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  • 普通人+AI做自媒体，这份万字指南帮你少走5年弯路

    普通人+AI做自媒体，这份万字指南帮你少走5年弯路


    大家好，我是10XAI。上次我们分享了 deepseek r1 发布的一些看法，有不少人私信了我。今天要和大家聊一个很多人都关心的话题：如何借助AI工具，让普通人也能高效做好自媒体？

    在开始之前，我想先问大家一个问题：你觉得做自媒体最难的是什么？

    是找不到方向？担心自己没有特长？还是不知道如何高效创作？

    其实这些问题在AI时代都有了新的解决方案。经过大量实践，我发现真正的核心在于：如何将个人优势与AI工具有机结合。

    今天，我就要给大家一份AI赋能的自媒体指南，帮你构建起自己的内容创作体系。

    一、定位：AI辅助下的精准定位

    很多人一上来就问：”我该选择什么平台？”但这个问题问早了。

    正确的第一步是：找到你的”独特价值主张“。这里我们可以借助AI工具：

    1. 用DeepSeek+ChatGPT分析市场趋势
    2. 用AI市场分析工具挖掘用户需求
    3. 用AI助手帮助梳理个人优势

    具体操作：

    1. 向ChatGPT提供你的背景和兴趣
    2. 让AI分析潜在的内容方向
    3. 评估竞争程度和市场空间

    举个例子：小王是一名程序员，通过ChatGPT分析发现”AI效率工具应用”这个领域既符合他的背景，又有很大市场需求。这个定位结合了：

    • 个人专业优势
    • AI工具应用经验
    • 市场刚需痛点

    二、平台选择：AI数据分析助你决策

    选择平台现在可以更科学，借助AI工具考虑三个维度：

    1. 平台算法特点
    2. 个人内容形式
    3. AI工具适配度

    平台特点分析：

    抖音：

    • 适合：善于短视频创作
    • AI助手：剪映智能剪辑、智能配音
    • 效果：提升制作效率50%以上

    小红书：

    • 适合：图文创作者
    • AI工具：Midjourney生成配图、AI文案助手
    • 优势：提升内容质量，节省设计时间

    B站：

    • 适合：专业知识分享
    • AI辅助：智能字幕、内容规划助手
    • 特点：降低制作门槛

    三、内容生产：AI赋能的创作流程

    内容创作的新公式：价值=信息密度×AI增强×个人特色

    具体到操作层面，推荐”AI+4W1H”方法：

    1. 选题规划（What）

    • 用ChatGPT头脑风暴
    • AI热点分析工具预测趋势
    • 智能选题助手筛选方向

    2. 内容创作（How）

    • 用AI生成初稿
    • 人工调整语气风格
    • AI助手优化表达

    3. 视觉呈现（Where）

    • Midjourney生成配图
    • DALL·E设计封面
    • Canva AI智能排版
    1. 质量把控 （Who）
    • AI文案优化工具
    • 智能校对系统
    • SEO建议助手

    四、运营策略：AI驱动的精准运营

    运营效率可以通过AI工具得到显著提升。以下是具体方案：

    1. 数据分析
    • 使用AI数据分析工具实时监控内容表现
    • 智能预测最佳发布时间
    • 自动生成数据洞察报告
    1. 互动管理
    • AI自动回复常见问题
    • 智能筛选有价值评论
    • 舆情监控预警系统
    1. 内容规划
    • AI助手制定内容日历
    • 智能排期系统
    • 自动化发布工具

    实用AI工具推荐：

    • Coze、ChatGPT、Claude、DeepSeek  深度写作和研究助手，内容创意和文案优化
    • Notion 和 飞书：内容管理和规划
    • 10XAI：多样化人设文案生成
    • Gamma、AiPPT：快速做PPT。生成的PPT页面好看，有设计感；方便修改，不需要导出多个版本，一个链接即可搞定。
    • 秘塔搜索 ：搜资料、整理资料，信息结构化呈现；支持深度检索、持续追问。
    • 可灵：视频生成，做短视频、广告片，快速把一张图变成短视频；生成视频的质量高；人物贴合度和场景渲染效果好。
    • Cursor：写代码。支持自然语言对话，可以零基础写代码、做产品。
    • MetaLaw：查找法律案例、条文，可快速检索法律法规、解读案例生成合规建议，并提供文书模板
    • 办公小浣熊：制作excel表格。帮你做数据分析

    五、变现思路：AI辅助下的商业化路径

    在AI时代，变现渠道更加多元化。我建议采用”AI+价值”双轮驱动模式：

    第一阶段（0-1万粉）：

    • 用AI工具批量产出优质内容
    • 智能匹配广告主
    • 自动化投放优化

    第二阶段（1-10万粉）：

    • AI助手管理品牌合作
    • 智能定价系统
    • 自动化营销工具

    第三阶段（10万粉以上）：

    • AI驱动的个性化产品
    • 智能社群运营
    • 自动化成交系统

    关键是：用AI提升效率，把节省的时间用在提供真正的价值上。

    六、进阶技巧：AI时代的竞争优势

    1. 智能工作流

    • 建立AI辅助的标准作业SOP流程
    • 自动化重复性工作
    • 专注高价值创造

    2. 个性化策略

    • AI协助保持内容一致性
    • 智能分析受众喜好
    • 自动化个性化推送

    3. 持续学习

    • AI学习助手
    • 智能知识管理
    • 自动更新技能库

    七、常见误区：AI时代要避免的坑

    1. 过度依赖AI

    错误：完全依赖AI生成内容 

    正确：AI辅助+人工调整，保持个性化

    2. 忽视原创价值

    错误：只用AI改写别人的内容 

    正确：用AI提升效率，注入原创观点

    3. 技术焦虑

    错误：追求最新AI工具 

    正确：找到适合自己的AI工具组合

    八、行动建议：AI赋能下的起步指南

    第一周：

    • 熟悉基础AI工具（DeepSeek、Coze、Claude、ChatGPT、Midjourney）
    • 建立AI辅助的内容创作流程
    • 准备必要的订阅服务

    第二周：

    • 用AI助手生成内容框架
    • 建立智能化内容库
    • 优化AI工具使用效率

    第三周：

    • AI辅助内容发布
    • 智能化数据分析
    • 持续优化创作流程

    结语：AI时代的内容创作者

    做自媒体的门槛在AI时代大大降低，但关键是要学会善用工具。

    记住：AI是助手而非替代者，真正的价值在于你如何将AI与个人特色结合。

    最后分享三个建议：

    1. 每天花30分钟学习一个新的AI工具
    2. 建立自己的AI工具库，形成个性化工作流
    3. 保持人性化表达，让AI辅助而不是主导

    正如我常说：”AI不是来替代创作者，而是来解放创作者的。“

    在自媒体这条路上，懂得运用AI工具的创作者，将比其他人更快地达到目标。

    实用AI工具清单

    为了帮助大家快速上手，我整理了一份必备的AI工具清单：

    内容创作类：

    • ChatGPT：内容构思和写作
    • Claude：深度研究和长文创作
    • 10XAI：标题生成和文案优化
    • Monica：多语言内容创作

    视觉设计类：

    • Midjourney：图片生成
    • 可图、即梦、DALL·E：封面设计
    • Canva AI：智能排版
    • 剪映：视频编辑
    • Runway AI 视频

