百度业务运营部数据分析岗位分析

首先，附上百度业务运营部_数据分析师（产品运营）岗位的招聘详情：

业务运营部_数据分析师（产品运营）

所属部门: 百度工作地点: 北京市招聘人数: 若干公司: 百度职位类别: 产品发布时

间: 2016-04-11

工作职责:

-对百度重点行业的行业现状、核心企业、市场动态、发展趋势、互联网营销推广等做深入分析，形成数据研究报告

-解读分析报告，并根据分析结论，与运营一起商讨运营策略

-运用数据分析手段，对百度的客户行业和属性形成自己的分类方式

职责要求:

-大三或者研一、研二在校生，数学、计算机或者统计学专业，对行业市场有一定的了解

-理解统计学和数据挖掘算法原理，了解数据仓库思想，会写SQL，熟悉spss、sas,R等数据挖掘软件之一

-熟练使用EXCEL,能够处理大量的数据

-了解决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法

-能够保证每周至少四个工作日的实习时间

重点解析这个岗位中职责要求里的重点技术要求：

-理解统计学和数据挖掘算法原理，了解数据仓库思想，会写SQL，熟悉spss、sas,R等数据挖掘软件之一

-熟练使用EXCEL,能够处理大量的数据

-了解决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法

提取其中的关键词：统计学、数据挖掘算法、数据仓库、SQL、SPSS、SAS、R、excel、决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、SVM、贝叶斯，然后大致的分类：

一、数据挖掘算法：（百科：

https://www.wendangku.net/doc/418417228.html,/link?url=hjhlCpoD_cUBZ7MnBm4_bPlCvZVNmj427nmrIiAt2Cx3h6xrY6JC0HPK iUtMxWaC1tI16GNzH4UQ4-u6MEwrIK）

数据挖掘：是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家

系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘算法：是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。

算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。

数据挖掘十大算法

概念补充：

决策树算法：决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。所分析的数据样本是集成为一个树根，经过层层分枝，最终形成若干个节点，每个节点代表一个结论。

聚类：将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。

聚类分析的算法有：划分的方法（K-means）、层次的方法（依次让最相似的数据对象两两合并）、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。

1）C4.5（分类算法）

C4.5是一个决策树算法，它是决策树核心算法ID3的改进算法。决策树构造方法就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。ID3以信息熵和信息增益度为衡量的标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。C4.5克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。在树构造过程中进行剪枝，在构造决策树的时候，对于那些挂着几个元素的节点，干脆不考虑最好，不然很容易导致overfitting。对非离散数据都能处理，这个其实就是一个个式，看对于连续型的值在哪里分裂好。也就是把连续性的数据转化为离散的值进行处理。能够对不完整数据进行处理，寻找一个代替数据来填充。

C4.5算法优点：产生的分类易于理解，准确率高；

缺点：a)构造树过程中，需对数据集进行多次的顺序扫描和排序，导致算法低效；

b）只适合于能够驻留于内存的数据集，当数据集大得无法再内存中容纳时，程序无法运行。2）CART（Classification and Regression Tree，分类与回归树）（分类算法）

CART也是一种决策树算法，着眼于总体优化。相对于那些实现一个节点下面有多个子树的多元分类，CART 只是分类两个子树，这样实现起来稍稍简便些。所以说CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。

3）KNN(K Nearest Neighbours，K最邻近)（分类算法）

从训练样本中找出K个与其最相近的样本，是Top-K个训练样本出来，看这K个样本中哪个类别的多些，则待判定的值（或：抽样）就属于这个类别。

缺点：a)K值需要预先设定，不能自适应；

b)当样本不平衡时，如某个类的样本容量很大，而其他类样本量小时，可能导致输入的新样本的K 个邻居中大容量的样本占多数。

该算法适用于样本容量较大的类域进行自动分类。

4）Naive Bayes(朴素贝叶斯NB)（分类算法）

是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。它的基础是概率问题。分类原理：通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即：该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。

5）Support Vector Machine(支持向量机SVM)（统计学习算法）

SVM是基于分类边界的方法。就是想找一个分类得最”好”的分类线/分类面（最近的一些两类样本到这个”线”的距离最远），将空间中的点按其分类聚集在不同的区域。常用的工具包是LibSVM、SVMLight、MySVM。原理：将低维空间的点映射到高维空间，使它们成为线性可分，再使用线性划分原理来判断分类边界。

6）EM(期望最大化)（统计学习算法）

基于模型的聚类方法，在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。例如：假设数据是由几个高斯分布组成的，所以最后就是要求几个高斯分布的参数。通过先假设几个值，然后通过反复迭代，以期望得到最好的拟合。

优点：计算结果稳定、准确；

缺点：计算复杂、收敛慢，不适合大规模计算。

7）Apriori（关联分析）

一种挖掘关联规则的算法，用于挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系。不知道为什么，一提高关联规则我就想到购物篮数据。核心：基于两阶段频集思想的递推算法。

两个阶段：a）寻找频繁项集；（支持度）

b）由频繁项集找出关联规则。（可信度）

缺点：a）在每一步产生候选项集时，循环产生的组合过多，没有排除不应参与组合的元素；

b）每次计算项集的支持度时，都对数据库的全部记录进行了一遍扫描比较，需要很大的I/O负载。

8）PageRank（数据挖掘）

是GOOGLE的页面排序算法，基于从许多优质的网页链接过来的网页，必定是优质网页的回归关系，来判定网页的重要性。例如：如果我指向你（网页间的连接）则表示我承认你，则在计算你的重要性的时候可以加上我的一部分重要性（到底多少，要看我自己有多少和我共承认多少个人）。通过反复这样来，可以求的一个稳定的衡量各个人（网页）重要性的值。不过这里必须要做些限制（一个人的开始默认重要性都是1），不然那些值会越来越大越来越大。

