我们要养成一个数据分析和价值体现的。良好思维。也说在你的人生当中在你的工作当中，在你与别人交谈的过程当中，你要尽量多的第一个收集数据第二个进行尽量多的数据分析，第三个尽量多的转换价值。那么数据的价值也分成两种第一个数据直接变现也说你通过一些精准的数据。别人问你，你有没有做金融的人，你帮我介绍这个叫做数据的精准变现，你说我有啊，我有这样的一个群，里面全是。做金融的，可是我这样的群么钱呢，要多少钱，我要五百块吧，我就把你这个把这个学送给你。那这样就可以进行数据变现，或者说我可以帮你打广告。你要打什么样的广告金融的好玩的金融的数据，我这里有五千个啊，我我帮你推送一条广告，需要五千块。这样的就可以进行数据变现。

引言：社群联盟，最专业的微信多群管理工具，让千群管理和单群管理一样轻松。

基于微信的普遍性，越来越多的用户聚集在微信群内。然而真正要做好社群运营，没有数据的支撑怎能针对性优化？尤其要同时运营多个微信群，问题随之而来：每个人、每个群邀请拉入多少人？哪些人同时在多个群内？每个群的签到、发言数、活跃度如何？群内每天谁发了多少个包，多少钱？

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联盟统计能提供什么有价值的数据？

联盟统计能统计联盟内所有群的相关数据，查看联盟群数和人数，并提供群榜单和个人榜两个维度。

其中群榜单能查看各群人数、活跃度、日发言数、总发言数、每日入退群人数、红包数等，个人榜能查看盟内所有用户发言数，抢、发包金额，日邀请和总邀请入群人数，并能查看同一人所在多个群的记录，为去除重复人员提供依据。

如何依据数据，针对性优化社群运营？

问题来了：联盟统计这么强大，那我该怎么用好呢？别着急，优秀案例分享者告诉您！

根据活跃度重点扶植后进群

小A有个宝妈群联盟，旗下多个群，以前需要每个群查看活跃度，升级联盟后可直接在主群对比查看活跃度低的群，重点运营，活动倾斜，不断提升整体活跃度。

群发言数、入退群数据为运营考核提供依据

小B公司有多个项目群，不同的运营人员负责不同群。以前很难进行考核，现在根据每个群不同的活跃度、发言数和入、退群数据，考核群运营人员很方便。

邀请入群人数，为代理拉人提供奖励依据

小C是微商总代，经常需要做拉人活动。拉人奖励需去除退群人员，而联盟统计里的个人榜-总邀请数正是去除了退群人员的，还有日榜能查看当天拉入。

发言数指导课程培训优化

小D的群是做课程培训的，需要定期优化课程主题。他每天在联盟内推送同一个话题，让群成员自由讨论，隔天推送另外的话题。然后通过查看发言总数，哪个话题更受欢迎一目了然。

成员所在群数为去重做指导

盟内经常做活动，为了避免重复参与活动、领取奖品，每个人只能呆在一个群。联盟统计可查看同一微信号在多少群，为去重提供依据。

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那么，如何获得这些统计数据？

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随着互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，需求也日益突出，纵观整个互联网领域，大数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。

大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。

随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。

当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。

【DT时代，商业智能是企业数据分析必备之选】

获取企业精准数据建立企业精准数据体系，将是未来每一个无论大中小型企业的必备之选。BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

就中国市场而言，经过几年的积累，一般，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为OLTP(Online Transaction Process，在线事务处理)，指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。

但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于实际分析人员来说，只是一些无法看懂的天书。分析人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息，毕竟，现金，一个专业的数据分析人员，是十分欠缺的。此时，如何把数据转化为信息，使得分析人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能主要解决的问题。

如何把数据库中存在的数据转变为分析人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说，报表系统已经可以称作是BI了，它是BI的低端实现。

国外的企业，大部分已经进入了中端BI，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。而我国的企业，大部分还停留在报表阶段。

传统的报表系统技术上已经相当成熟，大家熟悉的Excel、水晶报表、Reporting Service等都已经被广泛使用。但是，随着数据的增多，需求的提高，传统报表系统面临的挑战也越来越多。

