运营数据分析怎么做，运营数据分析怎么做吸引人？

一提到数据运营，很多同学很疑惑。在公司里，经常领导们对数据运营抱了很高期望，一张嘴：“数据驱动运营”，“降本增效”之类的口号都出来了，可真到工作中，就变成了“写sql的运营” 。到底咋驱动了？咋提高效率了？看不到落地成果。
今天系统讲解下，数据运营体系该如何运作。
一、什么是数据运营作为消费者，你是否经常遇到这种场景（如下图）：

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这就是没有数据运营的典型尴尬：丫还真以为全世界都一样为他们家店开心呢！数据运营就是要解决“一刀切”“降价就完了”的问题。数据运营的做法，是：基于数据分析，结合用户需求，打造匹配用户的运营方案。
一提到“结合用户需求”，很多人会顺口说出“千人千面” 。如果是垄断平台，确实可以这么说，比如某宝的商品SKU多达2亿个，基于2亿个SKU打造1000个个性化方案确实有可能。不过大部分非垄断企业，商品SKU一共500个左右，且不是个个爆款，有竞争力的也有十几二十款，扯毛线的“千人千面”……
所以再准确一点的定义，是：通过数据分析，基于有限的商品（或者叫：解决方案），匹配对应的用户需求。能做好现有品类的经营，已经是数据运营的一大功劳了。
那么该怎么做呢？
二、三大核心问题既然是拿有限的解决方案，匹配用户需求，那么数据运营要分析的重点就是三个：

用户的需求是什么？
现有的商品/解决方案质量如何？
通过什么方式匹配到用户？

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1. 用户需求用户需求是客观存在的，最大难题是如何收集数据，了解到用户需求。有些人会说：这还不简单，直接让用户填问卷不就好了。问题是，你自己去买东西的时候会填问卷吗，填个屁。用户都是不想被过度打扰的，因此设计顾客旅程，分步骤引导用户留下数据，很重要。
在顾客旅程的设计中，首次接触，首次下单是两个最重要的场景。首次接触如果是顾客主动找上门来，成交率很高，可以抓住机会了解用户需求；如果是被动推送给顾客，则要挑有吸引力的爆款商品/活动,提高吸引顾客的概率（如下图）。

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有了首次下单以后，就解决了数据原始积累问题。考虑到企业手头能吸引用户的商品数量是有限的，因此可以结合首单，做好后续推荐方案，轮流推荐给用户，探索其需求（如下图）。

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总之，好的数据不是天上掉下来的，而是结合运营动作积累出来的。运营侧目标清晰地步步引导，数据就越来越丰富，分析就越来越准。运营侧不干活，运营侧一干活就是：“全场8折，走过路过不要错过”式的无脑all in，那数据就一塌糊涂，没法继续深入。
2. 商品质量商品/解决方案质量，需注意区分“硬/软”区别。
硬实力：刨除营销、服务、定价，商品本身性能、质量、成本
软实力：营销、服务、定价加持后，商品实际表现
硬实力根本不用数据分析师分析，而是商品管理在选品的时候，就得注意到的。待选择的商品，性能、质量、成本和市场上同类商品有多大区别，商品管理自己都能看得到。至于单品成本，也是在采购商品时就能核算清楚的，因此商品本身就有定位（如下图）。