任务二 了解数据化运营的基本思维

当前，数据已经成为企业重要的资产之一，数据化运营的理念被越来越多的企业接纳并应用，要想更好地完成数据化运营工作，就需要合理使用数据化运营的思维，如分析销售额的增减可以使用对比思维，分析销售额减少的具体原因可以使用拆分思维，等等。数据化运营的基本思维较多，常见的主要有对比思维、拆分思维、降维思维、升维思维和假设思维等。

相关知识

一、对比思维

对比思维是较为直接和简单的数据化运营思维。通过对比商品销量分析商品销售情况，通过对比一年中每月的交易数据来规划淡季和旺季的运营，通过对比交易金额分析自身与竞争对手的市场表现，等等，都是对比思维的体现。总的来说，利用对比思维，企业能够直观地发现问题，并找到运营的方向。

对比思维通常是把两个或多个相互联系的数据进行比较，从数量上展示和分析对象规模的大小、水平的高低、速度的快慢，以及各种关系是否协调等。例如，某店铺需要上新一批商品，但不确定新商品的定价时，就可以利用对比思维比较不同价格区间商品的支付占比，找到客户偏好的价格区间，在进货时优先考虑价格处于这一区间的商品，如图1-11所示。

使用对比思维分析数据时，可以从同比和环比两个角度去分析。同比是与历史同时期的数据比较，就是与不同年份的同一时期数据做比较。若想与上年同期的数据进行对比，则可以使用同比增幅（也称同比增长率）指标，其计算公式为“（本期数-上年同期数）/上年同期数×100%”。环比即与上期的数据做比较，环比增幅（也称环比增长率）的计算公式为“（本期数-上期数）/上期数×100%”，该指标可以反映本期比上期增长了多少。

二、拆分思维

拆分思维就是在确定分析对象后将其进行拆分，找到组成分析对象的各个子对象，然后分析或进一步拆分子对象，直至找到问题的关键影响因素。这种思维可以把一个看起来非常困难的事件或项目拆分成小的单元，然后对每个单元进行分析，从而找到核心问题。

拆分思维在数据化运营中的应用场景比较广泛，当原始数据不能直接反映问题时，就需要拆分原始数据，得出能直接反映问题的关键数据。例如，当无法找到销售额下降的直接原因时，可以将销售额拆分成访客数、转化率和客单价3个指标，再对这些指标进行分析；如果还是不能找出问题，就继续将它们拆分，直到发现销售额下降的直接原因，如图1-12所示。

三、降维思维

在数据化运营过程中，有时会遇到数据非常多且杂乱无章的情况，若此时的数据维度较为多样，为了更好地分析并解决问题，就可以利用降维思维，选择数据中具有代表性的一种维度进行分析。换句话说，降维思维就是只分析重点维度，去掉次要维度，其核心是将复杂的问题简单化。例如，要计算某店铺2023年6月销售额占全年销售额的比例，只需要从众多数据中筛选出6月销售额、全年销售额这两个维度的数据进行计算即可。

四、升维思维

升维思维也称增维思维，是指增加多个维度的数据来辅助数据分析。升维思维广泛应用于数据化运营，其中较为常见的应用就是数据复盘（即对数据进行回顾分析），其核心与降维思维刚好相反，是使简单数据多元化，即通过数据升维对原始数据进行计算和拓展，以便分析运营中存在的问题。例如，要想利用销售额来反映店铺各月的销售数据波动情况，可以在销售额的基础上计算出平均值以及各月的销售额占比，通过增加数据维度，以更加全面和直观地体现销售数据的波动情况。

五、假设思维

假设思维是指从结果倒推原因，常用于数据预测。实际情况下，对于难以准确把握的数据分析任务，就可以应用假设思维，即先假设一个结果，再倒推可能产生这个结果的因素，找到解决方法，提高数据分析的准确性。假设思维的分析流程如图1-13所示。

