《宁静敲响警钟篇：未来电商优秀人才需掌握的核心竞争力》宁静导言： & &&& & & 2016年，随着各种数据大会在全国陆续召开，无疑在敲响了新时代的来临-DT时代，而这个时代下的数据化运营能力也随着成为了超级核心竞争力。& & & 互联网大数据的建设开发及逐步开放预告着DT时代的来临，如果说IT时代是互联网时代的前端，网络平台、数据库等基础设施通过IT技术搭建，而DT时代则是互联网的后端，通过数据驱动商业价值是接下来的核心。
& & & 现如今大数据已经愈发成熟，但是大数据更多情况下更像站在云端，网络平台是电商的基础，而平台里的卖家才是驱动商业发展的动力，大数据产品是为商家服务的，而目前商家数据化运营的能力却十分薄弱，相比于高大上的大数据，宁静的发展方向致力于大数据的小运用，让更多数据运用真正辅助商家，从而真正做到数据驱动商业价值。这也算是大数据下的小而美。本贴的意义是为了给大家普及和解读数据化运营为何如此重要，对于很多新手也许不怎么看的懂，但是却希望大家看了之后能够往这个方向去多思考探索。
&---------------------------------------------相关内容视频文档下载：/c6St4hgDmJz4A &访问密码 3fde----------------------------------------------分享主题《商家大数据下的小运用》，本篇文章内容是在阿里数据先锋竞赛中最后一轮的内容并且增加了案例，希望这些分享让大家真正意识到数据化的价值和意义。大纲：第一部分：数据化运营的重要性及在商家的分工第二部分：数据化运营三大标准第三部分：数据化运用案例解读《宁静解读数据选款及半年销售2000万实战应用》之所以选择分享这个案例也是为了回应上一篇文章，大家觉得太理论，上篇文章的意义并非为了指引大家操作，而是为了让一些新手理清楚框架思路，其中每一个点其实都可以写出一篇文章。--------------------------------------------------第一部分：数据化运营的重要性及在商家的分工1.首先我们来用一张图说明数据化运营的重要性数据化运营并非仅仅是单纯指某个点的分析，它涉及到的是商业完整链条的分析，从上图表中我们可以看到从战略规划到CRM营销，通过获取数据，挖掘数据、到决策管理、效果反馈、调整优化的系列过程，最终实现运营目标。所以数据化运营是渗透于商业每一个环节，正如阿里数据先锋颁奖大会上，阿里副总裁提到的要打造生意参谋数据的商业链条闭环，让数据能够支撑每个节点的决策。2.企业数据化运营团队数据化运营团队主要是由市场端-商品端-运营端-客服端-老客户营销端整体链条构成！
其中主要涉及的分析工作如下：市场端：对市场环境变化和趋势的观察，市场竞争对手的运营数据的监控、活动专场市场竞品的售卖反馈情况等。商品端：对售卖产品品类结构进行分层剖析，并提供开发建议，同时对商品下游库存问题进行数据监控，新品的表现力和运营节奏做出监督处理。运营端：对店铺数据的监控，这里重点涉及流量结构层面/活动层面/页面导购分流设计层面/转化率优化/商品销售层级梯队布局/付费投放效果等问题的延伸分析。客服端：关注询单转化，售前-售中-售后过程的服务态度情况，响应效率情况，以及订单催付效果的跟进。
