做電商的可以從后臺看到大量用戶數據，這些數據記錄了用戶的登錄、點擊、瀏覽、購買等等行為，就拿淘寶的淘寶量子恒道統計，其后臺就記錄了淘寶買家諸多信息。這些數據是創造差異化，進行精細化運營的基礎。大數據時代，營銷將會更多地依賴數據，從而更精準地發現用戶所需。網商精細運營需重視五類數據：商品數據、動覽數據、動銷數據、用戶行為數據、供應鏈數據。
電商同質化現象嚴重，當有一家公司發現某個領域比較熱，很多企業便會蜂擁而至。企業缺乏核心競爭力，簡單地通過低價和促銷，無法培養出忠誠的客戶。差異化、個性化越來越被需要。如何創造差異化，進行精細化運營，“數據”為其提供了基礎。
在新一階段的精細化運營中，電商企業需重新審視五類數據：
商品數據——轉化率不取決于流量，取決于運營的整體環境
電商轉化率素來是個頭疼的問題，平均不足1%，但電商對于轉化率的關注僅僅停留在營銷端。但實際上轉化率由通路、供應鏈、選品、庫存、價格、內容、服務等要素構成，所以要重視營銷端流量結構，更要在運營端具備留住用戶的能力。
電商企業的轉化率，主要是基于商品、訂單兩種維度，但多數企業只是單維度考量，但實際上，可能訂單趨勢是上升，商品銷售趨勢是下降的。因此，從數據管理單位上，電商需精細化到最小單位，加強商品管理，而不是糾結于訂單量。
動覽數據——別只看轉化率，動覽是高轉化率的前提
動覽，即用戶群體來到網站看了幾個商品頁。如果銷售了100個商品，那么用戶至少瀏覽了超過100個商品頁面，動覽量不可能小于商品銷售量。
因此從這個意義上，如何讓用戶盡可能看到更多的商品頁，則是提升電商網站整體轉化率的關鍵。增加動覽是一個流量調節的過程，讓所有商品獲得合理的流量分配。如何讓更多的商品被展示、被用戶看到?目前如亞馬遜的“購買該商品的用戶還購買了哪些商品?”“看過該商品的用戶還看過什么商品?”“猜你喜歡?”等功能是通過個性化的商品推薦實現流量調節的典型范例。
動銷數據——電商要盈利，動銷是關鍵
電商普遍存在頭部商品不賺錢、中長尾商品賣不動的窘境。頭部商品拉用戶、打價格戰，不賺錢，占用大量資金和庫存，中長尾商品動銷深度不足，賣不動，致使電商始終無法盈利。
動銷是一個周期里有多少商品產生銷售。動銷比有兩種算法，一種是動銷與庫存商品的比例，第二種是動銷與前端可售商品的比例。而動銷深度指的是商品平均動銷深度。動銷比和平均動銷深度越高，商品動銷結構就越合理，帶動產品線及庫存結構越健康。
用戶行為數據——會員營銷是關懷而不是騷擾
電商活躍用戶達到10萬級別，就應有會員管理。會員數據可以分為兩個范疇，首先是用戶Profile和人群屬性等信息，其次，也是更重要的，是通過消費者之間人與人的行為類比、消費者行為偏好與商品特征的匹配、商品與商品的相關性匹配，進行會員數據的深度挖掘與分析。
通過對用戶行為的深度發掘與分析匹配最符合其消費需求的商品信息，從而影響用戶瀏覽行為，幫助用戶做出更好的購買決策，進而影響轉化性能，提升電子商務零售網站的整體營銷性能。真正有效的會員營銷是符合會員需求的關懷而不是盲目的騷擾。
供應鏈數據——應對缺貨和滯銷，采購預測是關鍵
缺斷貨是電商普遍存在的問題，常常一款產品賣爆了，數日甚至數月都不能補貨，導致電商營銷、運營性能和服務口碑大幅下降。究其原因，主要是大多數電商采購和補貨基本靠人為經驗，或者使用傳統行業選品和采購方式，沒有有效利用供應鏈數據。電商巨頭亞馬遜快速供應鏈的精髓就是數據化的供應鏈管理和精準的采購預測，而將流量數據和業務數據打通是確保電子商務采購預測有效性的必然要求和天然優勢。
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本文來源： 網商精細運營需重視五類數據
