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    數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下電商企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營探討

    2024-01-12 15:48:55李斯媛
    中國管理信息化 2023年20期
    關(guān)鍵詞:電商企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)

    [摘 要]我國積極推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,電子商務(wù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,也在促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。電商企業(yè)依托大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析,對經(jīng)營過程的各項(xiàng)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析、處理,從而進(jìn)行數(shù)據(jù)化運(yùn)營。文章分析電商企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)化運(yùn)營的必要條件,探討電商企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營的應(yīng)用場景、層次、關(guān)鍵指標(biāo)和流程,并提出電商企業(yè)實(shí)施數(shù)據(jù)化運(yùn)營的策略。

    [關(guān)鍵詞]數(shù)字經(jīng)濟(jì);電商企業(yè);數(shù)據(jù)化運(yùn)營;電商運(yùn)營

    doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.20.033

    [中圖分類號]F724.6;F259.23[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A[文章編號]1673-0194(2023)20-0102-03

    0? ? ?引 言

    2021年12月,國務(wù)院印發(fā)的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》明確提出要提升商務(wù)領(lǐng)域數(shù)字化水平,健全電子商務(wù)公共服務(wù)體系,支持商務(wù)領(lǐng)域中小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級,提升貿(mào)易數(shù)字化水平[1]。從2017年第一次提出“促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)加快發(fā)展”,到2022年將“促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展”單獨(dú)成段,再到2023年“大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)”,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在政府工作報(bào)告中的地位不斷提升[2]。

    1? ? ?數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定義和發(fā)展

    中國信息通信研究院發(fā)布了《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告(2023年)》,將數(shù)字經(jīng)濟(jì)定義如下:以數(shù)字化的知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素,以數(shù)字技術(shù)為核心驅(qū)動力量,以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為重要載體,通過數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,不斷提高經(jīng)濟(jì)社會的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平,加速重構(gòu)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與治理模式的新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)[2]。2022年,我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)50.2萬億元,總量穩(wěn)居世界第二,同比名義增長10.3%,占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重為41.5%。

    2? ? ?數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下的電商企業(yè)運(yùn)營

    作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,電商行業(yè)一直穩(wěn)步發(fā)展。2022年,中國電子商務(wù)市場規(guī)模達(dá)47.57萬億元,較2021年的42.13萬億元增長12.9%。

    為順應(yīng)時(shí)代發(fā)展,電商企業(yè)應(yīng)積極進(jìn)行數(shù)字化升級,全面深化各環(huán)節(jié)數(shù)字化改造和應(yīng)用。電商企業(yè)對在經(jīng)營管理中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的采集,并通過數(shù)據(jù)化的工具、技術(shù)和方法,以數(shù)據(jù)分析結(jié)果指導(dǎo)企業(yè)經(jīng)營的各個(gè)環(huán)節(jié),實(shí)現(xiàn)降本增效。這種利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營的做法,是數(shù)字化應(yīng)用的重要部分。

    3? ? ?電商企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營的必要條件

    3.1? ?海量數(shù)據(jù)的存儲

    技術(shù)的進(jìn)步提高了數(shù)據(jù)存儲的便利性,也極大地提高了數(shù)據(jù)的存儲量。在過去,受限于技術(shù)水平,企業(yè)記錄數(shù)據(jù)的精度相對較低,如以年、季度、月或日進(jìn)行記錄。如今,電商企業(yè)在經(jīng)營中的每分每秒、每一步操作,都可以被精準(zhǔn)地追蹤記錄到,并轉(zhuǎn)化成為數(shù)據(jù)記錄,所記錄和保存的數(shù)據(jù)量大大提升。這些數(shù)據(jù)是電商企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    3.2? ?精細(xì)化運(yùn)營的需求

