一家網店如何開展資料覆盤
經常有學生問我活動結束了怎麼做覆盤，我就奇怪，覆盤不是經常要做的事情嗎？為何唯獨活動覆盤有那麼多運營不會做呢？
我猜想應該是許多運營平時都沒有覆盤的習慣，於是今天我們要聊的便是關於覆盤的話題。
覆盤和總結不同，總結是結論，畫一個句號。覆盤是一種學習過程，是一個逗號，後續還需要提升並反饋。總結更多的是各自做各自的總結，覆盤更多的是以團隊為單位，大家一起來進行復盤，以學習提升為導向。
網店的運營總結覆盤從時間維度來看，粒度按年、季、月、周、天，幾乎是每天都要做的事情，小到每日覆盤，大到年度總結。而總結覆盤最不能缺的就是資料，因為資料是客觀事實的反映，更是運營的眼睛。尊重資料的客觀事實是運營的基礎素養。
面對資料，企業面臨的尷尬是：
1、有資料，無洞察
2、有資料，無行動
也就是說通過資料洞察商機，並付諸行動，才不會被這個工作嘎住。
然而要實現資料洞察，許多人會受限於資料整理和資料展現的技術功底，自己團隊做覆盤其實可以不用做資料展現，只要用表格就行了，但是資料整理的基本能力是必不可少的。
1、資料整理
資料整理對於產銷一體的企業來講，難度略高，因為這時的資料分為生產性資料、經營性資料以及環境性資料。這些資料的整理以及後續的聯合分析並不是一般的運營人員可以輕鬆解決的問題，往往需要資料分析師或者相關的服務商支援。
2、資料展現
資料展現很多時候是錦上添花的領域，當然也有例外，我們暫且不表。如果企業在做數字化轉型的話，就可以重視資料的展現，比如大屏駕駛艙，資料展現做得好是讓企業的員工更容易接受資料化的轉型，另外因為直觀地展現豐富地視角，也減少了企業對員工地教育成本。
資料覆盤之所以成為運營必備的技能之一，原因是網際網路時代的高速變化下，試錯成本的水平可能成為企業的致命毒藥抑或是救命稻草。
在開展資料覆盤時，由於各個部門關心地資訊不相同，所以做覆盤時可不同地部門分別進行。針對一些專案或問題，可以跨部門進行復盤。
以運營為例，覆盤只是從不同的視角觀察資料，從中洞察商機。
1、店鋪視角
2、渠道視角
3、商品視角
4、價格視角
5、商品視角
下文以一個真實案例解釋覆盤過程。
資料以月為時間粒度，選取2017年4月到2018年8月共計13個月的資料，分析時必須選擇連續的資料，連續的資料才可洞察事務的端倪。
1、全店視角
首先是全店的核心指標，表1中有底色填充的數字代表資料最好的兩個月。不難發現這家店鋪的資料並不樂觀。訪客數、支付金額都是持續下滑的趨勢。此時，可想辦法找到問題根源，不管是否來得及補救，都有必要了解是什麼原因導致的資料下滑。能救固然是好，救不了也要提防下一次繼續犯錯。
表1 全店核心指標一覽表
進一步觀察訪客數量，可發現4月份同比下滑超60%，店鋪的運作情況不樂觀，如果能重新找回2017年時的狀態，收入將提升60%以上。
圖1 訪客數趨勢圖
★表1的優勢是一屏可以展現許多資訊，劣勢是不夠直觀。
★圖1的優勢是直觀，劣勢是呈現的資訊量有限。
2、流量渠道視角
通過流量渠道的維度觀察發現流量在2017年10月份之後開始下滑，照理講11月12月有雙十一和雙十二頂著，不應該下跌才對。該店鋪下跌具體原因未知，猜測是引流款出了問題，比如發生斷貨、降權等事件。
表2 各流量渠道訪客數趨勢
3、品類視角
從表3獲知該店鋪的核心品類是連衣裙，其次是套裝，下一步可重點分析這兩個品類。
表3 各品類資訊彙總表
★淘寶某些店鋪一個id裡面有多個款式，此時用id或者item表示更為恰當。
全店大多數品類都在2017年的11月、12月下滑，前面引流款出問題的假設就站不住腳了，因為不可能那麼多品類的引流款都出了問題。
表4 各品類訪客數分佈趨勢
店鋪的上新策略並不合理，滯銷（銷量小於20定義為滯銷）的id數太多，可定期清理滯銷id，重點優化優勢id。
表5 各品類id數量分佈趨勢
表6 各品類的銷量區間id數分佈
4、價格視角
價格區間跨度太大，不利於消費者的選購。以連衣裙為例，價格區間從60到700以上。
表7 各品類價格區間銷量分佈
5、單品視角
不難發現，9，10月份換季的時候，節奏沒有把握好，出現了季節斷層的情況。這是表面的原因，至於是什麼原因導致換季斷層，就需要從運營日誌中查詢。
表8 top id相對流量分佈
★許多人認為資料分析分析的只是數值，其實不然，現有的技術水平可分析一切的資料。
運營日誌是文字、圖片資料，如果數量很大可通過技術將這類資料進行分析，是運營失誤或是客觀原因，從而找到真正的原因。
找到原因之後，就是解決問題的方案。首先團隊要認可問題的癥結點，然後通過團隊的集體智慧，共同解決問題。