代，每个人都会对运营说：“我们要用数据来为自己说话，实现精细化运营”。但我们应该怎样做呢？
1.数据精细化运营的四个前提
1、及时获取运营所需数据：
明确应该获取哪些数据，比如订单量、注册量、阅读量、浏览量、访问时长等；数据可以获取，但并不是所有的数据都可以获取，只能获取前期已经收集到的数据。只能获取数据；可以及时获取数据。很多公司运营无法直接获取数据。一般来说，他们必须首先与技术人员沟通，明确需求和时间表。而且很多数据都是时间敏感的。例如，活动期间未及时获取潜在购买用户的ID，导致折扣信息发送延迟，用户通过其他渠道购买了产品。 2、合理界定数据分析的维度和指标：
“定义的维度和指标”越接近业务需求，就越能释放数据的真正价值。然而，很多公司的数据划分非常模糊。即使分析时能够合理定义，但由于前期没有收集到这些维度的数据，因此无法进行分析。
3.选择和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当前业务的数据分析，还要满足企业发展过程中数据量增大和业务变化后的数据分析。
因此，可以使用Excel、SPSS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner等工具。掌握这些工具对操作人员的要求太高了。按照这个标准培训一个操作员，需要和培训一个数据分析师一样多的资金和精力。
4、具有较强的数据分析能力，能够与实际工作相结合：
数据分析能力，简而言之就是能够发现问题，从复杂的数据中总结规律，并提供优化方案。要将其与实际工作结合起来，运营人员不仅需要对业务有深入的了解，还需要具备较强的逻辑分析能力，将数据与实际业务结合起来。
那么，数据精细化运营是一个伪命题吗？当然不是。我们以电商小张回顾618活动为例，讲述如何高效实现数据精细化运营驱动。
2. 背景
618期间，小美电商小张在为期15天的促销活动《年中大促，“赔”你玩到底》上进行了新的尝试，取得了不错的效果。于是，领导让小张给大家进行一次活动回顾，并强调要数据说话。
在本次618活动（6.6-6.20）期间，小张主要做了以下两个尝试：
1.个性化短信提醒。 6月16日至6月20日活动期间，为重点引导用户购买，针对不同用户增加个性化短信提醒。例如发送“您要购买的产品降价了！”活动前将产品添加到购物车的用户；向活动期间浏览面膜产品的用户发送“面膜券”。
2、细化推荐模型。主要细化详情页的个性化推荐模型，例如添加对促销期间具有相同消费习惯的用户购买的产品的推荐。
完成了当天的必要工作后，小张开始准备活动的回顾。小张首先整理了评测要点：
活动整体效果。例如总销售额、总订单量、总购买用户数等；活动期间的用户行为分析。例如，访问时间、地域分布、优惠券使用分布等；活性产品分析。例如不同品类商品的销售分析、同类商品的销售分析等；活动资源分配分析。例如，banner位置、开屏弹窗、相关推荐等；活动排水分析。例如不同渠道吸引的流量数、ROI等。 3、活动整体效果
一项活动的总体效果是对一项活动的综合评价。电商活动的总销售额、总订单量、总购买用户数、平均客单价等都需要分析，环比、同比都要分析才能看出来具体增长。健康）状况。
小张通过查数据了解到，618促销期间销售额比去年同期增长约2000万元，环比增长40.9%（图1），同比增长增加55%。
注：本文图片均来自神测数据产品，涉及数据均为虚拟数据。
图1 今年618促销与去年618促销总销售额对比
小张进一步分析发现，6月16日至6月20日销售情况非常好（图2）。分析发现，这可能与本次事件中的个性化短信提醒尝试有关。提醒促销订单转化率高达30%，是原来转化率的两倍。
图2 活动期间单日销量
分析活动的整体效果只是审核的第一步。无论效果好坏，都需要进一步细分分析，分析原因以及后续的优化建议。例如，我们上面了解到，个性化短信提醒可以有效提高转化率。在后续活动中，您可以设置更个性化的提醒或延长周期等。
4. 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，谁就能增加获胜的机会。用户行为分析是捕获用户不可缺少的一环，也是每次评论必须重点关注的点。
小张对消费类用户的访问时间、地域分布、优惠券使用情况等进行了一系列分析，我们以小张对用户优惠券使用情况的分析为例（图3）。
图3 用户活跃期间每日优惠券使用金额分布
图4 用户活动期间优惠券总体使用金额分布
为大促销设置合理的折扣，会收到事半功倍的效果。这个折扣对于大多数人来说应该是有吸引力的，并且能够在可控的成本下最大化折扣后的利润。
从图3可以看出，活动期间每天使用优惠券的用户比例最大的是50-100元。从图4可以看出，整个活动期间优惠券使用比例最大的是100-200元，说明用户会有重复使用优惠券的可能性，后续活动可以根据这种情况进行优化。比如，提高高额优惠券的使用比例，因为一般高额优惠券往往对应的订单金额就高；设置单品优惠券等
用户行为中有很多点可以分析。针对上面提到的优惠券使用分布，我们可以进一步分析不同地区用户的优惠券使用情况。例如，一线城市的优惠券使用金额较大，而三四线城市的优惠券使用金额相对较小，因此可以将不同金额的优惠券发送给不同地区的人。通过分析数据，您可以解开许多操作秘密，而不是走进迷宫而不知道哪条路是正确的。
