電商運營每天都看的是什麼數據？
電商運營每天都看的是什麼數據？
對於這個問題，我覺得我是最具有發言權的，畢竟我做運營也有十多年了，且現在還管理著13家淘寶店鋪，不說細節（細節都是根據個人和店鋪實際情況做出調整的），但系統的一個流程工作還是有的，因此在這裡，我就將我一天的工作流程和要看的數據給大家一個展示。
電商運營每天都看的是什麼數據？
對於這個問題，我覺得我是最具有發言權的，畢竟我做運營也有十多年了，且現在還管理著13家淘寶店鋪，不說細節（細節都是根據個人和店鋪實際情況做出調整的），但系統的一個流程工作還是有的，因此在這裡，我就將我一天的工作流程和要看的數據給大家一個展示。
電商運營每天都看的是什麼數據？
對於這個問題，我覺得我是最具有發言權的，畢竟我做運營也有十多年了，且現在還管理著13家淘寶店鋪，不說細節（細節都是根據個人和店鋪實際情況做出調整的），但系統的一個流程工作還是有的，因此在這裡，我就將我一天的工作流程和要看的數據給大家一個展示。
電商運營每天都看的是什麼數據？
對於這個問題，我覺得我是最具有發言權的，畢竟我做運營也有十多年了，且現在還管理著13家淘寶店鋪，不說細節（細節都是根據個人和店鋪實際情況做出調整的），但系統的一個流程工作還是有的，因此在這裡，我就將我一天的工作流程和要看的數據給大家一個展示。
第二件事：找大佬（美工）溝通今日份的做圖工作及預計出圖時間。
第三件事：數據分析；也就是本次問題的重點，一個運營人每天都要看的數據。
我先說一個建議，就是大家每天在看數據的時候，最好做一個表格，將這些數據統計下來，這樣在分析的時候會更直觀看出問題所在。
電商運營每天都看的是什麼數據？
對於這個問題，我覺得我是最具有發言權的，畢竟我做運營也有十多年了，且現在還管理著13家淘寶店鋪，不說細節（細節都是根據個人和店鋪實際情況做出調整的），但系統的一個流程工作還是有的，因此在這裡，我就將我一天的工作流程和要看的數據給大家一個展示。
第二件事：找大佬（美工）溝通今日份的做圖工作及預計出圖時間。
第三件事：數據分析；也就是本次問題的重點，一個運營人每天都要看的數據。
我先說一個建議，就是大家每天在看數據的時候，最好做一個表格，將這些數據統計下來，這樣在分析的時候會更直觀看出問題所在。
（這個表格只使用於新手運營前期，可根據個人情況做出調整，不一定非是這種一樣滴）
那麼需要具體分析哪些數據呢？
3個部分。
第1個：自己店鋪的一個數據分析（需要購買生意參謀）。
1、店鋪整體的一個數據分析；
2、單品的一個數據分析，分主推與次推。
注意：如果有活動的話，還要看一下活動的效果數據。
第2個：競爭對手的數據分析（需要購買高配版生意參謀）。
主要是看競爭對手競品的價格、活動變化，以及他的一個銷量、流量來源數據。
第3個：大盤數據，也就是行業數據。（生意參謀）
主要是看大盤數據有無波動，之後針對店鋪做一個對於，看是大盤導致的店鋪波動，還是隻有自己店鋪有波動，如果是後者，那麼就要仔細找找原因了。其次是要看最近有沒有增長幅度很大的產品，尋找商機。
第四件事：運營人的一個基本操作（這也是我們運營人要看的數據）。
1、有訂單就安排發貨；
2、有未付款的就安排客服催付；
3、有差評/退換貨情況就安排客服聯繫買家協商；
......