老客户营销端：这是消费者后续营销的数据分层，从多角度对消费者的消费偏好做出分析，并且延伸出消费者的其他问题规则，如区域人群对产品特性的偏好度、催付时间节点的选择等。注：大部分的运营其实仅仅只是抓住了运营端部分内容，之所以运营薪资现在越来越低，其实更多是因为运营只是做了推广工作，而这些方面现在已经越来越智能化流程化，因此运营价值越来越低，而数据化运营则需要站在整个链条来做出思考分析。第二部分：数据化运营三大标准1.数据运用具备可流程化问题反馈及监管作用；2.数据运用具备提升工作效率的作用；3.数据运用可以总结规律，为运营方向提供决策支撑力。宁静不做无用的数据运营：数据化运营，不是为了数据而做数据分析，而是为了给企业创造更好经营效益。所以不管是做什么分析，都会围绕这三个标准来考量。接下来我们用10张图例来解析三大标准的运用1.全店杜邦分析表-以销售额为中心从上而下的核心指标监控（三大标准之流程监管反馈/提升反馈效率）这个图体现了三大标准其中两个标准，我们可以快速的观察到销售额从上而下的变化因素，比如客单价下滑了，是否是因为客单件引起的，客单件的下滑又是否跟访问深度相关，访问深度又是否跟选择产品的关联搭配相关？从图表中我们就可以很快的观察出这些影响因素之间的变化，提升问题反馈效率，但是杜邦分析表仅仅只是起到店铺诊断的敲门砖，具体分析可以看下之前文章:2.多维度趋势分析图-可用于研究指标之间的关联性，挖掘核心问题的根本性优化方向（流程监管反馈/提升反馈效率/规律研究）这个图三个标准都可以体现到，从上面几条线中，在早期直通车的投放占比是非常高的，这个时候实际是为了创建有价值的数据，让搜索引起兴趣，才会开始快速影响后面的流量飙升，后面随着免费流量增长，直通车也控制在一个正常的比例，提升整体投入产出比。因此合理的直通车投放实际对于早期数据小是可以起到拉数据的作用，前期是拉出来的数据表现是比较好的，如果数据表现太差，则也可以当做是测款作用及时更换别的产品。从这里面我们可以很明显发现直通车对免费搜索流量的促动作用，这就是指标之间的相关性挖掘作用。3.店铺商品品类-属性多维结构分层及市场分析监控图（流程监管反馈/提升反馈效率）注：以上这两张图是一个学生路人甲完成的作业，大家有时间可以看下他的文章：揭秘直通车以上两张图主要也是用于监控反馈的效果，这里面主要是从商品分层角度来对于销售进行解析，从入店引流的产品了解入店的人群，然后再根据产品的销售属性寻找跟入店人群的吻合度，在结合市场需求数据反馈，从而更合理的调整产品开发属性。具体的分析值得大家借鉴：4.产品属性词根切割分析监控图（流程监管反馈/提升反馈效率）上面这个分析也是三大标准之一流程化监控的体现，其起到的作用在于能够协助我们日常运营监控产品的属性流量入口，可以反馈出哪些属性入口跟我们产品接受度不高，也可以进行属性人气大小与产品权重大小的匹配做分析，根据产品不同阶段调整和放开流量入口。a.该监控产品的搜索流量及转化的趋势变化，我们也一直强调核心指标转化率的趋势稳定性在这里可以进行监控（如果更细化的可以把付费数据也放进来，观察付费对自然搜索流量的影响）b.可以分析到哪些词根是对标题影响大或者小，比如上面的数据，“4”这个词，带来的流量非常少，转化算中等，而我们发现该产品其他词的流量都很高，这说明了该产品权重应该是很高的，要吗“4”这个词根反馈很差，要吗就是该词的搜索指数很低，所以如果要让流量更多--，就需要换掉该词。另外一个词“韩版”，转化率非常低，基本也是浪费了位置。c.如果我们发现词根的整体表现差，为了避免异常情况，所以我们也通过词根走势监控表进行分析。d.最后一张图是延伸到关键词，我们分析词根后，词根表现的好坏变化，根源会回到词根下面的关键词反馈。然后我们则要根据关键词实际情况做好调整分析。5.全店主图点击效果监测表-关键词逆向反推产品跟踪（提升反馈效率）这个是效率提升到极致的分析，在当时给我们带来很大的效率提升，试想如果1000个产品，一个个去查看他们的主图点击率情况那至少要花三四天时间，但是通过逆向分析，从全店关键词的角度在锁定少部分产品，从而找到问题产品的主图，仅仅需要一个小时时间不到。