電商活動(dòng)復(fù)盤：如何高效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)

一、數(shù)據(jù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)四大前提1.及時(shí)獲取運(yùn)營(yíng)所需的數(shù)據(jù)：明確應(yīng)該獲取的數(shù)據(jù)是什么，比如訂單量、注冊(cè)量、閱讀量、頁(yè)面訪問(wèn)量、訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)等；可獲取到數(shù)據(jù)，并不是所有的數(shù)據(jù)都可以調(diào)取，只有前期埋點(diǎn)并能采集到的數(shù)據(jù)才能獲??；及時(shí)獲取數(shù)據(jù)，很多公司的運(yùn)營(yíng)并不能直接獲取數(shù)據(jù)，一般要先與技術(shù)溝通，明確需求以及排期。而很多數(shù)據(jù)是擁有時(shí)效性的。比如，在活動(dòng)期間沒有及時(shí)獲取到潛在購(gòu)買用戶id，導(dǎo)致發(fā)送優(yōu)惠信息延遲，用戶在其他渠道購(gòu)買了商品。2.合理定義數(shù)據(jù)分析的維度與指標(biāo)：“定義的維度與指標(biāo)”越貼近業(yè)務(wù)需求，越能發(fā)揮數(shù)據(jù)的真實(shí)價(jià)值。但是，很多公司對(duì)數(shù)據(jù)的劃分很模糊，即使在分析時(shí)能合理定義，但因前期沒有對(duì)這些維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，也無(wú)法進(jìn)行分析。3.選擇并使用高效的數(shù)據(jù)分析工具：選擇正確的數(shù)據(jù)分析工具可以事半功倍。好的數(shù)據(jù)分析工具，不僅要滿足現(xiàn)階段業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析，還要滿足企業(yè)發(fā)展過(guò)程中數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)與業(yè)務(wù)變化后的數(shù)據(jù)分析。因此，可能會(huì)用到Excel、SPSS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner等工具。掌握這些工具，對(duì)運(yùn)營(yíng)人員的要求過(guò)高，按這樣標(biāo)準(zhǔn)去培養(yǎng)一個(gè)運(yùn)營(yíng)人員，所付出的財(cái)力與精力相當(dāng)于培養(yǎng)一名數(shù)據(jù)分析師。4.擁有極強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力，能與實(shí)際工作相結(jié)合：數(shù)據(jù)分析能力，簡(jiǎn)言之，能從繁雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、總結(jié)規(guī)律，并能給出優(yōu)化方案。而做到與實(shí)際工作相結(jié)合，不僅要求運(yùn)營(yíng)人員深入了解業(yè)務(wù)，還要有極強(qiáng)的邏輯分析能力，才能將數(shù)據(jù)與實(shí)際業(yè)務(wù)融合。那么，數(shù)據(jù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)就是偽命題了嗎？當(dāng)然不是，下面以某電商運(yùn)營(yíng)小張的對(duì)618的活動(dòng)復(fù)盤為例，講述如何高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)驅(qū)動(dòng)。二、背景在618期間，某小型美妝電商運(yùn)營(yíng)小張做了一次全新嘗試的為期15天的大促活動(dòng)《年中大促，“賠”你玩到底》，效果不錯(cuò)。因此，領(lǐng)導(dǎo)讓小張給大家做一次活動(dòng)復(fù)盤，并且強(qiáng)調(diào)要用數(shù)據(jù)說(shuō)話。此次618活動(dòng)期間（6.6-6.20），小張有兩個(gè)主要嘗試如下：1.

個(gè)性化短信提醒。在6月16日到6月20日活動(dòng)期間，為了集中發(fā)力引導(dǎo)用戶購(gòu)買，新增對(duì)不同用戶的個(gè)性化短信提醒。比如，給在活動(dòng)之前將商品加入購(gòu)物車的用戶發(fā)送“你想購(gòu)買的寶貝降價(jià)了！”；給活動(dòng)期間瀏覽面膜商品的用戶，發(fā)送“面膜優(yōu)惠券”等。2.

