1月份母婴类产品运营报表

数据分析

前言

数据分析是一项大事情，数据的正确性，分析出的维度都会影响后续产品的迭代。所以在目前欠缺专业数据分析团队的情况下，这个职责应由大家共同担起来。产品的迭代闭环目前大多卡在这里，一轮迭代后的反馈几乎没有产生价值。

我们目前在已经完成一次活动的情况下，得到了诸多维度。却没有对维度进行细化，如：

• 对一树的所有门店进行调研，为它们补充“环境（3KM以内有小学、小区）”、“流动人口量级”等标签。—— 分析药店环境数据。
• 前期依赖接口（一树导出POS记录报表），立刻建立产生消费记录的商品，进价、售价、退货比率等。—— 分析药店商品的进价、售价，来反馈药店的成本管控问题。
• 按照门店维度列出销量前十的明星产品。—— 分析不同药店的优势产品。
• ……

诸多维度分析出来后，会有决策过程：

• 认哪些东西现在无法商用，但是商用数据的前提，所以需要开发、产品提前埋点记录。
• 确认哪些东西是规则不确定的，需要产品再次设计场景去验证。
• 确认哪些东西是规则确定的，那么需要开发怎么找出它的影响因素与权值？

后端会对已经规则确定的维度纳入扑咚系统，在每一次修改维度的时候，同时更新报表查询为决策做支撑。 —— 过程是不断的丰富扑咚关于药店的“维度”库。

为了尽可能改善现状，现有的数据分析团队，努力确保验证数据正确性、分析数据维度，为下一轮产品迭代提供数据支撑。

应该要有明确的职责，输入输出都要有严苛质量要求。数据分析团队与决策的工作，应不亚于产品、技术、运营的工作。

1月份母婴类产品运营报表

• 用户维度：

购买次数
不同性别维度的购买行为

• 药店

药店地理位置对优惠商品产生的影响
药店地理位置对购买发生人群的影响
购买客单价
凑单商品价格（比如：满足优惠折扣条件下，金额最小的商品占比）

• 商品

商品类别占比
商品适用年龄层次占比
购买的商品搭配套餐占比

• 一树本身的管理问题

库表拉出来错误百出
商品的渠道管理异常