    效率工具类：

    • Notion AI：内容管理和规划
    • Descript：智能视频剪辑
    • OtterAI：语音转文字
    • Grammarly：智能校对

    数据分析类：

    • Google Analytics 4：数据追踪
    • Ahrefs：SEO分析
    • VidIQ：视频数据分析
    • Similar Web：市场洞察

    每日AI工作流示例

    早上：

    • 用ChatGPT进行选题头脑风暴（15分钟）
    • AI助手生成内容大纲（10分钟）
    • Midjourney设计配图（15分钟）

    中午：

    • AI辅助内容创作（1小时）
    • 智能校对和优化（15分钟）
    • 自动化发布安排（10分钟）

    晚上：

    • AI数据分析和复盘（20分钟）
    • 智能评论回复（15分钟）
    • 下一天内容规划（15分钟）

    【互动提问】

    1. 你目前在使用哪些AI工具来辅助创作？
    2. 在使用AI工具时遇到了哪些困难？
    3. 最想了解哪个AI工具的具体应用？

    欢迎在评论区分享你的经验和疑问，让我们一起在AI时代做好自媒体！

    —— END ——

    【福利】 关注我的公众号，回复”AI工具“，获取完整的AI工具使用指南和各平台最新AI功能更新。

    【作者简介】 10XAI，专注AI效率提升，帮助创作者用AI实现10倍生产力。曾辅导过100+创作者转型AI增强创作，平均为他们节省60%的内容制作时间。

    记住：在AI时代，不是工具决定成败，而是使用工具的方式决定成败。让我们一起拥抱AI，在内容创作的道路上走得更远！


  • 做拼多多最常关注的数据有哪些

    做拼多多最常关注的数据有哪些

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    不管是电商运营还是其他什么运营，大家知道最重要的是什么吗？就是数据了。相比互联网运营，电商运营的数据分析要简单多了。

    我做电商运营这么久，常用的数据表格也就那么几张，而互联网运营，那数据表格堪比天量。既然大家都是电商运营，那还是讲回电商运营的数据分析先。

    大家知道数据分析的意义是什么吗？其实就是诊断。你店铺做的好不好，存在的问题有哪些都是可以通过数据来分析出来的，数据就类似医生看病的x光片，数据本身没有意义，数据变化反应出的情况才有价值。

    比如数据显示，各位店铺每天单量有2单，毋庸置疑，说明你店铺运营做的很辣鸡。

    数据很重要，接下来我就给大家唠唠做拼多多最常看的数据有哪些。


    01

    店铺基础数据：销售额和单量

    大家在群里交流时说的最多的也是这两个数据，比如今天卖了多少钱；这个链接今天爆了多少单。

    那种单量多的，客单低的最喜欢显摆今天爆了几千单；那种单量少但是客单高的，最常说的是今天卖了多少万。反正就是怎么显得自己厉害，就怎么说。

    咱们电商运营每天起床打开店铺第一件事也是看销售额和单量。按照三分法则即中午晚上凌晨三个时间段各占三分之一销售额的情况，每天上班看一眼当时的销售额就能够预估出当天整体销售额的多寡。

    为什么要看这数据呢？为了防微杜渐。大家做电商是不是很难有长期稳定的状态，时长发生的事是链接跑着跑着突然挂了、活动跑着跑着突然掉标了、产品卖的好好的突然发不出货了等等。对于这种突发情况，咱们能做的最优解就是早发现，早处置。

    我之前有个链接，晚上百亿掉标了，第二天有事忘了看数据，等发现的时候已经过去2天了，当我火急火燎解决了这个问题，已经过去好几天了，单量再也没有回去过。

    如果能更早的解决这个问题，结果可能就不一样了。其原因是随着时间的流逝，始终不成交，人群会逐渐的跑没，盯数据就是盯异常情况的发生。

    所以，别看每天看数据好像啥事都没发生，似乎有点浪费时间了，但是哪怕及时发现一次数据异常，提早解决，这项工作就有存在的价值。


    02

    直通车核心数据：曝光量和单量

    拼多多直通车数据有很多纬度，点击率、转化率、投产比、单量、曝光量等等。每个数据都看吧，也是多余的。不同阶段看的数据侧重点不一样，等计划跑到了后期，你只需要关注曝光量和单量这2个数据就可以了。

    曝光量反应了你这个链接是不是还被系统认可，如果曝光稳定或增长，就是系统喜欢你这个链接。如果曝光下滑，那完犊子了，说明系统不认可你这个链接了。

    而单量就是咱们做出的最终结果了，单量高，说明打法策略、素材制作的合格。单量低，说明你做的还不到位。拼多多不像其他平台，直通车没那么复杂，所以到了最后期，只看你的花费和你的单量了。

    也就是，你这个链接已经足够能打，摆在你面前的无非是你花多少钱拿到多少单量的问题了。

    对于新链接刚开始开车没有曝光这个问题，我的建议是开极速推广，出价为利润的一半。如果去开车依然没有曝光，干脆换链接好了。

    正常的好链接这样开车都是能起飞的，对于链接稳定出单想要放大曝光，要么提高广告出价要么降低产品卖价。

    降低广告出价大家可能拿不准，也确实无法判断竞品出的价格。但是降低产品卖价就厉害了，因为行业里能走量的价格你肯定是知道的，那你降到这个价位，起量是肯定的。

    你这时候要算的就是冲到多少单时提价，这就是个技术活了。那具体如何提价呢？没有明确标准的。最佳的提价方案就是根据市场情况，适量提价即可。


    03

    后端定生死的数据：DSR和品退率

    哪怕你前面都做的都很好，一天干到1万单，但是你后端数据掉队了，不好意思，你这个链接也是废了，没量了。平台要的不仅仅是有价格竞争力的产品，更要的是品质要过的去的。

    比如上百亿，你的DSR掉了，百亿就会下掉。你的DSR分低了，你连大促活动都报不了。由此可见DSR何其重要，每天必做事情，查一遍DSR数据，各链接的评分情况，低于4.5的开评价有礼拉一波，实在拉不起来的，抓紧下架，以绝后患。

    对于品退率高的品，你要留意领航员分了，也是每天都看。尤其是新链接刚爆单时，流量能不能稳定暴涨，就看你的领航员分了。

    这时如果你的品退率低于同行的30%，那完了，天王老子来了也救不了你这个链接了，除非…除非你能够成本价的五折去卖，那还是有起来的可能。

    网上很多电商主播动不动就秀7天破万单的数据，那没见过他们秀下30天后的数据，很有可能15天后，单量就崩了。因为拼多多上只要价格够低，起量确实简单。

    但是价格低的品，质量往往不咋地。那售后数据一上来，链接的单量根本稳不住，所以，重视后端数据才是持久赚钱的核心。后端数据还有个3分钟回复率，也是重中之重，你回复率低了，那你的店铺也别想要了。


    04

    最后

    数据有重要和不重要一说，但是每一条数据都代表着你做的某个动作的效果，比如最不起眼的收藏数据，有多少人关注过。收藏数据的多寡，其表现出的含义可是相当多的。这仅仅是一个数据指标，后台还有那么多数据指标，任何一个拎出来，都可以讲个一两天。