細(xì)化推薦模型。主要細(xì)化了詳情頁(yè)的個(gè)性化推薦模型，比如，新增消費(fèi)習(xí)慣相同的用戶在大促期間購(gòu)買的商品推薦等。完成當(dāng)天的必要工作，小張開始準(zhǔn)備活動(dòng)復(fù)盤。小張首先梳理了復(fù)盤的重點(diǎn)：活動(dòng)的整體效果。例如，總銷售額、總訂單量、總購(gòu)買用戶數(shù)等；活動(dòng)期間，用戶的行為分析。例如，訪問(wèn)時(shí)間、地域分布、優(yōu)惠券使用情況分布等；活動(dòng)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(dòng)資源位分配分析。例如，banner位、開屏彈窗、相關(guān)推薦等；活動(dòng)引流分析。例如，投放的不同渠道的引流人數(shù)、ROI等。三、活動(dòng)的整體效果活動(dòng)的整體效果是對(duì)一次活動(dòng)的綜合評(píng)估，對(duì)于電商活動(dòng)總銷售額、總訂單量、總購(gòu)買用戶數(shù)、平均客單價(jià)等都需要分析，且必須分析其環(huán)比與同比，才能看出具體增長(zhǎng)情況。小張通過(guò)查看數(shù)據(jù)得知，618促銷期間比去年同期銷售額高出約2000萬(wàn)，環(huán)比增長(zhǎng)40.9%（如圖1），同比增長(zhǎng)了55%。注：文中圖片均來(lái)自神策數(shù)據(jù)產(chǎn)品，所涉數(shù)據(jù)均為虛擬。圖1今年618促銷與去年618促銷的總銷售額對(duì)比小張進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，6月16日至6月20日銷售情況非常不錯(cuò)（如圖2）。分析得知，這可能與此次活動(dòng)的個(gè)性化短信提醒嘗試有關(guān)，提醒促單的轉(zhuǎn)化率高達(dá)30%，比原有轉(zhuǎn)化率高了一倍。圖2活動(dòng)期間的單日銷售額情況分析完活動(dòng)的整體效果，只是復(fù)盤的第一步，效果不管是好或者壞，都需要通過(guò)進(jìn)一步的細(xì)分分析，分析出其原因及之后的優(yōu)化建議。比如，上面得知個(gè)性化短信提醒能有效提高轉(zhuǎn)化率，在之后的活動(dòng)中就可以將設(shè)置更多個(gè)性化提醒或者將周期拉長(zhǎng)等。四、基于用戶行為的數(shù)據(jù)分析在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的今天，誰(shuí)能抓住用戶，誰(shuí)就能加大勝算。用戶行為分析，是抓住用戶必不可少的一環(huán)，也是每次復(fù)盤必須著重分析的一點(diǎn)。小張對(duì)消費(fèi)用戶的訪問(wèn)時(shí)間、地域分布、優(yōu)惠券使用情況等進(jìn)行了一系列分析。下面以小張對(duì)用戶的優(yōu)惠券使用情況分析為例（如圖3）。圖3用戶活動(dòng)期間每天的優(yōu)惠券金額使用情況分布圖4用戶活動(dòng)期間的整體優(yōu)惠券金額使用情況分布大促活動(dòng)定一個(gè)合理的優(yōu)惠力度會(huì)事半功倍，這個(gè)優(yōu)惠力度要對(duì)大多數(shù)人有吸引力且在可控成本下能使優(yōu)惠后的利潤(rùn)最大。由圖3看出，用戶活動(dòng)期間每天使用優(yōu)惠券金額為50-100元的占比最大，由圖4看出，在整個(gè)活動(dòng)期間使用優(yōu)惠券占比最大的金額為100-200元，說(shuō)明用戶會(huì)有重復(fù)使用優(yōu)惠券的可能性，在之后的活動(dòng)中就可以基于此情況優(yōu)化。比如，提高高額優(yōu)惠券的使用占比，因?yàn)橐话愀哳~優(yōu)惠券往往對(duì)應(yīng)高訂單額度；設(shè)置單品優(yōu)惠券等。用戶行為有很多可分析的點(diǎn)，對(duì)于上面提到的優(yōu)惠券使用情況分布這一點(diǎn)，就可以再進(jìn)一步分析不同地域的用戶對(duì)優(yōu)惠券的使用情況。比如，一線城市使用優(yōu)惠券的金額大，三四線城市使用優(yōu)惠券的金額相對(duì)少，所以針對(duì)不同地域的人可以發(fā)送不同金額的優(yōu)惠券。通過(guò)分析數(shù)據(jù)，你能解鎖很多運(yùn)營(yíng)密碼，而不是像走迷宮，不知道哪條路是對(duì)的。五、活動(dòng)商品分析電商平臺(tái)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一就是商品競(jìng)爭(zhēng)力，商品價(jià)值直接影響用戶是否愿意購(gòu)買，而商品推薦管理會(huì)直接影響商品的銷售量，進(jìn)而影響總銷售額。小張公司是一個(gè)小型美妝電商平臺(tái)，商品品類包括潔面、化妝水、精華、面膜、防曬等。小張首先對(duì)不同類別商品進(jìn)行了分析，分析發(fā)現(xiàn)，此次活動(dòng)中總銷售額占比最大的是防曬品類。這與預(yù)期一樣，因?yàn)樘鞖廪D(zhuǎn)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(duì)同類別的不同商品進(jìn)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(wǎng)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(lái)拓品時(shí)，可以嘗試抖音上的網(wǎng)紅產(chǎn)品，因?yàn)槎兑粢呀?jīng)打開了產(chǎn)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(dòng)中一般將高價(jià)值商品分為兩類，一類單價(jià)低，銷量大的商品，另一類是銷量不一定最大，但是單價(jià)高，總銷售額高。