通读《流量池》后回归思考，如何重构优化电商的数据化运营体系。电商行业本质可以归为零售服务业，它并不是全新商业模式，而是通过对传统零售业的渠道和物流仓储供应链的信息化升级，使得线上平台和线下渠道信息建立链接，将原本线下门店归集整合为不同的物流配送点自提站，最终由物流服务人员完成短途商品配送到家服务，让用户在家通过手机或电脑就可以轻松买到所需的商品，便捷简化用户购物流程体验，帮用户节省了时间。
然而随着电商行业野蛮生长结束、巨头九死一生，流量红利枯竭、补贴大战偃旗息鼓，我们发现行业也遇到瓶颈期，主要问题可以总结为3点：
（1）流量红利枯竭：流量成本每年都在几倍速增长，获取一个真实用户的CPA（单个注册用户成本）从几元钱涨到了部分行业上千元的成本，且流量渠道几乎为BTA巨头垄断，流量成本继续匀速增长；
（2）补贴用户忠诚度低：无论是千团大战、还是O2O烧钱补贴浪潮，用补贴、优惠培养用户习惯的方式，的确迅速提升了用户规模增长，但同时可以看到的是用户对于平台和品牌商的忠诚度低，大部分用户习惯低价补贴，只会追随活动比价迁移平台；
（3）野蛮生长难以为继：电商行业已经过了野蛮生长的年代，多家获得巨额投资电商企业面临经营困难或倒闭，如获得亚马逊巨额投资的美味七七倒闭，以及陈年对凡客败局反省总结博文中可见微知著。
由此，电商行业必须从野蛮生长阶段切换到深耕精益化运营时代了，对于电商行业所面临的困境，我们该如何扬长避短突破瓶颈呢？我们分析下电商模式优势所在：
（1）信息化使得商品流通过程可视化、数据化；
（2）用户从浏览广告、下单支付购买、配送到家、用户评价等多个维度信息透明；
（3）即可满足用户对商品信息对称，更好的做出消费决策；
（4）电商平台通过数据量化评估零售交易行为的每个步骤，并最终基于数据优化零售效率，最终提升用户体验，帮用户节省时间。
基于电商商业模式的特点，实施数据化运营体系价值在于：
（1）基于数据KPI量化管理，围绕销售目标，进行量化拆解；
（2）基于数据分析提升销售业绩，优化生产供应链效率；
（3）基于数据控制费效比，优化企业成本；
（4）基于数据组织协同，围绕核心指标优化投入资源；
（5）基于数据，提升组织决策的效率和准确率，避免拍脑袋。
零售业电商核心在于满足顾客需求，提高卖货效率，核心公式：销售额=客单价*客户数
这是零售业、电商业最核心公式，也是所有从业者务每天都要关注和掌握的核心数据所在。我们围绕这个公式回顾下，用户在电商平台的购物过程在这个过程中每个步骤都可以监测到用户量和转化率，每多增加一个步骤就有可能多流失掉用户，在如今流量红利殆尽，数据化运营对于电商行业来说，是精益运营的基础，也是决定企业生存命脉和业务发展的关键所在。
构建电商数据化运营体系的5个关键要素
1.关注用户量与转化率
销售额=客户数*转化率，用户量来源于线上流量购买，投放广告转化为电商站（淘宝店铺、京东店铺或微店、公众号）用户，用户完成商品购买并评价；转化率来源于商品推送、促销活动、会员活动，如图-3所示电商用户交易流程，这个流程中涉及到了2个核心运营职能：流量运营和用户运营，供应链运营同样重要，但作为专业体系，在此不做深入讨论。
量化评估高回报率（ROI）流量渠道流量运营小组需要找到有价值的流量渠道，实现持续低价获客（CPA），提升ROI：
流量来源=推广+搜索+其他
流量运营组可以通过免费广告测试或CPC（按点击付费）广告找到，低CPA，高ROI渠道；