    所以，拼多多虽然很简单，但是想玩透这个平台，想真正理解平台每个数据指标背后的意义，还是需要付出时间和精力的，最后祝各位电商大佬早日修成正果，赚大钱。

    -END-

    老虎，《全栈运营高手》作者，运营高手。

    牛掰的人到处有，你我也是其中一个。

    加老虎进电商群







    虎虎生威电商圈子，电商资讯、干货资料、行业交流、电商人聚集地。专注电商和传统行业推广经验、电商技巧和心得经验分享。

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  • 揭开运营工作的神秘面纱

    揭开运营工作的神秘面纱

    作者：陈壕 来源：品牌市场相对论

    全文约3200字，阅读约需5分钟，好文值得慢慢品读。

    在当今瞬息万变的商业环境中，运营已悄然成为现代企业的核心竞争力之一。它不仅关乎企业的日常运转，更是推动企业不断向前发展的关键力量。

    想象一下，一个知名电商平台如何在双十一期间应对亿万级别的用户访问量，确保网站流畅运行、订单顺利处理？又或者，一款新兴APP如何在短时间内迅速积累用户，成为行业黑马？

    这些背后，都离不开运营团队的精心策划与高效执行。

    然而不少人对运营到底是怎么样的一份工作仍存在众多的困惑，本文就带您揭开运营工作的神秘面纱。

    01 什么是运营？

    首先，你知道什么是运营吗？

    运营是指企业为了实现既定目标而进行的所有日常管理和执行活动，它涵盖了从产品设计到客户服务整个生命周期内的所有过程。

    虽然运营通常独立于市场营销和产品开发之外，但三者之间存在着紧密联系。良好的沟通与协作是确保项目顺利推进的关键。运营的核心目标包括提高工作效率、优化用户体验以及促进业务增长等。在现代企业中，运营不仅仅是维持现状，更是创新和改进的动力源泉。

    尽管运营是近年来才为大众所听说，但运营工作已经存在相当一段时间了。

    过去，在制造业等领域，运营主要负责生产计划安排、质量控制等工作；而在零售业，则更多关注库存管理与顾客服务等方面。

    而随着数字化转型步伐加快，特别是在社交媒体平台、电子商务网站兴起后，运营变得更加多元化且注重数据驱动。如今，个性化推荐系统已成为提升用户满意度的重要手段之一。预计AI与大数据技术将进一步改变运营领域的工作方式，使决策过程更加智能化，从而帮助企业更准确地预测市场需求，提供更加个性化的服务。

    所以，我们要知道运营是一个涵盖广泛的概念，在不同的行业和公司中有着不同的具体含义，但其核心目标通常是相同的——通过一系列策略和活动，提高产品的用户满意度、活跃度、留存率和转化率，最终推动业务增长。

    简而言之，运营就是围绕着“人”（用户）、“货”（产品或服务）和“场”（平台或渠道），通过数据分析、内容创作、活动策划、用户管理等多种手段，实现产品与用户的高效连接，达成商业目标的过程。

    02 互联网运营的工作内容有哪些？

    相信很多人都对互联网运营工作颇有兴趣，但它具体包括哪些内容呢？

    互联网运营一般会设置内容运营、用户运营、产品运营、 活动运营、 社区运营、数据运营等岗位，当然也存在有一个运营岗位完成以上所有工作的情况。

    内容运营主要负责生产或筛选有价值的内容，并通过各种渠道将这些内容传递给目标用户。他们的工作目标是吸引新用户，同时增加现有用户的粘性。例如，在社交媒体上发布文章、制作视频等，都是内容运营人员常见的工作内容。通过提供高质量的内容，内容运营人员能够提升用户的参与度和满意度，进而推动品牌的发展。

    用户运营的工作重心在于用户的获取、激活、留存、变现和推荐。他们通过用户分层、用户激励等手段，提升用户的生命周期价值。为了实现这些目标，用户运营人员需要进行用户行为分析，构建用户画像，以便更好地理解用户需求和偏好。通过这些工作，用户运营人员能够确保用户在使用产品的过程中获得良好的体验，从而增强用户的忠诚度。

    产品运营与产品经理紧密合作，从用户的角度出发，对产品的功能、体验等方面进行优化。他们参与到产品的迭代更新过程中，确保新产品或新功能能够有效地触达目标用户群。同时，产品运营人员也会参与到产品的推广活动中，通过制定合适的推广策略，提高产品的知名度和使用率。

    活动运营通过策划和执行线上线下的营销活动，如节日促销、主题赛事等，激发用户的参与热情。这些活动不仅能够提高品牌的曝光度，还能够促进销售或注册量的增长。活动运营人员需要具备创新思维和策划能力，以确保活动的吸引力和效果。

    社区运营专注于构建和维护用户社区，通过组织活动、引导讨论等方式，营造积极健康的社区氛围。他们致力于增强用户之间的互动，形成良好的口碑效应。通过社区运营，企业能够更好地了解用户需求和反馈，进而优化产品和服务。

    数据运营利用大数据技术对用户行为数据进行收集、整理和分析。他们通过挖掘数据中的有价值信息，为其他类型的运营活动提供决策支持。数据运营人员需要具备较强的数据敏感性和分析能力，以便从海量数据中提炼出有用的洞见。通过数据运营，企业能够更加精准地了解用户需求和偏好，从而制定更有效的运营策略。

    03 如何做好互联网运营工作？

    相信不少朋友有志于成为一名优秀的互联网运营人员，那么，做好运营工作需要具备什么知识、能力或技巧？

    要做好运营工作，运营人员需要具备广泛的知识背景，此外还需要掌握一系列特定的能力和技巧。数据是现代运营工作的核心，优秀的运营人员能够熟练使用数据分析工具，如Google Analytics、Tableau等，从海量数据中提取有价值的信息。他们懂得如何设置关键绩效指标(KPIs)，并通过这些指标来衡量活动的效果，为决策提供依据。此外，理解统计学基础和能够进行A/B测试也是十分重要的。

    内容创作与编辑技能同样不可或缺。内容运营人员需要有扎实的文字功底和创意，能够根据目标受众的需求创建吸引人的内容，包括撰写博客文章、社交媒体帖子、新闻稿等。同时，了解基本的SEO原则可以帮助内容更容易被搜索引擎发现，从而增加曝光度。这不仅提升了品牌的在线可见度，还增加了用户参与度和满意度。

    深入了解用户是所有类型运营的基础。这意味着要熟悉市场调研方法，能够通过问卷调查、访谈等方式收集用户反馈，并据此调整策略。构建用户画像并持续跟踪用户行为模式对于优化产品和服务至关重要。这种洞察力帮助运营人员更好地理解用户需求，设计出更加符合用户期望的产品和服务。

    良好的项目管理能力对于运营来说也是必不可少的。运营涉及多任务处理和跨部门协调，因此制定清晰的工作计划、设定合理的里程碑，并确保团队成员按时完成各自的任务非常重要。时间管理和优先级排序同样重要，以确保资源得到有效利用，项目能够顺利推进。

    有效的沟通与协作技巧在运营工作中扮演着关键角色。无论是内部团队还是外部合作伙伴，都需要运营人员能够清晰地表达自己的想法，并且善于倾听他人意见。在面对不同利益相关者时，保持开放的态度，寻求共识，促进项目的顺利实施。良好的沟通可以减少误解，提高团队合作效率。

