在许多初创或小规模企业中，数据分析往往被边缘化，被视为琐碎且对业务无直接贡献的任务。数据的采集、筛选和管理确实是一项艰巨的工作，但这正是通往真理之路的必经之路。当我们谈论商业分析时，人们可能会联想到深入研究市场需求、竞争对手分析以及识别潜在机会和风险等方面。商业分析的另一种视角是利用数据分析的方法来解决商业问题。
在大数据时代的浪潮中，数据已成为企业组织过程的核心资产，成为新时代的生产要素，其重要性不言而喻。正因如此，国家层面也开始积极组建国家数据局，以推动数字化建设的步伐。数据将成为未来数字经济时代经济发展的关键驱动力，正如石油曾是工业时代的动力源泉一样。因此，数据被形象地称为“新石油”。
在电商平台中，商家经常通过策划各种活动来提升销售业绩。
对于消费者而言，他们喜欢享受更多的优惠；而对于商家来说，他们愿意通过让利来换取更高的销售额。
这些问题归根结底都是关于如何利用数据分析来指导商业和运营决策。正确的数据分析可以提高决策的科学性，帮助企业避免陷阱，并推动工作的顺利进行。数据应用所带来的正面效应会像雪球一样越滚越大，为企业带来更大的价值。因此，无论是创业者、产品经理、运营人员、销售管理者还是职场新人，都应该培养自己的数据思维。
在商业世界中，数据不仅是决策的基石，更是指导方向的重要工具。通过深入的数据分析，我们可以更清晰地了解业务本质，从而做出更明智的决策。
首先，我们需要明确当前业务的类型。
常见的电商产品商业模式有B2B（企业对企业）、B2C（企业对消费者）和B2B2C（企业通过中间经销商或代理商向消费者提供服务）。理解这些模式有助于我们更准确地分析数据，进而指导业务决策。
以某自营电商平台为例，通过对其销售数据的分析，我们发现工作日的业绩明显高于周末。这一发现似乎与我们对电商平台的传统认知（B2C模式）相悖。
深入分析后，我们发现该平台的销售模式实际上更接近B2B2C。这是因为虽然平台自营，但商品主要通过渠道销售给消费者。由于渠道方在周末休息，因此销售数据呈现出B2B的分布特点。
在这个案例中，数据思维的应用体现在以下几个方面：
1. 数据收集与整理：首先，我们需要收集并整理相关的销售数据，包括每日销售额、销售渠道等。 2. 数据分析：通过对数据的分析，我们发现销售分布的特点，进而推断出业务模式的本质。 3. 决策指导：在了解业务模式后，我们可以根据数据特点制定相应的业务策略，如优化渠道合作、调整库存管理等。
不同的业务具有不同的特点和维度，因此在应用数据思维进行业务决策时，我们需要根据具体情况灵活调整分析方法和策略。本文提供的案例和方法旨在为大家提供一种思路，帮助大家在实际工作中更好地运用数据思维来辅助业务决策。希望这些分享能对大家有所启发和帮助。现在，我们已经洞悉了业务模式背后的自然周期，因此在后续的指标走势观察中，我们将能够从容应对，不再感到迷茫。只要销售走势与规律保持一致，即使出现波动，也是正常的市场现象。
在当前业务环境下，如何提升平台的销售业绩呢？一方面，我们可以通过增加渠道数量和提高渠道质量来实现，但这并不在本篇的讨论范围内。现在，我们主要关注。
另一方面，通过精细化运营来激活和转化渠道中沉淀的消费者。精细化运营的核心在于围绕人、货、场景进行策略制定，通过价格歧视（如三级价格歧视，即针对不同人群、地域的消费者设定不同的价格）和场景营销等手段，将产品精准地销售给不同的消费者群体。为了实现这一目标，我们需要明确以下两点内容：1. 我们的自营商品消费结构是怎样的？ 2. 我们的消费者群体都是哪些人？ 对商品的深入了解也是至关重要的。这需要我们考虑不同季节、渠道、区域和营销策略等因素，并进行交叉验证。有时，我们可能会陷入数据的泥沼中，难以自拔。为了快速了解商品结构，我们可以采用结构化分析的方法，通过这种方法，我们可以更清晰地认识商品内部的消费结构，从而制定更为有效的营销策略。结构化分析步骤如下：第一步：对商品销售金额和销售业绩进行结构化分析。结合业务背景、销售金额和销售数量，我们可以发现以下规律：1. 美白类产品的客单价最高，虽然销售数量不是最多的，但其销售额和利润却是产品系列中最高的。 2. 祛痘产品销量最好，是最受消费者欢迎的系列。第二步：针对主要类型商品进行下钻分析，深入了解各品类的销售情况。通过以上分析，我们可以得出以下结论：1. 在每个品类中，都存在1~2个核心产品，这些产品对销售业绩的贡献较大。 2. 不同系列的商品由于客单价的不同，导致最终销售金额结构也会有所差异。
仅仅依赖销量数据，我们所能获取的信息是有限的。接下来我们需要继续拆解用户的结构化数据，以获取更为全面和深入的市场洞察。
在营销和销售活动开始之前，对用户的需求和行为有深入的了解是至关重要的。用户的价值、活跃度、兴趣以及地理位置等因素，都是我们洞察用户心理、提供精准产品和服务的钥匙。尽管每个维度的分析都需要充足的数据支撑，但在数据不够全面时，我们仍可以通过宏观且普遍的方法来把握用户的大致轮廓。
本文提出了一种快速了解用户的方法——用户分层分析。