优点：完全独立于查询，只依赖于网页链接结构，可离线计算；

缺点：a）忽略了网页搜索的时效性；

b）旧网页的排序高、存在时间长，积累了大量的in-links，拥有新资讯的新网页排名第，几乎无in-links。9）K-Means（聚类）

K-Means是一种最经典也是使用最广泛的聚类方法，时至今日扔然有很多基于其的改进模型提出。K-Means 的思想很简单，对于一个聚类任务，首先随机选择K个簇中心，然后反复计算下面的过程直到所有簇中心不改变（簇集合不改变）为止：

步骤1：对于每个对象，计算其与每个簇中心的相似度，把其归入与其最相似的那个簇中。

步骤2：更新簇中心，新的簇中心通过计算所有属于该簇的对象的平均值得到。

k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

10）AdaBoost（袋装与分类）

AdaBoost做分类的一般知道，它是一种boosting方法。这个不能说是一种算法，应该是一种方法，因为它可以建立在任何一种分类算法上，可以是决策树，NB，SVM等。

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据，并将关键放在关键的训练数据上面。

运营数据分析指标

运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7

如何写好一款产品的运营数据分析报告

如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。 一、 确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、 分析综述 分析综述主要包括两方面的内容

1上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数 针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、 一周运营数据分析 1本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况

新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比 日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比

运营必备的 15 个数据分析方法

提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？ 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。 阶段 1：观察数据当前发生了什么？ 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要

淘宝运营岗位职责模板

淘宝运营岗位职责模板 淘宝运营岗位职责模板是一篇非常具有价值和意义的文章！因为全文给人非常不一样的感受，不知当你看到全文的时候，是否对自己有充满了一些信心呢？ 内容简介：淘宝店铺运营,6、对于客户严重投诉危机处理。提高公司人员的士气。淘宝运营那些事儿淘宝网店运营 目前给公司员工制作每日必做工作内容，是为了让员工加强时间管理，格桑说得对：每一位员工在一天8个小时上班的时间里，如果有3.5个小时完全投入到工作中去，就已经非常优秀了。我们员工包括自己可能做不到，但是这是我们努力的方向，所以为了让员工更加清楚一天要做的哪些事情，甚至清楚自己管理的职责，特列出以下内容，相信对各位店主也有借鉴之处—— 职责：淘宝店长 负责管理运营公司销售平台，使网店变得更有效率、并持续不断

地跟进平台运营规则和完成销售业绩，为公司制订战略规划和长远目标。 1、制定、分解各部门(负责人)季度、月销售计划，指导各部门完成销售任务。 2、对产品、设计、仓库、客服等各部门人员进行督导。 3、控制运营成本，提高公司综合经济效益。 4、对销售额，库存周转率，商品缺货，服务质量等KPI负责。 5、进行市调，并且制定相应的竞合策略和促销策略。 6、对于客户严重投诉危机处理。提高公司人员的士气。 工作范畴：店铺日常管理 一、每日查看并掌握以下的数据： 营销数据：浏览数(PV)、访客数(UV) 交易数据：收订：(昨日收订、月收订) 付款：(昨日付款、月付款) 付款率：(昨日付款/昨日收订)

转化率：(昨日付款/访客数) 退换货数据 商品信息：库存款式及库存量(主要关注十款左右热卖单品) 热卖单品库存及日均销量 到货信息跟踪 关注前二十款及销量 新品查看 客户信息：客户地域来源(每月统计一次即可) 客户退换货比例(每周统计一次即可) 客户评价(除非差评，不然主要关注热卖单品的评价就可以了。如果时间、精力够的话，对客户表达了好感、对我们销售有帮助的评论可以给予感谢;对表示不满、对我们销售有影响的评论，要予以诚恳解释——均在该条评论下方用文字回复) 客户重复购买率(每月一次即可) 店铺VIP会员(每周统计一次，看阶梯等级有多少)

运营必备的15个数据分析方法

运营必备的15个数据分析方法 提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。

阶段 1：观察数据当前发生了什么 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要比对一周下来，新渠道 A 比现有渠道 B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。 阶段 2：理解为什么发生 如果看到了渠道 A 为什么比渠道 B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多的获取了移动端的用户。这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。 阶段 3：预测未来会发生什么 而当我们理解了渠道 A、B 带来流量的高半年销量不到百万部，苹果要放弃印度市场吗低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道 C、D 的时候，猜测渠道 C 比渠道 D 好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动预测判断 C 和 D 渠道之间的差异，这就是数据分析的第三个进阶，预测未来会发生的结果。 阶段 4：商业决策 所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。而商业数据分析的目的，就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策，或直接利用数据做出决策，那么这才能直接体现出数据分析的价值。 数据分析的 EOI 框架 EOI 的架构是包括 LinkedIn、Google 在内的很多公司定义分析型项目的目标的基本方式，也是首席增长官在思考商业数据分析项目中一种基本的、必备的手段。 其中，我们先会把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。以谷歌为例，谷歌的核心任务是搜索、SEM、广告，这是已经被证明的商业模型，并已经持续从中获得很多利润。谷歌的战略性任务（在2010 年左右）是安卓平台，为了避免苹果或其他厂商占领，所以要花时间、花精力去做，但商业模式未必