電商運營每天都看的是什麼數據？
對於這個問題，我覺得我是最具有發言權的，畢竟我做運營也有十多年了，且現在還管理著13家淘寶店鋪，不說細節（細節都是根據個人和店鋪實際情況做出調整的），但系統的一個流程工作還是有的，因此在這裡，我就將我一天的工作流程和要看的數據給大家一個展示。
第二件事：找大佬（美工）溝通今日份的做圖工作及預計出圖時間。
第三件事：數據分析；也就是本次問題的重點，一個運營人每天都要看的數據。
我先說一個建議，就是大家每天在看數據的時候，最好做一個表格，將這些數據統計下來，這樣在分析的時候會更直觀看出問題所在。
（這個表格只使用於新手運營前期，可根據個人情況做出調整，不一定非是這種一樣滴）
那麼需要具體分析哪些數據呢？
3個部分。
第1個：自己店鋪的一個數據分析（需要購買生意參謀）。
1、店鋪整體的一個數據分析；
2、單品的一個數據分析，分主推與次推。
注意：如果有活動的話，還要看一下活動的效果數據。
第2個：競爭對手的數據分析（需要購買高配版生意參謀）。
主要是看競爭對手競品的價格、活動變化，以及他的一個銷量、流量來源數據。
第3個：大盤數據，也就是行業數據。（生意參謀）
主要是看大盤數據有無波動，之後針對店鋪做一個對於，看是大盤導致的店鋪波動，還是隻有自己店鋪有波動，如果是後者，那麼就要仔細找找原因了。其次是要看最近有沒有增長幅度很大的產品，尋找商機。
第四件事：運營人的一個基本操作（這也是我們運營人要看的數據）。
1、有訂單就安排發貨；
2、有未付款的就安排客服催付；
3、有差評/退換貨情況就安排客服聯繫買家協商；
......
......午飯過後。
第五件事：找大佬（美工）要圖。
還沒做出來，就要開始催了，因為你不知道是不是一做出來，你就會滿意，所以你要給美工留一個可以修改的時間，也給自己留一份餘地，否則你今天就絕對會加班。
（注：如果圖要修改的話，不要光等著，應該接著做下面事，否則你依然會加班。）
第六件事：查看推廣渠道內的數據。
例如：我們有開直通車，那麼我們就要看看直通車裡面的錢還夠不夠；創意數據表現怎麼樣，是否需要更換，地理分佈是否需要調整等等。
第七件事：數據分析。同樣，要看自己店鋪的數據，也要看競爭對手和大盤的數據。
上午的時候，我們只是做了一個系統的分析和統計，下午的時候，我們就要根據數據細緻的分析和優化，主圖是否需要優化、標題關鍵詞是否需要優化等等（不過優化這些項也不能太過頻繁）、今日訂單量有無達到預計效果，如果沒有，可能就需要安排補單了等等。
在這個同時，我們還要針對店鋪裡面各個寶貝的庫存進行統計和跟進，一定要避免產品因售完而導致下架。
最後，總結......
電商運營每天都看的是什麼數據？
對於這個問題，我覺得我是最具有發言權的，畢竟我做運營也有十多年了，且現在還管理著13家淘寶店鋪，不說細節（細節都是根據個人和店鋪實際情況做出調整的），但系統的一個流程工作還是有的，因此在這裡，我就將我一天的工作流程和要看的數據給大家一個展示。
第二件事：找大佬（美工）溝通今日份的做圖工作及預計出圖時間。
第三件事：數據分析；也就是本次問題的重點，一個運營人每天都要看的數據。
我先說一個建議，就是大家每天在看數據的時候，最好做一個表格，將這些數據統計下來，這樣在分析的時候會更直觀看出問題所在。
（這個表格只使用於新手運營前期，可根據個人情況做出調整，不一定非是這種一樣滴）
那麼需要具體分析哪些數據呢？
3個部分。
第1個：自己店鋪的一個數據分析（需要購買生意參謀）。
1、店鋪整體的一個數據分析；
2、單品的一個數據分析，分主推與次推。
注意：如果有活動的話，還要看一下活動的效果數據。
第2個：競爭對手的數據分析（需要購買高配版生意參謀）。
主要是看競爭對手競品的價格、活動變化，以及他的一個銷量、流量來源數據。
第3個：大盤數據，也就是行業數據。（生意參謀）
主要是看大盤數據有無波動，之後針對店鋪做一個對於，看是大盤導致的店鋪波動，還是隻有自己店鋪有波動，如果是後者，那麼就要仔細找找原因了。其次是要看最近有沒有增長幅度很大的產品，尋找商機。
第四件事：運營人的一個基本操作（這也是我們運營人要看的數據）。
1、有訂單就安排發貨；
2、有未付款的就安排客服催付；
3、有差評/退換貨情況就安排客服聯繫買家協商；
......
......午飯過後。
第五件事：找大佬（美工）要圖。
還沒做出來，就要開始催了，因為你不知道是不是一做出來，你就會滿意，所以你要給美工留一個可以修改的時間，也給自己留一份餘地，否則你今天就絕對會加班。
（注：如果圖要修改的話，不要光等著，應該接著做下面事，否則你依然會加班。）
第六件事：查看推廣渠道內的數據。
例如：我們有開直通車，那麼我們就要看看直通車裡面的錢還夠不夠；創意數據表現怎麼樣，是否需要更換，地理分佈是否需要調整等等。
第七件事：數據分析。同樣，要看自己店鋪的數據，也要看競爭對手和大盤的數據。
上午的時候，我們只是做了一個系統的分析和統計，下午的時候，我們就要根據數據細緻的分析和優化，主圖是否需要優化、標題關鍵詞是否需要優化等等（不過優化這些項也不能太過頻繁）、今日訂單量有無達到預計效果，如果沒有，可能就需要安排補單了等等。
在這個同時，我們還要針對店鋪裡面各個寶貝的庫存進行統計和跟進，一定要避免產品因售完而導致下架。
最後，總結......
