用数据给运营指路京东数据专家透露电商高速成长秘诀

受移动社交产品和数据变现的影响，大数据时代的数据演变经历了三个阶段：第一个阶段是静态数据阶段，也就是传统的数据登记录入。在这一阶段，数据信息很难进行更改，更新流程操作繁琐；第二个阶段是相对动态数据阶段，此时的数据已经显现了PC电商的特性，包含用户的用户名密码、浏览记录、点击记录等，可随时根据变动进行修改同步；进入移动互联网时代，数据也进入完全动态数据阶段，人们可以通过手机随时定位自己的位置，线上线下的浏览轨迹都可被实时获取。

显然，电商企业所掌握的数据主要基于动态数据阶段，想要充分释放数据时代的红利，最有效的途径还是技术创新。

2016年3月出版的《京东平台数据化运营》一书，就对商家们如何利用大数据进行电商运营给出了非常具有实用性的指导。近日，结合本书的内容，京东数据专家通过在线访谈，就读者对于电商运营中的种种问题进行了细致解答。

数据推动服务创新

基于交易量级和技术实力，京东是最早开始实现数据变现的电商企业之一，通过建立数据分析模型和产品，以产品化的方式挖掘数据这座金矿。与其他电商平台不同的是，京东没有选择通过大数据建立服务平台，借助用户对产品和工具开发的使用需求获益的道路，而是一直致力于以大数据推动服务创新。

例如，京东物流以数据为指导优化仓储配送，推出了极速达、211限时达，让送货变得更快、更放心；通过创建商品销量预测模型，极大提高了自采团队在采购、库存、补货的效率；通过数据产品“数据罗盘”的开放，指导平台商家通过数据来优化运营。

京东商城营销研发部POP平台部总监王彪表示，只有从商业价值出发才能体现数据的价值。除了在平台层面对于电商企业的发展形成影响，数据对于平台中的商家也有着巨大价值，因为商家在店铺日常运营中的种种决策，都离不开数据的支持。

众所周知，京东坚持自采模式以及自建仓储物流体系，数据链条的完整程度属行业领先。在此基础上，京东推出了数据产品“数据罗盘”，针对电商平台的运营环节，为商家建立起一整套数据分析系统。从经营报告、实时洞察、销售分析、流量分析、无线端分析、商家评级、装修分析、客户分析、营销分析、仓储分析、配送分析、承诺时效分析到售后服务，“数据罗盘”提供了多个维度的数据分析功能，也为商家的数据精细化运营奠定了基础。同时，商家们还可以根据不同需求自由组合数据，自动生成各种报表，以便做出更准确的预测和判断。

解密运营之道与营销之术

电商行业有一个黄金公式：“销量=流量×转化率×客单价”，卖家想要获得销量，第一个维度就是获取流量。

京东的流量来源有四个方面，分别是自主访问、免费流量、付费流量和京东站外流量，那么如何来做有效流量的分析？就需要依靠京东的数据罗盘产品。通过数据罗盘，商家可以查看到各流量来源的占比情况、了解流量的高峰时期与低谷时期，以及查看到衡量流量质量的平均访问 、平均停留时间和跳失率三个指标等。基于这些数据分析的结果，商家就可以做出决策，在何时推出活动促销能够有效拉高低谷期的销量，如何通过页面布局在高峰流量中获得更高的销量等，做到时时心中有数。

卖家想要获得销量的第二个维度是转换率，这也和第三个维度客单价息息相关，那么，如何通过运营的方式将获取的流量转换成销售额利润？

在《京东平台数据化运营》这本书中，将影响转换率的因素细分到几十种，以前在线下购物时，导购只能通过到店用户的穿着、年龄、表情和语言等细节判断应该向你推荐何种商品，到了线上，就需要掌握这几十种细分的影响因素。通过数据罗盘的数据报表，商家就可以清晰直观的分析出是哪一种因素影响了转换率；还可以通过这些数据生成报表，与行业里的优秀店铺、与自己相似的店铺、自己店铺的同期，甚至自己店铺的上期这四个维度进行综合的对比、分析。从而使商家更准确的判断出为什么没有产生转化率，找到问题的结症所在。

但是归根结底，运营最终的目的是要提升店铺的转换率和复购率，二者都意味着源源不断的收入和利润，那么复购率应从何而来？此时，商家需要认真审视自己的会员管理情况。数据罗盘会通过数据分析给出会员黏度的健康度、会员复购的深入程度、复购的渠道占比、影响复购率的关键环节等，让商家一目了然。

综上所诉，电商高速成长的秘诀究竟是什么？需要越来越多像京东这样的企业，将自身的数据积累开放出来，并在此基础上开发数据产品并够帮助商家获得更高的收益。这其中除了对于数据产品本身实用性的考量，还需要积极开展对商家的专业指导。

此次京东数据专家的在线访谈，就是一场运营之道与营销之术的分享，只有真实、有效、能落地的案例才对商家具有正确的导向。用数据为商家谋福利，无疑是京东的明智之举，毕竟商家活的更好才是对平台自身发展的最大助力。正如京东商城CEO沈皓瑜在《京东平台数据化运营》一书序言中所写：“京东一直以来都在坚持做一件事：创造价值！”

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。