這個是看在哪個領域吧，你的問題問太廣了？

比如流通物流，看成本資料，什麼是成本，倉庫租金費用、人力費用、汽車油費、過路費、水電費，這就是一個固定成本，後面就看運力(銷售收入)平均收入，後面就看在哪裡哪個地方減少開支，節約成本，一般都是從倉庫週轉率，汽車裝載率，來節約開支

你是運營什麼？產品？企業？網站？門店？

運營的覆蓋面比較廣，是一個核心齒輪崗位。

資料分類也很多，其中關鍵有轉化，留存和復購三個，圍繞相應的資料去分析使用者行為，制定策略提高轉化留存和復購率！當然，具體還得看你運營什麼

我是老夏，一個混跡於網際網路的大叔，

分享職場規劃、電商運營、邏輯思維、全域營銷策劃，團隊管理的各項經驗和知識.

對於在“淘寶運營”這個工作崗位上，

作為一名合格的電商運營，每日的工作是十分繁忙的，並不是那麼容易與輕鬆。

l老夏根據以往的經驗對運營工作一個簡單的梳理，大家可以參考下.

一.店鋪巡查

每日開始工作的第一件事情就是店鋪巡查，在商家中心中對店鋪管理是否有違規記錄與投訴。

在客戶之聲和評價管理檢查評價，有無廣告和差評，有的話要馬上安排客服去解決掉。

檢查店鋪優惠券與打折軟體（單品寶）有無到期。

檢查全店單品庫存量。

檢查店鋪產品標題、主圖、詳情頁、影片、價格有無異常情況。

DSR評分情況、店鋪等級有無上升、檢視店鋪的跳失率，人均瀏覽時長，然後檢視詳情是否有問題並及時做出調整更改。

二.資料監控

進行每日店鋪資料情況表、主推產品資料表登記，

會更清晰的瞭解每天資料的情況，同時也能對競爭店鋪的資料情況、行業資料情況進行分析。

把資料統計好做成表格（單品、店鋪、日、周、月）。

重點看的資料是訪客數、成交金額、支付轉化率、收藏加購率、退款率等。

關注好店鋪的流量結構是否正常，以及重點主推款的流量是否正常，

如果資料跟前一天變化不大就沒問題，如果流量出現明顯的下降或是增長那就要去分析哪個渠道，哪個流量入口引起的這樣變化。

看一下行業大盤和競爭對手的一些資料及情況，分析是否正常，不正常的情況及時提出應對方案。

同時也要看一下行業大盤流量在接下來流量走勢，觀察大盤中的產品有沒有要下滑的趨勢。

在沒下滑之前要開始規劃接下來的產品；

同時要對直接競爭對手的資料每天實時觀察，

好發現競爭對手的一切資料變化及動向，

要做到比你的競爭對手自己更瞭解它的店鋪情況及動向，

還要了解競爭對手的推廣方案，活動方案是什麼，

針對競爭對手的方案我們要提出更優方案去應對它！

關注競爭對手的主要引流關鍵詞和轉化指數，

這些主要引流關鍵詞資料要比它更優，每天去卡這些關鍵詞銷量，

轉化指數也要保證能高於你的競爭對手，這樣你才有機會超越他。

可以根據1.店鋪情況表2.自己店鋪單品日常採集資料指標3.競爭店鋪競品日常採集資料指標4.行業大盤日常採集資料參考。

1.店鋪情況表

2.自己店鋪單品日常採集資料指標

3.競爭店鋪競品日常採集資料指標

4.行業大盤日常採集資料指標

三.直通車資料

作為一名合格的運營，直通車是一定要會開的，但會開直通車並不等於會最佳化直通車，

直通車的最佳化才是真正的考驗運營的能力的必備工具；

直通車的最佳化是永無止境的，你永遠不要有覺得你的直通車已經開得非常好了的這種想法，當你有這種想法的時候，也許下一秒就會被別人超越。

因此我們要明天記錄直通車資料，進行分析對比。可參考直通車資料表。

四.活動排期表

正常情況下在沒有活動的時間，可以在自己店內做一些促銷性的活動，

（如：優惠券加大，贈送小禮品，送紅包~~~等等）。

同時也要了解官方各項活動，對活動進行排期。

既能節約我們的資金也能夠讓我們的店鋪一直保持流量穩定。

有時候，雖然素未謀面。

卻已相識很久，很微妙也很知足。

歲月靜好，願你幸福，一起都好

我是李乒乓，一個潛水在網際網路時代的小人物

分享資料化運營，電商管理，內容推廣，KOL對接等等相關經驗和知識

這裡以天貓運營崗位為基礎介紹，

作為一個電商人一定要知道全店的情況是怎麼樣的。怎麼去拆解呢？

1:以訪客數為例子，可以拆分為PC訪客和無線端訪客，然後又能拆解成新訪客數和老訪客數。

2：以銷售額拆分為例子，可以拆解為PC銷售額和無線端銷售額，銷售額又可以拆解為轉化率，轉化率又可以拆解為PC轉化率合無線轉化率，其次又能拆解為新客轉化率和老客轉化率。

3：以頁面停留時間拆分為例子，可以拆解為靜默轉化率和詢單轉化率，其次又能拆解成PC停留時間和無線停留時間，衍生下去還有新客停留時間老客停留時間

4：以頁面跳失率拆分為例子，可以拆解為PC跳失率和無線跳失率，其次拆解寶貝收藏率以及加購率.

5：以客單價拆分為例子，可以拆解為PC客單價和無線客單價，其次就是新客-客單價和老客-客單價.

6：以訪問深度拆分為例子，可以拆解為PC訪問深度和無線訪問深度，其次就是新客訪問深度和老客訪問深度。

7：以客件數拆分為例子，可以拆解為PC客件數和無線客件數，其次就是新客-客件數，老客-客件數。

8：以支付買家數拆分為例子，可以拆解為新買家數和老買家數，其次就是新客的銷售額和老客的銷售額。

9：以銷售量拆分為例子,可以拆解為新客銷售量和老客銷售額。

銷售分析、網頁流量分析、使用者分析等，甚至庫存方面也需要實時監控指標。比如像雙十一這種，要策劃、執行一個銷售計劃可就得把方方面面的資料都考慮進去，要關注方方面面的資料變化。奧威軟體有一套完整的電商資料分析解決方案，上面預設了電商資料分析所需的資料分析模型，有興趣的可以去看看。至於電商運營相關資料分析報表，則可以去奧威軟體的報表體驗中心。