电商运营数据叫什么？
一、电商运营数据叫什么？
基础数据：IP，PV，日活/月活用户访问时长，人均浏览页面跳失率，购买转化率，重复购买率。
商品数据：价格，商品名称，商品链接，店铺名称，店铺链接，月成交（笔数），评价数。
经营性数据：营业额，销售目标。
经验性数据：市场分析，消费者分析，竞争对手分析。
总的来说，就是行业数据，同行数据，自己店铺数据。
二、电商运营的数据
电商运营的数据是现代电商行业中不可或缺的重要资源。通过收集、分析和利用数据，电商企业可以深入了解消费者行为、优化运营策略，并提升销售业绩。数据不仅能帮助企业抓住市场机遇，还可以为企业竞争提供关键的竞争优势。
在电商运营中，数据存在于各个环节。从市场研究、产品开发、营销推广、销售管理到客户服务，数据都扮演着重要的角色。通过科学统计和分析，企业可以对电商运营的各个环节进行优化，提高效率和效益。
电商市场研究的数据应用
市场研究是电商运营的第一步，也是决策的基础。通过对市场进行深入分析和调查，企业可以了解消费者需求、竞争格局和市场潜力。数据在市场研究中的应用主要包括以下几个方面：
- 消费者行为数据：通过用户访问记录、搜索记录和购买行为等数据，了解消费者对产品的需求、喜好和购买习惯。
- 竞争对手数据：通过收集和分析竞争对手的销售数据、商品信息和价格策略，评估竞争对手的实力和优势，为企业制定合理的竞争策略。
- 市场趋势数据：通过对市场的历史数据和发展趋势进行分析，预测未来市场的走向，为企业的产品定位和市场策略提供参考。
电商营销推广的数据应用
电商营销推广是吸引消费者、促进销售的重要手段。通过数据的应用，企业可以更加准确地了解目标用户群体，制定有效的营销策略，并实时监测和调整推广效果。以下是电商营销推广中常用的数据应用：
- 用户画像数据：通过对用户属性、兴趣爱好、购买行为等数据的分析，构建用户画像，精准定位目标用户群体，为个性化推广提供依据。
- 渠道效果数据：通过对各个推广渠道的数据进行分析，评估不同渠道的推广效果，优化投入产出比，提高推广效率。
- 社交媒体数据：通过对社交媒体平台的数据监测和分析，了解用户对品牌的关注度、口碑评价和互动行为，为社交媒体营销提供参考。
电商销售管理的数据应用
电商销售管理是确保销售目标实现的关键环节。通过数据的应用，企业可以实时掌握销售情况，了解产品热销情况和销售渠道效果，并及时调整销售策略。以下是电商销售管理中常用的数据应用：
- 销售数据分析：通过销售数据的统计和分析，了解产品销售情况、销售趋势和客户购买行为，为销售决策提供依据。
- 库存管理数据：通过库存数据的监控和分析，及时掌握库存情况，避免库存积压和缺货现象，保持库存的合理水平。
- 物流数据分析：通过物流数据的追踪和分析，了解物流配送的时效和质量，保证订单的及时交付和客户满意度。
电商客户服务的数据应用
电商客户服务是保持客户忠诚度和口碑的重要环节。通过数据的应用，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化的服务，并及时解决客户投诉和问题。以下是电商客户服务中常用的数据应用：
- 客户满意度数据：通过客户满意度调查和数据分析，了解客户对产品质量、售后服务等方面的满意度，为提升客户满意度制定相应策略。
- 客户行为数据：通过客户的浏览记录、购买记录等数据，了解客户的需求和购买偏好，为个性化推荐和定制化服务提供依据。
- 客户反馈数据：通过客户的反馈和投诉数据，及时发现和解决问题，改进产品和服务质量，保持良好的客户关系。
综上所述，电商运营的数据应用对于企业的发展至关重要。通过科学的数据收集、分析和利用，企业可以深入了解消费者需求、优化运营策略，并保持竞争优势。在电商行业竞争日趋激烈的今天，掌握并合理应用数据已成为成功电商企业的必备技能。
三、电商运营相关数据
电商运营相关数据是帮助企业了解其业务表现并作出有效决策的关键因素。通过分析和解读电商运营数据，企业可以获得有关销售、客户、市场等方面的宝贵见解。本文将重点介绍一些重要的电商运营相关数据，并探讨如何利用这些数据来优化业务。
1. 销售数据
销售数据是电商运营中最基本且最重要的数据之一。通过销售数据，企业可以了解到产品的销售情况、销售额、销售渠道等信息。这些数据可以帮助企业评估产品的市场需求、制定销售策略以及预测未来的销售趋势。