5、活动产品分析
电商平台的核心竞争力之一就是产品竞争力。产品的价值直接影响用户是否愿意购买，产品推荐管理将直接影响产品的销量，进而影响总销量。
小张公司是一家小型美妆电商平台。其产品品类包括洗面奶、乳液、精华液、面膜、防晒霜等。小张首先对不同品类的产品进行了分析，发现防晒品类在本次活动总销售额中占比最大。这也在意料之中，随着天气越来越热，防晒霜几乎成了女性每天必备、使用最多的物品。
小张还以防晒品类为例，对同一品类的不同产品进行了分析（图5）。可以看到，排名第一的防晒霜是ZILAIX防晒喷雾（与抖音明星同款防晒霜），排名第二的防晒霜是RECIPE防晒喷雾，第三名是Anaisun。所以，以后拓展自己的产品时，可以在抖音上尝试一下网红产品，因为抖音已经打开了产品的知名度，不需要做用户教育。
图5 防晒霜销量前五名分布
在电商活动中，高价值产品一般分为两类：一类是单价低、销量大的产品；一类是单价低、销量大的产品；一类是单价低、销量大的产品。另一类是不一定销量最大，但单价高、总销量高的产品。小张通过分析得到了这两类产品的产品ID，并为它们建立了产品组，方便后续的活动调用。然而，在分析过程中，小张发现了一个异常。平时很受欢迎的防晒衫销量异常低迷。小张对转化漏斗进行了分析，找出原因（图6）。
图6 异常防晒衫购买转化漏斗
从上图可以看出，这款防晒衫在6月9日之后就没有销售了。经过进一步分析，小张发现这款防晒衫在6月9日就卖完了，但他在促销期间太忙了，没有做没有及时检查库存。所以货物没有及时补货，造成很大的损失。
从上面的例子我们可以看出，通过数据分析我们不仅可以发现问题，还可以找到优化方案。例如，如果发现因没有及时发现缺货而造成损失，以后可以建立库存报警机制。当库存低于20件时，会自动向产品操作员发送邮件报警，以便操作员及时补货，并在每次重大活动前检查产品库存，防止促销期间缺货促销。
6. 资源配置分析
活动中的资源分配是一件极其重要的事情。好的分配方式会给活动效果带来指数级的增长。同样，不合理的分配方式也会产生很大的负面影响。
以前小张只能看到各个资源位置的PV。资源位置的价值无法通过单一数据来判断。在许多情况下，PV 显示较高，但实际上并未实现实际转化。小张一直认为，如果banner位置点击量多的话，转化会很好，为此他花了很多心思。但这次分析发现，banner位置的转换其实并不好。
因此，未来有必要对横幅位置的放置进行优化。比如点击banner并不会直接跳转到商品详情页，而是先跳转到不同商品的优惠券页面，然后再跳转到商品购买页面等。
图7 各资源位转换状态
小张还发现，详情页底部推荐商品的购买率明显提升（图7），这与本次活动采用的新推荐机制有关。此次采用了新的个性化推荐机制，即根据用户原有的浏览行为建立相关的细分模型。当用户的浏览行为满足某种细分模型的特征时，就会根据该模型进行推荐。
7、活动分流情况分析
对于电商平台来说，总销售额=用户数*客单价。通常，平均客户价格是相对固定的。要增加总销售额，主要是通过增加用户数，即流量。这个时候就需要疏导流量，尤其是在重大促销期间。时期。
在如今假流量横行的商业环境下，如何识别好的渠道、好的投放方式、关键词等以获得高ROI变得更加重要。因此，小张也对投放渠道进行了一些分析（图8）：
图8 不同渠道分流情况
从上图可以看出，百度的流量最多，滴滴的流量最少。但百度流量就一定比其他渠道好吗？
当然不是。要判断哪个渠道更好，我们需要进一步分析吸引流量的用户质量，即这些用户是否注册并进行购买。这时，注册转化率就是一个很好的指标，即注册用户数除以启动APP的用户数。用户数量。这里所说的用户数是指每个渠道分流的用户数。该指标可以更准确地展示渠道效果。同理，也可以计算购买转化率。
除了对渠道进行分析之外，小张还对渠道中投放的关键词进行了分类分析。小张将这些关键词分为高质量流量、低质量流量、低流量高质量、低流量低质量四个不同象限，并总结了优化建议：
在后续的推广活动中，我们可以加强优质流量关键词的投放；对于流量质量较低的关键词，我们可以节省成本，投放质量较高的关键词；对于低流量、高质量的关键词，我们可以将其放置在有针对性的渠道中；对于流量低、质量低的关键词，可以停止或优化。
最终，小张只用了3个小时就做出了一份非常详细的分析报告（以上例子只是小张分析的一部分）。小张第二天的运营回顾也得到了一致好评，很多建议被采纳，并进入了第二次深入讨论的范围。
结论
从电商小张的618活动回顾的例子中，我们可以知道的是，虽然一个企业要满足精细化数据运营的四个前提条件非常困难，但也有一个解决方案，那就是用更好的数据分析工具。
好的运营需要结合自己的业务，把数据“榨出来”，吸收有价值、有营养的信息，形成自己的数据/分析报告。这不仅给了领导者一个完美的答案，也让自己的运营得到了总结和提炼，实现了成长。希望这篇文章对您有帮助！
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