    创新思维也是运营成功的关键因素之一。市场环境不断变化，竞争对手层出不穷，这就要求运营人员始终保持好奇心，敢于尝试新的方法和技术。创新不仅仅体现在产品开发上，在营销策略、客户服务等方面也同样适用。只有不断创新，才能在竞争激烈的市场中脱颖而出。

    随着科技的发展，越来越多的新工具和平台被应用于运营工作中，运营人员要不断学习和掌握这些创新工具的使用。例如，社交媒体管理软件、自动化营销工具等。熟悉这些工具的功能，并能快速学习掌握它们，将大大提高工作效率。技术敏感度使得运营人员能够紧跟行业趋势，利用最新的技术和工具提升运营效果。

    值得一提的是，如果运营人员能够具备一定的商业意识，无疑将有更大的发展潜力。这意味着你要理解公司的商业模式、财务状况以及行业趋势，从而在做出决定时能够考虑自身工作或者运营整体工作对公司整体业务的影响，而不仅仅是短期的成效。商业意识帮助运营人员制定更全面的战略，确保运营活动与公司整体目标相一致。

    成为一名出色的运营专家是一个持续学习的过程。除了上述提到的专业技能外，培养积极主动的学习态度，保持对新兴事物的好奇心，也非常重要。只有不断地适应变化，才能在这个充满挑战与机遇的领域里脱颖而出。


    04 结语

    随着技术的发展和市场的不断演变，未来的运营工作将更加依赖于人工智能、大数据等前沿科技的应用。这为运营人员提供了新的机遇，同时也带来了挑战。只有那些能够持续学习、勇于尝试并善于适应变化的人，才能在这个领域中保持领先。

    无论你是刚刚踏入这个行业的新手，还是已经积累了丰富经验的老兵，都要记得：运营的核心始终是围绕着用户体验展开的。用心倾听用户的声音，深刻理解他们的需求，不断创新以提供超越期待的服务——这才是真正的运营之道。


    THE  END.

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  • 吐血整理！产品常用工具清单

    吐血整理！产品常用工具清单

    在数字化时代，产品经理作为连接用户、技术和市场的桥梁，扮演着至关重要的角色。


    产品经理的工作流程通常包括市场调研、需求分析与设计、开发跟进、测试与验收、产品上线与推广、监控与迭代等关键阶段


    为了高效地完成这些任务，我们需要依赖于一系列功能强大的软件工具。


    通常来说，市场调研、需求分析与设计是产品工作的核心阶段


    本文从产品经理的核心工作流程出发，为你推荐各个流程中常用的软件工具。


    一、市场调研


    市场调研阶段，产品经理需要系统地收集和分析与目标市场、用户需求、竞争对手、行业趋势等相关的数据和信息，在这个过程中，我们常用的软件可以概况为3个方面：搜索引擎与社交媒体、在线调查工具、数据分析


    1、  搜索引擎与社交媒体


    在市场调研阶段利用搜索引擎（如Google、百度）可以帮助我们查找行业报告、市场分析、用户评论等


    利用社交媒体平台（如微博、微信、知乎、LinkedIn等）关注行业专家、意见领袖、用户群体，可以获取实时市场信息和用户反馈


    以下为你提供常用的搜索引擎和社交媒体平台工具



    关注【诺儿笔记本】公众号，后台回复【快速了解一个行业】，即可获取详细链接


    更多收集竞品的方法，可看之前的文章：

    高效全面收集竞品信息（超详细）


    2、  在线调查工具


    在市场调研阶段，产品经理常常需要使用在线调查工具，用于进行用户调研和收集用户反馈，以便了解用户需求和改进产品，从而指导产品决策和优化，目前，我们常用的在线调查工具有：问卷星、问卷网、金数据等


    （1）问卷星


    问卷星是一款专业的在线问卷调查、考试、投票平台，支持多种题型和逻辑设置，并且可以自定义样式和背景图片，功能特点如下：


    ● 不限题目数量，不限答卷数量，支持分类统计与交叉分析。


    ● 提供数据分析和报告生成功能，可生成可视化图表。


    ● 支持在手机上填写，便于微信群发等多渠道传播。


    ● 累积有33亿人次在问卷星上填写过问卷，用户基础庞大。



    （2）问卷网


    问卷网是一款专业的在线调查工具，拥有超过1200万用户，与政府、各大高校和500强企业保持深度合作，功能特点如下：


    ● 支持20种题型，27万+模板，海量题库，一键引用，快速创建在线调查。


    ● 可插入图片音频，自定义问卷外观，多种设计主题全部免费任选。


    ● 支持文本导入，OCR拍照传题，提高问卷编辑效率。


    ● 提供一键发布功能，支持生成链接、海报、二维码分享答题。


    ● 数据安全有保障，支持多人高并发答题，不限答卷回收数量，数据长期保存。


    （3）金数据


    金数据是一款国内比较受欢迎的免费问卷调查软件，功能特点如下：


    ● 问卷设计灵活，支持多种题型和逻辑控制。


    ● 自动统计数据并生成可视化图表。


    ● 支持将数据导出为Excel格式，便于后续分析。


    ● 免费使用，适合小规模或预算有限的市场调研项目。


    3、数据分析


    市场调研往往离不开数据分析，收集和分析用户行为数据，了解用户使用情况和产品绩效，帮助产品决策，在这个阶段，常见的软件有


    （1）Google Analytics


    免费的网站分析工具，用于跟踪和报告网站流量，提供实时数据监控和用户行为分析。


    https://ahrefs.com/blog/zh/how-to-use-google-analytics/



    （2）Mixpanel


    Mixpanel的主要作用是跟踪用户行为、分析数据和生成报告。它可以帮助企业和机构了解用户行为模式、产品使用情况等信息，优化产品和用户体验，提高用户满意度和转化率，提供漏斗分析工具帮助识别用户流失的关键点。


    https://cloud.tencent.com/developer/techpedia/1863


    （3）Excel及其生态系统工具


    ● Excel：作为最基础且广泛使用的电子表格软件，Excel内置了丰富的计算和数据处理功能，如排序、筛选、图表制作等。它适合进行基本的数据整理、分析和可视化。


    此外，Excel生态系统中的工具如VBA（Visual Basic for Applications）允许用户通过编写脚本来自动化任务和创建自定义功能，进一步提升了数据处理的能力。


    ● Power Query：这是一款用于数据获取、转换和加载（ETL）的工具，它使用户能够连接、合并、清理和转换各种数据源，以便更轻松地导入并准备数据进行分析。


    ● Power Pivot：强大的数据建模工具，支持在Excel中创建复杂的数据模型，包括关系、计算字段和强大的数据分析功能，适用于多维数据分析和数据关系建立。


    ● Power View：交互式数据可视化工具，允许用户通过简单的拖放操作创建各种图表和可视化效果，非常适合制作动态报表和仪表板。


    （4）商业智能bi工具


    ● Power BI：由Microsoft开发的商业智能工具，具有强大的数据分析、可视化和报告功能。


    它支持连接多种数据源，包括云端和本地数据，并提供灵活的仪表板和报表设计功能。


    Power BI以其与微软生态系统的紧密集成和丰富的功能受到广泛欢迎。


    ● Tableau：国外流行的数据分析BI软件，以其用户友好的界面和强大的可视化能力著称。


    Tableau支持从多个数据源访问数据，并允许用户通过拖放和点击的方式创建交互式仪表盘，非常适合进行数据探索和决策支持。


    ● FineBI：国内知名的BI工具，提供从数据采集到ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据可视化等一站式商业智能解决方案。