（因现在数据源的变化，该分析目前已经没法用了，但是这个案例却是为了告诉大家，掌握数据化在日常工作中能给自己节省多少时间）6.用户各区域属性偏好性规律分析图（总结规则提供决策）接下来我们来看上面这张图，这是一张比较有意思的图，之前讲的是流程化和提升效率的分析，那这张就是总结规律的分析，我们从上面可以看到黑龙江红色部分面积相比其他地区是非常明显的突出的，而红色部分代表的是宽松属性的需求，所以如果我们想做的更细致，想开发区域市场需求，随着黑龙江及东北三省网购人群的增长，我们可以专门开发一些宽松类产品直接定投东三省地区人群。这就是通过数据决策的小案例。7.催付时间规律选择分析图（总结规则提供决策）上面这个催付分析一样是也是对于规律总结提供决策的案例，数据化为何重要，就在于数据的产出是由消费者反馈构成的，所以数据可以挖掘出消费群体的规律，很多人催付都是简单的客服人员什么时候有时间就什么时候去催付，但是从这个图表里面，我们发现了红色部分下单未付款的很多集中在晚上8-11点，而这部分未付款的人群大部分在9-10点达到回来付款的顶峰，我们推测是因为9-10大家刚开始上班还没进入工作状态，这个时候大家会去网上闲逛，所以在让他们还没更多时间去跟别人对比前，我们可以提前给予一定的优惠券催付款，而这个发现让我们的催付成功率成5%提升到15%-20%之间。8.店铺退款状况及供应商质量监管分析（流程监控）这张图是用于监管店铺产品的退款问题分析，而从质量的反馈情况我们可以反推回供应商的质量把控水平，从而也起到了监管供应商质量问题的效果。第二部分小结：& & 从上面这么多图表中，我们可以看到三大标准基本都融合在这些分析运用中，另外也充分展示了数据化运营的多样化，但数据化运营并不等于华丽的图表，图表的作用仅仅在于浓缩数据所要反馈的问题，方便我们解读数据，所以数据处理越简单越直观越好，每个图都是以解决我们所需的目的而做，因此要做好数据化运营，最核心在于知道目的是什么？为解决什么运营问题？而非为做数据而做数据。
& & 数据化的运用并不局限于某个点，而应是企业精细化运作的支撑点，让每个支点形成可量化标准，提前发现问题并反馈优化，从而实现企业的良性发展并且制定企业未来发展的可行性策略。第三部分：数据化运用案例解读《宁静解读数据选款及半年销售2000万市场分析实战应用》因篇幅过长，我们这个案例会单独开一张贴，如果大家希望看到这篇案例贴，也希望大家顶贴，让更多人关注数据化运营的重要性，让我们一起迎接DT时代的来临。我先把第三部分的分析步骤先放出来，详细的数据分析请关注下一篇续集文章。大纲：一、数据选款是个坑二、市场分析的目的在于何方？三、市场分析过程1.市场有多大舞台就有多大2.市场的增长点？3.类目的可操作空间广度？4.市场的周期性状况？5.产品的特性分析？6.产品年度重叠度分析？7.市场的后续跟踪--------------------------------------------------宁静简介8年电商数据化运营资深从业者马克华菲/mracehomme等企业高级数据化运营顾问阿里数据学院讲师/生意参谋智囊团成员/阿里商家数据化运营推动合作伙伴前女装TOP1/男包TOP1数据分析师及商品库存管控阿里数据先锋十佳商家获奖人员之一宁静数据化运营体系课程开创者派代/天下网商/生意参谋干货作者学生代表（马克华菲/韩都衣舍/良品铺子/博洋家纺/mracehomme/全友/teenzone等）最大成就：让两百多名学生思维得到大的提升擅长淘宝天猫店铺数据诊断、电商企业数据化运营、商品问题数据分析，挖掘数据潜在规律，是目前国内少数把电商数据化运营形成体系化导师，开创以数据分析为手段提升学生思维能力的教学方式。数据本身就是反馈了消费者购物行为，这也是为什么阿里一直在强调数据化运营！2011年阿里首次把“数据”列为阿里未来十年的核心战略。2015年生意参谋完成了多数据整合。2016年阿里大会多次强调数据化运营，也是今年三大主流运营之一。后续更多关于宁静电商数据运营分析，可持续关注宁静！让我们一起打开DT时代的大门。
