双十一到了，我最近很多在做电商的朋友可以说是忙的焦头烂额。这也算是他们一年里最忙的时间了。我也是有感而发，就正好以此为题材给大家讲一下电商数据运营。为什么我要讲电商数据运营呢？要知道，双十一期间，流量激增，商家出货量大，可能会导致库房方面缺货过剩，订单方面处理不当，退货退款增加运营压力等等。这每一环都牢牢地扣死，能推动这每一环前进的就是数据。所以运营好数据对于电商来说算是目标也是基础。所以，我打算从电商数据运营底层逻辑开始，讲到电商数据运营场景，看看各位电商朋友们能不能临时抱佛脚，争取双十一大卖。

一. 电商数据运营底层逻辑1.电商数据运营难点

现在电商运营都知道要做数据运营，但老李还是想讲的原因就是我发现很多人这个电商数据运营做的并不高效。大家花了大量的时间精力把这个数据做起来，结果发现漏洞百出，做了还不如不做。这里我总结几个大家在电商数据运营里会遇到的一些问题：

数据获取难度大：各大电商平台之间缺乏有效的数据对接方式，导致数据获取效率低下。传统的人工智能数据获取方法愈发复杂，ERP系统的接入也面临API接口受限的问题，从而制约了数据的及时获取与应用。

数据加工整合成本高：现有的数据处理系统往往无法实现电商数据的一体化管理，使得数据在加工和整合过程中产生较高的成本。企业难以有效整合来自多渠道的数据，导致信息孤岛的现象普遍存在，进而影响决策的科学性和准确性。

缺乏数据分析能力：在当前激烈的市场竞争中，企业缺乏有效的数据分析工具与场景能力，这使得企业无法及时把握新商机。虽然企业手中掌握了大量数据，但如何将其有效利用以应对市场变化，仍然是一个亟待解决的问题。只有提升数据分析能力，才能为业务赋能，增强企业在市场中的竞争力。

2.电商数据运营框架

所以，对于以上问题，我们可以对整个电商数据运营框架做一个小的调整。以数据为中心，对数据的各个部分做一个详细的流程规划

数据源：首先，我们从多个数据源收集信息，包括电子商务平台的数据、业务系统的数据、行业数据以及小程序的数据。这些数据源为后续的分析提供了基础。数据提取与转换：在收集到数据后，我们进行数据提取和转换。数据提取是从不同的数据源中获取数据，而数据转换则包括对提取的数据进行清洗和格式转换，以确保数据的准确性和一致性。数据仓库：接下来，处理后的数据会被存储在数据仓库中。我们使用操作数据存储（ODS）来保存原始数据，而企业数据仓库（EDW）则用于整合和存储经过处理的数据，以便后续分析。数据集市：在数据仓库中，我们会将数据按主题进行组织，形成数据集市。这种组织方式便于分析人员快速找到所需的数据，进行深入分析。复杂分析：在数据集市中，我们可以进行多种复杂分析，包括维度分析、聚类分析、会计分析、转化分析、预测分析、生成分析和存储分析。这些分析方法帮助我们深入理解数据背后的趋势和模式。展现：最后，我们通过商业智能（BI）工具和报表将分析结果进行可视化展示。这一过程不仅使数据更易于理解，还为决策提供了有力支持。

除了上面的流程框架，我们可以进一步探讨这个框架的其他重要组成部分，从而更全面地理解电商运营的整体策略。

除了数据处理和分析，电商运营框架还包括市场营销、客户关系管理、供应链管理和产品管理等关键环节。这些环节与数据运营密切相关，形成了一个完整的生态系统。

例如，市场营销环节依赖于数据分析的结果，以制定精准的营销策略和活动，从而吸引更多的客户。客户关系管理则通过分析客户行为和偏好，提升客户满意度和忠诚度。供应链管理需要实时的数据支持，以优化库存和物流，确保产品能够及时送达消费者手中。而产品管理则通过市场反馈和数据分析，持续改进产品质量和功能，以满足市场需求。

因此，电商数据运营框架不仅仅是一个独立的流程，而是与其他运营环节相互关联、相辅相成的整体体系。通过整合这些环节，企业能够更有效地应对市场变化，实现可持续发展。

3.电商数据运营方案

我从顶层到底层的逻辑给大家详细讲解一下电商数据运营的方案。这个方案不仅对于国内，对于跨境电商也同样适用。

解决方案-顶层

首先，在业务经营方面，我们将重点关注前端运营和后端供应链。前端运营致力于提升用户体验、制定有效的市场推广策略和销售计划，以吸引和留住客户；而后端供应链则涵盖产品采购、库存管理和物流配送，确保能够及时满足客户的需求，从而提升整体服务水平。

接下来，我们强调全链路的战略方向，确保各个环节遵循统一的标准和流程，以实现高效协同。同时，通过多渠道分析，我们能够深入了解各个销售渠道的表现，优化运营策略，提升市场竞争力。

在公司管理方面，我们关注财务管理和人力资源管理。财务管理旨在监控资金流动和成本控制，确保企业的财务健康；而人力资源管理则涉及人才招聘、培训和绩效评估，以提升员工的整体素质和工作效率。

最后，层级设计是确保各部门协同运作的关键。顶层设计制定全局性的战略规划，中层设计负责具体的业务流程和系统设计，而底层设计则关注技术实现和系统架构，确保基础设施的稳定性和安全性。

解决方案-中层

在这一层级，我们主要关注业务流程的优化和系统设计，以提升整体运营效率。

首先，在业务流程方面，我们强调标准化和自动化。通过制定统一的操作流程，确保各个环节的高效衔接，减少人为错误。同时，借助自动化工具，我们能够提升数据处理的速度和准确性，从而更快地响应市场变化。

