文章整理至電商數據分析與數據化運營
1．監測店鋪運營狀態
首先，UV、轉化率、客單價這三個指標可以用來監測店鋪運營狀態。這是第一種用法。UV是突然下降的。“那么，為什么會突然下降呢？——是網頁服務器壞了，還是廣告投放有問題，或者是因為上個月做了超大型的活動，而本月卻沒有所導致的？”
在電商店鋪的持續經營過程中，這三個指標應該是一個相對穩定的數值，如果什么時候數值突然增大或者變小了，便一定是店鋪在運營中出現了某些異常行為所導致的。
利用這個原理，我們便可以根據各項指標的增長（或負增長）趨勢，來預測來年的銷售額。然后與財務目標，以及公司的商品與推廣策略去匹配，便能大致預測我們的銷售增長是否符合公司預期。如果符合，我們的增長點體現在哪些指標上面？對應的這些指標是哪些業務部門在負責？他們在來年有哪些舉措來確保這些指標的增長；如果不符合，又是哪些指標的增長達不到公司要求，是什么原因導致的？原因是否合理……”
2．制作年度運營目標
這個公式還有一個神奇的用法，那就是用來做銷售預測，以及制定年度銷售目標。銷售額是一個乘積。UV、連帶率、客單價三個因數，與銷售額成正比。當三個因數中的每個因數都有細小的變化時，對銷售額就會產生巨大的影響。這就是數學上的乘積效應。以我們公司的天貓店為例，例如我們的轉化率能夠從0.45%提升到0.46%，也就是提升萬分之一，而客單價提升5元，我們的最終銷售會提升3.6%。
3、實施運營目標落地方案
首先，運營者們會制訂本次的銷售目標、銷售計劃（包括促銷方案）；在銷售計劃中，運營者需要著重提出，他們需要的商品資源與推廣需求
然后，商品與市場推廣的負責人會根據運營的需求，提供相應的解決方案，并協商達成一致；二級頁、詳情頁等。他們的頁面設計直接影響到活動的促銷效果；
于是，進入下面的客服接待、訂單處理、物流發貨等環節。
最后，財務對這一時期的銷售業績與平臺對賬，以便初步核算出期內業務達標率等財務指標。”“比如，我們品牌的3月份業績目標是1000萬，這是運營團隊經過匹配平臺活動與平臺的流量資源所提出來的。此時，運營團隊就會以1000萬的銷售業績為基準，向商品團隊、市場推廣團隊提出商品和流量需求；
而商品與市場團隊則會根據商品庫存情況與可支配的市場推廣費用等實際情況，提供可行的商品與流量支持方案，并與運營團隊達成一致；
注意，當以上步驟完成后，代表著本月度的運營計劃已經初步擬定了。下面，就會進入更細致的運營籌備過程：比如視覺部門要準備主推款的詳情頁邏輯設計、活動二級頁面的設計，網站的頁面設計要盡量滿足用戶使用習慣，活動策劃要戳中用戶痛點或是利益點;客服團隊也要準備話術以及新品及主推款的商品培訓等。
4、總結數據報告和分析
1）明確目的：做任何數據分析之前，我們必須先了解本次數據分析的目的是什么。是診斷，還是預測，或者是總結？
2）構思結構/邏輯：針對本次分析的目的，我們需要從哪些角度來構建數據分析邏輯？用線性式的因果邏輯，還是用分布式相關邏輯？
3）開始分析：確定了報表的說服邏輯之后，本次分析需要用到哪些維度的數據？取值范圍與口徑是怎樣的？這些數據能夠得出什么樣的結論？這些問題都需要在數據分析過程中考慮，最重要的是，對每次整理好的數據都要進行結論驗證。
4）制作/美化報告：對整理好的數據進行取舍，按報表的說服邏輯排序，并編寫相關文字觀點；報告的最終目的是讓讀者接受你的觀點，而不是僅僅把報告發送給對方，并寫上“請閱”兩個字。所以，適當的美化，讓報告更具有可讀性，是非常有必要的。