    FineBI支持多种数据连接方式和自动建模功能，使得数据分析过程更加高效和便捷。


    ● Qlik Sense：另一款自助式数据分析和探索工具，通过其关联数据分析功能，用户可以轻松进行深度数据探索。


    Qlik Sense的界面简洁、互动性强，非常适合需要深入了解数据背后故事的场景。


    二、  需求分析与设计


    1、  产品需求管理工具


    在产品工作过程中，我们常常会收集到各种各样的需求，这时就需要需求管理工具对这些需求进行梳理并确定优先级，帮助团队有效地收集、整理、跟踪和管理项目需求，确保项目按计划顺利进行。


    以下是一些主流的需求管理工具：


    （1）TAPD


    TAPD 是腾讯推出的敏捷项目管理工具，专为协助团队在敏捷开发环境中更有效地管理软件开发全生命周期而设计


    ● 需求管理


    TAPD通过看板功能，实现从需求收集、分析、评审到排期、跟进的全流程管理，确保需求状态清晰流转，减少需求变更带来的风险。


    ● 设计管理


    在设计阶段，TAPD帮助团队细化设计任务，上传设计稿并进行在线审核，确保设计成果符合需求，提升设计效率与沟通效果。


    ● 测试管理


    TAPD的bug管理功能帮助团队快速提交、分配、处理和验证bug，同时支持测试用例的在线管理，确保软件质量符合预期。


    （2）禅道


    禅道是一款专注于项目管理的开源软件，广泛应用于软件研发项目中：


    ● 需求管理


    帮助团队有效地收集、分析、指派、跟踪和评估需求，确保项目顺利推进，包含创建、评审需求，分配责任人，跟踪进展等功能


    ● 项目管理


    支持从项目计划制定、任务分配、进度跟踪到工作报告生成等全流程的项目管理，包含设定里程碑，分配任务，实时跟踪进度。


    ● 缺陷管理


    缺陷跟踪功能，帮助团队及时发现和解决问题，包含记录缺陷，指派解决者，跟踪状态至关闭。

    除了以上工具，也可以直接使用在线文档进行需求的管理


    2、  流程图工具


    （1） Microsoft Visio


    Visio支持创建多种类型的图形和图表，如流程图、组织结构图、网络图等，用于展示业务流程、架构设计、项目管理等复杂信息。


    用户可以通过丰富的模板和工具，轻松绘制出专业的图表，并支持导出多种文件格式，方便与其他软件集成和分享。



    （2）XMind


    XMind支持多种思维导图结构和图形展示形式，具备丰富的模板和配色，帮助用户理清思路、捕捉创意，适用于多种场景，如头脑风暴、项目管理、笔记整理等，提供高效的工作流体验，并支持跨平台使用。


    3、原型设计工具


    如Axure RP、墨刀等，用于创建产品原型和界面设计，进行交互演示，帮助产品经理和团队成员更好地理解和沟通产品设计。


    （1）Axure RP


    axurerp是一款专业的快速原型设计工具，它的全称是 Axure Rapid Prototyping。这款工具的主要用途是用来制作网站或者应用的原型模型，它允许用户创建线框图、流程图、原型和规格说明等多种设计文档。


    还提供了一系列全面且丰富的功能，包括制图工具、元素库、页面交互以及数据处理等，可以帮助用户无需编程就能设计出高度逼真的交互效果，非常适合用户体验专家、业务分析师、产品经理以及功能架构师使用


    （2）墨刀


    墨刀是一款在线原型设计与协同工具，借助墨刀，产品经理、设计师、开发、销售、运营及创业者等用户群体，能够搭建为产品原型，演示项目效果。


    墨刀同时也是协作平台，项目成员可以协作编辑、审阅 ，不管是产品想法展示，还是向客户收集产品反馈，向投资人进行Demo展示，或是在团队内部协作沟通、项目管理。


    4、文档协作工具


    产品协助工具是产品开发过程中不可或缺的重要工具，它能够显著提升团队协作效率，确保产品信息的准确性和一致性，促进团队成员之间的有效沟通，同时保障数据安全，工作过程中常用的文档协作工具有：飞书文档、腾讯文档


    软件或工具只是为了表达我们诉求的一种方式，所以在不同的工作环境或个人习惯的情况下，每个人使用的方式也会不一样。


    这篇章中介绍的这些软件可在后台中回复【软件】争取


    这些都是产品经理工作中运用比较多的软件，但是并不一定唯一的，大家可以作为参考，有更好的推荐可以补充在文章留言板



    — END —


    我专门建立了学习群，方便大家一起交流学习，可添加微信进群：up5499




  • 电商数据怎么分析？电商运营每日必看5个底层数据

    电商数据怎么分析？电商运营每日必看5个底层数据

    数据分析充电站——深入探索中小企业数字化转型，专注提供各行业数据分析干货、分析技巧、工具推荐以及各类超实用分析模板，为钻研于数据分析的朋友们加油充电。


    电商运营店铺涉及大量数据，包括用户行为、交易记录、库存信息等，如何有效做好电商数据分析？

    电商运营每天到底要看哪些数据，才能准确评估店铺运营状况，有效提升运营成效？

    本篇根据数据分析的底层逻辑，梳理出电商5看；

    1、看店铺经营数据

    2、看商品销售数据

    3、看运营推广数据

    4、看行业大盘

    5、看竞店动作

    电商运营可以根据这5个维度，整理专属自己电商店铺的数据看板，每天早上先看一遍数据再开展工作，不仅能够做到对自己的店铺心中有数，还能及时观测市场情况，追上热点。

    点击 阅读原文 或复制链接  https://s.fanruan.com/5c5zt 免费体验在线零代码数据分析工具。

    一、看店铺总体数据

    站在店铺整体视角，分析经营数据，对店铺的总体经营情况做到心中有数

    关键指标

    1、店铺销售表现：

    • 销售毛利

    • 毛利率

    • 订单数量

    • 成交金额（GMV）

    • 销售金额

    • 客单价

    2、店铺流量表现

    • 曝光

    • 点击

    • 访客（独立访客数UV、页面访客数PV）

    • 跳失率

    • 平均浏览时长

    • 加购率

    • 访问-加购-下单转化率

    3、经营成本及费用

    • 营销费用——推广费用

    • 经营成本——人工成本等

    • 人工台账——其他经营费用等

    分析维度：

    以下为一般建议重点关注维度：

    1、成交金额、买家数、客单价、交易商品；

    成交金额直接衡量电商业绩的最直接指标；买家数显示了购买产品的独立消费者数量，有助于理解店铺吸引新客户和维护老客户的能力；客单价有助于衡量顾客购买力和产品定价策略是否合理；交易商品帮助商家了解消费者的偏好，预测市场趋势；