不威嚴所聽，只以事論事。我是司空，一個致力於將淘寶算法一探究竟的人，以上呢，就是針對運營人一天看數據的一個流程安排，寫的籠統，看似簡單，實則真正在運營，在操作的時候，你就不會覺得是這麼簡單了。
另外，最近我有錄製一套有關淘寶店鋪應該如何去運營的乾貨視頻，有想要的，可以私信我“淘運視頻”，免費分享給你們哦！
這次的分享到這裡就結束了。
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虎哥整理了在兩個維度做好電商數據運營的觀點與天下英雄巾幗分享。如下所示：
虎哥整理了在兩個維度做好電商數據運營的觀點與天下英雄巾幗分享。如下所示：
1、內部數據維度。攘外必先安內。
- 訪客數據：運營者每天都要關注並記錄的數據重點。瞭解訪客來路、區域分佈、訪問時間點、是否匿名訪問、非匿名訪客還應該積極記錄訪客的會員信息。充分的訪客數據，將可以為後續針對不同用戶群體的促銷推廣、功能優化、流程改進、客服跟蹤提供可靠依據。
- 訪問頁面：良好的訪問頁面記錄需要優秀的記錄標識埋點，運營不但需要了解用戶訪問了哪些頁面，更應該瞭解用戶在哪些頁面停留的時間長、哪些頁面停留的時間短、通過什麼來路訪問的、被訪問頁面屬性（包括：商品頁面就應該有商品的品牌、商品的種類、與其相互關聯的其它商品頁面等）。有了這些數據之後，就可為精準的內容優化、賣點提煉提供助力。
- 關鍵詞搜索：用戶主動產生的數據，是非常具有傾向性的。運營者對於關鍵詞的搜索記錄，可以做出極具有針對性的運營方案。針對性簡述舉例：可以針對用戶熱門搜索的商品關鍵詞組織促銷方案、可以針對用戶多次搜索而系統中沒有的商品進行採購補貨。
- 訂單結果：訂單的處理效率，會很大影響客戶的採購體驗。運營者應該積極關注進程異常訂單，找出異常原因，並主動且有針對性給予客戶補償或是解釋。牢牢掌握異常狀態下客戶不滿情緒滋生或蔓延前的處理主動權，不要讓下單的客戶失望而流失。
- 投訴反饋：對於用戶主動交互產生的數據，一定要高度重視。第一時間紀錄並給予回覆，讓用戶有一種被重視感。之後，就要有針對性的對投訴反饋酌情進行內容的改進、流程的優化、用戶的補償與安撫。
虎哥整理了在兩個維度做好電商數據運營的觀點與天下英雄巾幗分享。如下所示：
1、內部數據維度。攘外必先安內。
- 訪客數據：運營者每天都要關注並記錄的數據重點。瞭解訪客來路、區域分佈、訪問時間點、是否匿名訪問、非匿名訪客還應該積極記錄訪客的會員信息。充分的訪客數據，將可以為後續針對不同用戶群體的促銷推廣、功能優化、流程改進、客服跟蹤提供可靠依據。
- 訪問頁面：良好的訪問頁面記錄需要優秀的記錄標識埋點，運營不但需要了解用戶訪問了哪些頁面，更應該瞭解用戶在哪些頁面停留的時間長、哪些頁面停留的時間短、通過什麼來路訪問的、被訪問頁面屬性（包括：商品頁面就應該有商品的品牌、商品的種類、與其相互關聯的其它商品頁面等）。有了這些數據之後，就可為精準的內容優化、賣點提煉提供助力。
- 關鍵詞搜索：用戶主動產生的數據，是非常具有傾向性的。運營者對於關鍵詞的搜索記錄，可以做出極具有針對性的運營方案。針對性簡述舉例：可以針對用戶熱門搜索的商品關鍵詞組織促銷方案、可以針對用戶多次搜索而系統中沒有的商品進行採購補貨。
- 訂單結果：訂單的處理效率，會很大影響客戶的採購體驗。運營者應該積極關注進程異常訂單，找出異常原因，並主動且有針對性給予客戶補償或是解釋。牢牢掌握異常狀態下客戶不滿情緒滋生或蔓延前的處理主動權，不要讓下單的客戶失望而流失。
- 投訴反饋：對於用戶主動交互產生的數據，一定要高度重視。第一時間紀錄並給予回覆，讓用戶有一種被重視感。之後，就要有針對性的對投訴反饋酌情進行內容的改進、流程的優化、用戶的補償與安撫。