1.数据太多，信息太少

密密麻麻的表格堆砌了大量数据，到底有多少业务人员仔细看每一个数据?到底这些数据代表了什么信息、什么趋势?级别越高的领导，越需要简明的信息。

2.难以交互分析、了解各种组合

定制好的报表过于死板。例如，我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量。但是，这两张表无法回答需要多个角度的交互分析问题。

3.难以挖掘出潜在的规则

报表系统列出的往往是表面上的数据信息，但是海量数据深处潜在含有哪些规则呢?什么客户对我们价值最大，产品之间相互关联的程度如何?越是深层的规则，对于决策支持的价值越大，但是，也越难挖掘出来。

4.难以追溯历史，数据形成孤岛

业务系统很多，数据存在于不同地方。太旧的数据往往被业务系统备份出去，导致宏观分析、长期历史分析难度很大。

因此，随着时代的发展，传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了，企业期待着新的技术。数据分析和数据挖掘的时代正在来临。值得注意的是，数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值，并不是取代数据报表。报表系统依然有其不可取代的优势，并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。

【企业如何构建精准数据体系】

精准数据体系的建设是一项任重而道远的工程。只有拥有了精准的数据体系，运用合理的、科学的数据分析手段获取的分析结果，方可为市场营销、运营策略提供有价值意义的参考作用。

精准数据体系的建设，绝非一日一夕之功，需要在充分意识到数据分析为企业今后发展所带来的巨大深远价值意义的基础上， 将其视为一项长期的工作任务。通过各类可运作手段和多个相关部门的紧密配合，去将精准数据体系建设融于到日常的工作中去。

如上图所示，数据的获取途径是多种多样的，但是归类总结下，无外乎以下几种：

1.公开信息的搜集与整理

比如统计局的数据、公司自己发布的年报、其他市场机构的研究报告、或者根据公开的零散信息整理，这类公布的信息，通常真实性较强，但是该项工作却是一个日积月累的工作，需要持之以恒的不断去搜集积累。

2.活动

数据获取的最为精准的形式，在互联网时代的今天，最好的表现就是“活动或者政策+互联网“手段的结合形式。以明确的主题的活动形式，设置相应的合理的必须的“门槛“形式，依托互联网活动管理平台，让活动参与者，填写必备的相应我们所需的数据，最终实现互联网化的信息技术手段实现数据的搜集和分析整理。

3.问卷调研

有时候为了某种目的也会收集很特别的数据，调研问卷虽然形式传统，但是却有其无法替代的作用意义。合理的问卷调研形式，往往会起到预期无法想象的效果。

4.技术采集

信息采集技术，信息采集系统以网络信息挖掘引擎为基础构建而成,它可以在最短的时间内,帮您把最新的信息从不同的Internet站点上采集下来。信息采集技术是利用计算机软件技术，针对定制的目标数据源，实时进行信息采集、抽取、挖掘、处理，将非结构化的信息从大量的网页中抽取出来保存到结构化的数据库中，从而为各种信息服务系统提供数据输入的整个过程。该技术采集后的数据，信息杂乱无序，需要进行定制化的数据清洗和筛选工作。

5.购买的数据库

市场上有很多产品化的数据库，这个一般是以公司的名义买入口，不光咨询公司还有很多高等院校及研究机构也会购买，这类数据通常以行业性代表数据居多，而且数据一般无法满足“时效性“，切无效数据较多。

6.咨询行业专家

当然是有偿的，这个在一些企业战略实施项目中比较常见的。有些行业专家会专门收集和销售数据。

海量数据是金矿银矿，但海量数据不是金银财宝。精准数据的获取，是一个去粗存精的过程，面对浩瀚的结构性、非结构性的数据，传统形式的处理已苍白无力，需要更加专业的技术手段，更加深度的数据构建思维，并且将数据的积淀付诸于日常的工作中。

【总结】

数据分析已经成为互联网时代里企业经营与决策的重要工具。精准的数据分析能够协助企业将先进的信息技术合理地应用到企业的发展当中，令到企业有灵活运用信息的能力。信息经过智能开发，数据的深入分析，企业可以增强自身与对手的竞争能力。因此，当今社会越来越多的企业着手去使用数据分析手段并让其进展成决定运营成果的关键手法!

