電商(shang)(shang)運(yun)(yun)營(ying)(ying)是指圍繞線上店鋪及(ji)平(ping)臺,通過商(shang)(shang)品管理、活動策(ce)(ce)劃、流量引(yin)導、用戶(hu)運(yun)(yun)營(ying)(ying)、數據分析等手段,實現銷售(shou)轉化(hua)和(he)品牌增長的(de)系統性管理工(gong)作。隨著平(ping)臺生態復(fu)雜度提(ti)(ti)升(sheng)和(he)消費者行為多元化(hua),數據在(zai)電商(shang)(shang)運(yun)(yun)營(ying)(ying)中的(de)作用愈發關鍵。通過BI分析、報表工(gong)具與(yu)可(ke)視化(hua)大屏,企(qi)業可(ke)以實現從選品決策(ce)(ce)、投放優化(hua)到客戶(hu)留存(cun)的(de)全鏈路(lu)精細化(hua)運(yun)(yun)營(ying)(ying)。帆(fan)軟為電商(shang)(shang)企(qi)業提(ti)(ti)供靈活的(de)數據支持方案(an),助力運(yun)(yun)營(ying)(ying)團隊提(ti)(ti)升(sheng)效(xiao)率與(yu)洞察(cha)力。本欄(lan)目(mu)聚焦電商(shang)(shang)運(yun)(yun)營(ying)(ying)中的(de)關鍵策(ce)(ce)略、工(gong)具應用與(yu)數據實踐。
每個電商(shang)運營(ying)人(ren)都(dou)在問:銷(xiao)售數(shu)據(ju)看(kan)了這么多年(nian),到底(di)怎么才(cai)能用好?別再讓(rang)數(shu)據(ju)淪為“報表(biao)墻上的裝飾品”。真實的痛點是(shi),99%的電商(shang)企(qi)業(ye)都(dou)在收集大量(liang)數(shu)據(ju),但(dan)只有不(bu)到10%能夠真正用數(shu)據(ju)指標驅(qu)動業(ye)績(ji)增長。曾有某消費(fei)品牌負(fu)責人(ren)坦言(yan),“我們每月花上百小時統計數(shu)據(ju),但(dan)銷(xiao)售起伏的根本原(yuan)因,直到復盤時依然看(kan)不(bu)清。”這不(bu)僅僅是(shi)技術(shu)問題,更是(shi)認知和方(fang)法論的短板。數(shu)據(ju)指標并不(bu)是(shi)萬能鑰匙(chi),但(dan)它能讓(rang)你像“雷達”一(yi)樣,提(ti)前洞察銷(xiao)
煙草(cao)專賣行業的(de)(de)(de)(de)監管,遠(yuan)(yuan)遠(yuan)(yuan)不只是“查(cha)查(cha)證件”這么簡單。你很難想象,在我國,每年有(you)上(shang)千起因煙草(cao)流(liu)通環(huan)節合規問題引發的(de)(de)(de)(de)處(chu)罰案例,背后(hou)牽動著數(shu)(shu)十億計的(de)(de)(de)(de)稅收和(he)成(cheng)千上(shang)萬家零(ling)售商的(de)(de)(de)(de)生存。而傳統(tong)人(ren)工(gong)審查(cha)的(de)(de)(de)(de)方式(shi),面對海(hai)量數(shu)(shu)據和(he)復雜流(liu)程,早已顯得力不從(cong)心(xin)——數(shu)(shu)據孤島、信息滯后(hou)、暗箱操作、違規流(liu)轉(zhuan)、虛假申(shen)報……這些痛(tong)點(dian)讓監管部門和(he)企業都“如履(lv)薄(bo)冰(bing)”。去年某省煙草(cao)專賣局的(de)(de)(de)(de)一次合規專項檢查(cha),竟發現30%的(de)(de)(de)(de)審計樣(yang)本存在數(shu)(shu)據錯
