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数据分析能力是未来职场人的分水岭
发布时间:2019-09-16
 

只有专业的数据分析师才需要学数据分析?


错了,对数据保持敏感,是每个职场人都应该具备的能力。


如何将纷繁复杂的Excel表格变成有信息、有价值的图表?

如何学会用数据说话,懂得利用数据让自己的表达更有说服力?

如何从海量的数据中窥视背后的业务逻辑,寻找新的业务增长点,及时发现潜在的问题?

……


数据分析除了可以帮助你拓展个人专业能力,也会助你在职场上走的更远。


下面的一个真实案例将会告诉你:懂得如何使用&解读数据,会让你的能力有多大突破,对业务有多大帮助。


背景介绍:


  • 坐标:上海 | 工作时间:1年

  • 毕业院校:上海某一本电商专业

  • 现任职位:某top生鲜电商类目运营


毕业刚工作时,我进入一家生鲜类电商公司工作,跟着零食类目的运营负责人做助理。


当时我的导师是小白姐,一个数据分析师出身的类目主管,接手零食类目管理1年,就帮公司把销售额翻了一倍,还搭建了好多科学化、数据化管理的体系,大家的“人效”都提高不少。



01 销售额提升分析,有哪些你想不到的套路


刚接手的时候,小白姐跟我说公司最近零食类商品发展不错,但是肉类零食那块离目标比较远,让我分析研究下该怎么提升销售额。


我当时的第一想法是把这个类目下所有商品的年销售额拉出来,哪个商品卖的不好,就把它换掉就行。


我花了一个下午,整理出肉类零食的年销售额,搞了一张商品清单,把所有销售额排在后30%的商品都列上去了。


列完清单,感觉好像还不太够,会不会有些商品是受季节影响,只在旺季卖的好呢?于是,我又拉了另一张表格,看了看每个商品分季度的销售情况,把其中四个季度销量都排名靠后的商品挑出来。



数据整理好了,表也列完了,但是要怎么调整,我却发了愁。考虑了整体销售额和季度的影响,但总觉得漏了很多东西,只能转而向小白姐求助。


小白姐看到这个清单就笑了:“能想到细分到具体商品,看销售额低的原因,说明你还是有点分析意识的,就是太简单直接了点。而且为什么要淘汰最后的30%呢?依据是什么?


说着,她随手画了张图:



看完这个,我整体的思路就清晰多了,从销售额的各个环节去拆解,再结合数据,我就能知道到底是流量不足,还是吸引力不够,转化率过低,或者是商品单价的问题。


小白姐又说,“别着急,这还只是第一步。你不是想知道,哪些商品应该淘汰、哪些该重点发展吗?给你介绍一个二八分布原则和ABC诊断法。




“这是我之前看过的一个零食品类,发现它并不符合二八原则,用了45%的商品,才贡献了80%的营收。”




这就可能说明:


1.品类中的低效商品太多了,这时候你就可以再根据商品日均销量、销售额来评估,哪些是低效商品了。



2.当然还得注意,造成整个品类看上去低效的原因可能有很多,最终我们不一定是要淘汰尾部商品,比如还有可能是:头部动销商品缺货、订货到货有问题,或者整体类目的定价不合理,造成各段商品都缺乏价格竞争力等等。


听完这个,我只从销售额这一个维度去分析也是片面的,有些产品销售额低可能只是定价低,但是整体销量大,对于拉新的效果非常好。


做电商、管类目并不是那么简单,对自己的商品、运营数据要做到条分缕析、了然于心。从目标制定,到监控,到复盘诊断,再到结构优化,每一步都有学问,要仔细钻研的地方有很多。



02 做好数据分析,必须掌握的几项技能


今年双十二,老板让我们搞一套监控分析体系,及时总结得失,让做活动不再变成白花钱。


接到这个任务的我其实一头雾水,小白姐说:“没事,我也有过当新人的时候,慢慢来。不过,如果想要解决业务的实际问题,得出业务的机会和风险,「数据分析」的能力是每一个人都必须具备的。




想要更好的分析数据,利用数据,不但需要有好的数据思维,懂数据相关的理论知识、技能技法,更重要的是要具备业务 Sense,还要有足够强的学习能力。


单独拿技能层来讲,就包括各类数据分析的方法:


比如指标树拆解法、多维矩阵分析法,分析中也要会用多种工具,比如Excel、SQL、Python等等。



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毛一凡  网易严选资深数据产品策划

从0到1的搭建了面向商品运营的数据平台

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1、数据产品=数据分析+产品策划?

— 大数据时代的到来

— 数据产品(人+系统)

2、数据痛点与产品设计(案例分享)

— 电商业务中的数据痛点

— 分析思路的可视化

3、数据洞察与数据赋能(宏观探讨)

— 《商业智能》读书分析:数据时代的商业模式变革

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