解读DT时代的数据化运营

DT时代的到来，对商家来说面临着挑战，当然挑战中蕴藏着巨大的商机。传统的电商以及生意得不到数据有力的支持，只能靠感觉做事。如今随着数据化的到来，企业对数据的运营越来越重视，特别是在数据化运营方向，仅仅停留在口头上，真正落实并实施的并不多。在此情况下谁能抓住数据化运营谁就占据了市场的命脉，便可快速的实现业务布局。DT时代是互联网时代的后端，通过数据驱动商业价值是接下来的核心；

用正确的数据决策具有重大的意义：

挖掘数据规律可以让我们看清问题本质

数据分下也是对我们自身工作效率的总结和监控

数据分析处理可以高效率提升工作效率

数据分析是业务监管流程机制不可缺少的一环

数据分析是精细化运营不可或缺的部分

……

学习数据分析并不仅仅是为了分析数据而学习，是思维方式提升的进步；当然Excel是必不可少的工具，为什么要学习EXCEL？

1.是数据处理分析最容易掌握的一门技术

2.是互联网时代日常办公自不可缺少的工具

3.完好Excel 也一样需要逻辑思维和变通性

做数据是为了业务而做数据，是企业竞争力的提升必备环节，需要时间的累计才能产生更大的竞争力。如今大数据已经愈发成熟，但是大数据更多情况下更像站在云端，网络平台是电商的基础，平台里的卖家才是驱动商业发展的动力，大数据产品是为了商家服务的，而目前商家数据化运营的能力却十分薄弱相比于高达上的大数据，我的发展方向致力于大数据的小应用，让更多数据应用真正辅助商家，从而真正做到数据驱动商业价值，这也算是大数据下的小而美；

数据决定运营，运营决定成败：

数据是企业运营的导航，没有导航就像没有了方向和目标的车，再好的车在手里只能是摆设。

不论是市场层面、内容层面、品类层面还是用户层面最终的形态都要回归到数据监测，落实到BI技术上，对企业整体业务链进行有力的支持，能快速的实现决策和提升效率。

市场端：

对市场环境变化和趋势的观察，市场竞争对手的运营数据的监控，活动专场市场竞品的售卖反馈情况等，去了解别人都在做什么，活动的产品的价值 以及整体的竞争度，活动能不能上通过比赛和竞争来参考整个市场里面的需求是不是上升阶段，

商品端：

对售卖品类结构进行分层剖析，并提供开发建议，同时对商品下游库存问题进行数据监控，新品的表现力和运营节奏做出监督处理；商品端 从上而下，通过对中间的销售环节的把控分析实现对商品的销售切割，对做开发指导，以及下游的商品库存的管控。

运营端：

对店铺数据的监控，重点涉及流量结构层面、活动促销层面、UE页面导购分流设计层面、转化率优化、商品销售层级梯队布局、付费投放效果等问题的延展分析等

客服端：

关注询单转化，售前-售中-售后过程的服务态度情况，响应效率情况，以及订单催付效果的跟进，涉及到流程化，提升询单转化率以及服务满意度为主

老客户：

对老客户营销的数据分层，从多角度对消费者及偏好作出分析，并延伸出消费者的其他需求和特征，例如：区域人群对产品特性的偏好度，催付时间节点的选择等；对用户进行分类根据消费情况制定出对应的营销策略，提升追销效果，实现用户价值的最大化；深度研究用户的需求实现业务横向和纵向的延展。

总结：

数据化运营，不是为了数据而做数据，要为企业业务创造更好的效益和价值：

1．数据运用具备可流程化问题反馈及监管作用；

2．数据运用具备提升工作效率的作用；

3．数据运用可以总结规律，为运营方向提供决策支撑力。

数据化运营多样化，但数据化运营并不等于华丽的图表，图表的作用仅仅在于浓缩数据所要反馈的问题，方便我们解读数据，所以数据处理越简单越直观越好，每个图都是以解决所需的目标而做，因此，要做好数据化运营，最核心在于知道目的是什么？要解决什么问题？而非为做数据而做数据。

数据化运用不局限某个点，而是企业精细化运作的支撑点，让每个支点形成可量化标准，提前发现问题并反馈优化，从而实现企业的良性发展并且制定企业未来发展的可行性策略。