    大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析深刻影響著電子商務(wù)行業(yè)的發(fā)展。如今電商行業(yè)的競爭壓力遠(yuǎn)超傳統(tǒng)行業(yè)。與傳統(tǒng)行業(yè)相比,電子商務(wù)要求更精準(zhǔn)、更細(xì)化的運(yùn)營模式。數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以從市場分析、產(chǎn)品梳理、營銷推廣、店鋪定位、客戶服務(wù)、物流管理等多個(gè)方面,對企業(yè)運(yùn)營起到指導(dǎo)作用,引導(dǎo)企業(yè)從過去依靠經(jīng)驗(yàn)的粗放式運(yùn)營,轉(zhuǎn)向依據(jù)數(shù)據(jù)的精細(xì)化運(yùn)營。

    依據(jù)各項(xiàng)運(yùn)營數(shù)據(jù),電商企業(yè)還可以通過運(yùn)營策略調(diào)整前后的數(shù)據(jù)變化情況,分析、驗(yàn)證現(xiàn)行運(yùn)營策略是否有效,從而可以進(jìn)一步優(yōu)化運(yùn)營策略。

    3.3? ?運(yùn)用數(shù)據(jù)的意識

    隨著市場環(huán)境的變化和技術(shù)進(jìn)步,企業(yè)管理者意識到數(shù)據(jù)貫穿于電商運(yùn)營的整個(gè)環(huán)節(jié),一些企業(yè)開始對員工提出數(shù)據(jù)分析能力的要求,如運(yùn)營人員要具備使用數(shù)據(jù)作為運(yùn)營工具的能力,用戶研究人員能夠進(jìn)行定性和定量研究等。有的企業(yè)則設(shè)立了專門的數(shù)據(jù)分析部門和崗位,從事數(shù)據(jù)采集、清理、分析、策略等工作。2022年6月,人力資源社會保障部發(fā)布的18項(xiàng)新職業(yè)中就包括商務(wù)數(shù)據(jù)分析師。

    4? ? ?電商企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營

    4.1? ?數(shù)據(jù)化運(yùn)營的應(yīng)用場景

    4.1.1? ?用戶運(yùn)營場景

    用戶運(yùn)營主要包括用戶的拉新、留存、促活、轉(zhuǎn)化4個(gè)環(huán)節(jié)。拉新是指通過一定手段為企業(yè)增加新用戶;留存是指維護(hù)客戶數(shù)量,減少客戶流失;促活指提升客戶活躍度,增加和客戶的互動次數(shù),以維護(hù)客戶關(guān)系;轉(zhuǎn)化是引導(dǎo)客戶下載或注冊并購買。

    4.1.2? ?產(chǎn)品運(yùn)營場景

    產(chǎn)品是保證企業(yè)銷售的根本要素。產(chǎn)品運(yùn)營須解決市場需要何種產(chǎn)品,企業(yè)的產(chǎn)品怎樣滿足消費(fèi)者需求的問題。產(chǎn)品運(yùn)營包括開發(fā)新品和優(yōu)化老品。開發(fā)新品時(shí),不能盲目跟風(fēng),應(yīng)根據(jù)行業(yè)發(fā)展環(huán)境和企業(yè)自身實(shí)際,針對客戶消費(fèi)特點(diǎn)開發(fā)新品。對于老品,應(yīng)對原有產(chǎn)品性能、用途、材料等進(jìn)行優(yōu)化,以更好地滿足客戶需求。

    4.1.3? ?活動運(yùn)營場景

    電商企業(yè)的運(yùn)營離不開各類推廣活動,從傳統(tǒng)的廣告,到如今短視頻、直播帶貨等,都屬于活動的范疇。通過活動,企業(yè)將產(chǎn)品或服務(wù)內(nèi)容傳遞給目標(biāo)客戶,并促進(jìn)其參與、轉(zhuǎn)化,促成銷售。要記錄每次活動的相關(guān)數(shù)據(jù),便于經(jīng)營者了解客戶偏好的活動內(nèi)容及平臺或媒介,從而更有效地實(shí)施活動。