企业可以通过销售数据来分析产品的销售情况。例如，可以查看某个特定产品的销售数量以及销售额，以了解该产品的受欢迎程度和销售潜力。此外，还可以对比不同产品之间的销售情况，找出销售冠军和滞销产品。
销售数据还可以帮助企业评估销售渠道的效果。通过分析不同销售渠道的销售数据，企业可以了解到哪些渠道对销售额的贡献最大，从而可以调整资源分配，优化销售渠道策略。
2. 客户数据
客户数据是电商运营中另一个重要的数据类型。通过客户数据，企业可以了解到客户的购买行为、购买偏好以及客户的特征等信息。这些数据对于提高客户满意度、进行精准营销以及发现潜在客户都至关重要。
通过客户数据，企业可以了解到客户的购买行为。例如，可以分析客户的购买频率、购买时间以及购买金额等指标，从而了解到客户的购买习惯。这对于制定营销策略以及提供个性化推荐非常有帮助。
企业还可以通过客户数据来了解客户的购买偏好。通过分析客户的购买记录，可以了解到客户对哪些产品更感兴趣，对某类产品的购买意愿更高。这为企业提供了精准营销的线索，可以根据客户的购买偏好进行定向推销。
3. 市场数据
市场数据是电商运营中用于了解市场环境和竞争对手的数据。通过分析市场数据，企业可以了解到市场的规模、趋势以及竞争情况。这些数据可以帮助企业制定市场营销策略、分析市场机会以及评估竞争优势。
市场数据可以帮助企业了解市场的规模和趋势。通过分析市场数据，可以了解到某个特定市场的销售额、增长率以及市场份额。这对于评估市场的潜力以及预测未来的市场趋势非常重要。
企业还可以通过市场数据来了解竞争情况。通过分析竞争对手的销售数据和市场份额，可以了解到自身在市场中的竞争优势，并且可以根据竞争对手的表现来调整自己的市场策略。
4. 数据分析工具
要想充分利用电商运营相关数据，企业需要借助一些数据分析工具。这些工具可以帮助企业进行数据的收集、整理、分析和可视化。
常见的数据分析工具包括Excel、Google Analytics、百度统计等。这些工具可以帮助企业将数据导入并进行分析，例如制作销售报表、客户画像等。
此外，还有一些专业的大数据分析平台，如Tableau、Power BI等，可以帮助企业更加深入地分析数据，并生成各种可视化报表和图表，从而更好地理解和利用电商运营相关数据。
5. 总结
电商运营相关数据对于企业来说具有重要意义。通过分析销售数据、客户数据和市场数据，企业可以深入了解其业务运营情况和市场环境，从而做出科学决策和有针对性的优化措施。
同时，选择合适的数据分析工具也是十分重要的。通过使用数据分析工具，企业可以更加高效地进行数据的处理和分析，从而提升运营效率和竞争力。
因此，对于企业而言，要充分重视电商运营相关数据，并致力于建立起科学的数据分析体系，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。
四、电商大数据运营
电商大数据运营：挖掘数据价值，实现商业成长
在当今数字化时代，电子商务已经成为许多企业发展的重要方式之一。而在电商领域，大数据运营正逐渐成为企业获取竞争优势的关键因素之一。电商大数据运营不仅仅是简单地收集数据，更重要的是如何挖掘这些数据的潜在价值，从而推动企业实现商业成长。
电商大数据运营的重要性
电商大数据运营是指通过收集、分析和利用海量的电商交易、用户行为等数据，帮助企业更好地了解消费者需求、优化产品设计、提升营销效果、降低风险等。随着数据量的不断增加和技术的不断进步，电商大数据运营的重要性日益突显。
电商大数据运营的核心价值
1. 精准营销：通过大数据分析，企业可以更好地洞察消费者需求，精准投放广告，提高营销效果。
2. 产品优化：通过分析用户行为数据，企业可以了解产品优缺点，进而优化产品设计，提升用户体验。
3. 风险控制：大数据运营可以帮助企业识别潜在风险，及时采取措施，降低经营风险。
电商大数据运营的关键步骤
1. 数据采集：通过各种数据采集工具，收集电商交易数据、用户行为数据等信息。
2. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗、去重等处理，保证数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：运用数据分析工具，对清洗后的数据进行分析，发现数据之间的关联和规律。
4. 数据应用：根据数据分析结果，制定营销策略、产品优化方案等，实现数据的应用。
电商大数据运营的挑战与解决方案