任务实战

【实战一】使用对比思维分析市场份额数据

本次实战统计了本店铺、竞争对手和市场近两月的销售额数据，下面利用Excel计算本店铺和竞争对手本月的市场份额占比和本月的销售额增幅数据，然后使用对比思维分析本店铺和竞争对手近两月的市场表现。具体操作如下。

步骤01 打开“市场份额.xlsx”文件（配套资源：\素材\项目一\市场份额.xlsx），查看本店铺与竞争对手上月和本月的销售额数据，可见不管是上月还是本月，本店铺的销售额均超过竞争对手。

步骤02 选择B4:C4单元格区域，在编辑栏中输入“=B3/$D$3”，按【Ctrl+Enter】组合键计算本月市场份额占比，如图1-14所示。由计算结果可知，本月本店铺的市场份额占比也高于竞争对手。

步骤03 选择B5:D5单元格区域，在编辑栏中输入“=（B3-B2）/B2”，按【Ctrl+Enter】组合键计算销售额增幅，如图1-15所示（配套资源：\效果\项目一\市场份额.xlsx）。由计算结果可知，本店铺本月的销售额增加了4.45%，竞争对手本月的销售额增加了35.48%，考虑到本月市场销售额减少了3.52%，而竞争对手的销售额增幅如此巨大，说明其市场运营效果非常好。本店铺应当对竞争对手的运营数据（包括流量数据、交易数据、推广数据等）进行分析，找到其销售额快速增长的具体原因，以此调整本店铺的运营方式，提升竞争力。

【实战二】使用降维思维分析客单价数据

本次实战采集了店铺6月多个维度的运营数据，包括访客数、支付人数、销量、收藏数、加购数、销售额、目标客单价等，下面根据“客单价=交易总额/购买人数”公式，在Excel中计算出6月店铺每日的客单价，并利用图表分析客单价的变化趋势。具体操作如下。

步骤01 打开“客单价.xlsx”文件（配套资源：\素材\项目一\客单价.xlsx），根据“客单价=交易总额/购买人数”公式，利用交易总额对应的销售额字段，以及购买人数对应的支付人数字段计算客单价，在I1单元格中输入“实际客单价/元”并按【Enter】键确认。

步骤02 选择I2:I31单元格区域，在编辑栏中输入“=G2/C2”，按【Ctrl+Enter】组合键计算每日的实际客单价，如图1-16所示。

步骤03 选择A1:A31单元格区域，按住【Ctrl】键的同时加选H1:I31单元格区域，在【插入】/【图表】组中单击“插入折线图或面积图”按钮右侧的下拉按钮，在弹出的下拉列表中选择“二维折线图”栏中的第1个选项。

步骤04 在【图表工具 图表设计】/【图表布局】组中单击“快速布局”按钮下方的下拉按钮，在弹出的下拉列表中选择“布局7”选项。然后在图表中选择横坐标轴的标题，将其修改为“日期”，按相同方法将纵坐标轴的标题修改为“客单价/元”，如图1-17所示。

步骤05 拖曳图表右下角的白色圆形控制点，适当放大图表。

步骤06 双击纵坐标轴的数据，打开“设置坐标轴格式”任务窗格，将“最小值”数值框中的数据设置为“300”，如图1-18所示。

步骤07 在【开始】/【字体】组的“字体”下拉列表框中选择“方正兰亭纤黑简体”选项，在“字号”下拉列表框中选择“10”选项。

步骤08 选择目标客单价对应的折线对象，在【图表工具格式】/【形状样式】组中单击“形状轮廓”按钮右侧的下拉按钮，在打开的下拉列表中选择【虚线】/【短划线】选项，效果如图1-19所示（配套资源：\效果\项目一\客单价.xlsx）。由图可知，店铺6月每日的目标客单价为350元，而实际每日的客单价的波动幅度较大。如果选择表格中的I2:I31单元格区域，可以发现下方状态栏中显示的平均值为“346.7”，说明当月平均每日客单价低于350元，这就需要店铺适当改善运营策略，如开展“买一赠一”活动、实行商品关联销售等，具体内容将在本书项目五中介绍。