    4.1.4? ?內(nèi)容運(yùn)營場景

    內(nèi)容運(yùn)營是指對電商平臺及其他內(nèi)容渠道的發(fā)布情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,對內(nèi)容形式及推廣方式等進(jìn)行評估、優(yōu)化,分析、追蹤不同階段的營銷效果,還能了解目標(biāo)用戶的內(nèi)容偏好。不同平臺的內(nèi)容推廣規(guī)則、適用的內(nèi)容形式、受眾群體等都有所不同,因此必須針對具體平臺調(diào)整推廣內(nèi)容,使內(nèi)容更適用于該平臺,分配營銷預(yù)算,提高用戶黏性,最終達(dá)到提高銷售量的目的[3]。

    4.2? ?數(shù)據(jù)化運(yùn)營的層次

    企業(yè)經(jīng)營中,從商品采購、店鋪美工設(shè)計(jì)到產(chǎn)品銷售、營銷推廣、客戶服務(wù)及供應(yīng)鏈管理等,業(yè)務(wù)流程中的每一環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生相應(yīng)的數(shù)據(jù)。記錄和利用好這些數(shù)據(jù),可以發(fā)現(xiàn)問題,針對問題進(jìn)行規(guī)劃決策,從而規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)化運(yùn)營貫穿企業(yè)經(jīng)營的各個(gè)環(huán)節(jié)。在經(jīng)營的不同階段,運(yùn)營的側(cè)重點(diǎn)有所不同,所需要的分析維度和指標(biāo)也有所不同。企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營通常分為初級、中級、高級3個(gè)層次[4]。初級數(shù)據(jù)化運(yùn)營是針對基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)采集和具體的事務(wù)性工作,主要進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分類及處理、數(shù)據(jù)描述性分析、數(shù)據(jù)監(jiān)控與報(bào)表制作。中級數(shù)據(jù)化運(yùn)營是針對企業(yè)業(yè)務(wù)需求的各個(gè)方面,進(jìn)行方案開發(fā)、數(shù)據(jù)監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析和報(bào)告撰寫等工作,具體包括數(shù)據(jù)分析目標(biāo)和指標(biāo)制定,數(shù)據(jù)采集與處理方案制訂,推廣、銷售、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析,市場和競爭數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)監(jiān)控,數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫,運(yùn)營優(yōu)化建議初步提出。其要求能熟練使用數(shù)據(jù)分析工具與常用的數(shù)據(jù)分析方法。高級數(shù)據(jù)化運(yùn)營要求相關(guān)人員具備數(shù)據(jù)化運(yùn)營和數(shù)據(jù)綜合分析能力,能夠綜合考慮企業(yè)情況,開發(fā)完善數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系,制訂數(shù)據(jù)化運(yùn)營計(jì)劃并實(shí)施,分析業(yè)務(wù)和市場數(shù)據(jù),撰寫數(shù)據(jù)綜合分析報(bào)告,提出決策和優(yōu)化建議,挖掘商業(yè)機(jī)會。

    4.3? ?數(shù)據(jù)化運(yùn)營的關(guān)鍵指標(biāo)

    企業(yè)經(jīng)營中會產(chǎn)生大量有關(guān)客戶、營銷、銷售和供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)。收集和分析不同類型的數(shù)據(jù)在企業(yè)制定和調(diào)整業(yè)務(wù)戰(zhàn)略方面發(fā)揮著重要作用。數(shù)據(jù)化運(yùn)營的指標(biāo)也側(cè)重于這4個(gè)模塊:客戶、推廣、銷售和供應(yīng)鏈。