1. 数据安全：大数据运营涉及海量数据，数据安全是一大挑战。企业应加强数据加密、权限管理等措施，保障数据安全。
2. 数据质量：数据质量直接影响分析结果的准确性。企业需要建立数据质量管理机制，监控数据质量，保证数据的准确性。
3. 人才短缺：大数据分析人才相对短缺，企业可以通过培训、引进人才等方式解决这一问题。
结语
电商大数据运营是电商发展的必由之路，只有善于挖掘数据潜力，充分利用数据，才能实现商业的可持续发展。希望通过本文的介绍，能够让更多的企业认识到电商大数据运营的重要性，进而加强数据运营工作，获取更多商业机会。
五、电商运营助理怎么统计店铺数据？
作为电商运营助理，统计店铺数据是一个重要的工作环节，以下是几种常见的方法：1. 数据分析工具：使用电商平台提供的数据分析工具，如淘宝的数据宝、京东的商家中心等，可以直接获取店铺的关键运营数据，如销售额、下单量、访客数等，并进行统计和分析。2. Excel表格：将电商平台导出的数据，如订单数据、商品数据等，导入Excel表格，利用Excel的数据分析功能，可以进行各种数据统计和计算，如销售额统计、订单量分析等。3. 自定义报表：根据店铺运营需要，可以自行设计和制作报表，包括销售报表、商品报表、用户报表等，通过不同的统计指标和图表展示数据，直观地分析店铺运营情况。4. 数据挖掘工具：利用数据挖掘工具，如Python的数据分析库、Tableau等，对大量数据进行深入挖掘和分析，探索隐藏的规律和趋势，为店铺运营提供更深入的洞察。5. 调查问卷：根据店铺需求，设计相关调查问卷，了解用户需求和满意度，并通过数据统计和分析，得出相应的结论和改进方向。无论使用哪种方法，统计店铺数据需要对数据指标进行合理选择，并结合具体情况进行分析和解读，为店铺运营提供有针对性的建议和决策支持。
六、电商运营要关注哪些数据？如何获取这些数据？
数据这块，电商运营还是可以多关注分析本身；关于很基础的产品/用户/商家各场景的分析，可以看我主页其他的回答，今天来聊点不一样的。
不用太看如何获取这些数据；这些都是采购和数据仓库该干的活
Growing IO、魔镜、一面、观远的这些数据服务商，甚至很多内资咨询公司都靠卖数据获利；如果只是个人平常练练手，可以在Kaggle、Euromonitor（欧睿）、甚至是直接搜亚马逊/天猫数据分析，也能拿到很多零售和电商数据
相比于给出找数地图，还是分析框架对大家更有用；市面上那些分析框架都是没用的，列出的每个概念都对，但按图索骥走出来的结果，全都错
第一步：对电商整体要有认知
第一步需要对电商场景有基本理解，否则只会闹正确的笑话；什么叫正确的笑话，说个歪楼的例子，一个小孩找来了紫薇给老板表演心如刀割，这种就是正确的笑话
缺乏理解的发力，往往都是最大的错误，却自以为正确
电商是一个很大的场景，商家借由平台把商品卖给消费者；平台不仅仅是在GMV中抽佣金，还有广告费用；所以这里头，平台按收入类型自然就会分化出了不同的架构，商家内部也会有不同的角色分工
这些整体的认知其实很重要，敲黑板敲黑板！！否则老板问起你这个品类我们要不要做线上的时候，你一脸懵逼
接下来就看看这些整体认知下，能回答哪几类问题
第二步：电商场景里需要回答哪几类问题
1. 品类+平台分布
第一个问题也就是被问得最多的，哪些品类涨得最好，这些品类在哪些平台卖得最好，以及这些品类我们还有没有做的空间呢？
回答这个问题，不同视角的答案完全不一样；比如上面说平台的电商BU，自然是看GMV体量和增速；如果是平台的商业化BU（拿广告的钱），除了看这个品类销量卖得好不好之外，还要看商家有没有钱投广告
是不是奇怪了？电商和广告怎么结合呢，一般就是看两个变量，毛利率和Take-Rate（广告支出在商家利润里的占比）。如果毛利率和Take-Rate很接近了，说明这个品类待发掘的广告空间不多，就是商家没更多钱投广告了
熟悉的同学，肯定发现我们已经聊到了电商的货币率，按理说这非常平台导向，平台的电商收入就在于电商gmv的货币化率；羊毛出在羊身上，这部分收入就是商家支付给平台的佣金或者广告费用，也就是上面利润核算图中的主营业务成本和销售费用之一
没想到吧，电商运营还得会看财报，看财务数据，还得知道每个品类被平台抽佣的佣金率、广告费率；不管是平台侧还是商家侧的电商运营，这个认知就是拉开距离的体现，因为你在品类运营的过程中如果涉及到佣金和广告费用，意味着你在推品的时候已经涉及到和不同团队的勾兑了
