每人计客流的数据运营之道

数据就像水，水利万物，也能毁万物。怎样才能用好大数据，让数据化运营落地?

第一招：找到数据。

许多企业为了实现经营目标，不惜重金请来数据分析师，志在通过数据运营来开疆拓土。但是并非请来数据分析师就高枕无忧了，很多人只能称之为数据师，因为他们还未达到分析师的水平，空有满腹理论，却无商业意识，不懂得究竟要运用哪些数据去分析，自己都坠入云里雾里。

他们把没有经过整理的繁杂的数据一股脑像倒垃圾一样倒给了CEO，没有解释这些数据背后的含义、体现客户的什么行为、这些曲线有什么意义等等。当CEO拿到这些数量庞大零碎的数据时，他们内心是崩溃的。

CEO需要一目了然地知道这些数据到底反映了啥玩意儿，市场有何动向?而不是花多余的精力自己来查阅资料解读数据。对商业数据要有如同八爪鱼般敏感的触角。例如得知近两年老年人数量占比不断上升的时候，就可以预测到跟老年人相关的产品销量会随之上升。

数据分析师需要深入与业务部门接触，甚至到业务部门轮岗，零距离了解业务部门，开发商业触觉。CEO需要看的是对数据的分析，能准确把握市场的方向。

第二招：沟通数据。

很多行业都希望通过大数据进行改变，电子商务在数据获取方面有天然优势，但是很少能在数据分析环节做到完善，而如今实体商业对数据分析也越来越重视。结果就是，公司积极地收集数据，后来发现数据非常混乱和分散，不知何用，数据之间无法关联，分析不出其中隐含的内容，渐渐的这些数据就死在了报表中。

在数据收集之时就需要保证数据的精准度，并且统一标准和详细分类，这就需要数据分析师和各业务部门进行互联，避免各自为政地整理数据。而数据分析师必须站在业务员的角度来客观分析手中的数据，才能给CEO一个真实的分析结果。

沟通数据是部门之间的沟通，部门和数据之间的沟通，也是数据和数据之间的沟通。在商业场景中，多数时候需要客流量、成交率、连带率、客单价、坪效、体验率等不同维度之间的数据进行互相联系并分析，才能得出结论。例如客流量翻倍增长，成交率下降，排查出员工劳动强度大，接待能力不足。

在这招中，统一不同部门统计数据的标准，保证不同部门之间数据能够顺利交换，不同维度数据之间融会贯通是重中之重。

第三招：数据运营和分享。

第一，将数据放在框架中进行指标化分解，分析出数据背后隐藏的真相，才不会被表面的信息所迷惑。例如甲店来了100个顾客，成交了10人;乙店来了150人，成交了12人，从成交人数来看，乙店做得更好，但是分析成家率的话，甲店成交率是10%，乙店成交率是8%，其实甲店效率更高。

第二，寻找参照物。数据需要进行横向和纵向对比参照，参照物不同，得出结果不同。例如企业在进行促销活动的时候，往往需要和同比上期的促销幅度、客流量、成交率、顾客对活动的评价等方面进行比较。而不是跟平时销售日进行比对，如果选错对象，数据分析就毫无意义。

第三，数据收集之后，当然是用来分析和用来看的。在这个看颜值的时代，不恰当的展现形式，会使得对数据的分析产生理解障碍和误解，例如最原始的EXECL表，能把近视眼看成老花眼。好的数据展现形式有利于决策者读懂数据意义，做出合理决策。

数据分析的最终目的就发现并解决问题，有效的获取、使用、分享、协同、连接、简化数据，让每个人都能够对数据作出分析和合理的判断，这是最理想的状态，当员工都积极投入这样的数据分析工作之中，数据运营就进入了一个良性循环。