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运营哪那么多条条道道，运营的最终目的是什么，是卖货，如果真的愿意分享，那分享一下从0到2000万的实操过程，那个卖货的过程才是对所有人帮助最大的。
随着各种数据大会在全国陆续召开，无疑在敲响了新时代的来临-DT时代，而这个时代下的数据化运营能力也随着成为了超级核心竞争力。欢迎大家交流吐槽更多关于数据化运营相关的知识，一起助力数据化运营。
数据对小卖家来说，暂时应用不大，学费对小卖家来说，好贵。加油吧，大神，加油吧，所以小卖家。
接下来第二篇分享的就是一个连店都还没开的时候做的分析，半年做两千万
数据对小卖家来说，暂时应用不大，学费对小卖家来说，好贵。加油吧，大神，加油吧，所以小卖家。
玩数据的大神
感觉是我小学的时候 数学没学好 不怪图片不够清晰
顶宁静大神，有一日定把你请到我家公司来指点一下
太数据话了，虽然是好事，但是有一个问题，文本太长可能没那么多人又那个耐心去看
我案例都还没开始写，所以分帖子写，不过如果感兴趣的人自然会看下去，不感兴趣的看了也没用
太数据话了，虽然是好事，但是有一个问题，文本太长可能没那么多人又那个耐心去看
顶顶顶，DT时代，让所有问题不再有躲藏的地方。
需要耐心去看了
好多数据。耐心看了要
很详细的数据分析案例，受益匪浅！
数据产生的源头来源于消费者，所有的商业模式都需要依靠消费者来支撑，宁静老师的这篇文章让我如梦初醒，数据化经营重不重要你们自己领悟吧！
数据是果，不是因，莫要因果颠倒
非常感谢你的建议，其实也并非不写，而是有些话题比如直通车派代漫天都是，我就不想再去写，而是发表一些大家少接触到的，让大家感受到不一样的运营
运营哪那么多条条道道，运营的最终目的是什么，是卖货，如果真的愿意分享，那分享一下从0到2000万的实操过程，那个卖货的过程才是对所有人帮助最大的。
派代上不缺从0到XX这样的文章，关键是有多少人看了能复制黏贴？
过程又能通过文章很好的表达出来吗？用了什么资源做的，知道吗？有多少人在配合又知道吗？
就算人家告诉你前期花了多少钱，亏了多少，能学的来吗
运营哪那么多条条道道，运营的最终目的是什么，是卖货，如果真的愿意分享，那分享一下从0到2000万的实操过程，那个卖货的过程才是对所有人帮助最大的。
同样是有关运营知识为什么就不能虚心点呢？
你要是没收获，不代表别人没收获
运营哪那么多条条道道，运营的最终目的是什么，是卖货，如果真的愿意分享，那分享一下从0到2000万的实操过程，那个卖货的过程才是对所有人帮助最大的。
你知道为什么关注实操么，学的不只是操作手法，还有运营思维，运营最重要的就是培养起来，有自己一个独特的运营思维。前几篇是不错的，我很赞同也很佩服宁静老师。但是现在更新的文章难道不有点水么，还有，你收获了什么？
同样是有关运营知识为什么就不能虚心点呢？
你要是没收获，不代表别人没收获
你说的观点我不是不认同，每个人对运营知识的渴求是不一样的，并不是说宁静的每篇文章都一定能让你在运营过程中加以实操应用，但是宁静的应用案例都是在企业中实际应用的，对于运营来说，卖货的思维是很重要，可数据应用的思路难道就不重要了吗？
至于收获，里面有部分案例图形是我做，至少能说明我能独立去做思考和研究。这就够了。
你知道为什么关注实操么，学的不只是操作手法，还有运营思维，运营最重要的就是培养起来，有自己一个独特的运营思维。前几篇是不错的，我很赞同也很佩......
