枫影(王鸿华):电商平台运营数据分析

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 数据分析

课程编号 : 35716

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适用对象

平台产品运营、供应商管理等

课程介绍

【课程背景】

电商平台的数据分析,可以有效帮助电商平台运营者发现业务运营中的问题,支撑其运营决策和优化运营策略。本次课程内容主要基于中建电商现有的业务做数据分析,帮助运营人员和商务人员更有效展开运营工作。

【课程对象】平台产品运营、供应商管理等

【课程收获】

1. 了解垂类电商整体经营模型架构

2. 掌握对当下主营业务展开数据分析的方法

3. 能够就分析结果提出改善型对策

【课程时长】1

【课程大纲】

一、垂类电商的盈利模式分析

1. 垂类电商的价值:供需匹配

2. 垂类电商的竞争力:匹配效率与用户体验

3. 垂类电商的盈利点:付费会员、交易佣金、广告费、活动报名费、金融服务、saas赋能工具等

【案例】中服网、找钢网、鞋材网等盈利模式分析

二、垂类电商平台产品发展阶段

1. 功能性产品:解决基础信息发布、支付交易和功能性呈现

2. 运营型产品:破解用户增长问题及利润产生

3. 策略型产品:核心解决风险控制、算法匹配,拉升用户体验

【案例】电信翼支付、中服网、GO2等垂类电商平台的发展历程

三、构建基于平台GMV的数据分析模型

1. 业务战略分析:S(平台)=Σs(1~n),整个平台业绩=各业务业绩之和

(1)业务生命周期理论

(2)业务战略理论

(3)业务数据分析

【案例】滴滴业务战略分析

2. 产品结构分析:S(业务)=Σs(1~n),n=产品

(1)某业务线的GMV=付费会员+交易佣金+广告收益+...

(2)产品战略与产品结构

(3)产品结构分析

【案例】某电商平台的产品结构分析

3. 用户价值分析:S(产品)=n*pn=用户数,p=用户价值

(1)用户增长模型:AARRR模型

(2)用户生命周期理论

(3)目标制定与分解

(4)用户结构分析:

