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电商数据运营
电商可以从后台看到大量的用户数据，这些数据记录了用户的登录、点击、浏览、购买等行为。就拿淘宝的淘宝量子横道统计来说，它的后台记录了很多淘宝买家的信息。这些数据是创造差异化和精细化运营的基础。大数据时代，营销将更加依赖数据，从而更加精准地找到用户的需求。网商在精细化运营中需要关注五种数据:商品数据、移动浏览数据、移动销售数据、用户行为数据、供应链数据。
电商同质化现象严重。当一个公司发现某个领域很热，很多企业就会蜂拥而至。缺乏核心竞争力的企业，单纯通过低价和促销，无法培养忠诚的顾客。越来越需要差异化和个性化。如何打造差异化，进行精细化运营 数据 它为它提供了一个基础。
在精细化运营的新阶段，电商企业需要重新审视五类数据:
商品数据 转化率不取决于流量，而是取决于运营的整体环境
电商转化率一直是个头疼的问题，平均不到1%，但电商只在营销端重视转化率。但实际上转化率是由渠道、供应链、产品选择、库存、价格、内容、服务等要素构成的。所以在营销端要重视流量结构，在运营端要有留住用户的能力。
电商企业的转化率主要基于商品和订单两个维度，但大多数企业只在一个维度上考虑。但实际上订单趋势可能是上升的，商品销售趋势是下降的。所以从数据管理单元上，电商需要细化到最小单元，加强商品管理，而不是纠结于订单数量。
浏览数据 不要只看转化率，浏览是高转化率的前提
浏览，就是用户群来到网站看到几个产品页面。如果卖出100个产品，那么用户至少浏览了100个以上的产品页面，浏览量不能小于产品销量。
所以，从这个意义上来说，如何让用户看到尽可能多的产品页面，是提高电子商务网站整体转化率的关键。增加浏览是一个流量调节的过程，让所有的商品都能得到合理的流量分配。如何让更多的产品被用户展示和看到？目前如亚马逊 购买该产品的用户还购买了哪些产品？ 看过这款产品的用户还看过哪些产品？ 估计你喜欢？ 功能等。都是通过个性化产品推荐进行流量调控的典型例子。
销售数据 电子商务要盈利，销售是关键
电商普遍存在头部商品不赚钱，中长尾商品卖不出去的困境。头部商品拉用户，打价格战，不赚钱，占用大量资金和库存，中长尾商品销售深度不够，卖不出去，导致电商始终无法盈利。
激活是一个周期内卖出多少商品。动销比例有两种算法，一种是动销与库存商品的比例，另一种是动销与前端可售商品的比例。移动深度是指货物的平均移动深度。移动比率和平均移动深度越高，商品的移动结构越合理，产品线和库存结构越健康。
用户行为数据 会员营销是关怀而不是骚扰
当电子商务活跃用户数达到10万时，就应该有会员管理。会员数据可以分为两类，首先是用户简介、人群属性等信息。其次，也是更重要的，是通过消费者行为之间的类比、消费者行为偏好与商品特性的匹配、商品与商品的匹配，对会员数据进行深度挖掘和分析。
通过对用户行为的深入挖掘和分析，匹配出最符合其消费需求的商品信息，从而影响用户的浏览行为，帮助用户做出更好的购买决策，进而影响转化绩效，从而提升电商零售网站的整体营销绩效。有效的会员营销是满足会员需求的关怀而不是盲目的骚扰。
供应链数据 采购预测是处理短缺和滞销商品的关键
缺货是电商普遍存在的问题。往往一个产品卖完，几天甚至几个月都无法补货，导致电商营销、运营业绩、服务口碑大幅下滑。主要原因是大部分电商的采购和补货基本依靠人工经验，或者使用传统的行业选货和采购方式，未能有效利用供应链数据。电商巨头亚马逊的快供应链本质是基于数据的供应链管理和精准的采购预测，而打通流量数据和业务数据是保证电商采购预测有效性的必然要求和天然优势。
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