淘宝运营数据分析

1、打造首席数据分析师如 何 用 数 据 经 营 和 决 策 前言/目录 一 数据蕴含价值 二 指标体系建立 三 数据采集分析 四 常用分析方法 五 市场环境指标 六 实现商业预测 一 数据蕴含价值 随着网店的高速发展，以及市场竞争的激烈加剧，数据分析作为一种卓有成效的新武器，开始逐渐进入企业视野。 1-1 数据价值/数据欣赏 1-1 数据价值/数据欣赏2007年年2008年年2009年年2010年年20072010成交趋势成交趋势420亿1000亿2000亿4000亿2007年年2008年年2009年年2010年年20072010注册会员注册会员5300万万9800万万1.7亿亿3亿亿 1-1

2、数据价值/数据欣赏70859.5万周日683.6万1656.3万 1-1 数据价值/数据欣赏全网成交比 1-1 数据价值/数据欣赏C2C商品数趋势B2C商品数趋势 1-1 数据价值/数据欣赏性别比例 1-1 数据价值/数据欣赏 1-2 数据价值/分析挖掘是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息，集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。什么是数据分析？ 1-2 数据价值/分析挖掘数据信息知识数据的展示单纯的数据解释性的:单一数据信息反应交叉性信息对比的信息反应预示着什么呢?:将信息与目的，经营问题，行销问题等所作的假设和研究的分析框架联系在一起导引出一个行动导向的方案我们在分析的过程

3、中永远记住这样问自己“这又是为什么呢?” 1-2 数据价值/分析挖掘数据信息知识采集记录并整理数据合成报表并进行分析总结规律并制定方案 1-3 数据价值/职业定位数据分析师的工作内容 1-3 数据价值/职业定位数据分析师的工作内容帮助企业和团队用数据的方式进行经营、管理和决策 1-3 数据价值/职业定位有数据分析无数据支撑* 直觉的* 主观的* 经验的/历史的* 从自身内部出发的* 有资讯基础的* 客观的* 实时的 * 从外到内的经营、管理、决策不确定性低风险性 指标分析是一种快速的企业运营数据分析手段，是衡量企业状况的健康指标，本节对各类指标进行深入探讨和分解，并试图透视指标背后的隐含信息。

4、 2-1 指标体系/指标 二 指标体系建立什么是指标？指标就是对目标的一般性描述。 2-1 指标体系/指标一切从目标开始明确的（specific）可测量的(measurable)行动导向的(action-oriented)务实的(realistic)有时间表的（time-related） 2-2 指标体系/指标分类总量指标相对指标平均指标变动指标指标 2-2 指标体系/指标分类经营参考坐标系 2-2 指标体系/指标分类建立店铺销售数据日志经营参考坐标系 及时掌握趋势变化 随时发现异常指标 2-2 指标体系/指标分类将指标细化并分解找出相关影响因子 2-3 指标体系/指标分解指标分解指标影响因子

5、影响因子分解指标影响因子 2-3 指标体系/指标分解销售管理指标体系示范建立= 流量 X 转化率 X 客单价销售额七大基本指标总量指标：销售额、销售量、PV、UV相对指标：转化率、客单价、PV/UV比流量=推广+搜索+其他 2-3 指标体系/指标分解UV转化率=callin转化率 X 询单转化率= 搭配、细节、卖点、描述= 专业、精美、风格化= 首页选择、关联推荐、分类= 满送、满减、打折、包邮= 质量、价格、品牌、附加值 2-3 指标体系/指标分解客单价=商品单价X平均购买数量 2-3 指标体系/指标分解建立企业综合实力的指标体系销售管理指标体系客户管理指标体系经营状况指标体系关键绩效指标体

6、系（KPI） 2-4 指标体系/建立体系化繁为简，把销售运行状况简化为一系列能够反映全貌的销售指标。1）提高工作绩效。2）随时对销售进行诊断，能够及时调整原有销售计划或者执行中存在的问题。 三 数据采集分析 没有数据，任何分析就成了空中楼阁。本节介绍数据采集的思路、方法和流程等，为数据分析奠定坚实的基础。 3-1 数据采分/数据来源数 据 来 源 ： 淘 宝 官 方收 集 工 具 ： 量 子 恒 道 / 数 据 魔 方真 实 性 、 准 确 性 、 及 时 性 = 有 效 性数据采集 第一步首先需要明确的是：由谁？在何时？何处？通过何种渠道？何种工具？何种方法？对哪些数据？进行收集。 3-1