流量运营过程中重点关注各渠道：新客数、CPA、ROI，CPA成本低意味着同样的投放金额可以转化更多的用户，ROI高意味着同样规模用户数，不同渠道用户的付费金额和用户贡献度不同，以移动端为例，ios客户端付费金额通常会高于安卓客户端；
最终将资源持续投入到高ROI的渠道，此外，可以通过淘宝客等类似CPS平台实施线上分销合作。
图4-流量组如何通过数据识别有价值的渠道
提升复购与优化选品：用户运营组核心任务在提升用户的购买频次，帮用户运营小组找到好的营销活动，实现提升用户购买转化率、用户复购率及提升客单价是数据化运营的任务所在；而商品运营小组目标是选到好商品，优化商品图文制作、提升客单价入篮率、商品周转率，合理选品及优化采购成本；（如图5所示-用户运营提升复购、商品运营提升客单价）
用户运营小组关键任务在于如何通过合理有效的运营活动提升用户复购率；
通过数据量化找到合理有效的运营方法达成运营目标，围绕运营目标通过测试爆款引流、秒杀、买赠等运营方法的有效性，并优化调整会员运营策略，通过会员日或者会员积分换购，提升核心用户群的活跃复购行为；
商品运营小组关键任务在于做好商品选品，优化好商品图文质量，提高商品入篮率、提升客单价，商品页的访问时间、跳失率等等都是重要的参考指标；另一个维度从商品采购的维度看，通过数据量化top畅销品、爆款产品、高毛利商品等商品组合，提升商品周转率和优化库存亦是重点所在。
优化购物流程产品体验：帮产品组需保障用户购物体验流程顺畅，实现产品交互体验的迭代，提升用户访问流畅度、订单转化率、支付转化率等。如图-6所示
产品交互和功能开发会影响流量漏斗的转化率，如以前广告弹出页会优先让用户完成注册，而现在则把注册流程简化为完成商品购买，填写订单信息的环节，一个注册流程顺序变化即可提高用户的购买转化率；
同样，关注各个购物流程页跳失率，则可以逐一优化页面体验，提高转化率，就意味着有机会提升最终的销售额。
量化数据持续改进
针对流量运营和用户运营分析需求，评估关键点，收集历史数据，基于数据做可视化分析，并形成excle模板持续应用于业务数据报表遵循PDCA原则，持续改进，如图7-电商运营基础数据分析应用流程
电商运营人员该关注的n个指标
电商数据化运营体系的核心“量”和“率”：
量：购买用户、订单用户、购入车用户、访问量、展示量、新客数、复购用户数、复购频次、客单价、件单价
率：购买转化率、订单转化率、收藏转化率、点击率、连带率、复购率、ROI等。
数据指标涉及了营销、流量、会员、成交、物流及财务等多个维度分解指标，供不同业务部门做参考。
营销数据：营销费用、覆盖用户数、到达用户数、打开或点击用户数；
流量数据：UV/PV，登录时间，在线时长、跳失率等；
会员及交易数据：会员基础信息、手机号、登录记录、交易记录、注册转化率、收藏转化率、入篮转化率、支付转化率、渠道转化率等行为数据，此外，注册会员数、活跃会员数、会员复购率、购买频次、会员留存率；
交易数据：销售额、订单量、客户数、客单价、产品数、件单价、交易渠道来源；
供应链数据：库存商品数、库存周转率、售罄率、送货订单量、订单响应时长、平均送货时长；
财务指标：CPA（新注册用户成本）、付费用户成本、ROI、利润率、资金周转率等。
面对这样多的数据指标，电商运营人员该关注什么指标呢？不同阶段、不同行业、不同产品，不同职能，关注
的数据都不同。
新电商项目，通过积累数据，测试畅销产品及找到流量转化策略更为重要，这个阶段重点数据指标，在访客数（UV）、转化率（目标行为用户数/访客数）、产品浏览排序、产品跳失率（浏览到某产品用户关闭页面离开网站）等；