淘宝运营数据分析指标一览表

淘宝代运营数据分析指标一览表 【基础统计类】 1、浏览量（PV）： 店铺各页面被查看的次数。用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加。 2、访客数(UV)： 全店各页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 3、收藏量： 用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。 4、浏览回头客： 指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。 5、浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 6、平均访问深度：访问深度，是指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次会话浏览的页面数），平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。【月报-店铺经营概况】中，该指标是所选月份日数据的平均值。 7、跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。 8、人均店内停留时间（秒）：所有访客的访问过程中，平均每次连续访问店铺的停留时间。 9、宝贝页浏览量：店铺宝贝页面被查看的次数，用户每打开或刷新一个宝贝页面，该指标就会增加。 10、宝贝页访客数：店铺宝贝页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 11、宝贝页收藏量：用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。 12、入店页面：单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。 出店页面：单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。 13、入店人次：指从该页面进入店铺的人次。 14、出店人次：指从该页面离开店铺的人次。 15、进店时间：用户打开该页面的时间点，如果用户刷新页面，也会记录下来。 16、停留时间：用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点（只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“—”）。 17、到达页浏览量：到达店铺的入口页面的浏览量。 18、平均访问时间：打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。（用户访问该宝贝页后，未点击该页其他链接的情况不统计在内，显示为“—”） 19、全店宝贝查看总人次：指全部宝贝的查看人次之和。 20、搜索次数：在店内搜索关键词或价格区间的次数。 【销售分析类】 1、拍下件数：宝贝被拍下的总件数。 2、拍下笔数：宝贝被拍下的总次数（一次拍下多件宝贝，算拍下一笔）。 3、拍下总金额：宝贝被拍下的总金额。

企业运营管理与数据分析模型(杨云)

企业运营管理与数据分析模型 课程大纲： 模块一、提出问题 ◇ 营运分析模型展示 ◇ 营运管理的目标和方式 ◇ 实践的思想，寻找差异 模块二、建立标准化管理与报表体系 ◇ 运营分析是战略执行的保障 ◇ 运营仪表盘原理介绍 ◇ 企业不同阶段的报表体系 ◇ 运营仪表盘运用的基本工具 模块三、高质量的基础数据来源于流程管理 ◇ 企业运营中数据的来源流程 ◇ 标准化建设是过程管理的基础 ◇ 流程改进的环 ◇ 建立流程管理体系 ◇ 流程管理中的风险意识 ◇ 流程改进步骤与手段 ◇ 流程管理的工具 ◇ 信息化在运营管理中的作用 模块四、经营仪表盘数据工具应用（案例） 一、市场分析（产品竞争策略） ◇ 面向竞争的市场分析与管理中的应用 如何进行市场和产品细分分析 目标市场的研究、分析和选择 产品策略的图表演绎 价格分析与对策 企业如何营造持续性的赢利结构（直观的量本利分析） 案例分析与讨论 ◇ 在管理市场推广活动中的应用 市场推广活动的全程分析与管理数据分析 如何对整体促销活动进行监控和评估 如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立 如何利用方案工具寻求最佳市场方案 案例分析与讨论 二、运营分析（销售、财务、人力资源管理） ◇ 在销售管理中的应用 销售渠道的管理统计分析 渠道管理数据构架的搭建（资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析） 销售队伍的整体规划与综合诊断信息基础建立 销售代表业绩跟踪数据体系建立方法 有效的销售计划和销售目标设立 销售的有效计划和跟踪机制建立方式 建立在可持续性发展基础上销售规模提升数据模型 ◇ 在财务管理中的应用 公司盈利能力趋势分析 直观、动态的预算体系建模方式 产品上市财务预测案例分析 固定资产投资判断模型 项目现金流量与投资回报模型 财务比例分析与财务模型应用 ◇ 在人力资源管理中的应用 公司员工结构多纬度分析 年度薪资预算方案模型制定 绩效驱动因素动态模型建立