你知道为什么关注实操么，学的不只是操作手法，还有运营思维，运营最重要的就是培养起来，有自己一个独特的运营思维。前几篇是不错的，我很赞同也很佩服宁静老师。但是现在更新的文章难道不有点水么，还有，你收获了什么？
不是哦，你没看我上面写着案例内容有点长，这是上篇，只是讲了开头，连案例我都还没开始写，是在下篇才开始写
运营哪那么多条条道道，运营的最终目的是什么，是卖货，如果真的愿意分享，那分享一下从0到2000万的实操过程，那个卖货的过程才是对所有人帮助最大的。
感觉思路很清晰 有些是自己没有想到的 &不过像我这样的新手感觉看起来有点吃力
另外我最近写的文章是主要以框架为主，从多层面的分析思考入手，目标人群是针对一些高质量的运营人员，从更多角度去思考
运营哪那么多条条道道，运营的最终目的是什么，是卖货，如果真的愿意分享，那分享一下从0到2000万的实操过程，那个卖货的过程才是对所有人帮助最大的。
这篇文章的第三部分会涉及到这个内容，只是篇幅太长没有一次性写到。
全部都是什么大局观什么思路思维 说这些 真的 对我们这些小卖家来说有什么用&只有鼓动我们这些小卖家在前面给您们大卖家造势 最后吃蛋糕的肯定不是我们这些说的最多 跳的最欢的人 &我很想说真的 别在那里说大道理了 大道理是个人都能懂
学到一点，数据很重要！
朋友,你该学习的是怎么把自己的思维整理出来,上面的图片你可能是很难看懂.上面宁静也是说了.运营思维并不是在于华丽的图表.图表只是用来整理自己的思维,证实自己的看法或者是从中间去找到多维度的相关性和规律性.干货并不能永远帮助你达到你想要的目的.就算是达到了要是没有比较严谨的运营思维又怎么来维持你得来的结果呢.?读书和看文章,等同于和一个并不在实时科堂的老师在学习..一本书,要是作者没有给你理出目录来,你会看得下去吗.?值得学习的是人家有能力把你一团糟的思维整理出来大纲,中心思想和一句话概括的目录.你才会有条理的去看,去理解.
全部都是什么大局观什么思路思维 说这些 真的 对我们这些小卖家来说有什么用&只有鼓动我们这些小卖家在前面给您们大卖家造势 最后吃蛋......
全部都是什么大局观什么思路思维 说这些 真的 对我们这些小卖家来说有什么用&只有鼓动我们这些小卖家在前面给您们大卖家造势 最后吃蛋糕的肯定不是我们这些说的最多 跳的最欢的人 &我很想说真的 别在那里说大道理了 大道理是个人都能懂
实操最重要，踏踏实实去做吧~加油，顶起
你好，怎么才能跟着你系统学习数据化驱动运营？
运营最重要的思路笨蛋
运营哪那么多条条道道，运营的最终目的是什么，是卖货，如果真的愿意分享，那分享一下从0到2000万的实操过程，那个卖货的过程才是对所有人帮助最大的。
有没有相关数据运营的书籍推荐……
随着各种数据大会在全国陆续召开，无疑在敲响了新时代的来临-DT时代，而这个时代下的数据化运营能力也随着成为了超级核心竞争力。欢迎大家交流吐槽......
随着各种数据大会在全国陆续召开，无疑在敲响了新时代的来临-DT时代，而这个时代下的数据化运营能力也随着成为了超级核心竞争力。欢迎大家交流吐槽更多关于数据化运营相关的知识，一起助力数据化运营。
太累了 现阶段如果还有捷径的话 那还得是产品
目前好像没怎么看到有价值的，有的 也是跟电商关联不大的，不建议看电商类的书籍，多去看下经典营销，运营，心理学等书
有没有相关数据运营的书籍推荐……
那好的，希望你能越来越好。
你说的观点我不是不认同，每个人对运营知识的渴求是不一样的，并不是说宁静的每篇文章都一定能让你在运营过程中加以实操应用，但是宁静的应用案例都是......
你说的观点我不是不认同，每个人对运营知识的渴求是不一样的，并不是说宁静的每篇文章都一定能让你在运营过程中加以实操应用，但是宁静的应用案例都是在企业中实际应用的，对于运营来说，卖货的思维是很重要，可数据应用的思路难道就不重要了吗？
至于收获，里面有部分案例图形是我做，至少能说明我能独立去做思考和研究。这就够了。
我不知道自己算不算高，上半年销售额也做到了2000多万，希望从宁静老师这里学到更多的东西。
另外我最近写的文章是主要以框架为主，从多层面的分析思考入手，目标人群是针对一些高质量的运营人员，从更多角度去思考
那兄弟可以分享一下思路么，我现在只会通过控制盈亏的平衡，然后尽可能的卖出更多的货
运营最重要的思路笨蛋
干货，收藏了
总是说些大的无用的例子
吊炸天,有学习资料么
诚心找淘宝运营，新市马务的，男装C店，底薪加分成，有意者私聊
宁大神，你一般用生意参谋还是生e经看行业数据
另外我最近写的文章是主要以框架为主，从多层面的分析思考入手，目标人群是针对一些高质量的运营人员，从更多角度去思考
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