运营一段时间电商，通过数据分析提升店铺销售就是首要任务，此阶段最重要指标是流量和销售指标，包括访客数（UV）、浏览量(PV）、转化率、新客数、会员流失率、客单价(销售额/客户数)、动销率、ROI（销售额/成本费用）、销售额等；
而大型电商，利用数据提升整体运营水平则是关键所在，他们重点访问指标，是访客数、浏览量、转化率、复购率（复购用户数/用户数）、流失率（沉睡用户/用户数）、留存率（活跃用户/用数）、客单价、利润率（净利润/销售额）、ROI、新客成本、会员复购率、会员留存率、销售额等。
同时，以流量/销售日报、周报、月报跟踪流量与销售转化数据，提升优化转化率，提升销售额；
同样，快速消费品和耐用消费品行业，行业不同、产品不同，那么商品周转率、用户购买频次和客单价则会完全不同，以烤箱与烘培食材为例，烤箱作为低频耐用消费品通常客单价相对比烘培食材高一些，而烘培食材的购买频次则高于烤箱的复购率，所以在需要结合所属行业和产品属性，找到数据化运营中的关键指标，与同业同产品做对比；
最后，比如财务人员关注的是交易规模、现金周转率、利润率、ROI、库存数等，而供应链人员则关注库存周期、配送准点率、配送满意度、客诉率等。
电商数据化运营的4项核心逻辑：
总体来说，电商数据化运营的4项核心逻辑关注量（流量、用户量）与率（转化率、复购率）提升流量漏斗各层级转化率：电商销售额核心公式：销售额=客户数*客单价；如图9所示，流量漏斗从访问到成交，核心在于用户量（流量）*转化率*客单价，而提高流量漏斗各层级转化率则会提升最终销售额；
量化数据报表，分析改进措施：依据行业、产品及业务运营阶段，找到电商关键指标数据，整理历史数据、制作数据可视化报表，并生成日报、周报、月报遵循PDCA原则，持续数据分析及改进优化，确定要解决的问题，在流量端还是转化率端；
量化运营行为的有效性：电商数据化运营关键任务：（1）选择有质量的渠道；（2）控制CPA；（3）提升转化率；（4）最终提升销售额和ROI；在这4项常规任务中，我们通过数据分析要动态的评估，每个阶段的核心指标以及综合评估ROI，评估每一步运营行为对达成最终目标的影响（销售额或用户数），从而判断运营行为的有效性，那种运营方法在企业当下阶段最适合，也依据企业的资源配置不同而决定。
遵循PDCA原则，不断改进：
PDCA原则是一种成熟流程逻辑管控方法，能使任何一项活动有效进行的一种合乎逻辑的工作程序，特别是在质量管理中得到了广泛的应用，应用在电商运营中也是非常行之有效的。
P (计划 PLAN) :明确问题并对可能的原因及解决方案进行假设。
D (实施 DO) :实施行动计划。
C (检查 CHECK) :评估结果。
A (行动 ACTION) :如果对结果不满意就返回到计划阶段，或者如果结果满意就对解决方案进行标准化。
电商运营不同阶段，关注点不同，随着业务发展，关注点流量、新客数、复购，核心流量运营到用户运营业务逻辑，请参考图-10，通过数据量化分析在电商运营各逻辑流程中遵循PDCA持续改进，最终达成企业目标。数据化运营，是以数据分析为依据，提供运营策略改进和优化建议，从而提升了企业决策的有效性。
用数据化运营强化流量池（品牌）护城河，是基于对业务逻辑理解、对数据敏感，通过数据发掘商业规律，洞察消费者行为逻辑，量化商业价值，找到最佳的电商运营策略，最终提升企业竞争力，让企业在竞争激烈的红海之中突出重围。
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