數(shu)字化(hua)轉(zhuan)型是(shi)(shi)每(mei)個企業(ye)管理者都在(zai)談論的(de)(de)熱詞,但真正(zheng)能用(yong)數(shu)據(ju)推動(dong)業(ye)務(wu)升級的(de)(de)企業(ye),比(bi)例(li)卻遠(yuan)低于我們的(de)(de)想象(xiang)。你有(you)沒有(you)發現(xian):無(wu)論是(shi)(shi)制造、零售(shou),還是(shi)(shi)醫療、交(jiao)通,大家都在(zai)部署CRM系統,想讓客戶(hu)管理更(geng)(geng)智能、更(geng)(geng)高效,卻總是(shi)(shi)碰(peng)到“行業(ye)差異太大,方(fang)案難以落地,數(shu)據(ju)孤島依舊、業(ye)務(wu)提效無(wu)感”的(de)(de)現(xian)實難題。協(xie)商通CRM真的(de)(de)能讓不同行業(ye)的(de)(de)業(ye)務(wu)場景(jing)“各取所需”嗎(ma)?場景(jing)化(hua)應用(yong)到底如(ru)何(he)助(zhu)力(li)企業(ye)升級?本文(wen)將用(yong)具體數(shu)據(ju)、案例(li)和專業(ye)分析,
你是(shi)(shi)否還在(zai)(zai)為(wei)團隊溝通效(xiao)率低下、客(ke)戶信息(xi)混亂、業(ye)務增長遇到瓶(ping)頸而頭疼?數(shu)據(ju)顯示(shi),超60%的中(zhong)小(xiao)企(qi)業(ye)在(zai)(zai)快速(su)發展階段因缺乏有效(xiao)的客(ke)戶關系管理(li)體(ti)系,導(dao)致(zhi)客(ke)戶流失(shi)率高達30%以上。很多老(lao)板直(zhi)言(yan):“我們不是(shi)(shi)不想用(yong)工具,但大(da)部分CRM系統太(tai)復雜(za)、太(tai)重,實際落地根本跟不上團隊節(jie)奏!”這(zhe)正是(shi)(shi)中(zhong)小(xiao)企(qi)業(ye)數(shu)字化轉型(xing)的最大(da)痛點:既(ji)需要業(ye)務協同、數(shu)據(ju)透明,又怕新系統拖慢業(ye)務,影響(xiang)一(yi)線銷(xiao)售和服務響(xiang)應速(su)度。CRM協同是(shi)(shi)否適合中(zhong)小(xiao)
數(shu)(shu)字化(hua)浪(lang)潮席卷電(dian)商(shang),競爭之激烈(lie),簡直讓人喘不過氣來。你(ni)(ni)是否曾遇到過:投(tou)放預(yu)算越來越高,ROI卻遲(chi)遲(chi)不上(shang)升?數(shu)(shu)據一堆(dui),洞(dong)察(cha)卻難有突破(po)?今(jin)天,淘系推(tui)(tui)廣分析(xi)(xi)正成為破(po)解(jie)電(dian)商(shang)運營瓶頸(jing)的(de)(de)關鍵武器。結合(he)AI與BI技(ji)術,企(qi)業(ye)能(neng)讓數(shu)(shu)據不僅“看得見”,更“用得上(shang)”,實(shi)現精準投(tou)放、智能(neng)優(you)化(hua)和趨勢(shi)預(yu)判。本(ben)文將深(shen)度(du)解(jie)讀淘系推(tui)(tui)廣分析(xi)(xi)如何賦能(neng)電(dian)商(shang)運營,并(bing)揭示AI+BI在輔助決策與行(xing)業(ye)趨勢(shi)演變中的(de)(de)核心價(jia)值。無論(lun)你(ni)(ni)是電(dian)商(shang)運營負責人
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自助大數據分析(xi)的BI工具,實(shi)現以問題導向(xiang)的探(tan)索(suo)式分析(xi)
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