l 新老用户占比分析

l 用户等级分析

l RFM分析

(5)用户Arpu值分析

【案例】某母婴类平台的用户运营数据分析

4. 流量转化率分析:n(用户数)=uv*cvruv=平台流量,cvr=转化率

(1)电商平台流量来源渠道分析

(2)各渠道来源的转化率分析

(3)单品流量转化率分析

【案例】某社区团购平台的流量、转化率分析

四、数据分析的流程与方法

1. 明确逐层分解的业务模型

2. 取数:从报表和系统中获取相关数值

3. 做好数据治理和数据清洗

4. 完成基本的对比分析、预测分析

5. 绘制可视化报表

6. 解读报表,实现数据价值的挖掘

【演绎】如何借助BI报表,完成数据分析和数据报表的制作

五、数据分析后常见的问题对策

1. 业务战略问题:优化业务结构

2. 产品规划问题:优化产品结构、优化单品

3. 用户结构问题:优化用户结构,实现拉新和老客户维护的闭环运营

4. 用户增长问题:强化流量运营和销售转化策略

5. 存量用户问题:设计用户等级、权益和策划场景化内容等

【案例】某电商平台基于数据分析,如何优化整体电商平台的运营

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【课题背景】 数据分析是可以给到日常业务人员和管理人员实现业务提效和科学决策以支撑。伴随数字化转型的深入,越来越多的业务环节有了可以更多数据可供工作使用,但如何对如此诸多的数据做好数据分析,能够支撑业务和管理,就要研究数据分析的思维和方法,从底层原理和工具的应用等方面掌握数据分析的方法。 【参与人员】 本课程适宜于:全体成员 【学员收获】 1. 了解数据分析的价值及应用 2. 掌握数据分析的整个流程 3. 掌握数据分析的方法 4. 学会借助工具呈现可视化数据分析报告 【课程时长】1天 【课程大纲】 一、外部数据做决策,内部数据提效率(1小时) 1. 数据分析是做什么的?——判断 2. 数字化时代数据的4V特征 3. 数据分析的价值应用 (1)外部数据做决策:发现大战略、新商机、创新业务 (2)内部数据做优化:对现有的业务、管理展开提效降本 【案例】雀巢咖啡全球市场基于大数据调整产品分布 5.数据分析驱动业务提效降本的原理——数据分析 4. 数据分析三个核心要素 (1)定义业务问题,掌握业务建模的能力 (2)掌握数据分析的流程方法 (3)掌握数据分析工具的应用 二、数据分析的流程(2小时) 1. 定义问题 (1)定义问题 (2)制定评价体系 2. 定义业务模型 (1)业务模型 (2)模型与指标 (3)模型指标的优化 3. 数据收集 (1)通过各系统下载 (2)通过自制表单收集 4. 数据处理 (1)数据处理的内容 l 数据清洗 l 去重复 l 查补缺 l 检查数据准确性 (2)数据统计 【应用】借助EXCEL完成数据的清晰和补充 5. 数据可视化 l 对比分析:柱形图 l 结构分析:饼状图 l 趋势预测分析:折线图+柱形图 【案例】Excel、BI报表、数据驾驶舱、集控平台 6. 数据分析 l 偏差分析 l 趋势预测:回归分析与MVP法 l 归因分析:A/B对照法、梯度下降法、逻辑树法 l 最佳分析 【案例】大数据预测某款单品的市场总量 7. 撰写数据分析报告 (1)背景介绍和问题描述 (2)定义问题,并进行相关性分析 (3)数据分析报告的呈现 (4)提出下一步行动计划 三、数据分析的应用(3小时) (一)产销存分析与销售预测分析 1.生产数据分析 (1)采购金额分析 (2)供应商结构分析 (3)物料采购分析 2.销售数据分析 (1)区域分析 (2)产品结构分析 (3)渠道结构分析 (4)客户分层结构分析 (5)终端销售分析 (6)销售预测 3.库存分析 (1)直销品分析 (2)存货周转分析 (3)毛利率分析 【案例】某女鞋品牌产销存分析 (二)经营归因分析 1. 经营归因分析的核心指导思想 2. 销售目标分解与指标标准制定 (1)渠道模型:S=Σs(1~n),适用于全国网点、代理、分公司、办事处类型 (2)流量模型(漏斗模型):S=UV(流量)*CVR(转化率)*P(客单价),适用于线上渠道运营。 (3)增长黑客(AARRR):S=N*P=S1(新客户)+S(老客户)+S3(老带新) (包括了:漏斗模型+RFM模型+裂变模型) (4)分布模型:S=n*s(标准经营单位),适用于自营销售终端(含线上)的类型 3. 数据获取 4. 借助BI报表完成相关数据的可视化 5. 采用对比分析发现异常因子 6. 借助假设检验法、A/B对照法、单因子变量法等确定影响业绩的因素 7. 精益、优化每个因子 【案例】某户外企业的经营业绩分析 (三)产品定价分析 1.产品定价分析的目标是制定有竞争力的价格和最大的利润率 2.基于竞争的外部数据获取 3.