在今天，数据库及人工智能的技术在不断地发展着，因此数据信息的作用也变得越来越重要。企业的信息包括生产、市场、销售以及各种顾客的竞争信息，这些都是企业所拥有的战略性的资源，是企业构建商业智能系统的重点。

在如今的大数据的环境下，每个企业都需要做好自身对于内部的管理，开启适合的商业数据智能模式，这样才可以更好的进行运营以及发展，只有这样企业才能处于不倒之地。

文/会点网袁帅

对比是数据分析最基本的方法，通过对比识别数据差异。但是对比有得失。在分析过程中，对比得当可获得精准结论，但对比分析也存在陷阱，比如某产品近期销售数据在下滑，想当然得会得出结论此产品受欢迎度在下降，但是查看销售比（销售数/DAU）却在上升，所以只是因为DAU下降了。

所以如何去有效对比？

1、 横向、纵向多维度对比

对比的前提是两个事物或统一个事物的两个状态，其次必须要有一个对比的指标或标准（这里可称为对比的度量）。对比的两事物一个是主体，另一个是客体。也就是明确对比的三要素：主体、客体和度量。比如小明比小王高5cm，就是一个最简单的对比，这里小明是主体，小王是客体，度量身高，且人们对于身高这个度量存有共识。但如果去大排档吃一碗炒饭50元，可能觉得很贵。那如果是取希尔顿吃一碗炒饭128元可能就不觉得贵，这里我们选择了常识作为比较的基准，客体也没有问题，问题在于我们所谓的“常识”并非所有人的“共识”，如果不是共识，就要非常谨慎地得出结论，否则就容易从自我出发做出判断，影响结论的中肯性。

2、建立标准化的对比客体和度量

就是因为标准可以是认为确定的，所以存在质疑和不确定性。

建立标准化的对比可以是时间标准、空间标准、特定标准、计划标准。

3、 比率的对比

常见的对比是大小的对比、数量的对比，比如销售额的对比，人数的对比，使用不同的对比指标会得到不同的结论，我们把对比标准的选择叫做视角，视角不同，结论不同。比如上述对比小明小王俩同学，身高是视角事宜，除此之外还有年龄、学习成绩、颜值等等。在对比各种变化的原因时，我们也有各种模型，我们所要做的就是找到合适的对比视角。

直接描述事物的变量：长度、数量、高度、宽度等

加工后可得到：增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。

如下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。（数据都是笔者瞎编的，工具用的是FineBI）

3、 指标的逻辑与管理指标

数据分析师有一个关键的职能就是要设计“指标”来对比，设计指标和应用指标有着天壤之别。比如某保健品公司，他们的产品是各类补品及奶粉，他们的业务与市场中人口的出生率、老龄化速度、市场整体购买力、对保健品的消费观念有着直接关系，还与政府对这个市场的管控力度有关。分析这么多之后，有没有一个指标来反映这些综合的因素，它的正反代表着好坏。

考虑到以上因素需要构建一个综合性的指标，这需要各种数据的加权计算。在不考虑市场规模的情况才，可以先构建一个指标指数模型：

Y=aX1 + bX2 + cX3 + dX4+……

Y 可定为市场吸引力指标值

X1 可定为老龄化程度

X2 可定为市场整体购买力

X3 可定为市场对保健品的品牌的看法

X4 可定为政府对这个市场的管控力度

abcd是系数，分别代表影响力程度

当然以上只是简单的罗列，实际情况比如X2还能分解出多个影响指标，甚至整体可以换成乘法模型，指数模型。。。

4、 对标的层次和维度

设定了各项管理指标后，剩下的就是比较工作了。从变化到追踪事物变化的诡计，找到问题的根源，从而找到书屋发展规律，这个过程叫对标。对标可以和自己比，也要和别人和竞品比。

