零售O2O会产生大量数据，且数据之间相互关联，比如分析促销活动效果时，需要分析访问量，注册下单转化率，促销商品和正常商品销量。

    这些数据可以帮忙判断一个商业模式是否可行，筛选出效率最高的推广渠道，发现网站、商品结构、物流等各个环节中存在的问题，还能对各种调整的效果进行评估，但这些数据到底应该怎么用？

    谁来分析数据？

    有的公司成立专门的数据分析部门，数据部门不仅提供数据，还要完成数据分析工作。这种工作方式，虽然基础数据准确，但分析结果可能有较大偏差。因为数据分析人员不熟悉业务，对各种信息的了解也不如市场部和运营部等业务部门。

    比如，某个品类销售占比突然降低，这可能是因为市场部推广方式的改变，也可能是遇到季节因素。如果数据分析人员不了解这些信息，则可能简单地判断成顾客不欢迎这类商品，并且做出建议商品部门降低这类商品占比的决定。

    更合理的数据分析方式是由数据专员提供基础数据，由相关部门骨干人员共同分析，比如转化率降低应该由市场部、运营部、商品部共同分析，得出结论是由哪些方面的因素造成的。

    怎么分析数据？

    对于新项目而言，可以引入目标分析法，目标分析法是以分析“新客引入成本”和“忠实顾客转化率”为核心，设定合理目标，以此判断商业模式是否可行。

    比如：某个投资5000万元的B2C网站，推广预算是2500万元，目标是稳定达到每天5000单。忠实顾客的定义是平均每月购物一次，每天5000单的销售目标，需要15万忠实顾客。如果实际经营结果数据，新客引入成本是50元，忠实顾客转化率是30%，则要达到15万会员，需要2500万推广费用。

    通过数据分析可知当新客引入成本大于50元，忠实顾客转化率低于30%时，项目不能达到目标。如果目标和实际业绩数据相差不多，可以通过优化内功改善业绩，如果数据相差太大，则说明商业模式可能不可行，应该早点调整商业模式，并在试错过程中重复以上数据分析步骤。

    最重要的数据是流量引入成本，新客引入成本，忠实顾客转化率。流量引入成本数据主要考核市场部，新客引入成本数据由市场部、运营部、商品部共同负责，忠实顾客转化率主要由运营部和商品部负责。

    推广方面的分析包含流量分析，停留时间，流量页面，转化率分析。流量的增减（新访问量数据）代表市场部推广工作是否有效，新客停留时间浏览页面量和转化率等数据，一定程度上代表了市场部推广是否有针对性。

    新客引入成本分析是推广效率重要的KPI，是每个达成目标投入的推广资金。比如某个推广方法带来了10000个访问量、500个注册、100个订单。而这个方法耗费了1万元资金，则每个访问量、注册、订单投入的资金分别是1元、20元、100元。这个推广方法的新客引入成本是100元。

（张陈勇）