基于利润率的销量-价格对照统计数据 4.基于市场占有率的产品定价分析 5.基于利润率的产品定价分析 【案例】某家电产品定价分析 (四)价值链分析法 1.基本活动分析:研发-采购-生产-配送-市场-销售-服务 2.辅助性活动分析:研发、人力、基础建设 3.分析相关的成本动因 4.发展出比竞争对手更佳的竞争优势 【案例】3C领域价值链分析 (五)市场投入分析 1.市场投入分析要解决的问题 2.数据获取 3.ROI,市场投入分析的主要分析模型 4.制定标准,结算投入数据,得出结论 【案例】某护肤品牌区域市场投入分析 (六)订单分析 1.订单分析可以破解的场景问题 2.数据处理 3.数据统计与分析 4.形成判断 (七)用户分析 1.用于产品研发创新的方法 2.用于精准产品推广的方法 3.用于用户精细化运营的分析方法(RFM和用户画像) 【案例】瑞幸咖啡的精细化营销
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【课程背景】 随着数字化转型的深入,企业数据资产的价值日益凸显,同时也面临着前所未有的安全挑战。本课程旨在为数据专员提供系统性的数据安全知识和实用技能,重点关注敏感数据和核心数据的保护措施,确保企业在数字化转型过程中数据安全可控。 【课程收获】 1. 了解数据安全的基本概念和诞生的背景 2. 了解数据安全的评估方法 3. 熟知常见的数据安全的问题和解决方法 4. 掌握技术防护的措施 【课程对象】数据专员等 【课程时长】6小时 【课程大纲】 一.数据安全的基本知识 1. 数据安全的定义 2. 数据安全CIA三要素 3. 与网络安全、信息安全的区别和联系 4. 数据安全概念诞生的背景 (1)数字化转型的要求 (2)法规、政策的要求 (3)技术进步带来的风险性要求 二.如何评估数据安全 1. 风险评估:识别潜在的数据安全对业务的影响程度 2. 合规性检查:确保企业的数据安全实践复合相关法规、政策 3. 技术评估:检查现有的技术防护措施是否可以有效应对安全威胁 4. 人员评估:评估员工的数据安全意识和技能水平 三.数据安全治理体系 1. 数据安全治理体系的概念 2. 数据安全治理与传统安全的区别 (1)目标差异 (2)对象差异 (3)理念差异 (4)手段差异 (5)技术与管理融合差异 3. 数据安全治理的定位 (1)机构成立 (2)机构性质 (3)机构成员 (4)履行职责 4. 数据安全治理的核心内容 (1)数据安全治理的外部遵循的原则 (2)数据分级 (3)数据资产梳理 5. 数据分级 (1)分类方式:来源、内容和用途 (2)敏感级分类:价值、敏感级、影响和分发范围 极敏感级 敏感级 较敏感级 低敏感级 6. 数据资产梳理 (1)使用部门和角色 (2)数据存储和分布 (3)数据使用状况 四、数据安全治理的关键环节 1.数据生命周期:数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。 2数据收集 (1) 采集主体身份真实、可信的验证。 (2) 确保采集的数据来源真实可靠。 (3) 确保采集数据的有效性 3.数据存储 (1) 数据的加密存储,以防止未经授权的访问。 (2) 数据的备份与恢复策略,以防数据丢失。 (3) 对不同等级的数据进行安全隔离和访问控制。 4.数据使用 (1) 数据的访问权限管理 (2) 数据脱敏 (3) 数据的审计和监控,确保数据的合法和合规使用。 5.数据加工 (1) 在数据整合、清洗、转换等处理过程中,保证数据的完整性和准确性。 (2) 使用加密和访问控制等手段,保护处理过程中的数据安全。 6.数据传输 (1) 数据的加密传输 (2) 使用安全的通信协议和传输通道 7.数据提供(访问)与公开 (1) 核心数据的安全治理 a. 严格的数据访问控制: l 仅允许特定人员或团队访问核心数据。 l 实施双因素或多因素身份验证以增强安全性。 l 使用基于角色的访问控制(RBAC)来管理不同用户的权限。 b. 数据加密: l 对核心数据进行端到端加密,确保数据在传输和存储时的安全。 l 使用强加密算法和密钥管理策略。 c. 定期审计和监控: l 定期检查核心数据的访问和使用情况。 l 设置警报系统,当出现异常访问或潜在泄露时及时通知管理员。 d. 数据备份与恢复: l 建立健全的核心数据备份机制,并定期测试备份的完整性和可恢复性。 l 制定灾难恢复计划以应对可能的数据丢失或损坏。 (2)敏感数据的安全治理 a. 最小化数据收集和使用: l 仅收集和使用必要的敏感数据。 l 避免不必要的数据共享和存储。 b. 数据脱敏: l 对敏感数据进行脱敏处理,例如使用哈希或令牌化技术。 l 在不牺牲数据实用性的前提下,减少数据的敏感性。 c. 访问控制和监控: l 对敏感数据的访问实施严格的控制,并监控任何异常活动。 