7、数据采分/数据来源数据采集 第二步将数据记录保存于相应表格，科学适用的数据表格能起到事半功倍的效用。1、以效用为导向数据采集分析是非常大量的工作，要合理安排采集最有实用价值的数据。2、结合自身实际每个企业有不同的特点和结构，以及不同的阶段性目标，数据表的规划设计需要因企业而异。 3-2 数据采分/数据表格数据表格的规划和设计 3-2 数据采分/数据表格日期日期销售额销售额销售量销售量浏览量浏览量访客数访客数转化率转化率客单价客单价PV/UV8-18-28-38-48-5一、基础数据（初次收集采样）一、基础数据（初次收集采样）1、确定采集点2、确定采集频率数据表格的规划和设计时间时间日平均访客数

8、日平均访客数第1周第2周第3周第4周第5周二、统计报表（二次或多次的加工）二、统计报表（二次或多次的加工）1、对数据进行求和、平均等2、对数据进行对比、排序等3、对数据进行图表化012345671周2周3周4周 3-2 数据采分/数据表格将数据和指标体系相连 3-3 数据采分/导入体系将指标从上而下，分解为数据。将数据从下而上，汇总为指标。数据分析 第三步将报表中各项数据进行分类、汇总，最终导入指标体系。 3-4 数据采分/提交报告数据分析 第四步在指标体系内，对各项指标比较分析后，得到信息，并归纳结论。同时提供解决方案，或进行科学的预测。定期提交分析报告！ 4-1 分析方法/初级 四 常用分

9、析方法 数据分析法是将收集的数据，通过加工、整理和分析，使其转化为信息，并进而提炼出规律，或者进行商业预测的方法和手段。 4-1 分析方法/初级1）实际指标与计划指标对比2）本期指标与上期指标对比（同比/环比）3）与本行业平均水平、先进水平对比又称比较法。通过指标的对比，检查计划的完成情况，分析产生差异的原因，进而挖掘内部潜力的方法。指标对比分析法 4-1 分析方法/初级1）既能说明总体的一般水平，又能说明总体内部差异的程度。2）用组平均数补充总平均数，正确认识总体结构对平均水平的影响。平均变异分析法 4-1 分析方法/初级动态水平分析法第一，编制时间数列，观察客观现象发展变化的过程、趋势及其

10、规律，计算相应的动态指标用以描述现象发展变化的特征；第二，编制较长时期的时间数列，在对现象变动规律性判断的基础上，测定其长期趋势、季节变动的规律，并据此进行统计预测，为决策提供依据。 4-2 分析方法/中高级新 七 法关联图系统图矩阵图KJ法计划评审技术PDPC法矩阵数据图旧 七 法排列图因果图分层法调查表散布图直方图控制图 5-1 市场指标/外部环境 五 市场环境指标 企业不仅要通过数据分析不断优化自身经营，还需要结合不断变化的市场环境，把握机会，合理应对。 5-1 市场指标/外部环境自己销量下滑竞争者新产品广告投放促销/行销活动降价消费者需求变化对品牌态度变化尝新意识行业环境行业萎缩新进入

11、者替代产品提升销量自己提升产品品质增加广告投放增加促销活动减低产品价格竞争者创新跟进/打击差异化消费者创造需求提升品牌形象提高顾客粘度行业环境发现行业机会提高竞争门槛寻找替代产品 5-1 市场指标/外部环境 5-2 市场指标/竞争者1、市场竞争的多个层面产品、价格、服务 / 策略、方式、技术、信息 / 人才、管理 / 品牌、企业文化2、如何界定竞争对手。根据产品的可替代性、管理者的判断、顾客购买信息及意见等界定竞争对手。3、竞争对手数据收集4、竞争分析矩阵（CPM） 5-3 市场指标/消费者1、消费者整体特征及习惯。2、客户数据库分析（ RFM指标）3、客户挖掘和细分的价值4、精确营销的趋势

12、5-4 市场指标/行业环境生活水平的提高需求层次上升 客单价、热卖产品、热搜产品新的族群出现消费行为和态度的变迁 购买时段、频次、组合市场成熟度的增加消费群体分化 子行业趋势厂家的教育和引导“创造”新的需求 新品趋势，热搜技术创新原来无法实现量产的产品变为现实 新品开发 发掘并把握市场机会。分析行业环境，在其中寻找现实存在的，但未被满足的，可以被本企业所利用的，消费者需求。 顺应行业趋势，规避市场风险。 5-4 市场指标/行业环境生活水平的提高需求层次上升 客单价、热卖产品、热搜产品新的族群出现消费行为和态度的变迁 购买时段、频次、组合市场成熟度的增加消费群体分化 子行业趋势厂家的教育和引导“创造”新的需求 新品趋势，热搜技术创新原来无法实现量产的产品变为现实 新品开发 发掘并把握市场机会。分析行业环境，在其中寻找现实存在的，但未被满足的，可以被本企业所利用的，消费者需求。 顺应行业趋势，规避市场风险。 5-5 市场指标/SWOT分析SO战略最大限度发