    第一,客戶數(shù)據(jù)是企業(yè)運(yùn)營的基石??蛻糁笜?biāo)主要用于描述市場中客戶忠誠度的特征,包括行為數(shù)據(jù)指標(biāo)、客戶畫像數(shù)據(jù)指標(biāo)等。其中,客戶行為數(shù)據(jù)指標(biāo)有瀏覽量、收藏量等,客戶畫像數(shù)據(jù)指標(biāo)有性別、年齡等,除此之外,還有客戶忠誠度、滿意度等指標(biāo)。第二,流量是電商企業(yè)運(yùn)營的命脈。企業(yè)必須進(jìn)行適當(dāng)?shù)膹V告宣傳進(jìn)行引流,從而帶動銷售。推廣指標(biāo)針對的是企業(yè)的推廣行為得到的數(shù)據(jù)。推廣活動的效果,通常以推廣效果(銷售額、曝光量)、推廣成本、活動成效(客戶訪問量、客戶關(guān)注數(shù)、收藏?cái)?shù)、加購數(shù)、客單價(jià)等)來衡量。第三,銷售指標(biāo)是企業(yè)在銷售過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),能夠幫助經(jīng)營者了解銷售狀況。銷售數(shù)據(jù)指標(biāo)可分為兩類:交易指標(biāo)和服務(wù)指標(biāo)。交易指標(biāo)包括銷售額、訂單量等;服務(wù)指標(biāo)包括響應(yīng)時(shí)長、詢單轉(zhuǎn)化率等。第四,供應(yīng)鏈指標(biāo)是企業(yè)在采購、物流、倉儲環(huán)節(jié)產(chǎn)生的指標(biāo),有3類:采購數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)和倉儲數(shù)據(jù)。采購指標(biāo)包括采購數(shù)量和采購單價(jià),物流指標(biāo)包括物流時(shí)差和物流異常,倉庫指標(biāo)包括庫存周轉(zhuǎn)率和殘次庫存比等。

    4.4? ?數(shù)據(jù)化運(yùn)營的流程

    一是明確分析目標(biāo)。明確分析目標(biāo)是數(shù)據(jù)化運(yùn)營的第一步,是保證后續(xù)工作有序進(jìn)行的前提。明確的分析目標(biāo)能為后續(xù)的數(shù)據(jù)采集、分析、處理提供清晰的方向和指引。在這個(gè)環(huán)節(jié),需要梳理分析思路,搭建分析框架,把數(shù)據(jù)分析目標(biāo)分解成若干個(gè)不同的分析要點(diǎn),再針對每個(gè)要點(diǎn)確定具體的分析方法和分析指標(biāo)。二是數(shù)據(jù)采集。根據(jù)上一階段所設(shè)立的目標(biāo),確定需要分析的具體數(shù)據(jù)指標(biāo),根據(jù)指標(biāo)選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)采集工具并采集數(shù)據(jù)。通常情況下,企業(yè)開設(shè)店鋪所在的平臺會提供數(shù)據(jù)采集工具,如淘寶平臺的生意參謀,京東平臺的京東商智。但這一類工具的數(shù)據(jù)采集功能較為有限,因此企業(yè)還可通過第三方監(jiān)測工具采集運(yùn)營所需的其他數(shù)據(jù)。三是數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)處理指對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整理。采集到的原始數(shù)據(jù)很可能存在著計(jì)量單位不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)記錄不規(guī)范等問題,甚至包含錯誤數(shù)據(jù),因此必須對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)處理是確保后續(xù)數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性和一致性的重要步驟,包括清洗、轉(zhuǎn)化、提取、計(jì)算等環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)清洗是審查和驗(yàn)證數(shù)據(jù)、刪除冗余信息、糾正現(xiàn)有錯誤,并確保數(shù)據(jù)一致性的過程。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合數(shù)據(jù)分析格式的過程。數(shù)據(jù)提取是從數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)計(jì)算是對數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行基本計(jì)算,提高數(shù)據(jù)的價(jià)值并挖掘有用信息。四是數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析是使用適當(dāng)?shù)姆治龇椒ㄅc工具,對經(jīng)過處理、符合要求的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從中獲取有價(jià)值的信息并得出結(jié)論。在這個(gè)階段,選擇正確的數(shù)據(jù)分析工具和方法非常重要。典型的數(shù)據(jù)分析方法包括描述性統(tǒng)計(jì)分析、趨勢分析、分組分析等。常用的數(shù)據(jù)分析工具有Excel、SPSS、Python等。Excel軟件涵蓋了大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析功能,可以有效地組織、處理、統(tǒng)計(jì)評估、分析和展示數(shù)據(jù),能夠解決一般企業(yè)遇到的大多數(shù)數(shù)據(jù)分析問題。五是數(shù)據(jù)展現(xiàn)。數(shù)據(jù)展現(xiàn)是把相對復(fù)雜抽象的數(shù)據(jù)分析結(jié)果,用簡單直觀的圖表形式呈現(xiàn)出來。數(shù)據(jù)展現(xiàn)取決于企業(yè)的實(shí)際需求和應(yīng)用場景、是否反映真實(shí)數(shù)據(jù)、是否能表達(dá)整體情況等,同時(shí)需要考慮圖表的美化。六是撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告。應(yīng)將上述數(shù)據(jù)分析的思路和過程、產(chǎn)生的結(jié)論、觀點(diǎn)及建議,按照規(guī)范的格式,以文本形式呈現(xiàn)出來,形成數(shù)據(jù)分析報(bào)告。七是形成模板。要將以上流程形成一種固定的模板格式,實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、程序化操作,幫助企業(yè)達(dá)到提高效率、節(jié)約時(shí)間的目的。