说明你已经不仅仅是一个简单的品类/商品运营工具人，而是真真正正地在推一些事情
所有的数据和指标，都是对应到动作的，每个动作都应该落到具体的人身上；看起来这里在讲怎么分析数据，实际上是一种由分析往推动事情的认知转变
有些同学觉得整体的认知一时不好理解，对一些基本的电商概念和分析技能，是需要补齐的；可以参加知乎知学堂的官方数据分析课程，参与就有免费的【Excel秘籍】附赠；以及像题主说的获客成本、转化率、ARPPU、单店访问UV等，这些零散的概念都会整合到思维导图和项目实战中
对于已经掌握基础概念、但尚未需要全局认知的同学，也不要紧，也可以先记住这些公式，先从最基本的分析做起，后面自然就会明白这里在聊什么
看品类趋势：ＧＭＶ = 各品类ＧＭＶ×（１＋环比增速），也常用CAGR
看平台趋势：ＧＭＶ = 各平台ＧＭＶ×（１＋环比增速），也常用CAGR
当然品类和平台交叉也很常见，就是各品类在不同平台中的体量和增速；以及平台内对同一个品类，也经常会由多个部门来负责，所以也会把架构考虑进去
商家品类毛利率 ≥ （平台抽佣率）+（广告费用率）
别小看这些基础公式，一个是绝对金额，一个是占比；绝对金额就是销量和销售额；商家在销售额中需要拿出一部分费用，支付给平台的佣金和广告费；按理说佣金和广告支出得小于商家的毛利，不然商家就做亏本生意了，也就是ROI打不平；所以一个好的电商运营，得了解商家的盈亏结构
当然这是从大面上，相当于是财报视角看平台、品类和商家的销售额规模，具体到日常的判断中，我们要回答得更细，比如转化一个用户得成本，转化一个订单的成本，即流量变现的效率
细心的朋友肯定发现了，上面第一类问题，其实放在线下零售也同样需要关注，到接下来的第二类问题，才真正开始有线上电商特色
2. 订单+用户的转化
想必各位都被问过，这个品类或者产品，一笔订单的转化成本是多少，这个店铺转化一个付费UV（User Visit）的成本是多少
你们猜得没错，这本质上又回到了AARRR模型，老生常谈
查理芒格在今年2月的投资人交流会上，谈到阿里巴巴是他犯过的最严重的错误之一，原话：
”我们被他们（即阿里巴巴）在中国互联网行业中的地位迷住了，但我没有意识到，他们仍然他妈的只是一家该死的零售商“
大佬都发话了。近年阿里进军本地生活做口碑，做线下新零售，都不顺利；近期马爸爸重新提出了”回归淘宝、回归用户、回归互联网“
零售商和电商的区别是啥？大家可以查一查沃尔玛的估值和亚马逊（当然还有AWS加持）、阿里巴巴的估值，一目了然
大家在分析的时候，如果还是过于聚焦上述的第一部分，那必然是有失偏颇的；所以除了用零售的利润视角看GMV外，还得能从流量的视角看GMV
GMV = PV × CTR × CVR × 客单价
请记住这个公式，本质就是AARRR模型的数学化，其中PV就是店铺或者短视频、直播间的访问人次，CTR（Click-Through-Rate）就是用户点击跳转的概率或者比例，CVR（Conversion Rate）是用户跳转后发生付费转化的概率
其中CTR和CVR一般会合为一个指标：GPM。就是每千次曝光带来的GMV
GPM指标很常用了，既是因为指标综合了用户从曝光到支付转化的全链路，也是因为能在各种分析场景下用
- 不同商品/内容载体的GPM比较：店铺货架电商、短视频、直播
- 不同商品价位的GPM比较：高中低价位
- 不同品牌/品类/商品的GPM比较
- 不同服务渠道的GPM比较：服务商、代理商、直营业务
当然了，因为篇幅关系，还有很多应用场景无法一一展开了；还没入行或者即将入行的新同学，完全可以先参加一些官方的训练营，能最高效地学习和体验诸多大厂实战案例；已经在业内的电商运营们，更应该多补充日常之外的场景，升职加薪本质就是大家身上经验和能力的变现
第三步：能理解流量的分配逻辑
上面聊到了GPM、PV、客单价、获客成本、订单转化成本，其实已经到了流量和用户运营的范畴，特别是现在电商里头内容电商（直播电商）的份额也越来越高
所以从平台视角，问题会演化到你的流量应该如何分配，特别是美团这样衣食住行+同城零售+货架电商的平台，用户流量应该怎么分配，一个大主端app如何协调各个入口的优先级，这些都是很有意思的问题
这里头除了收益，还会涉及很多生态问题，比如淘宝要处理白牌/SMB商家“出淘”的趋势，拼多多要不要承接，拼多多要不要做拼多多版的天猫等等，这些生态问题离不开一个核心，即流量有没有变得更”贵“！
先写到这里，等有时间再继续加更
七、电商公司的数据运营