这种方法可以帮助我们观察到不同消费群体的行为模式，从而更准确地把握用户需求。
首先，我们需要通过用户的消费数据来解构用户的消费结构。在盘点数据后，我们会发现用户的消费结构往往遵循“28法则”，即20%的用户贡献了80%的收入。在实际的数据表现中，可能是30%的用户贡献了接近70%的收入。因此，为了最大化业绩并减少资源浪费，我们应该将重点放在这30%的用户上。
接下来，我们需要对这30%的用户进行梯队分析。
第一梯队是头部高消费用户，占据了前2%；
第二梯队是腰部中等消费用户，占比在2%～12%之间；
第三梯队则是尾部低消费用户，占比在12%～30%之间。
最后，我们需要分析每个梯队用户的购买喜好。对于第三梯队，即尾部低消费用户，他们的主要需求是祛痘，同时也会使用保湿产品作为基础护理。对于第二梯队，即腰部中等消费用户，他们对美白产品的需求正在上升，同时对保湿产品的需求也非常高，复购率也在逐渐提高。而对于第一梯队，即高消费用户，他们的购买喜好则需要我们进一步去探索和了解。总的来说，通过用户分层分析，我们可以更好地了解不同消费群体的需求和行为，从而为我们的产品和服务提供更有针对性的优化方向。
数据分析：通过对数据的分析，我们发现销售分布的特点，进而推断出业务模式的本质。 决策指导：在了解业务模式后，我们可以根据数据特点制定相应的业务策略，如优化渠道合作、调整库存管理等。
不同的业务具有不同的特点和维度，因此在应用数据思维进行业务决策时，我们需要根据具体情况灵活调整分析方法和策略。
现在，我们已经洞悉了业务模式背后的自然周期，因此在后续的指标走势观察中，我们将能够从容应对，不再感到迷茫。只要销售走势与规律保持一致，即使出现波动，也是正常的市场现象。
在当前业务环境下，如何提升平台的销售业绩呢？一方面，我们可以通过增加渠道数量和提高渠道质量来实现，但这并不在本篇的讨论范围内。现在，我们主要关注另一方面：通过精细化运营来激活和转化渠道中沉淀的消费者。精细化运营的核心在于围绕人、货、场景进行策略制定，通过价格歧视（如三级价格歧视，即针对不同人群、地域的消费者设定不同的价格）和场景营销等手段，将产品精准地销售给不同的消费者群体。 为了实现这一目标，我们需要明确以下两点内容： 1. 我们的自营商品消费结构是怎样的？ 2. 我们的消费者群体都是哪些人？ 此外，对商品的深入了解也是至关重要的。这需要我们考虑不同季节、渠道、区域和营销策略等因素，并进行交叉验证。有时，我们可能会陷入数据的泥沼中，难以自拔。为了快速了解商品结构，我们可以采用结构化分析的方法，通过这种方法，我们可以更清晰地认识商品内部的消费结构，从而制定更为有效的营销策略。
结构化分析步骤如下：
第一步：对商品销售金额和销售业绩进行结构化分析。结合业务背景、销售金额和销售数量，我们可以发现以下规律： 1. 美白类产品的客单价最高，虽然销售数量不是最多的，但其销售额和利润却是产品系列中最高的。 2. 祛痘产品销量最好，是最受消费者欢迎的系列。 第二步：针对主要类型商品进行下钻分析，深入了解各品类的销售情况。 通过以上分析，我们可以得出以下结论： 1. 在每个品类中，都存在1~2个核心产品，这些产品对销售业绩的贡献较大。 2. 不同系列的商品由于客单价的不同，导致最终销售金额结构也会有所差异。
仅仅依赖销量数据，我们所能获取的信息是有限的。因此，接下来我们需要继续拆解用户的结构化数据，以获取更为全面和深入的市场洞察。
你是否真正了解你的用户？
在营销和销售活动开始之前，对用户的需求和行为有深入的了解是至关重要的。用户的价值、活跃度、兴趣以及地理位置等因素，都是我们洞察用户心理、提供精准产品和服务的钥匙。尽管每个维度的分析都需要充足的数据支撑，但在数据不够全面时，我们仍可以通过宏观且普遍的方法来把握用户的大致轮廓。
首先，我们需要通过用户的消费数据来解构用户的消费结构。在盘点数据后，我们会发现用户的消费结构往往遵循“28法则”，即20%的用户贡献了80%的收入。在实际的数据表现中，可能是30%的用户贡献了接近70%的收入。因此，为了最大化业绩并减少资源浪费，我们应该将重点放在这30%的用户上。
接下来，我们需要对这30%的用户进行梯队分析。
第一梯队是头部高消费用户，占据了前2%； 第二梯队是腰部中等消费用户，占比在2%～12%之间； 第三梯队则是尾部低消费用户，占比在12%～30%之间。
最后，我们需要分析每个梯队用户的购买喜好。对于第三梯队，即尾部低消费用户，他们的主要需求是祛痘，同时也会使用保湿产品作为基础护理。对于第二梯队，即腰部中等消费用户，他们对美白产品的需求正在上升，同时对保湿产品的需求也非常高，复购率也在逐渐提高。而对于第一梯队，即高消费用户，他们的购买喜好则需要我们进一步去探索和了解。
通过用户分层分析，我们可以更好地了解不同消费群体的需求和行为，从而为我们的产品和服务提供更有针对性的优化方向。
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