优质的、有价值的活动运营方案可以严厉的落地执行并且助力业绩进步，活动中实时数据监控及无效数据反应可以对活动方案执行和疾速处理其中成绩提供重要保证。以店铺为例，我们该如何应用数据驱动活动运营呢？
第一步、依据店铺数据需求，搭建活动数据目标体系
1、确立本次活动运营的目的
假如活动没有设置目的，运营到最初很难权衡本次活动方案的好坏，影响执高端智能装备、新一代信息技术、新能源、新材料、新制造、新零售、新技术、生物制药等新的产业集群正在迸发活力;创新驱动、科技支撑、知识产权转化、技术转移等新的动能正在超越旧的动力，新经济成为支撑经济发展的重要力量。行者的积极性，同时难以沉淀其中的亮点和缺乏，不利于久远的开展。电商平台做活动的惯例目的如下：
a)进步店铺知名度
b)进步店铺GMV
c)打造爆款提升销量
d)清库存止损
2、依据目确实定对应目标
活动目确实定后，对应目标可以依据对应业务确定：
a)进步店铺知名度
此类活动目的以曝光为次要效果，可以经过打折、半价、减免，好评返现，广告、买赠及满赠等促销方式，吸引更多用户关注。权衡目标及对应剖析如下：
访客数（UV）：吸援用户关注可以分为拉新和召回，拉新对应的数据目标为新访客数增长，召回对应的数据目标为老用户数量，依据破费同时可以计算拉新和召回的单位本钱费用。拉新和召回的数量越多效果越好，单位本钱越低越好。
买卖订单量：经过价钱安慰及满减买赠等手腕，提升买卖订单总量，付出一定的本钱完成店铺知名度的提升。对应的数据目标为订单量增长战争均订单本钱，订单量由目的决议，订单本钱越低越好。
曝光效果：经过广告的方式可以大幅度提升知名度。权衡广告效果的数据目标可以是曝光量和千次展示本钱，曝光量由目的决议，千次展示本钱越低越好。
b)进步店铺GMV
此类活动目的以销售业绩为导向，次要看店铺的GMV变化，也就是拉动用户消费而加强用户奉献，权衡角度如下：
GMV= 流量*转化率*客单价（从用户阅读角度计算，偏用户转化）
GMV=sku总量*动销率*库存周转率*商品均价（从进销存计算，偏供给链）
剖析的办法次要为控制变量法，依据实践状况确定其中绝对变化小的数据目标，寻觅其中影响水平较大的单个目标。
c)打造爆款拉高销量
此类活动大幅度提升销量，目的是强化用户对单个产品的认知水平，可以对应朴素品（走高客单价）和快消品（走量）两种商业形式。数据目标为产品销量和单台本钱费用，以较低的单位本钱完成销量的大幅度提升，打造爆款效果最好。
d)清库存止损
此类活动目的是增加库存压力，经过比照库存本钱和促销降价之间的差额，目的是增加全体损失，从而到达止损效果。数据目标次要计算库存本钱（办法有挪动均匀法；全月均匀法；先进先出法；后进先出法；一般计价法；方案本钱法；毛利率法；批发价法）和促销降价损耗（降价、打折、优惠券及广告等费用收入）。
1、确认剖析目标零碎的合感性，经过以下规则停止考量：
a)明晰性：目标能否复杂易懂，方便与产品或许技术协作；
b)精确性：提供的数据能否可以精确权衡这个目标零碎；
c)可计算：可以计算汇总，有延续性或许阶段性；
d)相关性：与商业价值或许活动相关性高；
e)逻辑性：对活动的后果和成绩的处理方案契合逻辑；
f)重要性：对受众有价值，直接无效，可以定位成绩并找出缘由；
第二步、采集业务数据，向业务部门提供数据报表
1、数据采集
数据采集进程简直占据整个剖析流程的80%工夫，只要20%用于剖析，经过技术手腕增加数据采集工夫，提升剖析无效时长有利于提升剖析深度。数据采集常用的办法和途径：
a)问卷调查法：拜访调查，邮寄调查，电话调查，网页调查等；
b)座谈会：经过与受访者沟通，获取相关信息，如品牌方，店铺小二等；
c)互联网：经过搜索引擎采集互联网上显露的数据，例如百度指数；
d)数据库：本地数据库曾经存储的数据；
e)察看法：调查人员边察看边记载以采集信息的办法；