电商公司的数据运营在现代商业中扮演着至关重要的角色。随着互联网技术的快速发展和市场竞争的加剧，数据运营成为了电商公司必不可少的一环。通过运用数据分析和洞察，电商公司可以更好地了解消费者需求、优化产品和服务，提升销售业绩和用户体验。
1. 数据采集与整理
数据运营的第一步是数据采集与整理。电商公司需要收集大量的数据，以便深入了解市场趋势和客户行为。这些数据可以包括用户的购买记录、网站流量、社交媒体互动等。在采集数据的过程中，电商公司需要确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析和决策。
2. 数据分析与挖掘
拥有大量的数据并不足以帮助电商公司取得成功，关键在于如何进行有效的数据分析与挖掘。通过运用各种数据分析工具和技术，电商公司可以从海量数据中找到有价值的信息和见解。数据分析可以用于识别消费者的购买偏好、改进产品设计、优化营销策略等。通过数据挖掘技术，电商公司还可以发现隐藏在数据中的潜在商机，提前预测市场趋势。
3. 数据可视化与报告
数据可视化是将复杂的数据信息转化为直观易懂的图表和图像的过程。通过数据可视化，电商公司能够更直观地理解数据，发现数据中的关联性和变化趋势。数据可视化还可以帮助电商公司向内部和外部利益相关方传达数据分析结果和业务见解。通过制作精美的数据报告和仪表盘，电商公司可以更好地与团队成员和合作伙伴分享重要的数据发现和行动建议。
4. 数据驱动的决策
电商公司的数据运营不仅仅是为了收集和分析数据，更重要的是将数据应用于业务决策中。数据驱动的决策意味着在做出决策之前，先依据数据对各种选项进行评估和分析。通过数据支持的决策，电商公司可以降低决策风险，提高决策的准确性和效果。
5. 数据安全与隐私保护
随着电商公司收集和使用大量的用户数据，数据安全和隐私保护成为了一项重要的任务和责任。电商公司需要遵守相关的法律法规，确保用户数据的安全和隐私不受侵犯。采取有效的安全措施，加强数据安全管理，对用户数据进行加密和备份是保护用户利益的重要措施。
结语
电商公司的数据运营在当前竞争激烈的市场环境中具有重要意义。通过合理运用数据分析和挖掘技术，电商公司可以更好地理解消费者需求，优化产品和服务。数据驱动的决策也能使电商公司更具竞争优势。然而，电商公司在进行数据运营的同时，也需重视数据安全和隐私保护，确保用户数据的合法使用和保护。
八、电商运营数据表
在当今数字化的时代，电子商务已经成为了现代商业的重要组成部分。对于一个电商平台来说，了解和分析电商运营数据表是至关重要的，因为它提供了关于企业运营状况的重要信息。本文将探讨电商运营数据表的重要性以及如何使用这些数据来提升电商业务。什么是电商运营数据表？
电商运营数据表是指记录和整理电商平台运营数据的一种表格形式。这些数据可以包括诸如销售额、订单数量、退货率、访客转化率等各种关键指标。电商运营数据表可以根据需要进行定制，以满足企业自身的运营需求。电商运营数据表的重要性
了解电商运营数据表的重要性是成功经营电商平台的关键。以下是几个关键原因： 1. 追踪业务绩效 电商运营数据表可以帮助您追踪和分析企业的业务绩效。通过监测销售额、订单数量和访客转化率等指标，您可以了解企业的运营情况以及各项业务的表现。这些数据可以让您及时发现问题和机会，并采取相应的措施来改进业务绩效。 2. 识别客户行为模式 通过分析电商运营数据表，您可以识别和理解客户的行为模式。您可以了解客户的购买偏好、访问时间、购买频率等信息。这些数据可以帮助您更好地理解客户需求，优化产品定位和营销策略，提高客户满意度，促进销售增长。 3. 优化库存管理 电商运营数据表还可以帮助您优化库存管理。通过追踪销售数据和库存水平，您可以更好地控制库存成本，避免库存积压或缺货。同时，还可以通过分析销售数据和需求预测，合理安排补货计划，提高库存周转率，实现库存资金的最大化利用。 4. 支持决策制定 电商运营数据表提供了基础数据和指标，可以支持企业管理层制定决策。通过对运营数据的分析，管理层可以了解企业的现状和潜在机会，做出明智的决策。这些决策可以涉及市场推广、产品开发、供应链管理等方方面面，为企业的长期发展提供战略指导。如何使用电商运营数据表
