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　　互聯網平臺紅利期結束后，許多商家的經營理念都沒有及時更新升級。店鋪運營幾乎全是靠打折促銷來完成業績，沒有成熟的符合零售規律的運營體系，所以新品銷售不理想，經營利潤也很低。
 

　　靠著以往的經驗工作，沒有符合品牌發展的銷售計劃，也沒有數據分析與支持，這樣下去只虧不盈許多店鋪的經營都難以支撐。所以現在越來越多的商家開始精細化運營，使用數據運營，用數據來分析和解決問題，以發揮數據的價值，幫助企業優化業務管理和提升決策效率。
 

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　　那么如何做好數據化運營呢?
 

　　數據運營是一個閉環、流程化的工作， 要結合運營策略進行不斷地驗證和修正， 這樣才能提高數據分析的精準度。數據運營流程有采集數據、分析數據和制定、執行運營策略這三部分。
 

一、多維度采集數據，分析用戶畫像

　　采集數據就是通過大數據平臺分析用戶畫像，進行不同維度的數據收集，以標簽化的形式構建一個抽象的用戶模型。
 

　　采集用戶的信息數據和行為數據分析用戶畫像。信息數據包括身高、星座、性別、教育程度、家庭住址、公司住址、體型、子女文化婚姻等。行為數據包括購物消費、信用、投資、熱點、喜好、旅游、搜索 、運動等，然后根據這些數據可以大概推測出消費者的行為模式、消費能力和消費喜好等，利用系統智能推送與他們相關度較高的且需要的商品，促進消費者產生購買行為。
 

二、跟蹤數據動態，清晰店鋪運營狀態

　　通過對每日、每周、每月的用戶數據、銷售訂單數據、商品數據及競品數據等指標搭建儀表盤，實時跟蹤數據動態。清晰店鋪的運營狀態，才能根據這些數據分析制定更適合店鋪的數據化運營模式。
 

　　用戶數、人均消費金額和復購率是用來評判店鋪運營狀態的方法。了解目標用戶人群，然后判斷目標用戶市場大小。所以數據分析需要參考這三個指標。
 

　　在電商行業中，用戶數是指成交后的買家數。通過買家數的多少，以及買家數的年均增長情況，來判斷店鋪當前所處的運營狀態，并且是否保持增長的態勢。通過人均消費金額，可以評估品牌的消費人群定位，以及盈利期望是否合理。
 

　　復購率高的品牌，其用戶忠誠度非常高。品牌調性、產品，以及服務質量都得到用戶的認同。同時，在電商企業中，復購率高的品牌，不會依賴于買流量，可以節省更多的市場推廣費用。如果是復購率低的品牌，說明其需要花錢拉新的頻率很高，會增加店鋪的經營成本，同時也側面表明品牌并未形成有效的核心競爭力，或者其核心競爭力沒有得到用戶認可。這時商家就需要考慮建立起品牌的核心競爭力。
 

三、復盤數據，執行運營策略

　　利用用戶畫像與數據結合復盤， 制定運營策略，高效執行。通過定位不同類型的目標人群，制定不同形式的營銷活動，促活拉新，喚醒沉醒客戶，提升客戶復購率，達到精準定位營銷目的快速實現流量變現。
 

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