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【课程背景】
数据分析是项目运营的核心，是判定项目运营动作有效性的晴雨表。通过后台的运营数据分析，可以分析用户数据导出产品规划，可以分析出关键动作是否有效。进而指导接下来的工作的开展，对于项目运营来说，数据分析是至关重要的动作，是每个做运营的必须要掌握的一门核心技能。
【课程收获】
n 了解数据分析的意义、应用场景和常用方法
n 了解当前基于销售额的数据分析的主流分析方法和分析公式
n 掌握新客户、老客户、老带新的分析方法
n 了解分销分析和市场洞察的数据分析方法
【课程时间】 1天（6小时）
【课程对象】运营部、大数据部门
【课程内容】
模块 | 标题 | 内容 | 收益 |
1 | 数据分析 | 1. 数据分析 2. 数据分析的意义 3. 数据分析的场景 4. 数据分析各场景的指标 5. 数据分析常用的方法 | 了解数据分析的意义、应用场景和常用方法 |
2 | 销售目标分解 | 1. 基于客户的销售分解：S=S1+S2+S3 及相应的销售占比结构 2. S1=UV*CVR*P 3. S2=N*R*P 4. S3=N*K*P | 销售目标分解与数学公式 |
3 | 新客户销售指标S1 （适用于：传统电商+内容兴趣电商） | 1. UV：流量分解与数据分析 （1）流量概况 （2）来源监控与渠道推广分析 （3）页面热力度与路径分析 （4）商品分析 （5）流量指标分析与对策 （6）提升流量的方法及核心动作
2. CVR：转化率数据分析 （1）转化率指标 （2）转化率影响要素判定 （3）提升转化率的方法
3. P：客单价数据分析 （1）商品分析 （2）活动分析 （3）提升客单价的方法 【案例】如意好礼的新客户数据分析 | 新客户销售额的分析。
掌握其核心的数据分析指标、方法和提升技巧 |
4 | 老客户复购S2 （适用于社交私域电商） | 1. N：老客户 （1）老客户占比数据 （2）老客户留存 （3）老客户洞察 （4）老客户触达 （5）老客户流失 （6）RFM模型的应用 （7）会员等级分析 2. R：复购率 （1）复购率定义 （2）影响复购率的要素 （3）提升复购率指标 3. P：老客户客单价 （1）老客户客单价 （2）影响老客户客单价要素剖析 （3）提升老客户客单价的方法 【案例】历奇营地的老客户复购数据分析 | 老客户复购分析
掌握老客户的留存、流失率和复购率分析的方法 |
5 | 老带新销售S3 （适用于社交分销电商） | 1. N：老客户 （1）老客户占比数据 （2）老客户留存 （3）老客户触达 （4）老客户流失 （5）RFM模型的应用 2. K：裂变指数 （1）裂变指数定义 （2）影响裂变指数的指标 （3）拉升裂变效果的方法 3. P：老带新新客户成交价 （1）影响老带新新客户单价的要素 （2）拉升老带新新客户单价的方法 【案例】历奇营地的老带新运营 | 掌握老带新的数据分析的指标、方法和拉升技巧 |
6 | 专题分析 | 1. 商品单品分析 （1）商品结构分析 （2）商品流量结构和来源分析 （3）商品转化率分析 2. 用户分析 （1）用户结构分析 （2）用户画像-场景洞察分析 （3）用户RFM分析 （4）用户ARPU值分析 （5）用户转介分析 3. 活动分析 （1）活动ROI分析 （2）活动费用分析 | 场景模拟：做出相关商品运营、用户运营、活动的效果分析 |