其次，在系统设计方面，我们注重构建灵活且可扩展的技术架构。通过采用微服务架构，我们能够实现各个模块的独立开发和部署，提升系统的灵活性和可维护性。此外，数据集成平台的建设也至关重要，它能够将来自不同渠道的数据进行整合，提供统一的数据视图，支持后续的分析和决策。

再者，我们还关注数据安全和隐私保护。在中层设计中，确保数据的安全性和合规性是我们的首要任务。通过实施严格的访问控制和数据加密措施，我们能够有效防止数据泄露和滥用。

最后，团队协作和沟通也是中层解决方案的重要组成部分。通过建立跨部门的协作机制，确保信息的及时共享和反馈，从而提升整体工作效率。

解决方案-底层

在这一层级，我们主要关注技术实现和基础设施的建设，以确保系统的稳定性和安全性。

首先，在技术实现方面，我们强调采用现代化的技术栈。通过使用云计算平台，我们能够实现资源的弹性扩展，满足业务高峰期的需求。同时，利用容器化技术（如Docker和Kubernetes），我们可以简化应用的部署和管理，提高系统的灵活性和可维护性。

其次，在数据存储方面，我们注重选择合适的数据库解决方案。对于结构化数据，我们可以使用关系型数据库（如MySQL或PostgreSQL），而对于非结构化数据，则可以选择NoSQL数据库（如MongoDB或Cassandra）。这种多样化的存储方式能够更好地满足不同数据类型的需求。

再者，数据安全和隐私保护在底层设计中同样至关重要。我们通过实施数据加密、备份和恢复策略，确保数据的安全性和可靠性。此外，定期进行安全审计和漏洞扫描，以及时发现和修复潜在的安全隐患。

最后，监控和运维也是底层解决方案的重要组成部分。通过建立全面的监控系统，我们能够实时跟踪系统的性能和健康状态，及时发现并解决问题，确保系统的高可用性。

二. 电商数据运营场景

对于电商数据运营来说，简单的数据实操肯定是没问题的，就是做表格然后看数据。所以实操这部分我就不过多叙述了。我们直接就聊实际场景的数据整合运用。

我把电商数据运营分为了四个场景，这些场景适用于全部电商数据运营，给大家讲解一下。

1.全平台运营驾驶舱

全平台运营驾驶舱是一个集成化的数据分析工具，旨在通过实时监控和数据可视化，帮助电商企业全面了解销售运营状况。它展示关键绩效指标（KPI），如整体营收和用户活跃度，并通过销售趋势分析识别波动和季节性变化，帮助电商平台优化促销策略和库存管理。此外，驾驶舱跟踪目标达成情况，提供产品和市场分析，帮助管理层及时调整策略以应对市场变化。通过整体销售运营追踪，了解全平台整体营收状况，判断整体运营目标是否达成。

2.淘系运营驾驶舱

淘系运营驾驶舱是一个专门为电商平台（如淘宝、天猫）设计的集成化数据分析工具，旨在通过实时监控和数据可视化，帮助商家全面了解其在淘系平台上的销售运营状况。它展示关键绩效指标（KPI），如整体营收、流量来源和转化率，并通过销售趋势分析识别波动和季节性变化，帮助商家优化促销策略和商品上架时机。此外，驾驶舱跟踪目标达成情况，提供产品和市场分析，帮助商家及时调整策略以应对市场竞争。通过业绩总览监控昨日平台销售表现怎么样，本月目标还差多少，全年销售目标进度，从而判断平台整体销售表现。

3.商品全局总览

商品全局总览是一个综合性的管理工具，旨在通过实时数据监控和可视化展示，帮助商家全面了解其商品在各个销售渠道的表现。该总览展示关键指标，如商品销售额、库存水平和转化率，帮助商家快速识别畅销和滞销商品。通过对销售趋势的分析，商家可以洞察市场需求变化，优化商品上架和促销策略。此外，商品全局总览还提供产品分类和市场细分分析，帮助商家制定更具针对性的营销计划。通过商品销售总览分析追踪，了解品类整体经营情况，判断品类运营策略是否合理 。

4.全平台推广总览分析

全平台推广总览分析是一个集成化的数据分析工具，旨在通过实时监控和数据可视化，帮助商家全面了解其在各个推广渠道的营销效果。该总览展示关键指标，如广告投放效果、点击率、转化率和投资回报率（ROI），帮助商家快速评估不同推广活动的表现。通过对推广趋势的分析，商家可以识别高效和低效的推广策略，及时调整预算和资源分配。此外，全平台推广总览分析还提供渠道细分和受众分析，帮助商家制定更具针对性的营销计划。通过数据整合与可视化，该总览聚焦全平台整体投放总览，关注核心指标变化趋势，把控各电商平台投放运营效果。

三. 总结

电商数据运营的版块内容还是挺多的，我们看电商运营底层逻辑就会发现，不仅是数据本身有框架，对于数据来说，电商的流程也包含在其中，像是供应链，平台等。这发展出了两条纵向的线，但本质还是一样的。只是对于不同的板块有一些数据上需要注重的不同。

这篇文章呢主要还是偏向数据这块的内容。如果大家对电商运营整个商家方面的流程感兴趣，想要深入了解做出改进，这里我就给大家放到一份电商数字化分析方案。里面有对全渠道销售平台线上线下数据管理方案，还有一些看板模型可以免费下载。

https://s.fanruan.com/cmphj