以下是一些使用电商运营数据表的实践方法： 1. 设定关键指标 首先，根据您的业务需求，确定一些关键指标来衡量企业的运营状况。这些指标可以包括销售额、订单数量、转化率、退货率等。确保这些指标与您的业务目标和战略一致，并能为您提供有关企业运营情况的全面信息。 2. 收集和整理数据 收集和整理电商运营数据是使用数据表的第一步。确保您的数据来源可靠，并且能够涵盖您关注的所有指标。将这些数据整理到电商运营数据表中，以便于后续的分析和使用。 3. 进行数据分析 一旦数据整理完毕，接下来就是进行数据分析。使用数据分析工具，对数据表中的数据进行统计和计算，生成各种图表和报表来展示数据的趋势和变化。这将帮助您更好地理解数据背后的故事，并发现隐藏的模式和规律。 4. 制定优化策略 根据数据分析的结果，制定相应的优化策略。例如，如果发现某个产品的销售额下降，可以考虑调整定价、改进产品质量或加大市场推广力度等。优化策略应当针对具体问题和挑战，并结合实际业务情况来制定。结论
电商运营数据表对于电商平台的成功运营至关重要。通过了解和分析电商运营数据表，企业可以追踪业务绩效、识别客户行为模式、优化库存管理并支持决策制定。同时，合理使用电商运营数据表可以帮助企业制定优化策略并提升竞争力。因此，对于电商平台来说，善用电商运营数据表是迈向成功的必经之路。九、电商运营如何做数据分析？
电商数据分析，估计是80%数据分析师的启蒙场景；从商品角度出发，从用户角度出发，或者从店铺角度出发，三个方向都能聊；看似不同视角，但电商的分析永远只有一个核心，即如何帮商家打造爆品
爆品！电商永远的核心。当然要凭空了解电商的马太效应，不容易；咱们还是先说基本法，掌握好基本的分析技能，一步步采石才能接近大教堂之愿景
1. 电商数据是什么？如何养成基本的分析能力？
电商数据会分为产品或商品模块、用户模块和店铺模块，这里面的最小数据元，当然就是大家常说的SKU（Stock Keeping Units）；为保证阅读的流畅性，朋友们不用纠结SKU的定义；一个简单例子，“300ml的罐装无糖可乐”，就是一个SKU，包含了一个产品的规格、包装和味道等特性；而SPU在这个例子中，就是“无糖可乐”，更多是描述一个细分的类目
所以不用急着关心工具。了解一下全貌，知道电商数据长啥样，以及由此衍生的分析场景有哪些；有这些认知在脑海里，比那些只会玩弄Excel、或者会一点Python入门的工具人厉害多了；入门的阶段，场景的作用要远大于工具，多听多练多接触实战
比如从产品角度出发，讲好供货和销售的两个端口的故事很重要
- 行业、类目或单个商品的销量跟踪，by 周/月/季度/年的环比、同比等
- 不同价格带的销量对比分析，找到同一品类的高中低端产品，以及销量、销售额的高中低分布
- 对比不同产品的毛利、净利和库存周转率表现，从收益角度看产品流通
- 关心产品的复购率、跨购率（一般简化为一个产品对所有订单的覆盖率）
能看出来，当提及产品的复购和跨购时，实际上已经从产品的维度跳到了订单或用户的维度；因为“复购”说明数据库能识别同一个用户有多次购买同一产品；所以产品、用户、店铺三个模块并不是孤立的
回答我们开头讲的电商核心，“爆品”；如果用这三个模块来理解“爆品”，那就是同类商品中销量Top的SKU（产品角度），或对于用户覆盖率最高的SKU（用户角度，覆盖率高可以理解为大部分在该店消费的顾客都会买该产品，类似于必买品），或店铺销售额中占比最高的SKU（店铺角度）
如果你在面试中被问到类似的问题，解答何为爆品，你能马上从以上三个角度解答，那恭喜你，一是你即将通过面试，二是说明你已经具备基本的分析能力；这个东西说起来简单，哪怕很多人看了这篇回答，日后遇到类似问题还是无头绪；因为这不是一个Excel公式或者Python代码，公式和代码你记下来下次就会用了，但对于分析能力，你看过或听过，未必就是你的
可能很多朋友第一次听到关于电商分析的三个模块，对上面的一些基本概念还不是很了解，比如SKU、爆品，包括AARRR消费者模型等；这些概念学起来并不难，只是不太建议全程自学，概念多而杂，多听一些有专业老师带班学习的入门和科普课程，能帮助入门同学更结构化地梳理知识，还有一些日常工作需要使用的数据分析方法、思维、模型的分享与使用
而且还有很多好玩的实战案例。
关于智能马桶的分析，我应该多次提到了；我以前被问到过，如何用最快的数据分析方法，论证智能功能对于马桶的必需程度？说白了，就是买一个智能马桶值不值
有两个方法：1）看智能马桶的电商销量占全部马桶的电商销量，比例如何；2）看智能马桶在同价格带里与其他同类商品的电商销量，对比如何
没错，以上两种最快最简单，一个是占比，一个是对比