服装企业运营的数据分析复习课程

服装企业运营的数据分析 数字与服装企业的运营有何密切关联呢？服装的商品管理是否需要数字的分析与支持呢？最令人头疼的 服装库存可否用数字控制？ 其实，目前越来越多的服装企业已经开始敏锐地发现，在企业的商品运营管理中，数字的运用分析起着非常重要的作用。通过对运营中数字的分析以及其规律的掌握，可以有效地规范服装企业的运营管理、及时掌控零售终端店铺、提升销售的针对性和有效性、以及产品正常生命周期内降低库存积压。 中国很多服装企业花费了几十万甚至上百万的费用，建立数据信息系统，希望通过此信息系统掌控终端的销售，以便更有效、更具针对性地提供商品，合理控制服装库存。 但服装企业运用信息体系进行数据分析的现实状况却不容乐观，事实上，绝大部分服装企业在信息体系的建立上是具备“硬件”形式，而没有真正将采集到的数据转化成信息，然后提炼成问题反馈，最后形成及时处理的决策。因此，这样的建设无疑是“形同虚设”，化了冤枉钱！而没能有效反馈销售过程的问题，及时控制库存和管理商品。 例如，笔者曾经辅导了深圳一家知名的服装企业，这家企业的老总有比较超前的经营眼光，在2002年便花费巨额的费用，引进建立了ERM数据采集与信息应用体系。但实际运用了一年半后，仍然没有有效地运转起来，反而耗费了无数的人力成本，最后，老总只能将问题的根源归结在这套软件系统。 还有一种现象，经常在服装企业或服装经销商中出现。在季末清理库存产品的时候，我们经常会发现库存产品中，有很多产品是当时特别畅销的款式。 究其原因，一套好的信息系统还需要一个好的、有效、合理的系统分析方法来进行，才能达到最终企业所需要的效果。这就好比：给你一台电脑，教会你如何使用，但没有就是没有给你怎样练习打字的方法，因此，你仍然不会打文章。 众多的信息软件企业，可以根据服装企业的运营状况的不同，设计信息管理流程，同时也提供使用这套软件的操作方法，但不提供当数据采集后，面对这一张一张的数据表格该如何分析？数据间有什么关联性？这些数据反映了什么问题？数据的分析可以看出服装销售的什么规律？等等，这一系列的问题分析。而只有以上的分析得出客观的结果，才是服装企业建立信息系统的真正目的所在。 例如：在12月中旬的时候，当我们看见江苏省某店铺销售和库存报表记录的数据是：某款厚型棉服还有315件，销售速度是3件/天。那么，根据该棉服的生命周期，在季末时，该店铺的库存是多少呢？ 分析计算：江苏省冬季棉服结束销售的时间段基本上在1月中旬，也就是说，该棉服的正常生命周期约25天，按照目前的销售速度，25天╳3件=75件，在25天的后续时间内，销售的实际速度会逐步减缓，必然会出现的库存约240件。为了缓解库存，销售人员则要计算出，如果不积压库存，必须在正常生命周期内厚棉服的销售速度是12.6件/天，并且前10天的销售速度应在此基础上还要提升35%—40%。当然销售人员要开始采取积极的营销措施，对该款式进行促销，以便减轻库存，减少利润的损失。 对已采集的数据进行系统化和专业分析，必须由具备丰富的服装实际销售经验和数据敏锐度以及严谨的逻辑思维分析能力的人员进行，并且要提前对相关分析人员进行系统和专业分析技巧的培训。这样，才能让一套先进的信息系统真正发挥它的效用，有针对性地合理控制服装的库存，从而降低企业的成本、提升利润。 可见，有效控制服装库存，合理管理商品的流转，关键还在于对商品系列数据采集后的系统、专业分析。

企业运营管理和数据分析模型

企业运营管理和数据分析模型 专题一：运营仪表盘原理介绍 1、运营仪表盘的三大功能 2、建立运营仪表盘的4个步骤 3、商务智能架构 4、运营系统和商务智能的关系 5、数据成熟度模型 6、从运营监控报表到策略分析、战略管理的进化 7、寻根溯源的工具---鱼刺图、决策树 专题二：office基本功能 1、简便和规范输入功能和技巧 2、统计分析工具的使用 3、图形展示和在线分析的应用 4、商务图形的制作 专题三：面向竞争的市场分析与管理中的应用 1、如何进行市场和产品细分分析 2、目标市场的研究、分析和选择 3、产品策略的图表演绎 4、价格分析与对策 5、企业如何营造持续性的赢利结构（直观的量本利分析） 6、案例分析与讨论 专题四：在管理市场推广活动中的应用 1、市场推广活动的全程分析与管理数据分析 2、如何对整体促销活动进行监控和评估

3、如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立 4、如何利用方案工具寻求最佳市场方案 5、案例分析与讨论 专题五：在门店销售的建立与管理中的应用 1、客户属性分析与归类方式 2、产品价格的管理统计分析 3、如何有效提前识别客户消费行为和产品商发展趋势 4、收银台与收银员效率分析与调整 5、案例分析与讨论 专题六：在建立销售与采购团队中的应用 1、销售与采购队伍的整体规划与综合诊断信息基础建立 2、业绩跟踪数据体系建立方法 3、用直观的图表激活您的销售和采购团队 4、案例分析与讨论 专题七：在销售与进货计划与预测中的应用 1、有效的销售计划和销售目标设立 2、销售的有效计划和跟踪机制建立方式 3、建立在可持性发展基础上销售规模提升数据模型 4、销售规模和销售质量的多维分析方法 5、案例分析与讨论 专题八：在销售支持方面的应用 1、顾客投诉的价值和顾客投诉的原因分析 2、客户信用评估管理和客户信用级别的确定 3、分销物流布局预测 4、案例分析与讨论

运营月报模板

运营月报 概述： 一、新项目数据（新项目成立初期统计，项目上线3-6个月后可删除） 1、销售需求（需判断是否合理） 2、车联生产数据分析 3、车厂组装数据分析 4、经销商/4s店入库数据分析 二、运营数据（根据不同的项目分析不同的数据） 1、互联数据分析 1.1、车上车下数据分析 1.2、Usb连接数据分析 1.3、消息/广告统计分析 1.4、车辆使用数据分析 2、功能/应用数据分析 、第三方应用数据分析 、总服务量和内容统计分析 、救援服务数量和内容分析 。 。 。 。 。 三、重点售后反馈、用户反馈 1、用户反馈率分析 2、根据反馈分析产品问题，推动产品找到问题原因和解决方案

详情： 一、新项目数据（产品上线三至六个月后可以取消） 本月产品生产出3000台设备，车厂装车2000台，经销商入库2000台。其中生产数据比上月降低500台，车厂装车比上月增长1000台，经销商入库比上月增长500台。（如和上月对比不能产出有效分析，可以和上一个新项目的同周期进行对比，数据整体稳定。（如有大幅度升降，可适当分析） 图表： 二、运营数据 以基本数据举例： 、用户登陆注册统计。（人数过多可使用百分比，数据升降幅度过大需进行分析）