对标的维度有规模指标、速度指标、效率指标、效益指标。

规模指标比如营业额、销售额，电商平台的UV、日活，医院的一天接诊数量，年营业收入额；

速度指标往往代表着活力，也是看未来趋势和潜能的重要指标类，包括各种运营管理指标的速度指标。

效率指标即投入和产出比，如果投入的是时间，月度产值、季度产值；如果投入的是净资产、则净资产周转率；如果投入的是人，人均产值，人均销售额。

众所周知，大数据可以帮助品牌发现机遇，如新客户、新市场、新规律、回避风险、潜在威胁等，同时亦可以有助于品牌营销决策的调整与优化。这其中包含了数据人才、数据模型和应变数据管理的组织职能优化等。

虽然“大数据”所有企业都耳熟能详，但对如何利用却云里雾里，或者数据碎片化，各自为政。在许多公司，数据都散落在互不连通的数据库中，并且相应的数据技术也都存在于不同部门中，面对这些静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”的信息数据，企业信息部门只有将这些孤立错位的数据库打通、互联并且实现技术共享，才能够转化成资源。

价值，提供决策支持

这些散乱的数据就像做一道未知口味的超级大蛋糕，而营销手段就好比不同的口味的配料，个人的喜好不同，配出的味道也将会不一样，但这个蛋糕终归是要拿到桌面上去品尝，所以在海量的人群信息中如何有针对性的让潜在客户看见我们并接受呢？

答案就是大数据精准运用。

在“互联网+”时代，谁能够把大数据“精准”化，谁就是大赢家。

随着数据越来越多，对于精准营销的需求也正在上升。如何通过技术手段，挖掘大数据下的深层次关系，让营销更准确、有效已经成为营销中重中之重，也是大数据营销。

企业立于不败之地的致胜法宝

蔓驰网络科技有限公司旗下的“Rich”平台，为了提高海量数据采集和大数据分析预测能力，不断对DMP大数据管理平台进行升级优化，实现具有国际竞争力的大数据挖掘、采集、处理、分析、运营，可视化软件和硬件支撑的超级服务平台。

蔓驰在DMP大数据管理平台投入了大量的人力、物力、和财力，市场反馈的效果确实非常不错，数据更加精准，可以为客服提供更优质的服务。旗下核心机构“Rich”依托DMP大数据技术、DSP广告投放服务及“Rich精准营销平台”为企业量身定制战略构想，提升企业核心竞争力。Rich已在全国拥有700个城市合伙人，服务超过20000家本地化中小企业。并与众多优质APP完成资源对接，广告成本较传统广告降低48%，覆盖率提升3.6倍。

但，不是所有企业都有这样的能力。

专业的事交给专业的人

事实上，普通企业也不需要有这种能力，把“专业的事，交给专业的人”，企业集中力量经营好核心业务，才能立于不败之地。因此，可以把涉及到大数据精准营销的业务委托给蔓驰科技这种类型的专业服务机构，借水行舟，既享受了专业的服务，又节约了人力、物力、财力，一举多得。

应用大数据来实现精准营销还要能够进行精准化的广告营销。传统的广告模式是通过投放海量的广告来提高企业产品的知名度。在互联网时代的今天，这种铺天盖地打广告的营销方式显得有些过时了，至少不是那么有效了。这个时候利用大数据，确定自己的用户群就很重要。

因此，大数据时代的精准化营销是每一个企业须选择的营销模式，企业可以不懂应用数据的分析，但不能缺少大数据营销思维。

看S8就上虎牙直播

在半决赛，IG与FNC均是以碾压的局势拿下了比赛，就半决赛来说，这两支战队无疑是目前状态最好的战队，晋级总决赛也无可厚非，但是FNC在小组赛里面对阵IG比赛是三局两胜，这就让粉丝有点担心IG决赛处于劣势，这点我倒不这么认为，历来的赛事证明决赛是一个全新的开始，为此，我们通过选手数据图来分析下两支战队的对位优劣势。

上单位：基本上上场的就是TheShy和Bwipo，在对阵G2比赛中，TheShy已经证明了自己的恐怖实力，从数据图也可以看出全面碾压Bwipo，两个人处于不同档次，但是这是在TheShy没有对位维克托所打出来的数据，纸面上TheShy比较有优势，但是凡事都有意外，我们也不把话说满。