小張通過(guò)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(dòng)調(diào)用。但是分析過(guò)程中，小張發(fā)現(xiàn)了一個(gè)異常情況，有一個(gè)平常熱銷的防曬衫銷量異常低，小張為了查詢?cè)蜻M(jìn)行了轉(zhuǎn)化漏斗的分析（圖6）。圖6某異常防曬衫的購(gòu)買轉(zhuǎn)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(jīng)過(guò)進(jìn)一步的分析發(fā)現(xiàn)該防曬衫在6月9日就搶售一空，但因?yàn)榇蟠倨陂g太忙沒有及時(shí)查看庫(kù)存，所以沒有及時(shí)補(bǔ)貨，造成了大量損失。從上述幾個(gè)例子，我們可以看出通過(guò)數(shù)據(jù)分析不僅可以發(fā)現(xiàn)問(wèn)題所在，還能找到優(yōu)化方案。比如，當(dāng)發(fā)現(xiàn)此次因沒有及時(shí)發(fā)現(xiàn)沒貨而造成損失，以后可以設(shè)置庫(kù)存報(bào)警機(jī)制，當(dāng)庫(kù)存低于20件自動(dòng)給商品運(yùn)營(yíng)者發(fā)送郵件報(bào)警，讓運(yùn)營(yíng)人員及時(shí)補(bǔ)貨，并且在每次大促之前都要檢查一遍商品庫(kù)存，防止大促期間斷貨。六、資源位分配分析活動(dòng)中的資源分配是極為重要的一件事，好的分配方式會(huì)給活動(dòng)效果帶來(lái)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)，同理，不合理的分配方式也會(huì)帶來(lái)極大消極影響。在以前，小張只能看到各個(gè)資源位的PV，通過(guò)單一的數(shù)據(jù)并不能判斷資源位的價(jià)值，很多時(shí)候顯示PV較高，但事實(shí)上卻沒有形成實(shí)際轉(zhuǎn)化。小張一直以為banner位的點(diǎn)擊人數(shù)很多，轉(zhuǎn)化一定很好，并在此花了很多心思。但這次分析發(fā)現(xiàn)，實(shí)際上banner位的轉(zhuǎn)化并不好。因此，之后需要優(yōu)化banner位的投放，比如點(diǎn)擊banner不直接跳轉(zhuǎn)商品詳情頁(yè)，而是先跳轉(zhuǎn)到領(lǐng)取不同商品的優(yōu)惠券頁(yè)面再跳轉(zhuǎn)到商品購(gòu)買頁(yè)等。圖7各資源位的轉(zhuǎn)化情況小張還發(fā)現(xiàn)，此次詳情頁(yè)下方推薦購(gòu)買商品購(gòu)買率顯著提高（如圖7），這與本次活動(dòng)采用了新的推薦機(jī)制有關(guān)。這次采用的是新的個(gè)性化推薦機(jī)制，即根據(jù)用戶的原有瀏覽行為設(shè)置了相關(guān)細(xì)分模型，當(dāng)用戶的瀏覽行為符合某一細(xì)分模型的特征，就會(huì)按照此模型來(lái)進(jìn)行推薦。七、活動(dòng)引流情況分析對(duì)于電商平臺(tái)，總銷售額=用戶數(shù)*平均客單價(jià)，往往平均客單價(jià)相對(duì)固定，要增加總銷售額，主要是通過(guò)提高用戶數(shù)，即流量，這個(gè)時(shí)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(yè)環(huán)境下，如何識(shí)別好的渠道，好的投放方式、關(guān)鍵詞等，獲得高ROI變得更為重要。所以，小張也對(duì)投放的渠道進(jìn)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(shù)最多，地堆的引流數(shù)最少。但是，百度引流就比其他所有渠道都好嗎？當(dāng)然不是，要判斷哪個(gè)渠道好，還要進(jìn)一步分析引流的用戶質(zhì)量，即這些用戶有沒有進(jìn)行注冊(cè)和購(gòu)買行為，這個(gè)時(shí)候注冊(cè)轉(zhuǎn)化率就是一個(gè)很好的指標(biāo)，即注冊(cè)用戶數(shù)除以啟動(dòng)APP的用戶數(shù)，這里所說(shuō)的用戶數(shù)是指各渠道引流的用戶數(shù)，這個(gè)指標(biāo)可以更準(zhǔn)確的展示渠道效果，同理也可以計(jì)算購(gòu)買轉(zhuǎn)化率。小張除了對(duì)渠道進(jìn)行分析，還對(duì)渠道投放的關(guān)鍵詞進(jìn)行了分類以及分析。小張將這些關(guān)鍵詞分成流量高質(zhì)量高、流量高質(zhì)量低、流量低質(zhì)量高、流量低質(zhì)量低這四個(gè)不同象限的關(guān)鍵詞并總結(jié)了優(yōu)化建議：在之后的促銷活動(dòng)中，對(duì)于流量高質(zhì)量高的關(guān)鍵詞，可以加強(qiáng)投放；對(duì)于流量高質(zhì)量低的關(guān)鍵詞，可以把成本節(jié)省出來(lái)，投放質(zhì)量更高的關(guān)鍵詞；對(duì)于流量低質(zhì)量高的，可以針對(duì)性的在渠道投放；對(duì)于流量低質(zhì)量低的關(guān)鍵詞，可以停止投放或優(yōu)化。最終，小張做了一個(gè)非常詳細(xì)的分析報(bào)告只用了3小時(shí)（以上例子只是小張分析的一部分），第二天小張的運(yùn)營(yíng)復(fù)盤也