f)第三方软件：生意顾问、卖家网、情报通等相关数据软件。
2、数据可视化
数据采集完成后，经过图表、图形及dashboard方式反应给业务部门，这样比直接数字愈加直观。数据可视化工具最惯例的可以运用Excel，能过处理大局部数据成绩，此外SPSS/R/SAS等统计剖析软件也是好的选择，假如技术程度略低可以选择tableau、fineBI、Qlikview、PowerBI等自助性BI工具。
第三步、应用数据建模和数据发掘等技术，结合业务数据，提供数据剖析报告，界定成绩并提出处理方案
运营目的确认及数据采集根本完成，开端停止数据整合剖析。有如下步骤：
a)结合实践业务确立权衡目标
假定店铺次要活动目的是进步店铺GMV，那么本次目标选择维度为销额、客单价，访客数、转化率、同比增长率、市场占有率、目的达成率等几个目标。
b)活动后期的销售预测与目的设定
经过线性回归剖析的剖析办法，对大盘、品牌、细分市场停止销售预测，
首先将预备数据输出到excel中，选择数据>>数据剖析>>回归
在Y值输出区域输出需求预测的数据集，就是本次的销额数据；在X值输出区域输出需求改动的数据集，就是本次的年份或许月份数据，然后依据需求设定详细参数，停止复杂的线性回归剖析。（该处数据展现预测仅作参考）
最终输入预测后果：
图1大盘销额回归剖析预测
预测后果经过计算得出，结合本身运营状况，预估店铺本身的销售目的、市场占有率和同比增长率。
c)监测活动预热期与活动期
活动预热期监测预定量和流量，依据后期目的确定预定量和流量，坚持目的完成状况和数量缺口，然后决议能否叠加资源；活动开端的前2小时爆量监测，依据活动销售目的完成百分比，确定在疲软期进销售种安慰方式，如价钱优惠，淘宝客，优惠券及延伸优惠时长等措施。
d)总结和评价活动
切入点1：活动的目的达成率能否契合预期？
评价：检查达成效果数据，评价活动效果和目的的设大多数人都曾因不佳的交通状况而迟过到、叫过苦。经济的快速发展带动的是社会各方面的全面提升，但在此过程中，交通的发展却没跟得上前进的步幅，各类交通难题让交管部门伤透脑筋，如何利用AI来解决相关难题已成当务之急。定能否合理。目的完成状况和预测差别较大，将实践数据与预测数据停止对照，总结其中的差别并剖析发生差别的缘由，应用数据反应对现无数据模型停止优化和晋级，同时沉淀其中的亮点和缺乏。
切入点2：目的达成，市场占有率和同比增长率能否契合预期？
评价：经过计算去年同期的增长率和市场占有率变化，与行业均匀程度和竞争对手相比，应用波士顿矩阵评价店铺的真正活动效果。
图2同比增长率-市场占有率比照
经过比照市场均匀程度可以判别我店处于的竞争梯度，以及与竞争对手的差距，矩阵同时可以使用到详细产品，可以剖析我们产品构造组合能否合理，产品及资源分配构造能否完成良性循环（假如产品型号变化较多，可以依据产品属性停止划分，比方电视可以依据尺寸为规范分类等）。
切入点3：销售目的增长或许降低的次要影响要素是什么？
评价：次要要素有价钱变化、产品构造、促销方式和资源叠加等。价钱变化和货品构造与销售之间的相关性，可以经过回归剖析和相关剖析等定量剖析办法确定其中相关水平，然后权衡详细要素对销售的影响；促销方式和资源叠加倾向于使用察看和描绘等剖析办法停止评价。
切入点4：活动促销方式比照行业能否有差别？
评价：察看市场其他竞争对手的促销办法，经过比照自有促销手腕，寻觅其中差别细节和创意，总结优势和缺乏，可以从工夫节点的资源叠加方式、创意展现、规则了解、人为加购珍藏操作等方面停止剖析。
依据上述活动数据的剖析，确定实践的活动效果，合理的评价其中目标，深度剖析影响要素，提出合理化建议，沉淀其中的亮点和缺乏，完成完好的活动剖析进程。有关数据化运营的步骤能够不够片面，欢送拍砖和交流！
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