打野位：这两人承担伤害和助攻差不多，虽然KDA看似差了一倍，但是实际是因为宁王因为每场比赛多阵亡了一次的缘故，这个只能说宁王与香锅类似，开团比较不要命，这种选手在大赛中经常扮演着不稳定因素，综合数据Broxarh还是比较强一些的，具体就看比赛英雄特点了。

中单位：两个不同赛区法王之间的较量，数据上肉鸡有着略微的优势，但是在生存能力和参展率上Caps有小优势，这个跟选手的风格和战队打法也有一定关系，总的来说，两个人综合实力接近，如果总决赛哪个人能打爆对面，那么对于比赛的走势也是起到决定性的作用。

AD位：数据可以看出，欧成的实力确实是世界顶尖的ADC，五维图接近满分的状态，最重要的是他的场均阵亡只有0.6，而阿水主要是因为6级前经常被抓，这点也是IG在总决赛需要注意的。

辅助位：宝蓝数据略微优于Hylissang，他的KDA在辅助里面算是比较高的，说明他对于自己的团战站位和血量把控做得非常出色，在关键时刻又能站出来为队友挡枪，FNC辅助主要目前就是保护欧成的前期发育，这也和欧成的场均0.6阵亡有一定关系，可能是因为欧成和UZI类似，都是队内的核心，值得用命去托付，虽说RNG已经淘汰了。

总结：数据上看，两队其实实力差不多，FNC可能更像RNG，有着绝对核心，加上其他位置的能力也不错，如果每个位置都发挥好的话，这是一支实力恐怖的战队，但是莽中带稳的IG也是不容小觑，非常期待他们在总决赛的精彩碰撞，IG战队能走到今天已经是非常不容易了，我们也不给他们压力，只希望他们能打出自己应有的实力，不留遗憾就好。

看S8就上虎牙直播

何为大数据精准推广？

大数据精准营推广就是在各个平台上几亿的用户找出我们客户（产品营销商家的客户），在这些用户中去推广我们的产品知识，达到我们精准营销的效果。

在现在国内的互联网平台上，每时每刻都在产生各个行业的数据，这些数据中有很对对于我们有价值的信息，比如某某今天在某平台上面发布、关注我们行业的类似信息（包括我们行业的），那怎么去找到这些客户呢？就可以接下来就可以使用我们的大数据去统计。

目前可操作的平台为8个（今日头条、咸鱼、支护、微博、喜马拉雅、腾讯扣扣、腾讯视频、优酷视频），这几个平台的优点是：1、流量大。2、具有强大的商业价值.3、能支持我们进行精准的数据分析。当然现在的平台也是特别多的，其他排名比较靠后的平台我们也是可以进行分析的（只要其数据能够进行精准分析，其商业价值比较大）。

在前期我们会针对客户所在的行业做一个行业报告，同时也为后面对数据的精准抓取做准备。在客户使用前期做行业报告时提供的方法获取满意的流量后，后期我们就可以给他们提供我们为他们在平台上抓取的数据了。

抓取数据的方法步骤如下（按照今日头条数据为例）：

一、利用4台服务器在互联网平台上抓取今日头条的所有数据，其中包括基本信息（头像、昵称、个人说明、他的关注、他的粉丝、动态、和包括特殊的头条号下面的文章视频等）、隐藏信息（例如此用户看了哪些文章、评论了什么）、协议信息（我们会找到协议接口看此用户一些隐藏的信息，例如他收藏了哪些文章以及他对某种生活中不好表达特殊爱好或者物品），我们这4台服务器都是24小时不断对更新的数据进行抓取。

二、在第一步采集的数据中都是杂乱无章的，其中包括对我们没有利用价值的和我们不能分析的（比如：链接，图片，没有商业价值等）现在会使用两台服务器对他进行分析，然后再使用两台服务器对这些抓取的数据经行一个标签化，在标签化的时候会对数据进行算法运算（具体的运算方式就是核心的东西，是不能告知的），举个例子：我们公司之前做群控的时候的客户标签就是：1、老板，2、开公司，3、营销寻找客户等；然后把这些数据放入我们的数据库（注：这些数据是没有电话号码或者微信号的，就算有我们也不会给你们的，这些敏感数据在互联网安全法中明确是违法，而且就算是微信号你们添加通过率也是很低，而且也会导致封号）