1）看占比怎么看——关键是找用户的对标
首先对比智能马桶和全部马桶的平均价，看相差多少，这部分就是溢价（大概差一千元左右）；以及智能马桶的电商销量占全部马桶电商销量的比例是多少，这部分说白了就是VIP的占比，图中统计就是27%；也就是说花一千块的溢价，成为27%的VIP会员，你是否愿意。有了这个比例你就有了参照，比如你的收入水平是Top27%吗，比如你是否在生活中花过类似的溢价率去买到27%左右的会员体验呢，如演唱会买更靠前的座位（各价位段的座位占比是可以统计的）、买知识星球的课加入头部博主的私密群（私密群人数占博主粉丝人数是可以算的）等等
所以乍一看买一个智能坐便器值不值，问题很虚；但通过问题一转化，就能变到可以量化的标准，你就可以拿着这个量化标准去反问需求方
2）看对比怎么看——关键是找产品的对标
另外一个，看对比怎么看；这个更直接。同价格带里总有些同类产品是必需的，比如油烟机；如果在该价格带里，智能马桶的销量接近油烟机，甚至超过；是不是就说明智能马桶已经是很多人的必需品了
当然这个案例，可以往深了做；比如你从用户模块切入，先找到和消费者（向你提问的那个人）画像相似的群体，根据收入/性别/年龄/消费观等等画像做一个聚类，如果智能马桶在这个聚类群体里订单覆盖率很高（比如大部分都买过智能马桶），那智能马桶对于那个向你提问的消费者来说，大概率就是必需品了
大概率？多大叫大概率，如果设这个群体中有可能买智能马桶的概率为p，反之则为（1-p），则完全又可以变成一个p-value的问题，或者Wald-Test问题；当然这样就把问题往参数估计、置信区间的方向引了，完全走向了技术化；这一段你没仔细看也没关系，我后面都不会提晦涩的数学了，也就这里说到兴起提一嘴，别跳转别跳转
毕竟除了技术进阶，数据分析的进阶还有很多维度。
2. 电商数据分析的进阶
电商运营的角色，一个很核心的职能就是帮助商家组货，在不同的季度、不同的大促节点下调整选品策略，同时还能帮商家排好秒杀品、引流款、利润款的坑位及定价策略；这所有的动作都是围绕那个最根本的核心，尽可能帮商家卖出爆品，继而通过爆品为商家带来流量沉淀，为商家的其他商品引流，为电商平台拉新粗活
所以判断一个电商运营的数据分析能力高低，其实就是看他能不能从海量的电商平台数据中找到自己的爆品方法论；从一开始的读报表找信息，到学会简单的分析和销量业绩的跟踪，再到搭建一套完整的数据分析体系用于识别爆品、定选品策略，其实就是一个电商运营做数据分析的进阶之路；
这个进阶路径不是一蹴而就的，特别是入门的阶段有专人指导、能在实际应用场景中打好基础，会少走很多弯路，所以先给大家推荐↓「数据分析名师实战训练营」，无论是数据分析技能、模型、思维还是数据分析实战项目应用、演练一应俱全，可以让自己对数据分析有个整体的了解
如果觉得上面的内容都比较熟悉了，咱就可以接着聊几个进阶模型；如果对于产品、用户和店铺侧三个分析模块的基础知识还想再了解了解，可以翻回我开头的部分，也可先体验一下我推荐的训练营，毕竟接下来的内容还是有些小难度的
2.1. ECR模型
ECR（Efficient Cusmter Research）是很典型的产品模块和用户模块相结合的分析模型，这个模型在帮助电商商家在选品组货、排布坑位（秒杀品、引流品、利润款等）的过程中，能起到很大作用
选品组货，核心原则是找到产品中不可或缺的SKU或SPU（对SKU概念还不清晰的小伙伴请翻回第一部分），所谓镇店之宝
镇店之宝有四个维度，1）竞争核心——该品牌与同行竞争的招牌；2）消费者青睐——该品牌核心消费群体的心头之爱；3）供应充足——有足够多的规格和细分SKU供选择；4）消费者忠诚——消费者只选择该品牌的SKU
- 竞争核心：一般用品牌的Loyalty Index，就是这个品牌在同类产品的市场份额，所以Loyalty Index = 该品牌相应SPU的销售额 / 相应SPU的市场总销售额，这个比例越大，说明该品牌在相应SPU的市场份额越高，在这个SPU类目里竞争优势越大
- 消费者青睐：每个品牌都会有核心群体，这个核心群体在相应SPU中带来的销售总额，就是这个SPU最直接的价值
- 供应充足：这个维度主要是讲供应柔性，就是消费者既可以选300ml的易拉罐装可乐，也可以选500ml的瓶装可乐，可以选无糖的，也可以选香草味的；总而言之就是在可乐这个SPU下，消费者有足够多的选择，能满足不同的场景、不同的偏好
