传统零售是“物流”，零售过程就是商品的流动。电子商务是“信息流”，顾客通过搜索、比价、评论、分享产生信息，达到购买目的

零售专业知识之电商中的数据化管理

本分析报告是为某垂直服装电商（平台）做数据分析，分析目标是找到下个月运营重点，提升销售额。分析结论结论1：战略层面，提升男装的权重，把男装作为未来发展的重点。

真实案例|产品数据化运营分析实战案例

社群数据化：你运营的社群是好社群嘛？有人说社群是因为网友的共有兴趣爱好或者说是共有的价值观聚集起来的，后期通过产品或服务满足群体需求而产生的组织形态。这种先有群体再有服务的社群模式，对很多网友自发组织的兴趣类社群来说，确实是先把有共同点的人聚集起来，然后再慢慢完善社群服务。

数据化运营：这里有7大经典思路！！1. 分解思路做互联网运营的数据分析，首先就是学会“分解”。将数据分解，将问题分解。所有的数据都可以层层向下分解，找出更多的“子数据”，通过对子数据的挖掘和优化，往往能逐个击破，找到方向，提升最后的“关键指标”。

真实案例｜产品数据化运营分析实战案例！本分析报告是为某垂直服装电商（平台）做数据分析，分析目标是找到下个月运营重点，提升销售额。一、分析结论：结论1：战略层面，提升男装的权重，把男装作为未来发展的重点。结论2：战术层面，迅速提升移动端的市场投入，提升市场认知和品牌，可以快速提升订单量。

免费流量有瓶颈，付费流量是没有瓶颈的，要会花钱，花到重要的地方，以低付出达到高收益

三个步骤，搭建用户运营数据化的循环流程流程化和精细化为每个运营人员都要具备的基本思维，如果说流程化的思考是运营人员对运营目标的定性思考，那么数据化就是对就是对这个目标实现路径和效果的定量描述，它将你的工作思路落实在具体的数据指标上以衡量你的工作效果和目标实现情况。

创业公司做好数据化运营，需要先搞清这6个问题！“流量为王”的时代已经结束，互联网企业正在向精益化运营的方向转型。而做好精益化运营需要大量的数据来支撑决策，这对企业的数据采集和数据分析能力都是非常大的挑战。中美在数据分析上存在较大的差距。

创业公司做好数据化运营，需要先搞清这6个问题!数据分析在国内一些特别大的企业，比如 BAT里，才能得到重视，当然这得益于他们的长期积累，对数据和运营结合的比较好。这是我回国以后的总体感受，国内企业对数据本身，以及数据所能提供价值的认识程度，没有美国那边那么深入，并且差异还蛮大的。

运营分析中有关流失第一性原理的思维导图，包括流失：让用户忘不掉你、第一性原理

提高工作效率，很重要的一点就是，要清楚自己每天的任务是什么，今天有哪些工作要处理，把这些工作都数据化