三、我们在前期的时候对你们的行业做报告的时候会有行业的关键词，现在我们把这些关键词放入我们的数据库中赛选就可以选出你们需要的客户数据。

现在的数据就是我们给你们抓取的精准数据，完成我们全部流程的30%，剩下的就是如何把我们抓取的这一批精准数据导入我们的常用聊天工具（现在主要是微信）

现在我们就会对这些数据用户提供诱饵（前期的报告中我们就会分析出来），就像我们平时钓鱼一样，鱼上钩必先食饵，鱼竿鱼钩就是我们后期使用的自动化营销工具（其中包括我们提供的方法，方案，软件和硬件），利用这些软件把我们的客户导入我们的聊天工具。

在使用我们自动化营销工具的时候我们会提供一个指标，对你们那边的操作人员进行管理考核，如果完成这个指标才能达到我们前期的预想效果。

在这批数据导入微信后我们会提供一个激活系统和一个转化系统，把我们数据中部分有欲望但是在纠结的客户转化下单。

经常玩狙的玩家都知道，有很多时候我们不能够对敌人一枪致命，那我们对于敌人的伤害是多少也是至关重要的，很容易影响我们的战局。

一，AWM

基础伤害 120

躯干/四肢 132/57 爆头伤害 300

一级甲 92.4 一级头 210

二级甲 79.2 二级头 180

三级甲 59.4 三级头 135

二，M24

基础伤害 88

躯干/四肢 96.8/41.8 爆头伤害 220

一级甲 67.8 一级头 154

二级甲 58.1 二级头 132

三级甲 43.6 三级头 99

三，98K

基础伤害 75

躯干/四肢 82.5/35.6 爆头伤害 187.5

一级甲 57.8 一级头 131.3

二级甲 49.5 二级头 112.5

三级甲 37.1 三级头 84.4

了解啦这些数据，有助于我们更好地把握战场，大吉大利今晚吃鸡

好多人选择在淘宝创业，主要的原因是因为门槛低，投入的资金少，就算是当下竞争如此激烈的状态下，也还是阻挡不了大家进淘宝创业的热情。开店遇到的问题比较多，对于新手来说面临的第一个问题就是如何选品，在万千产品中选择适合的产品是有依据可循的，对市场行情进行分析是最好的解决办法。接下来就给大家讲解一下如何进行开店选品。

一、市场需求分析

开店之前一定要分析市场行情，客户的需求是什么，需求量大不大，市场行情好不好，能不能做得下去，有没有潜力，这些都需要通过数据来进行分析。迷茫的新手卖家可以通过行业数据来获取市场需求量最大的一个行业，给大家推荐一个非常好用的免费的阿里功能——阿里指数。

图1（图片源于网络，仅供参考）

进入阿里指数的区域指数，假如你想看广东的市场，选择广东省，可以看到行业排名前十的热门类目商品，但是排名第一的商品往往商家竞争比较大，新手卖家不要找竞争力太大的商品，不占任何优势，因为初期你没法跟大卖家去竞争。大家可以选择排名稍稍靠后的类目商品，这样的商品不仅市场需求量大，而且竞争没有很激烈，自带一定的引流效果，方便后期运营，属于蓝海产品，很有发展前景。

图2（图片源于网络，仅供参考）

另外，也有一些不热门但是销量也不错的商品，下面给大家举几个例子：

1、有特色的商品

在淘宝上卖一些特殊的商品是比较有市场的，因为很多人都会局限于自己的生存环境，卖一些很多人接触不到的特色商品，往往能够引起人们的兴趣。比如可以卖一些当地特产，一些在国内买不到的外贸商品，或者独一无二的DIY专属定制品等等。这些产品人们在实际生活的地或是买不到的，所以需求也是很大的，适合在网店中经营。

