社交电商运营（AI实训+微课版）课件 项目八 数据运营

数据运营

社交电商运营（AI实训+微课版）项目八一家靠社交分享销售时尚服饰的电商平台，用户分享产品链接促成购买可以获得佣金。但是，该平台运营一段时间后，遇到用户增长慢、销售额上不去的难题。运营人员通过技术手段从内部平台采集了近半年用户注册、订单、浏览、收藏、售后等数据，同时通过与微信、微博、抖音等社交媒体平台对接，采集了一些达人穿搭内容的播放、点赞、评论数据，还有时尚热点。通过对这些数据进行分析，运营人员把平台的用户做了进一步细分，针对每个用户类别制定不同的推荐策略。短短三个月，该平台的新用户增加了50%，老用户留存率也从60%提升到了70%；月销售额同比涨60%，客单价上涨20%。引导案例目录content任务一|任务三|数据运营认知任务四|数据采集与统计

数据分析方法与工具实训|

项目实训任务二|

数据分析案例一、数据运营的流程形成策略04数据获取02明确目标01数据分析03验证优化05提出问题明确目的明确思路分析方法建立模型数据可视化验证结果迭代优化数据报告运营建议数据采集数据处理数据清洗二、数据运营的作用通过充分利用数据资源，商家可以更加精准地了解自身状态、验证策略效果并预测未来趋势，从而制定更加科学、有效的运营策略。数据运营通过采集和分析数据，能够客观地反映出一款产品、一个业务或整个商家的当前状态，并且进行具体化、数据化地描述，从而发现问题，辅助运营决策。数据可以帮助商家从宏观上了解产品的市场定位、用户规模、用户活跃度等关键信息。描述状态数据运营在验证策略的有效性方面发挥着关键作用。商家通常会制定一系列运营策略来推动业务发展，而数据运营可以通过对比策略实施前后的数据变化，来验证策略的效果。验证策略数据运营在预测未来趋势和提供个性化推荐方面也具有重要作用。基于历史数据，数据运营可以使用预测分析技术来预测未来的市场趋势、用户行为等。这些预测结果可以为商家制定长期战略提供重要参考。数据运营还可以通过分析用户的个人特征和偏好，为用户提供个性化的产品或服务推荐。预测推荐目录content任务一|任务三|数据运营认知任务四|数据采集与统计

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数据分析案例一、数据采集用户数据采集产品数据采集产品基本数据①产品属性数据；②产品成本与价格数据；③产品库存数据产品销售数据①订单数据；②渠道数据；③评价数据产品营销数据①促销活动数据；②广告投放数据用户基本数据①注册信息；②社交账号信息用户行为数据包括用户在社交电商平台和店铺内的浏览、收藏、购买、分享等行为数据。用户反馈数据①客服沟通数据；②用户满意度调查数据想一想一家社交电商零食商家的某款零食近期复购率较低，从数据采集与分析角度出发，你觉得可能的原因有哪些？二、数据统计查看社交电商平台的店铺后台；通过合法的数据采集工具和技术进行采集最常用的是通过Excel制作数据透视图日报表周报、月报表活动数据统计表将采集到的数据记录在事先设计好的表格中，部分数据还需要通过表格进行数据核算设计数据采集表采集数据统计与核算制作可视化数据图目录content任务一|任务三|数据运营认知任务四|数据采集与统计

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数据分析案例一、常用数据指标基础流量指标主要包括浏览量、访客数、页面停留时间、跳出率、各流程转化率、活跃用户量等。商业指标主要包括订单量、订单金额、客单价、复购率、成交总额（GMV）等。GMV与其他指标的关系如下：①GMV与客单价密切相关，客单价越高，GMV通常也越高；②GMV还受订单量的影响，订单量越多，GMV通常也越高；③高转化率有助于增加订单数量，从而提高GMV；④高复购率可以增加用户的终身价值，提高GMV。二、数据分析方法回答发生了什么。常用的方法包括对比分析、平均分析、交叉分析等。描述型数据分析回答为什么会发生这样的事情。常用的方法有AARRR模型、PEST模型、5W2H分析法4P营销理论、逻辑树分析法等。诊断型数据分析回答将要发生什么。预测型数据分析回答需要做些什么。指导型数据分析三、数据分析工具与平台数据分析工具与平台在数据处理、分析和可视化方面发挥着至关重要的作用。目前主流的数据分析工具与平台有以下几种：2专业统计分析软件SPSS、SAS等3商业智能平台PowerBI、Tableau等1通用型工具Excel、GoogleSheets等4在线数据分析平台SPSSPRO、DataFocus等做一做选择一家你熟悉的社交电商美妆商家，运用Excel对其近一个月口红产品的销售数据进行分析。目录content任务一|任务三|数据运营认知任务四|数据采集与统计

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数据分析案例一、流量数据分析观察流量规律，便于活动安排、服务调整01发现流量异常，分析异常原因并及时调整追踪流量变化，衡量活动或者调整效果0203二、销售数据分析销售数据分析指标（1）完成率分析：每个店铺都会制订自己的目标，需要对目标的完成率进行分析，包括实时完成率和累计完成率。（2）业绩分析：包括常规的销售额、利润等。（3）退换货数据分析：包括退货数量/金额，换货数量/金额，退货率、换货率等。（4）订单数据分析：包括订单数、客单价、支付率、退单率等。（5）推广分析：包括推广费用、推广销售额、投入和产出等。（6）产品销售：包括产品的销售量，各品类销售占比情况等。销售数据分析方法（1）对比分析:通过对比识别数据差异，发现问题。（2）对标分析:设定一个预期指标，通过实际数据和预期数据对比，追踪事情的进展和变化，找到问题的根源，从而进行调整。三、用户数据分析新用户进入时，需要关注的主要数据是各引流渠道的成效以及用户在进入转化各流程中的跳出率和页面停留时间；新用户进入后要关注用户的留存，关注留存率、用户回访频率、访问时间等；用户留存转化后需要关注的是复购率、客单价、活跃推客（推广者）占比、用户增长速度等。

用户数据分析

用户增长数量用户活跃度转化率复购率四、数据分析报告一般包括6个环节：明确目标、数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现、报告撰写。数据分析报告形成的过程依据分析目的不同分为3种：日常数据通报、专题分析报告和综合分析报告。数据分析报告分类一份数据分析报告一般是“总-分-总”的格式，通常由以下几个部分组成：标题、目录、前言、正文、结论数据分析报告组成目录content任务一|任务三|数据运营认知任务四|数据采集与统计

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数据分析案例实训使用AI工具分析双十一美妆销售数据1.实训目标2.实训内容掌握数据采集与统计的基本方法，培养运用AI工具进行数据可视化与描述型统计分析的能力。

4人一组，以小组为单位，从多个渠道采集双十一美妆销售数