本月总用户量为800人，比上月（750人）增长5人。 本月注册用户量为500人，比上月（400人）增长100人。 本月游客数量为300人，比上月（200人）增长100人。 本月登陆用户数量为100人，比上月（50人）增长50人。 整体数据处于上升趋势。目前500人的注册用户中，登陆用户至于100人，运营计划下月将对此现象进行调研分析，提升注册用户的登陆量。 图表： Top10排名举例： 地域排名总用 户量 具体 数据 注册用 户量 具体 数据 游客 数量 具体 数据 登陆 数量 具体 数据 申请过服务的 用户数量 具体 数据 第一北京500上海500广州500北京500深圳500 第二上海400成都400郑州400广州400郑州400 第三广州300北京300北京300深圳300北京300 第四深圳200武汉200成都200成都200成都200 第五成都100南京100深圳100西安100上海100 用户基本信息。包括用户联系方式，性别，职业等基本信息，按照所有用户、注册成功的用户、产生过服务的用户三个维度导出数据即可。 举例： 联系方式性别地址职业车型注册时间 （没有注册显示无）申请的服务 （没有申请显示无）

淘宝店铺运营总结与分析报告

淘宝店铺运营总结与分析报告 一、运营简报 1、店铺流量 PC端： 浏览量2,500 访客数711 平均访问深度 2.56 手机端： 浏览量567 访客数220 平均访问深度 2.41 2、成单量 PC端： 支付宝成交件数26 成交用户数19 支付宝成交笔数25 成交转化率均值 3.15% 支付宝成交金额2,618.50 客单价均值113.72 手机端： 支付宝成交件数 2 成交用户数 2 支付宝成交笔数 2 成交转化率均值0.67%

支付宝成交金额190.42 客单价均值95.21 3、服务情况对比 描述相符：5.0 - 高于 4.80563 服务质量：5.0 - 高于 4.84935 发货速度：5.0 - 高于 4.83103 遇到一个追评差评，一个退货的状况，处理结果如下： 追评差评：这个客户因为没有享受到我们活动优惠而在追评里给予差评，我们及时给予回评，尽量让影响降到最低。 退货：退货原因是产品不是自己想要的，最后沟通结果，以42元价格（成交价85）买给客户。 运营总结 产品与同行差异性不高，我们在定价策略上，价格都偏高。由于是新店，信用低，所以本月我们重点是提高销量，因此，部分产品都是找身边朋友购买，价格方面都是在原价基础上打4折以上，购买价格都是原价购买事后返还差价的方式。 在流量方面，我们发现手机端访客也是挺多的，所以我们及时开通手机淘宝，并调整产品图片尺寸，达到手机端流量最佳效果。 在流量整体来源方面，我们制定六四原则（后期三成收费流量，七成免费流量），就是免费流量占四成，收费流量占六成，但是结果是收费流量只占16%，说明我们提升空间还是很大。 二、经营现状分析 由于先前我们做了大量品牌口碑推广，所以在产品正面信息还是很给力的，有几个订单都是客户直接搜索“依立特斯保温杯”产生的，所以后期我们还会加大品牌口碑宣传。目前遇到问题主要如下几个方面： 1、流量构成方面： 由于是新店，自然流量方面很少这是事实，付费推广效果一直都不理想，我们也不断找原因，如果没有访问，就无法积累原始数据分析店铺运营情况。 2、产品多元化 在产品构成方面不够多元化，客户在选择面上不够多，这样会使好不容易导入一个客户白白流失掉。所以，后期产品外观尽量大众化、容量至少2个、颜色至少三种。 3、团队建设 岗位没有细分、每个人工作内容都比较粗放，主动工作、思维工作等不够强。 万事开头难，我们现在已经有了零的突破，现在要做的就是如何让店铺走上轨道。 三、五月份重点工作分析 鉴于一个月运营情况，五月份工作重点如下： 1、完善团队分工明细及培训 2、各岗位采取KPI考核机制（详细参考附件） 3、店铺流量来源建设与提升（详细参考附件）

某中小企业网站运营数据分析实例

某中小企业网站运营数据分析实例正题： 对于企业网站，不论是网站从一开始建立发布，还是到后期的成熟运营，都会产生并逐渐沉淀很多数据，比如 --日均浏览页面数量、 --日均访问网站的人数、 --每次访问平均花费时间、 -- 每个访问者平均访问几个页面、 -- 哪些页面跳出率高、 --访客的回头率、 --访客通过什么途径访问网站，比例如何、 --竞价费用主要消耗在哪些关键字上，关键字花费比例、 -- 每带来一个咨询客户花费的成本、 --哪些长尾关键字被搜索频率高、 --站内搜索热门关键字、 --访客集中的地域、 --每天咨询客户的数量、 --每天因为各类原因而流失的咨询客户数量、 --网站转化率、 --访客访问网站的时间分布规律、 -- 当然也包括网站总体内容被收录量等等 对于企业网络运营中产生的这些数据，我们应该从何考虑？从现实的情况看，除了一些较大电子商务企 业或互联网企业，他们有良好的数据分析基础 和能力以外，基本上多数中小企业实施的网络业务，并没有能够有效面对和处理这些运营数据。 究其原因，除了企业管理人员不够重视以外，企业具体负责网络业务的人员往往也缺乏主动的意识和管理的高度去面对这些数据。作为网络业务负责人，他们关注更多的是网络的投入与产

