深度分析｜自营电商-运营数据如何辅助商业决策
在很多创业公司或者小公司中，数据分析往往是不受重视的那个——数据的采集、筛选、管理本身就是艰苦的工作，而对业务又没有直接的影响，所以很多团队对数据不够重视。但我们应该注意的是在科学领域，数据分析做的越多，离真理就越近。说起商业分析，可能大家会想到需要深入研究市场需求、竞争对手以及潜在的机会和风险等等。
其实，商业分析的另一种理解，就是用数据分析的方法解决商业问题。在大数据时代的背景下，数据作为企业组织过程资产，新时代的生产要素，显得格外重要。为此，连国家都开始组建国家数据局，来推进数字化的建设。
数据将成为未来数字经济时代经济发展不可或缺的动能来源
就像石油曾经驱动了工业时代一样。因此，数据被视为未来时代的“新石油“。石油只有在燃烧后才有价值，而积累的数据只有在应用时才有意义。
以 WhatsApp 为目标的号码数据库让企业可以在香港 香港 WhatsApp 号码数据 实施定制营销策略。从发送独家优惠到举办网络研讨会，企业可以使用 WhatsApp 消息传递来改善用户互动。这将帮助他们直接与客户联系并建立信任，从而提高品牌忠诚度，尤其是在本地市场。
在电商平台，商家经常通过策划各种类型活动提高商品的销售业绩。
作为用户，大家都喜欢消费的时候多一些优惠。作为商家，都愿意通过让一点利换取更多的销售业绩。
那活动做完了如何判断活动效果。在历史的活动中都能获取哪些经验。未来的活动要继续怎么做。
对于企业来说，拿到了这些业务数据如何辅助商业决策？归根结底就是：如何通过数据分析指导商业、运营决策的问题。数据分析得当可以提高科学决策能力，帮助企业避开业务陷阱，帮助个人推动工作顺利进行。数据应用带来了正向的增益效应，会像雪球一样越滚越大。无论你是创业者、产品经理、运营、销售管理者还是职场新人，都应该具备一定的数据思维。本文以目前流行的自营电商模式的平台为例，通过一次实战案例分享如何通过数据思维来辅助业务决策。ps：文章篇幅较长，分析的内容相对细致，建议收藏后续做类似业务时来这里捋一捋思路。
另外，不同的业务有不同的特点，业务的深度和维度也是多变的，由于篇幅有限，本文主要提供一种商业分析和数据分析的方法。
你的商业模式是什么？
电商产品的商业模式通常为：
- B2B（企业对企业）：企业向其他企业提供服务，从渠道经销商那里获得收益。
- B2C（企业对消费者）：企业向个人提供服务，服务于消费者。
- B2B2C（企业对消费者）：企业不直接服务于消费者，而是通过中间经销商或代理商向消费者提供服务。
在进行分析之前，首先要理解当前业务的本质是什么。
先了解业务，才能正确地进行后续分析，不至于方向跑偏。
区分B2B和B2C类型的公司，我们可以观察其工作日和休息日的销售分布情况。
由于B端用户通常在工作日上班，因此工作日的销售收入明显会比双休日的销量高出许多。
所以B2C和B2B的销售收入分布不同
般情况下，我们对电商平台的第一印象通常是B2C（直接面向消费者），但是否真的如此就需要我们客观的通过数据去一探究竟。以某自营电商为例，整理数据后发现，相对于周末，工作日的业绩更高。
为什么电商平台的销售收入呈现B2B的分布呢。
结合业务发现，虽然商城是自营的，但商品是通过渠道销售给消费者的。由于渠道方普遍在周末休息，因此商城的销售分布呈现目前的分布。另外，渠道方将用户引流到平台后，平台可以直接服务消费者。因此，当前自营电商平台的商业模式是以B2B2C为核心B2C为辅助的模式。现在，我们已经了解了业务模式背后的自然周期，因此在后续观察指标走势时就不会感到困惑了。
只要销售走势不违反规律，就算是正常的波动。那如何在当前的业务背景下提升平台的销售业绩呢。一方面是我们可以提升渠道数量和质量，这个不 支持数字营销的工具 在本篇的范围内，我们暂时只考虑另一方面：我们可以通过精细化运营的方式激活和转化渠道沉淀下来的消费者。
精细化运营的核心是围绕着人、货、场景，通过价格歧视（三级价格歧视：对不同的人群、地域的人收取不同的价格）、场景营销等方式将货卖给不同的消费者。因此，我们需要明确以下两点内容：自营商品的消费结构是什么。
你了解你的商品吗？
要详细了解商品，需要考察不同季节、渠道、区域和营销策略等多种因素，需要进行交叉验证。有时候，我们会沉迷于数据之中，难以自拔。
要快速了解商品结构，可以通过结构化分析的方法来认识商品内部的消费结构，有助于我们更好地了解商品的销售情况，从而制定更有效的营销策略。
结构化分析：
第一步：商品销售金额和销售业绩结构化。
结合业务背景、销售金额和销售数量我们能发现：
- 由于美白类产品的客单价最高，所以虽然销售数量不是最多的，但是销售额和利润是产品系列最最高的。
- 祛痘产品销量最好，是爆品最受欢迎的系列。
第二步：具体是哪些商品，我们对主要类型进行下钻分析。
小结：
- 通过列举三个品类的销量明细，我们发现每个品类中都有1~2个核心产品
- 不同系列的商品由于客单价的因素，导致最后销售金额结构会不同
只看销量数据，获取到的信息有限，接下来继续拆解用户的结构化数据。
你了解你的用户吗？
在进行营销和销售活动前，了解用户需求和行为是至关重要的。
通过分析用户的价值、活跃程度、兴趣爱好和地理位置等因素，我们可以更好地了解用户，并为他们提供更精准的产品和服务。
每个细分维度的分析都需要大量的数据进行辅助验证，当数据采集没有那么完善时，只能通过更宏观且普遍的的方式进行分析。
本文提供一个快速了解用户的方法
就是对现有用户进行分层分析。通过分层分析法，可以观察到高、中、低消费群体的行为模式，从而更好地了解用户需求和行为。
第一步：通过用户的消费数据拆分平台用户 美国b2b清单 的消费结构。通过盘点数据，我们发现用户的消费结构基本遵循28法则，也就是20%的用户贡献了80%的收入。实际数据表现是，30%的用户贡献接近70%的收入。
因此，如果想要在取得最佳业绩的同时减少资源损耗，那么我们的重点分析对象就是这30%的用户。第二步，将30%的用户展开做梯队分析。第一梯队，头部高消费用户，前2%。第二梯队，腰部中等消费用户，2%～12%之间。第三梯队，尾部低消费用户，12%～30%之间。
第三步，拆分每一个梯队的用户群体购买喜好。第三梯队：尾部低消费用户群体产品销量分布Top10。小结：该梯队用户主要以祛痘需求用为主，并使用保湿产品做基础护理。第二梯队：腰部中等消费用户群体产品销量分布Top10。
小结
1、美白需求类的用户群体呈上升趋势。
2、保湿产品的需求最高，复购率越来越高。
第一梯队：高消费用户群体产品销量分布Top10。