    2、成交金额趋势

    通过分析成交金额的变化趋势，能够反映市场供求关系、消费者行为和价格波动等多个方面的信息；如通过分析年成交额趋势，可以预测店铺销售淡旺季；分析季度成交额趋势，可以观测气温对成交额的影响；

    通过成交金额变化趋势分析，也可以快速定位成交金额异常高、低的时间，争对性查找原因，找到有效运营的方法论

    3、加购率趋势

    加购率是衡量用户对商品感兴趣程度的重要指标。关注加购率趋势，有助于我们及时发现推广是否异常、页面是否异常；

    4、访客-加购-购买转化漏斗

    访客-加购-购买转化，帮助商家了解顾客在购物过程中的行为模式，通过漏斗模型衡量这一过程，有助于及时发现异常转化环节，针对性采取措施，提升转化率；

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    二、看商品

    主要分析商品的种类，哪些商品卖得好？哪些商品转化率高？哪些商品连带率高？

    关键指标：

    产品总数指标：SKU商品数量、SPU、在线SPU、电商商品销售数、电商商品库存数

    产品优势性指标：主要是独家产品的收入占比

    品牌存量指标：包括品牌数和在线品牌数指标。

    上架：包括上架商品SKU数、上架商品SPU数、上架在线SPU数、上架商品数和上架在线商品数。

    首发：包括首次上架商品数和首次上架在线商品数。

    分析维度：

    1、店铺商品数目、商品类别、不同商品类别销售额、销售数量占比

    2、店铺主销sku、近7天销量增速增长/下降top

    3、商品连带购买情况

    使用购物篮分析模型，分析用户一起购买概率大的产品，方便做出搭配购买推荐，提升客单价

    4、店铺商品价格段搭建情况

    使用波士顿矩阵进行分析店铺商品，右上角象限着重提高销量，左上角象限着重进行成本控制，右下角象限着重解决库存积压，左下角象限时着重减少投入，优化处理

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    三、看推广

    店铺推广情况直接关系到店铺的可见度、品牌形象和销售业绩。

    关键指标

    市场营销活动指标：包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、活动下单转化率以及投资回报率（ROI）。

    广告投放指标：包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、UV订单转化率、广告投资回报率。

    分析维度

    1、推广整体效果数据及趋势：总花费、展现量、点击量、加购量

    2、店铺整体流量来源

    3、关键词推广效果

    4、单个商品推广花费及成效

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    四、看行业

    通过行业媒体、电商平台后台数据、rpa工具抓取数据，观测行业行情

    • 观看行业行情趋势，上涨还是下降

    • 行业搜索词变化，最近是否出现热词、热词排名如何

    • 行业商品榜单，是否有突然爆火的单品

    五、看竞店

    通过关注竞店店铺、第三方平台后台数据等

    • 竞店是否调整总体价格段、是否调整竞品价格、是否进行推广促销活动

    • 竞店推广渠道的关键词访客数多少，点击单价如何，交易金额如何，对比自己产品找出不足关键词

    • 流量渠道访客数，观察搜索、推鉴、活动、内容、付费不同渠道的访客数


    ‍

    如果你觉得对你有用的话，就收藏起来使用吧！我们下期见！

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  • 一篇文章教会你如何全面梳理业务流程（上）

    我们这篇文章就是要教大家如何梳理业务流程，本篇文章教你轻松了解自家公司的业务流程。如果你面对一个你完全陌生的行业也可以快速上手。

    在我们上次讲了数据分析导论之后，如果你已经对数据分析师这个岗位有了兴趣，决定以这个岗位作为自己求职的目标，并且已经在招聘网站去查了一些真实的招聘信息的话，一定会在招聘要求里看到例如“赋能业务”，“提升业务”，“帮助业务部门”，“发现业务问题”这样的词。如下面图所示，这是我在招聘网站上随手截取的图片：

    虽然数据分析可以应用在很多方面，比如对于后勤岗的财务分析，HR的招聘分析，绩效分析，生产的管理等等，都有数据分析的用武之地。

    但在公司招聘层面，数据分析最大的价值，也是最广泛的需要，就是通过数据来帮助公司提升业务表现。即通过分析数据，发现业务问题，洞察商业机会点，为业务增长提供合理建议及参考依据，并输出数据报告。

    所以重点也是讲如何用数据分析来提升业务。好了，我们从招聘要求中知道了这一点之后，那么下一个问题就是：到底什么是业务？

    先来给你布置一个选择题，你可以直观的感受一下，不同的面试者，在理解业务这个层面有什么差别：

    【互动】如果你去一家公司面试，面试官问你，你了解我们公司么，你会怎么回？

    1. 我海投的简历，你叫我我就来了，还真没注意这家公司干啥的
    2. 面试前临时去百度和官网找一找，看看简介到时候背一背
    3. 提前以客户的身份体验一下公司流程，大概知道是干啥的
    4. 体验流程并根据公开信息进行分析，了解公司业务流程，分析当前存在的问题，并给出改进建议

    在我做面试官的时候问出这个问题，我发现，大部分求职者可能都会是1和2的做法，可能对面试官来说做到2已经很不错了。但是咱们朋友，希望你在面试的时候能直接达到4这个水平，一出手就让面试官对你刮目相看。

    因为数据分析师的工作职责，是为了提高业务，所以理解业务，是做好数据分析的前置条件和重要步骤，只有这一步做好了，后面的数据分析才能做到目标明确，结论清晰。

    如果这一步就错了，那么后面就是一步错步步错，累死累活工作好几年，但公司领导看不出你的价值在什么地方，自己也会觉得这个工作做起来又繁琐又没有前景。

    在我们讨论的过程中，我发现绝大多数朋友对于什么是业务这个问题，没有一个明确的答案，现在大多数朋友现在也肯定在想，到底如何才叫做理解业务呢？怎么梳理业务呢？又应该理解到什么程度呢？很多朋友对这些问题的理解，可能还很模糊。

    这个，就是我们今天的重点内容。

    先给大家讲解一个场景题来感受下：Andy朋友看准了某商区人来人往，觉得这里有很多潜在的客户，于是决定在此投资了一家餐馆，取名叫“美味私房菜”。

    投入了几十万的资金之后，Andy朋友希望餐厅能尽快开张，这样才能尽快把本金赚回来，让餐馆实现盈利。为此，Andy朋友想了很多不同的方法。

    但是，不同的宣传方式，投入产出比各异，吸引到顾客的原因也千差万别。有人慕名而来，有人恰巧路过，需求强度、消费预期、经济水平各异。

    但无论怎么说，只要有客流开始源源不断踏进店门，这就是良好的开端。

    第一题：业务提升题

    【问一问】但能想到多少种方法，让这家餐馆的生意变好呢？

    1. 10种以下
    2. 10-20种
    3. 20-50种
    4. 50种以上

    第二题：方法选择题

    Andy朋友的餐馆开业没多久，就吸引了本地探店网红的关注，这天，有两个团队的商务人员找到Andy，希望Andy能找他们的网红做广告，宣传自己的店铺。

    A网红公司说，我们有一个本地美食大V，上百万粉丝，来帮你做一次探店，收费一万块。B网红公司说，我们虽然没有百万粉的大V，但是我们有很多个十万粉的小V，我给你找10个十万粉的探店网红，每人收费一千块，一共也是一万块。