出，会把更多的精力放在优化成本和提高销售上。对于运营细节，比如数据分析，他们投入的 关注往往还不够。 因此，本文企图通过实际案例分析，说明如何进行数据统计、分析，数据分析的意义，及对企 业的现实意义等。其中也能窥探到，良好的数据分析是能够有效节约成本及促进销售的，当然 这不是本文的重点。 网站运营能产生如上面所述的很多数据，但具体到每家企业，它所需要的数据可以是不一 样的，这是根 据企业管理人员的要求，及网站业务运营的需求而定。 如果侧重用户体验，则统计的数据侧重跳出率、转化率、回头率、平均访问时间、平均访 问页面数量等； 如果侧重投入产出，则统计竞价、推广的相关情况，以及咨询、流失的情况； 如果侧重网站运营管理， 则不仅统计以上两项，上文描述的各类数据项，都需要详细统计。 因为网站运营牵系的不仅是网络业务，还与企业其他部门发生联系，比如企划、市场、营销、 产品、服务、物流等。这些部门的运作情况，是可以通过网络数据观察到的，从网络数据的分 析结果，我们也能很准确的看到各个环节的问题。 在本案例中，我根据该企业实际情况，罗列了几点， 1、用什么工具统计？ 2、应该统计哪些数据？ 3、如何看待及分析这些数据（统计数据并分析的目的）？ 4、数据分析产生哪些结果及结论？ 5、数据分析结论对企业的现实意义？ l 用什么工具统计？ 案例采用的数据统计工具：百度商桥 l 应该统计哪些数据？ 案例统计的数据类项： 统计工具有很多， CNZZ 、51LA 、量子统计、 都有侧重和优势，可以同时装 2 种统计工具。 GA 等。但从准确性来看，似乎没有绝对的，各家

淘宝运营工作报告

竭诚为您提供优质文档/双击可除 淘宝运营工作报告 篇一：20XX年4月份淘宝店铺运营总结与分析报告 四月份运营总结与分析报告 一、运营简报1、店铺流量pc端： 浏览量2,500访客数711平均访问深度2.56手机端： 浏览量567访客数220平均访问深度2.41 2、成单量pc端： 支付宝成交件数26成交用户数19支付宝成交笔数25 成交转化率均值3.15%支付宝成交金额2,618.50客单价均值113.72手机端： 支付宝成交件数2成交用户数2支付宝成交笔数2成交转化率均值0.67% 支付宝成交金额190.42客单价均值95.213、服务情况对比 描述相符：5.0-高于4.80563服务质量：5.0-高于 4.84935发货速度： 5.0-高于4.83103 遇到一个追评差评，一个退货的状况，处理结果如下：

追评差评：这个客户因为没有享受到我们活动优惠而在追评里给予差评，我们及时给予回评，尽量让影响降到最低。 退货：退货原因是产品不是自己想要的，最后沟通结果，以42元价格（成交价85）买给客户。 运营总结 产品与同行差异性不高，我们在定价策略上，价格都偏高。由于是新店，信用低，所以本月我们重点是提高销量，因此，部分产品都是找身边朋友购买，价格方面都是在原价基础上打4折以上，购买价格都是原价购买事后返还差价的方式。 在流量方面，我们发现手机端访客也是挺多的，所以我们及时开通手机淘宝，并调整产品图片尺寸，达到手机端流量最佳效果。 在流量整体来源方面，我们制定六四原则（后期三成收费流量，七成免费流量），就是免费流量占四成，收费流量占六成，但是结果是收费流量只占16%，说明我们提升空间还是很大。 二、经营现状分析 由于先前我们做了大量品牌口碑推广，所以在产品正面信息还是很给力的，有几个订单都是客户直接搜索“依立特斯保温杯”产生的，所以后期我们还会加大品牌口碑宣传。目前遇到问题主要如下几个方面：1、流量构成方面：

