每人計客流的數據運營之道

數據就像水，水利萬物，也能毀萬物。怎樣才能用好大數據，讓數據化運營落地?

第一招：找到數據。

許多企業為了實現經營目標，不惜重金請來數據分析師，志在通過數據運營來開疆拓土。但是并非請來數據分析師就高枕無憂了，很多人只能稱之為數據師，因為他們還未達到分析師的水平，空有滿腹理論，卻無商業意識，不懂得究竟要運用哪些數據去分析，自己都墜入云里霧里。

他們把沒有經過整理的繁雜的數據一股腦像倒垃圾一樣倒給了CEO，沒有解釋這些數據背后的含義、體現客戶的什么行為、這些曲線有什么意義等等。當CEO拿到這些數量龐大零碎的數據時，他們內心是崩潰的。

CEO需要一目了然地知道這些數據到底反映了啥玩意兒，市場有何動向?而不是花多余的精力自己來查閱資料解讀數據。對商業數據要有如同八爪魚般敏感的觸角。例如得知近兩年老年人數量占比不斷上升的時候，就可以預測到跟老年人相關的產品銷量會隨之上升。

數據分析師需要深入與業務部門接觸，甚至到業務部門輪崗，零距離了解業務部門，開發商業觸覺。CEO需要看的是對數據的分析，能準確把握市場的方向。

第二招：溝通數據。

很多行業都希望通過大數據進行改變，電子商務在數據獲取方面有天然優勢，但是很少能在數據分析環節做到完善，而如今實體商業對數據分析也越來越重視。結果就是，公司積極地收集數據，后來發現數據非?；靵y和分散，不知何用，數據之間無法關聯，分析不出其中隱含的內容，漸漸的這些數據就死在了報表中。

在數據收集之時就需要保證數據的精準度，并且統一標準和詳細分類，這就需要數據分析師和各業務部門進行互聯，避免各自為政地整理數據。而數據分析師必須站在業務員的角度來客觀分析手中的數據，才能給CEO一個真實的分析結果。

溝通數據是部門之間的溝通，部門和數據之間的溝通，也是數據和數據之間的溝通。在商業場景中，多數時候需要客流量、成交率、連帶率、客單價、坪效、體驗率等不同維度之間的數據進行互相聯系并分析，才能得出結論。例如客流量翻倍增長，成交率下降，排查出員工勞動強度大，接待能力不足。

在這招中，統一不同部門統計數據的標準，保證不同部門之間數據能夠順利交換，不同維度數據之間融會貫通是重中之重。

第三招：數據運營和分享。

第一，將數據放在框架中進行指標化分解，分析出數據背后隱藏的真相，才不會被表面的信息所迷惑。例如甲店來了100個顧客，成交了10人;乙店來了150人，成交了12人，從成交人數來看，乙店做得更好，但是分析成家率的話，甲店成交率是10%，乙店成交率是8%，其實甲店效率更高。

第二，尋找參照物。數據需要進行橫向和縱向對比參照，參照物不同，得出結果不同。例如企業在進行促銷活動的時候，往往需要和同比上期的促銷幅度、客流量、成交率、顧客對活動的評價等方面進行比較。而不是跟平時銷售日進行比對，如果選錯對象，數據分析就毫無意義。

第三，數據收集之后，當然是用來分析和用來看的。在這個看顏值的時代，不恰當的展現形式，會使得對數據的分析產生理解障礙和誤解，例如最原始的EXECL表，能把近視眼看成老花眼。好的數據展現形式有利于決策者讀懂數據意義，做出合理決策。

數據分析的最終目的就發現并解決問題，有效的獲取、使用、分享、協同、連接、簡化數據，讓每個人都能夠對數據作出分析和合理的判斷，這是最理想的狀態，當員工都積極投入這樣的數據分析工作之中，數據運營就進入了一個良性循環。