2、品牌商品

品牌商品也非常适合在淘宝上经营，因为有许多买家对于品牌产品非常忠实，但是因为某些品牌的地域普及度不高，所以在本地上无法购买的。我们也可以看到，在淘宝上品牌店的商品售价即使贵也能卖得出去，所以说品牌商品非常适合在网店销售。

图3（图片源于网络，仅供参考）

3、利润大的商品

我们可以选择一些利润空间大的产品，比如化妆品，衣服等等，从这些大类目中选择市场竞争偏小的商品进行销售。因为利润高的商品相当于卖很多件利润低的商品，相对来说售后问题也会减少，更利于我们去维护店铺。而且利润大的产品，在后期推广时也更好操作。

二、目标人群分析

确定好商品类目之后，我们要对商品进行细化，给店铺定位一个统一的风格，那么，如何进行店铺定位呢，这个要对目标人群进行分析，我们要站在客户的角度思考。

1、风格定位

以服装为例，店铺里的衣服风格不要太多，买衣服的人大多风格比较有标志性，例如淑女风，休闲风，个性风等等。如果一个店铺衣服风格太多，则不利于后续转化，淘宝搜索BF风的女装，出来的衣服都是统一BF风格，如果出现一件甜美淑女的衣服，是不符合消费者购买规律的。

图4（图片源于网络，仅供参考）

2、功能定位

有一些商品是有一些功能上的定位的，例如办公用品，办公用品要的是种类多，这样可以为店铺带来更多的转化，消费者要买一根笔，可能看到了橡皮就会一起买走了。如果清一色的卖计算器或者圆规，这样是行不通的。

3、属性定位

店铺属性定位精准了，搜索人群才会精准，转化成交才会高。比如搜索修身的衣服，进入店铺在一堆修身款衣服里突然看到一个穿着加肥加大衣服的模特，消费者体验会降低，店铺分类乱七八糟，不利于消费者搜索浏览。。

三、价格分析

开店初期商品价格不要太高，打造一个价格偏低的引流产品，因为这是大多数消费者都能接受的一个价格，建议客单价不要超过200元。为什么要做客单价低的产品呢，这是因为前期我们可以为店铺累积销量，收获更多的好评，提升店铺排名。但是大家千万记住，我们做客单价偏低的产品，而不是做品质差的产品，价格非常低的小商品，前期即使流量提升，但会收获很多的中差评，退货率也会越来越高。中差评和退货率会影响店铺的权重，一旦权重受到影响，那么店铺排名也就会一直往下降。你的店铺刚开始做就走下坡路，很可能昙花一现之后就不复存在了。

其次不建议新手卖家做统一价的商品，例如黄金白银之类的商品，市场价格透明，利润低，比较有局限性，新手卖家很难做好。

产品定价也是一门学问，比如我们选择了女装连衣裙，然后在淘宝搜索连衣裙这个关键词，这里大家注意一下，现在手机端的流量比电脑上要大得多，所以用手机去搜索。按人气排序，提取前100名宝贝的价格（包括一口价和促销价）、成交量等数据，分析出哪个价格区间的宝贝是最多的，销量是最好的，其他商家都打了什么折扣。分析出来后你就知道要卖什么价位的商品了，就知道要打多少折才最吸引人。

最后，给大家一个选品方面的建议：做自己熟悉的产品或者类目。比如说你在武夷山附近，对茶业比较了解，而且对周围环境熟悉，那么你寻找货源就会很方便，有稳定的供应商，处于货源的集中地，后期产品做起来不会担心货源问题。其次，你对该类目商品了解透彻，成本掌控明白，规则明确，不用投入过多的学习成本，那么你就有更多的时间来运营店铺。

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文章为原创，作者新动力电商>

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在日益疯狂、惨烈的消费品市场竞争的今天，许多企业更聚焦短期业绩的策略，更重视可以短期内极大提升销量的促销促销，花对钱、用对促销手段等，从而为市场占有率、短期财务报表增色不少。