企业经营分析与预测系统

企业经营分析与预测系统 本系统采纳新会计制度下的财务报表格式 ——先进、权威的财务分析、经营推测、运营监控和虚拟企业平台 假如你是公司的治理者或决策者，你是否面临着纷繁复杂的财务和经营数据；你是否经历过经营数据与分析工具相分离的尴尬；你是否苦恼于一些先进的治理方法和治理技术无法应用于你的企业；你是否需要运用各种治理方法和技术，动态地模拟公司的经营与运行，从而找到最适合你公司的经营方法与模式；你是否需要一个治理驾驶舱，综合地驾驭你的公司和实时地、关联地监控各项指标仪器？ 假如你是一个超级治理者，或者是你公司决策所依靠的灵魂人物。你更能够可视化地运用自定义财务和经营建模工具，形成树形关联图，进行动态仿真，模拟企业经营及推测结果；更能够使用超级智能分析工具，使一个企业具备高级治理咨询专家的治理功能。 假如你是金融机构的信用分析或风险监控人员，你能甑不你的客户财务报表的真伪或专门变动吗？你的客户的行业是否具有吸引力、它具有如何样的核心竞争力，它的经营业绩、抗风险能力如何、清偿能力有保证吗？或许你更需要利用那个平台去进行最新的企业价值分析？ 假如你是资产经营部门或公司的治理者亦或是工商治理和税务监管人员，如何依照历史和当前数据，按照科学的分析方法或自定义的治理模型，对你所治理公司的经营及财务状况进行分析、预警、诊断和监控或者在许多鱼龙混杂的公司中辨论出最需要关注的企业？ 一切尽在Business Intelligent Analysis企业经营分析与推测系统中。 本系统要紧依照财务数据和经营指标对企业的经营进行多时期、多方面、多层次分析与推测。 本系统的分析、推测内容包括：资产结构分析、负债结构分析、偿债能力分析、盈利能力分析、进展潜力分析、经营和谐分析、新型现金流量分析、经营业绩分析、评级评分平台、成本费用分析、营运能力分析、生命周期分析、经营关联分析、核心竞争力分析、资金链与融资分析、治理资产负债表及新型流淌性分析、行业及市场引力分析、平稳计分卡分析、强大的盈亏平稳分析、杜邦及修正杜邦分析、多形式敏锐性和因素分析、概率决策分析、经济增加值分析和财务推测预算等等。十余种线性、非线性因素回来及关联分析模型，支持先进的主成分分析和因子分析，以及多元统计分析基础。强大的自定义财务及经营建模工具，报表组合功能和商业智能工具，经营和治理的动态模拟与仿真工具，真正实现了治理驾驶舱和治理归因树的多层次治理成效。 本系统配备有上市公司财务数据库，用户能够与同行业上市公司进行对标分析，了解同行业状态分布和进展趋势，以把握自身的进展和在同行业之中的竞争地位。 本系统要紧模块及其功能 1、动态数据库技术构建企业台账系统：本系统应用了动态数据库技术，用户能够基此对任 何数据构建数据库，并建立数据库爱护界面，本系统现已建立应收账款台账、销售台账、采购台账、成本费用台账等，用户也能够与现有财务系统对接生成系统分析所需的各类数据。 2、多类报表的同时支持：系统不仅仅支持“资产负债表”、“损益表”和“现金流量表”三 种财务报表，用户能够同时添加“成本费用表”、“应收账款明细”等任何其它报表用来分析、推测。在系统支持的数据库中添加一个数据表，然后将那个表名称在“分析数据表名称爱护”项中进行爱护，即能够进行各种数据分析，假如用户还想利用新添的数据表进行各种自定义比率组合分析，还能够在数据库VIEW设计中将新添的数据组合加入到View（视图）中，如此在“自定义财务比率指标”中也还能够利用这些新View（视图）的指标进行组合和分析。同时系统还建立了业务数据爱护平台，能够对客户数据、销售数据、产品数据等等进行补充和爱护。也能够实现与企业原有其他系统相对接，实

运营数据分析指标

运营数据分析指标文档 一. 流量分析 1.1 概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下 数据，默认首个时间范围框为当前日期前30 天，第二个时间范 围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户 可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前 一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选 标准，不分前后。有按照昨天、最近 7 天和最近 30 天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为 365 天。选择范围最长为 365 天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计 的维度，如选择小时则可显示每天12:00 到 13:00 （或其他时 间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域 ( 表格 )：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、 新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之 日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv 、uv、 pv/uv 、vv、平均访问时 长,默认选中 uv, 指标支持单选。横坐标为时间轴，与 1.1 和 1.2 中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至 折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时 间段，以及选中指标的具体数值,默认选中 uv。

⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1 概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下 数据，默认首个时间范围框为当前日期前30 天，第二个时间范 围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户 可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前 一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选 标准，不分前后。有按照昨天、最近 7 天和最近 30 天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最 长为 365 天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计 的维度，如选择小时则可显示每天12:00 到 13:00 （或其他时 间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域 ( 表格 )：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、 新独立访客数、 ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之 日起至昨日的上述平均数值。该表格与时间选择功能无关联。 ④详细数据展现区域：表格形式展现，在上述所选时间范 围和时间维度内，显示对应的pv、uv 、pv/uv 、vv、平均访问

2014年4月份淘宝店铺运营总结与分析报告

四月份运营总结与分析报告 一、运营简报 1、店铺流量 PC端： 浏览量2,500 访客数711 平均访问深度 2.56 手机端： 浏览量567 访客数220 平均访问深度 2.41 2、成单量 PC端： 支付宝成交件数26 成交用户数19 支付宝成交笔数25 成交转化率均值 3.15% 支付宝成交金额2,618.50 客单价均值113.72 手机端： 支付宝成交件数 2 成交用户数 2 支付宝成交笔数 2 成交转化率均值0.67%

支付宝成交金额190.42 客单价均值95.21 3、服务情况对比 描述相符：5.0 - 高于 4.80563 服务质量：5.0 - 高于 4.84935 发货速度：5.0 - 高于 4.83103 遇到一个追评差评，一个退货的状况，处理结果如下： 追评差评：这个客户因为没有享受到我们活动优惠而在追评里给予差评，我们及时给予回评，尽量让影响降到最低。 退货：退货原因是产品不是自己想要的，最后沟通结果，以42元价格（成交价85）买给客户。 运营总结 产品与同行差异性不高，我们在定价策略上，价格都偏高。由于是新店，信用低，所以本月我们重点是提高销量，因此，部分产品都是找身边朋友购买，价格方面都是在原价基础上打4折以上，购买价格都是原价购买事后返还差价的方式。 在流量方面，我们发现手机端访客也是挺多的，所以我们及时开通手机淘宝，并调整产品图片尺寸，达到手机端流量最佳效果。 在流量整体来源方面，我们制定六四原则（后期三成收费流量，七成免费流量），就是免费流量占四成，收费流量占六成，但是结果是收费流量只占16%，说明我们提升空间还是很大。 二、经营现状分析 由于先前我们做了大量品牌口碑推广，所以在产品正面信息还是很给力的，有几个订单都是客户直接搜索“依立特斯保温杯”产生的，所以后期我们还会加大品牌口碑宣传。目前遇到问题主要如下几个方面： 1、流量构成方面： 由于是新店，自然流量方面很少这是事实，付费推广效果一直都不理想，我们也不断找原因，如果没有访问，就无法积累原始数据分析店铺运营情况。 2、产品多元化 在产品构成方面不够多元化，客户在选择面上不够多，这样会使好不容易导入一个客户白白流失掉。所以，后期产品外观尽量大众化、容量至少2个、颜色至少三种。 3、团队建设 岗位没有细分、每个人工作内容都比较粗放，主动工作、思维工作等不够强。 万事开头难，我们现在已经有了零的突破，现在要做的就是如何让店铺走上轨道。 三、五月份重点工作分析 鉴于一个月运营情况，五月份工作重点如下： 1、完善团队分工明细及培训 2、各岗位采取KPI考核机制（详细参考附件） 3、店铺流量来源建设与提升（详细参考附件）