l 使用数据泄露检测和预防(DLP)工具来识别和保护敏感数据。 d. 定期审查和更新策略: l 定期对敏感数据的安全策略进行审查,并根据业务需求和技术发展进行更新。 l 确保所有相关人员都了解并遵循最新的安全政策和流程。 (3)一般数据的安全治理: a. 常规访问控制和监控: l 实施适当的访问控制,并监控数据的使用情况以确保合规性。 l 使用常规的安全工具和技术来保护数据的完整性和可用性。 b. 定期备份: l 对一般数据进行定期备份,以防止数据丢失。 l 确保备份数据的安全存储和可恢复性。 c. 员工培训和教育: l 提高员工对数据安全的意识和技能,确保他们遵循最佳实践。 l 定期组织安全培训,确保员工了解最新的安全威胁和防御措施。 五、数据安全防控体系的保障性措施 1. 政策与流程 (1) 制定详细的数据安全政策和流程 (2) 定期对政策和流程进行审查和更新 2. 技术防控 (1) 部署先进的防火墙、入侵检测和防御系统来保护网络基础设施。 (2) 使用加密技术保护数据的机密性。 (3) 实施访问控制策略 (4) 采用数据泄露防护(DLP)系统 3. 人员培训与数据安全意识提升 (1) 定期为员工提供数据安全培训, (2) 建立奖励和惩罚机制 4. 合规性管理 (1) 深入了解并遵守相关法规和政策的要求 (2) 建立合规性管理团队,负责监测和应对合规性风险。 (3) 定期进行合规性审查和自查 5. IT审计与监控 (1) 定期对数据安全进行审计和监控 (2) 实时监测和分析安全事件和威胁。 (3) 建立应急响应机制,快速应对和处理潜在的数据安全事件。
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【培训背景】 随着人工智能技术的快速发展,AI在营销领域的应用越来越广泛。AI技术能够帮助企业实现个性化营销、精准定位、提升用户体验等目标,从而提高营销效果和用户满意度。本课程将深入探讨AI在营销中的应用,帮助学员了解AI技术在营销中的优势和具体应用场景。 【培训收获】 1. 掌握AI技术在产品创新、品牌市场宣传、用户体验打造、用户运营、渠道管理等营销方面的具体应用 2.掌握相关的一些工具应用 【培训对象】营销系统人员 【培训时长】6小时 【培训大纲】 一、AI+营销概述 1. 定义营销的内容:产品-品牌与市场(媒体)-用户体验-用户运营-渠道管理 2.AI+营销的内涵 (1)实现单元和整体的提效降本 (2)实现更好的用户体验 3.AI+营销的核心机理 (1)产品:更准确、更敏捷地开发产品 (2)市场:更加高效得完成品牌宣传与用户获取 (3)体验:借助AI实现更好的便利性和创新性 (4)运营:精准、精细提升整体用户运营的效率 (5)渠道:更加高效的渠道管理 案例:某电商平台的智能推荐系统 二、AI+产品创新 1. 基于大模型生成产品设计原型 2. 基于大模型生成产品服务体系 3. 基于市场大数据实现产品的不断自主迭代优化 4. AI数据产品的生成(影视、画作、音乐等) 案例:某智能家居品牌的语音助手功能,让产品越来越智能 三、AI+品牌市场宣传 1. 品牌宣传的主要策略:媒体与公关 2. AI+媒体的应用 (1)AI数字人IP主播 (2)AIGC生成内容(短视频、笔记、图文等) (3)依托RPA技术实现自主广告推送 (4)基于NLP的标签推荐 3. 品牌市场舆情舆论AI监控与检测 (1)品牌舆论AI检测 (2)AI舆论处理 4. 基于市场推广的智能策略分析 (1)多渠道推广效果自主分析与归因 (2)相应策略的智能推荐 案例:品牌广告智能定向推送 工具:ChatGPT、Sora、文心大模型、通义大模型、星火大模型 四、AI+用户体验打造 1. AI数字人提升用户的交互 2.智能客服系统与智能质检 3.大模型在客服体系中的应用 4.大模型辅助客户自我学习 5.智慧服务厅店,提升厅店服务质量 6.AI语音助手,提升用户的生活效率 7.AI产品使用分析,为客户提供个性化智能化推荐产品或服务 8.AI+终端,链接用户智能生态 案例:某在线教育平台的智能辅导功能 工具:智能客服系统、智能语音机器人、AI语音助手、智慧终端设施 五、AI+用户运营 1. AI自主用户画像分析和产品推荐 2.AI+RPA+RFM+营销画布,实现自动化智能化运营 3.AI+权益,实现自主智能用户促活 4.AI助理,实现用户售后服务自主化 案例:某平台AI自主智能运营 工具:有赞、微伴助手、千帆大模型等 六、AI+渠道管理 1. AI在智能配货方面的应用 2. AI在渠道商精细化管理和赋能方面的应用 3. 渠道风险控制 4. 渠道销售预测和为渠道管理策略提供支持 案例:有赞新零售实现连锁门店智能化分析和管理

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