    5? ? ?電商企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營策略

    5.1? ?建設(shè)獨(dú)立的運(yùn)營數(shù)據(jù)庫

    電商企業(yè)要根據(jù)行業(yè)和產(chǎn)品的特點(diǎn)建立數(shù)據(jù)庫,根據(jù)不同行業(yè)、市場和消費(fèi)者的現(xiàn)狀對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和整合,提高數(shù)據(jù)分析的時(shí)效性,避免信息滯后影響運(yùn)營。電商企業(yè)還應(yīng)加強(qiáng)與數(shù)據(jù)平臺的聯(lián)系,整合企業(yè)的數(shù)據(jù)與平臺的資源。企業(yè)與大數(shù)據(jù)平臺的合作,能夠有效控制電商企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的成本,避免數(shù)據(jù)資源流失,還能有效結(jié)合各類不同數(shù)據(jù)資源,豐富企業(yè)的數(shù)

    據(jù)庫[5]。

    5.2? ?靈活運(yùn)用數(shù)據(jù)分析模型

    建立分析模型是電商企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營的重要構(gòu)成。目前,常用的分析模型有5W2H模型、RFM模型、漏斗模型、AARRR模型等。電商企業(yè)可以利用已有的分析模型,根據(jù)產(chǎn)品所屬行業(yè)、產(chǎn)品的特點(diǎn)及消費(fèi)者偏好,提升分析模型靈活度,使分析模型能夠根據(jù)市場實(shí)際情況及時(shí)作出調(diào)整,保證企業(yè)在不同情況下都能從數(shù)據(jù)化運(yùn)營中獲益。

    6? ? ?結(jié)束語

    進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代后,技術(shù)進(jìn)步為電商企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集、存儲和分析提供便利,激烈的市場競爭促使電商企業(yè)必須改變傳統(tǒng)運(yùn)營模式,以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向指導(dǎo)相關(guān)人員進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營。電商企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營貫穿于企業(yè)經(jīng)營的整個(gè)環(huán)節(jié),適用于經(jīng)營中的多個(gè)場景,按照數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜程度可分為高、中、低3個(gè)層次。在實(shí)踐中,電商企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營已有常用的指標(biāo)體系和相對固定的一套流程。為了更好地利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)運(yùn)營,電商企業(yè)還應(yīng)建立獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫,根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況靈活運(yùn)用分析模型。電商企業(yè)經(jīng)營者若想在激烈的市場競爭中獲得成功,就必須重視數(shù)據(jù)化運(yùn)營,利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)企業(yè)經(jīng)營,順應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代潮流。

    主要參考文獻(xiàn)

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    [收稿日期]2023-04-07

    [作者簡介]李斯媛(1989— ),女,廣東汕頭人,碩士,講師,主要研究方向:電子商務(wù)、數(shù)據(jù)分析。

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