运营完整的店铺数据分析报告

导言：很多朋友一直在问数据化运营到底是什么？为什么那么火热，大家最近也发现突然涌现很多挂着数据分析标题的文章，其实数据化运营并不是指某个点，更不是指一堆数据表格。数据化运营之所以越来越重要，是因为数据是由消费者所产生的，我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则，消费者行为，市场变化，竞争对手运营手法寻找运营规则，通过数据才能够得到问题的反馈，比如搜索流量是否增长，直通车ROI是否提升，退款率，商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营，实现运营效益最大化。 ------------------------------------------------------------------ 接下来给大家分享两个数据化运营运用简例： 一、《一名优秀运营人员完整的店铺数据分析报告》 一、业绩层面 1.跟去年对比增长情况 2.行业大盘增长率情况 【数据源：生意参谋/生意经】 二、店铺核心数据指标（转化率，DSR、客单价，无线/PC，加购收藏情况等） 参考文章：《生意参谋对搜索排名的惊天秘密，竟然没人知道？》 【数据源：生意参谋】 三、店铺流量结构（做趋势图） 1.整体流量分布结构 2.免费/付费比例 3.付费流量的投入情况 【数据源：生意参谋/付费营销后台】 四、产品结构层面

1.销售层级（销售梯队）是否健康 2.产品开发成功率 3.新品上架十五天，运作效果分布图（流量/销量） 4.产品品类开发结构/销售结构 【数据源：生意参谋】 五.活动分析 1.全年活动次数/活动盈亏情况分布（以时间为轴） 2.活动折扣力度及活动流量产出贡献值（力度多大单流量产出最大？） 3.活动报名失败率及失败原因分析总结 【数据源：生意参谋/活动展示页数据】 六、客服分析 1.客服询单转化率（按月做趋势图） 2.客服催付成功率 3.响应速度 【数据源：赤兔名品】 七、退款率情况及退款问题分析 【数据源：ERP】 八、产品中差评问题总结，找出问题共性做出调整 九、库存状况分析 1.去年年底跟今年年底的库存变化（库存总量和库销比） 2.库存分布结构（品类结构/四季产品分布结构）

淘宝运营月总结报告

淘宝运营月总结报告 篇一：20XX年淘宝京东店铺月度运营总结与分析报告20XX年1月份淘宝京东店铺 运营总结与分析报告 一、运营简报 1、店铺流量 Pc端： 浏览量2,500 访客数711 平均访问深度2.56 手机端： 浏览量567 访客数220 平均访问深度2.41 2、成单量 Pc端： 支付宝成交件数26 成交用户数19 支付宝成交笔数25 成交转化率均值3.15%

支付宝成交金额2,618.50 客单价均值113.72 手机端： 支付宝成交件数2 成交用户数2 支付宝成交笔数2 成交转化率均值0.67% 支付宝成交金额190.42 客单价均值95.21 3、服务情况对比 描述相符：5.0-高于4.80563 服务质量：5.0-高于4.84935 发货速度：5.0-高于4.83103 遇到一个追评差评，一个退货的状况，处理结果如下： 追评差评：这个客户因为没有享受到我们活动优惠而在追评里给予差评，我们及时给予回评，尽量让影响降到最低。 退货：退货原因是产品不是自己想要的，最后沟通结果，以42元价格（成交价85）买给客户。 运营总结 产品与同行差异性不高，我们在定价策略上，价格都偏高。由于是新店，信用低，所以本月我们重点是提高销量，因此，部分产品都是找身边朋友购买，价格方面都是在原价基础上打4折以上，购买价格都

是原价购买事后返还差价的方式。 在流量方面，我们发现手机端访客也是挺多的，所以我们及时开通手机淘宝，并调整产品图片尺寸，达到手机端流量最佳效果。 在流量整体来源方面，我们制定六四原则（后期三成收费流量，七成免费流量），就是免费流量占四成，收费流量占六成，但是结果是收费流量只占16%，说明我们提升空间还是很大。 二、经营现状分析 由于先前我们做了大量品牌口碑推广，所以在产品正面信息还是很给力的，有几个订单都是客户直接搜索“依立特斯保温杯”产生的，所以后期我们还会加大品牌口碑宣传。目前遇到问题主要如下几个方面：1、流量构成方面： 由于是新店，自然流量方面很少这是事实，付费推广效果一直都不理想，我们也不断找原因，如果没有访问，就无法积累原始数据分析店铺运营情况。 2、产品多元化 在产品构成方面不够多元化，客户在选择面上不够多，这样会使好不容易导入一个客户白白流失掉。所以，后期产品外观尽量大众化、容量至少2个、颜色至少三种。 3、团队建设 岗位没有细分、每个人工作内容都比较粗放，主动工作、思维工作等不够强。 万事开头难，我们现在已经有了零的突破，现在要做的就是如何让店