    Andy朋友因为新店刚开业，手里的广告预算只有一万块，他不知道该怎么选择，到底是选一个百万粉的大V，还是选十个十万粉的小V呢？

    【问一问】你能帮帮Andy朋友，给他出一个合理的分析，告诉他为什么要这么选吗？

    1、我能搞定

    2、不太清楚

    希望大家带着这两个问题，来看这篇文章。先我用我自己的实际工作来给大家举例吧。

    我现在在一家大型的集团公司负责数据分析，负责一百多个国家和销售大区的数据分析工作，有时候国家想要知道一些自己的业务运营情况，我会给他们导出一份业务数据的excel数据表，但是导完数据表后国家负责人和我说这份表格我应该怎么看啊，这些表我都能看懂，我也会excel，但是我不知道该我就是不知道该怎么分析。

    这就是绝大多数职场人遇到的真正的问题，做数据分析需要懂excel吗，当然需要的，但excel工具并不是数据分析的核心，当年没有excel和电脑的时候，我们的前辈用算盘算出了原子弹。数据分析的核心在于理解业务，提升业务，如果只是单纯的学工具怎么使用，那最终的结果就是沦为一个只会用excel的工具人，而不是高薪的职场精英。

    说实话，如果我们直接教你怎么用excel，怎么用函数，怎么做数据可视化的图表，这些东西做起来其实很简单，学员也会感觉到自己学到东西了，从机构的角度来讲，这是省力又赚钱的事情，很多机构就是这么教的。

    今天这节课会帮助大家梳理成了一套完整的拆解业务流程的方法论。刚入门做数据分析时，很容易过度关注数据、方法论、工具等，却忽略了数据背后的业务痛点以及需求。埋头苦干一通，最后业务人员一句话否定掉：“你分析出的问题和结果对我有什么用？一点也不符合业务逻辑”。那么，到底什么是“业务”呢？

    给大家梳理了下招聘信息的岗位要求。

    业务，业务，业务，所有的公司都要求了解业务，帮助业务，足以说明这个事情的重要性，那到底什么是业务呢，我这边给一个硬核职场的解释，帮助你通俗易懂的理解这个词的含义。

    业务：就是公司如何赚钱，帮助业务，就是帮助公司更好的赚钱。

    这样解释，大家应该从概念上知道什么是业务了，但如果只是解释到这一步，可能你还是不知道要怎么做才能帮助公司更好的赚钱，所以我们把业务做了一个拆解，把所有公司赚钱的模式都研究了一遍，最终发现，所有公司要赚钱，都要做三件事情，分别是：

    1. 获取客户
    2. 转化客户
    3. 客户复购

    上面这3个步骤，简称获客、转化和复购，他们三者是有前后顺序关系的：

    公司先通过一些运营的方式找到潜在的意向客户，比如发传单打广告，如果你对广告上的内容产生了兴趣，那么你就会想要进一步了解，比如到店，或者关注广告上的公众号，到这一步，你就成为了公司的意向客户。

    第二步，公司需要把意向客户变成付费客户，这个过程称之为转化，有些公司卖的产品价格比较便宜，比如十几块钱的奶茶，你看到传单之后不需要怎么考虑，直接就买了，但有些公司卖的东西比较贵，比如十几万的车，那么公司可能需要提供试驾体验，并且经过一系列的销售过程，你才会决定买，到这一步，你就成为了公司的付费客户。

    第三步，公司需要把一次付费的客户变成多次付费的客户，这个过程称之为复购，比如奶茶店会给你发一张积分卡，你每喝一杯就盖一个章，凑够10杯就送你一杯，这就是一个提高复购的策略。还有一些公司做的事情，看起来跟复购没有关系，但其实还是在为复购做铺垫准备，比如有些互联网公司会关注用户的留存率，用一些免费的活动比如签到打卡，来吸引你每天使用他们的APP，当你的留存多了之后，复购的可能性就增加了，有些朋友喜欢玩游戏的，会发现游戏里有“日常任务”，每天登录就可以领取一些奖励，这些也都是为了提高复购做的事情。

    所以，数据分析的作用，就是帮助公司持续监控获客、转化和复购三个环节的数据表现，帮助公司了解现状数据，这就是初级数据分析师要做的事情。大家可以再评论区一起打一下：业务就是获客、转化、复购。

    而中级的数据分析师，需要帮助公司优化业务，具体一点来讲就是自己可以提一些改进措施，来提高业务的数据的表现，或者是协助市场或运营部门，监控他们的一些营销动作变化，并量化成具体的数据，来判断哪个运营策略会更好一些。

    我举个例子吧，这是来自我们的一个会员，让大家感受一下，什么叫监控业务数据表现：

    A朋友在公司负责运营工作，负责联系小红书上的博主，让博主给自己家公司的产品做测评打广告，这个岗位叫做“KOL运营”。

    他在小红书上发私信给博主，愿意合作的博主越多，那么打广告的数量也就越多，公司的业绩自然会更好。但，具体怎么做呢？我们来看看最开始是什么状态吧。

    话术1.0版本：

    博主您好，我是xx科技的运营小A，我们最近有个【xx香水】的项目想邀请您合作~~如您感兴趣，还请您添加一下我司运营的微信：123456789

    大家觉得，这样的话术，给100个博主发送的话，会有几个博主回复呢，可以猜一个百分比。

    经过数据统计之后，发现这样的话术发送100个博主，只有1个会有兴趣，还是那种特别小几乎没有任何粉丝的，转化率是1%。这样下去肯定不行啊，所以A朋友优化了一下话术，变成了下面这个样子：

    话术2.0版本：

    博主您好，我是xx科技的运营小A，是小红书官方新晋MCN机构，我们最近有个【xx香水】的项目想邀请您合作~~如您感兴趣，还请您添加一下我司运营的微信：123456789

    大家觉得，这样的话术，给100个博主发送的话，会有几个博主回复呢，可以猜一个百分比。

    经过数据统计之后，发现这样的话术发给100个博主，比之前稍微好了点，有6%的转化率，因为xx科技大家并不熟悉，所以加上小红书官方的说法之后，转化率提高了6倍。

    但这样就结束了吗？当然没有，A朋友继续优化话术，变成了下面这个样子：

    话术3.0版本：

    博主您好，我是小红书官方新晋MCN机构，xx科技的运营小A，我们最近有个【xx香水】的项目想邀请您合作~~如您感兴趣，还请您添加一下我司运营的微信：123456789

    如果您没兴趣，交个朋友也行，我们这边本身就是对接小红书官方的，因此我们专门为您整理了一份小红书爆款笔记方法论，结合了大量是实操案例，还配有小红书内部的算法机制，全部免费赠送给您。

    大家觉得，这样的话术，给100个博主发送的话，会有几个博主回复呢，可以猜一个百分比。

    相比起2.0版本，这个版本把小红书官方放到了xx科技前面，并且增加了免费的礼品，提高了博主加微信的动力，最后的结果是，转化率来到了26%，比1.0版本提高了26倍。

    所有数据分析的背后，都是有业务的痛点在，如果一家公司转化率一直是1%，另一家一直是26%甚至还可以不断优化得更高，几年之后，后者的体量绝对不止26倍那么简单，而是几何倍数的差距。