- 消费者忠诚：这个厉害了，在电商场景里能得到消费者高忠诚度，是很难很难的事情；消费者忠诚理解起来倒简单，就是消费者只要一想喝可乐，只会选某品牌的某特定产品，这就是忠诚；忠诚的消费者人数比例（占买过这个品牌相应产品的总人数比例），就是消费者忠诚度
ECR模型很常用，也是很多平台内嵌的系统模型，虽然综合了产品和用户模块，但总体来看还是以产品为主导；接下来再分享一个用户视角主导的模型
2.2. 客户满意度模型
图的左边先不要看！左边不要细看！都是些偏算法模型。如果你不太关心技术向的内容，想把更多精力放到业务理解上，只看图右侧即可
消费者满意度由三个方面组成：对品牌的形象认知、对某次消费的期望、消费和产品的体验；顾客满意度就是基于认知→期望→体验→反馈，整个链路，把每一步都量化到数据库和模型算法里，帮助电商运营长期跟踪品牌健康度和消费者反馈
这实际上就是消费者AARRR模型的延申，细心的读者肯定发现我第一章就提到了AARRR模型，没发现的小伙伴建议再次回顾全文
关键是，认知→期望→体验→反馈，每一步有哪些量化指标，以及每一步怎么关联起来、怎么衡量相互影响；比如反馈，系统就可以抓取用户对于店铺的评分、对于产品的评价进行定量以及定性的自然语言处理分析，综合这些指标进行因子分析，先得到一个初步的满意度指标
其他的环节也同理，最后模型会再运用到线性回归和协方差矩阵，把因子分析统一到结构方程模型中；总而言之这里头就是技术细节，从业务理解上，大家只要熟悉了AARRR模型，就能掌握
2.3. 选品优化模型
最后再提一下选品优化，呼应一下我们全文的主题，帮商家选爆品！
选品优化一般有两个优化目标，提高销售额和提高毛利率（Revenue and Profitability）
逛超市的朋友都知道，一般大品类上，超市布局会有大致的分门别类；到具体区块的类目中，每一个架子不同层怎么排布，都是有学问的，比如消费者站立的时候能平视的几层，就是黄金展位；哪些产品应该放在黄金展位，选价格便宜的还是选最畅销的，还是选利润最高的，这里头都有设计
选品优化模型基于不同的目标（比如销售额或毛利率的最大化），会通过模型确定三个方面——定品、定价和定位；定品就是要上哪些品类大概要上多少量，定价就是综合利润空间和优惠促销之间去平衡，定位就是选货架的露出
这里头会涉及很复杂的模型，还会涉及不同产品间的转化关系；比如有些消费者在超市中没找到可口可乐，可能就会选百事可乐，这就是一个转化；但有些消费者就是不选，买不到可口可乐就掉头走人了，这就是一个转化失败，一次消费者流失
细心的朋友肯定发现了，这里头提到的，就包含了上面ECR模型中的消费者忠诚度；没错选品优化本身就包含了ECR模型和顾客满意度的版块，这个庞大工程有时候不能全由模型解决， 还会相当一部分的人工经验进行调校
今天先说到这里了， 以后有机会再详细展开每一个模块。不嫌啰嗦可以关注本人的知乎号和专栏，当然也欢迎报名我极力推荐的课程，毕竟性价比高，学了就会学有所成、孰能生巧
十、产品运营和电商运营哪个压力大？
都差不多，压力都挺大
产品运营和电商运营是两种不同的运营方式，其区别如下：
1. 定义不同：产品运营是指针对某个产品的生命周期，负责产品的规划、设计、研发、推广、销售和售后等全过程的运营；而电商运营则是指在电子商务平台上，通过各种方式和手段，进行产品营销、促销、推广、销售和售后等全过程的运营。
2. 目标不同：产品运营的目标是全面负责产品的全生命周期，包括产品的市场调研、用户需求分析、产品设计和研发、产品推广和营销、渠道管理、售后服务等，旨在通过不断优化产品的所有环节，提升产品品质和用户体验；而电商运营的目标是在电子商务平台上，通过各种手段和策略，提高销售额、提升转化率、提高客户满意度等。
3. 方法不同：产品运营的方法主要是通过市场研究、用户调研、竞品分析、产品设计、研发和推广等环节，不断优化产品的各个方面，提升产品的品质和用户体验；而电商运营的方法则主要是通过电商平台上的各种手段和策略，如营销推广、促销活动、搜索引擎优化、社交媒体推广等，提高产品的曝光度和销售量。
4. 范围不同：产品运营的范围主要是围绕某个产品，从产品的设计、研发、推广、销售到售后等全生命周期的各个环节进行运营；而电商运营的范围则是通过电子商务平台，进行产品的营销、推广、销售和售后等全过程的运营。
综上所述，产品运营和电商运营虽然都是企业运营中的重要环节，但其目标、方法、范围和定义等方面存在很大的区别。
相关文章