2、外部數據維度。埋頭耕田，更要抬頭看天。
同業爆品：可以通過百度指數、淘寶搜索、京東搜索等渠道獲取自身商品的銷量、用戶關注最高的爆品。嘗試分析整理出其中為何能成為爆品的原因，併為自身運行之同業商品進行內容排版優化、關鍵詞優化、圖片優化、調整展示機率等。
友商價格：電商運營一定要保持關注友商同類商品的價格，並實時保證自身商品相對價格優勢或價值優勢。在這個信息相對透明的時代，各行業在電商運營中，價格與價值是最直接影響用戶成為下單客戶的因素。當你的價格比友商高的時候，就需要在商品銷售過程中能夠非常直觀的給到用戶其它的價值才能吸引打動用戶（例如：京東與淘寶，同一件商品，京東雖然貴一點，但其配送好，質量有保證。也能打動很多人下單）。當你的價格比友商低的時候，就需要配合強有力的信息推送渠道，讓更多的用戶知道，因為酒香也怕巷子深。
熱門動態：電商運營必須要具備善於從各種熱門事件、產業動態中找到切合自身運營需要的點。為無窮無盡的品牌推廣、促銷方案設計、採購方案定製做出有力數據支撐。想想看，杜蕾斯的文案，其善於借勢能力之強，給品牌帶來增益之廣，令人歎為觀止。雖然不是電商行業，但是經驗卻是相通的。你說呢？
這是我一天要值的事，感覺好累
這是我一天要值的事，感覺好累
要想實現精細化運營，數據分析是必不可少的一個環節。電商網站要提高運營效率，至少需要五大關鍵指標：活躍用戶量、轉化率、留存、復購和 GMV 。
活躍用戶量是一個基本的指標，有 DAU (日活躍用戶)、WAU (周活躍用戶)和 MAU (月活躍用戶)三個層次；
轉化是一個非常重要的指標，電商運營需要關注主路徑、次路徑甚至精細到每一個品類/ SKU 的轉化率；
留存要從不同的時間週期上研究，包括次日留存率、3 日、7 日、30 日留存；
復購則要從 3 個角度去看，復購用戶量、復購率和復購金額比；
GMV 是最重要的指標，我們的運營最終是圍繞這個來進行的（ GMV = UV *轉化率*客單價）光知道指標是遠遠不夠的，電商行業的精細化運營需要結合業務實際展開。我們可以從商品運營、用戶運營和產品運營這 3 個關鍵思路展開，看電商網站該如何得到數據背後的東西
（一）轉化分析
在商品運營中，尤其是首頁商品更新速度快，我們要格外重視轉化，甚至要精確到不同時間區間、不同位置、不同商品的轉化率。然後根據轉化率，結合業務經驗，不斷調整運營策略。然而目前，即使是大型的電商網站，也沒有很好地做到這一點，對於每個商品品類/SKU 的轉化率的分析仍存在一定的空缺。
商品運營有一個非常大的優勢：投入低，見效快，效果明顯，商品運營的本質是通過不同坑位、不同活動、不同商品的分析來提高我們的轉化率和 GMV 。
下圖展示了一個電商購買流程的主路徑：首頁——活動頁——商品詳情頁——支付完成。從精細化用戶行為分析的角度出發，我們關注轉化路徑每一步的轉化率；通過分析不難發現最後一步“支付完成”的轉化率偏低。
（三）品類分析
電商網站上的商品品類非常多，每一個品類都應該有明確的定位，不同定位的品類應該有不同的運營策略。根據商品品類的利潤率、轉化率等表現，我們將商品品類分成 4 種：導流型品類、高利潤品類、高轉化品類、未來明星型品類。
1. 導流型品類：利潤非常低，但是購買量大、市場需求大，目的在於導流。
2. 高利潤型品類：利潤率高，希望用戶更多購買此類商品。
3. 高轉化品類：帶量。
4. 未來明星型品類：這是電商平臺的潛力股，雖然曝光量很低，但是轉化率極高。
明確了商品的品類後，我們就可以針對性地展開運營。
訂單數、訪問量、點擊量，註冊人數