然而，企业在管理促销时“无章法可循、无数据可依”的局面并没有改变。

如何全面、客观评价一个促销活动的优劣？当前有多少低效促销？如何识别促销活动的成功要素并应用于未来？如何流程化、制度化基于数据洞察的促销管理，而非经验导向？

我们知道，利用大数据分析工具可以有效帮助企业进行精准促销，不仅通过减少低效促销投入来“节流”，更重要的是可以通过优化促销设计来“开源”，可谓一举两得。

下面我们就来用连锁便利店行业圣诞节的精准促销为例，与大家一起分析、交流。

在做圣诞节促销活动方案时，品牌市场部在销售额、毛利额、客流量、新增会员数等方面都设定了目标值，那么活动结束后我们首先要对目标达成完成率情况进行统计分析，从而对圣诞节促销的促销效果能先有个整体的评估，然后我们再对圣诞节期间所做的具体促销活动进行深入分析：

满减活动谁不能玩？

圣诞活动当然少不了满减。当时活动设定规则为微信支付满60减30，单笔小票只要购物满60元，在付款的时候采用微信支付，就可以立减30元。

通过对活动期间目标鲜食品类的销售同期增长情况来看，鲜食目标品类的销售增长没有达到预期，但是香烟品类增长超出预期。

通过实地商业洞察我们发现顾客在参加活动时往往通过购买高单价香烟类商品来凑单，满足60元的活动门槛，因此造成明显的香烟品类销售上升。所以，我们在做类似促销活动方案时需要剔除香烟品类。

同时我们也需要关注我们重点粘客商品（关东煮、面包、冰淇淋等）的销售情况，他们的增长表现也可以从侧面体现促销活动的成效性。

加价购加什么？

加价购活动也一直是便利店的常规促销活动，既指定购买指定商品或品类满多少钱，就可以较少的金额购买另一件商品。

促销本身就是一种商品，只有先把促销方案卖给顾客从而获得顾客的认同，才能使顾客最大化的产生消费，因此我们需要考核促销活动的门店参活率。

例如昨日某门店成交笔数为300笔的情况下，我们得统计分析参加了加价购活动的小票占比多少，参活率显示出我们促销活动实际执行的达成情况。

同时，我们也需要分析公司旗下所有门店加价购促销活动参活率的实际达成分布情况。我们可以找出最好的5家门店和最差的5家门店来进行对比分析，从而找出参活率差的门店在方案落地执行层面上所存在的问题。

此外，通过事后购物篮四项限分析我们也可以确认指定满额消费门槛商品是否落在人气商品区间，这也是促销效果综合表现的一方面，因此我们在做加价购活动方案时应挑选人气偏高的商品来作为满额消费门槛商品，这样的活动方案才更容易被顾客接受。

直接打折会不会打骨折？

直接打折算是比较简单粗暴的促销活动了。圣诞节我们选择巧克力做75折活动，那么促销期间巧克力商品的毛利贡献度一般都偏低，这时它更多承担的是吸客的角色。

我们在做活动方案时就会规划促销期间我们的毛利支撑商品来进行关联陈列销售，从而带动门店整体毛利额的提升。

因此促销活动结束后，我们就很有必要分析目标品类是否起到他们本身定义的角色所属作用，通过巧克力商品关联销售分析来看，我们发现原先设计作为毛利支撑的计生用品的销售提升没有达到预期目标。

意外的是，我们发现盒装酸奶的销售却得到了大幅度的提升，这说明促销期间巧克力商品对于盒装酸奶有很强的关联度，即同时购买巧克力和酸奶的人数占购买巧克力的人数比例很高。下次再做类似促销时，巧克力商品的货架旁边可以放置一些盒装酸奶，从而方便顾客的选购，从而极大提升客单价。

通过促销期间门店实际消费洞察来看，圣诞节期间对于巧克力和计生用品进行了礼盒装捆绑销售，由于目的性太强等因素反而不利于顾客的选购，应该只做关联陈列即可，没必要捆绑礼盒销售。

随着互联网和电商的飞速发展，未来在“线上”和“线下”的促销竞争也会愈演愈烈、促销与购物者体验的创新也会层出不穷。企业惟有练好促销管理的内功，才能以不变应万变；而大数据作为网络经济的标签之一，将在促销管理中发挥难以量化的商业价值。