    初级的数据分析师，要知道关心什么环节的数据，以及如何获取到这些数据，按时向上汇报。中级的数据分析师，则需要提出可行的改进措施，来提高业务的数据表现。高级的数据分析师，可以预判未来，通过数据分析的方法来计算出业务问题的最优解。

    所以多了解业务痛点，多理解业务流程，你才能知道数据分析到底要关注的因素是什么，才能去结合业务痛点进行数据分析，从而定位问题，指导决策，进而提高自己在职场中的价值。

    而不是遇到一个数据指标出现异常，就直接去从数据中找答案，做一个取数的工具人。实际上答案就藏在背后的业务逻辑里面。今天会带大家一步一步的拆解业务流程，我们会分成3个部分，

    第一部分，我会给大家详细拆解一下业务流程的构成要素，告诉大家，在我们了解业务流程的时候，可以从哪几个维度来考虑问题。

    第二部分，我会按照获客、转化、复购三个步骤，分享市面上大多数公司是怎么做的，帮助大家理解数据背后对应的业务动作是什么，为我们后续的数据分析打下基础。

    第三部分，我会讲一下如何绘制业务的流程泳道图，让大家在学完这篇文章之后，可以用专业的图形可视化方式把业务流程展示出来，在我们去面试的时候和做工作汇报的时候都可以有拿得出手的作品。

    之后具体的流程图部分，我们会在下个文章中帮大家一一梳理，带大家去做。

    本文由 @财源滚滚 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

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  • 数据中台建设十大坑

    行业内现在有着各种误导现象，根源在于很多企业对数据中台的认识不足容易被带偏。就比如建设过程中的很多坑。这篇文章进行了简单的梳理，希望能帮到大家。

    关于数据中台，是个长盛不衰的话题，我记得连ERP服务商都在和客户说它是一个中台，有数据了，数据中台就成了，我想表达的是行业内已经出现了各种误导现象，问题根源是很多企业对数据中台认识不足，很容易被供应商带偏，但我觉得在数据中台建设过程中，很多坑是各企业需要重点关注的，今天重点来说说这些坑。

    1. 定义不明确

    数据中台的定义在不同企业和行业中可能有所不同，就像我说的连ERP服务商都告诉甲方是在建设中台，所以中台是什么，数据中台又是什么，承载了什么职能，各家企业都缺乏清晰的定义，最终建设好比盲人摸象。

    2. 数据应用场景不明

    很多企业对于数据中台的定义不明，功能不明，所以离应用更是差十万八千里，最后结果就是投入产出比无法衡量。

    3. 数据基础薄弱

    数据中台的建设需要依赖于高质量的数据，但往往企业的数据基础很薄弱，如数据口径不一致、数据缺失等，各种问题都存在，强行上中台最后就是无疾而终。

    4. 实施队伍能力不匹配

    数据中台建设需要跨部门的协作和专业知识，如果实施队伍能力不足或协作机制不健全，当然也包括供应商实施项目的人员能力，这都将影响数据中台的建设和运营。

    5. 数据治理匮乏

    数据治理是数据中台建设的重要组成部分。但很多企业往往并不知道数据治理怎么作，或者为了作治理而作治理，成本投入无法估量。

    6. 技术实施难度大

    数据中台建设涉及的技术复杂度高，需要大量的技术投入和专业知识，技术实施的难度是企业一大挑战。

    7. 投入成本高

    数据中台的建设需要大量的资金投入，包括基础设施建设、技术平台开发、人员培训等，高昂的成本可能会让一些企业吃不消，而前面说的几个问题无法解决，导致无法看到成效。

    8. 产出见效慢

    数据中台建设是一个长期的战略性工作，项目建设成效挂钩很多因素，很多因素是不可预计的而且很难解决。

    9. 缺乏有效的规划，成了数仓

    由于企业缺乏专业的人才，数据中台多数是跟风建设，或者被供应商说动就开干，最后其实就做成了BI报表数仓。

    10. 优化困难

    数据中台建设不是一次性的项目，需要持续的运营和优化，但是要调整基本就要大动干戈，导致各种困难。

    作者：风姑娘的数字视角，公众号：风姑娘的数字视角

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  • 经营分析方法和思路

    经营分析方法和思路

    企业经营分析是企业成功的关键之一，无论企业规模大小，都需要通过系统性的数据分析来指导经营决策。这一过程不仅仅是对集团大局数据的简单处理，还包括对市场、客户、生产、财务、运营、项目进展、人效等多个方面数据的全面审视。通过深入分析这些数据，企业能够更全面地了解自身状况，制定科学合理的战略，提高经营效率，增强市场竞争力。

    企业经营分析是一个循环不息的过程。通过深入分析各类数据，企业能够更全面地了解自身状况，及时调整经营策略，迎接市场的变化。财务数据、市场数据、客户数据、竞争对手数据、运营数据和人力资源数据的综合分析，为企业的可持续发展提供了坚实的基础。在信息时代，数据分析已经成为企业经营的必备技能。只有通过深入挖掘和合理利用各类数据，企业才能在竞争激烈的市场中脱颖而出，取得更为可观的成绩。希望通过本文的阐述，读者能够更好地理解企业经营分析的重要性，并在实际操作中灵活运用数据分析工具，提升企业的竞争力和创新力。


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  • 企业常挂在嘴边的企业数字化转型到底是什么？信息化、数字化、智能化傻傻分不清楚？

    企业常挂在嘴边的企业数字化转型到底是什么？信息化、数字化、智能化傻傻分不清楚？

    WHAT 什么是数字化转型？
    数字化转型这个概念有很多的定义：
    • 政府视角：数字化转型是指利用新一代信息技术，构建数据的采集、传输、存储、处理和反馈的闭环，打通不同层级与不同行业间的数据壁垒，提高行业整体的运行效率，构建全新的数字经济体系（国务院）
    • 研究所视角：企业数字化，是指企业积极应用先进的数字技术，把企业各要素、各环节全部数字化，推动技术、业务、人才、资本等要素资源配置优化，推动业务流程、生产方式重组变革，从而提高企业经济效率的经济转型过程。（中国信通院《中国数字经济发展白皮书（2020）》）
    • 咨询机构视角：数字化转型是利用数字技术和支持能力来创建一个强大的新数字商业模式的过程。（Ganter）
    • 标杆企业视角：业务数据化，数据业务化。
    可以看出，新一代信息技术是数字化转型的驱动力，数据以及围绕着数据的运作系统是数字化转型的基础，企业经营智能化、精准化、智慧化则是数字化转型的途径。
    数字化这个概念经历了三个发展阶段：Digitization，Digitalization，Digital Transformation。
    • Digitization是从analog形式到digital形式的转变，且这一转变不带来质的改变。举例来说，将纸质文件扫描为电子文件、将相片存储为电子格式、将经营数据存储为电子数据等都属于Digitization。
    • Digitalization是利用数字技术改变商业模式、创造新价值，是向数字企业转变的过程。Digitalization所代表的数字化是要改变企业的组织形式或业务流程，比如免费增值模式、电子支付等。
    • Digital Transformation是以大数据、云计算、人工智能、区块链等新一代信息通信技术为驱动力，以数据为关键要素，通过实现企业的生产智能化、营销精准化、运营数据化、管理智慧化，催生一批新业态、新模式、新动能，实现以创新驱动的产业高质量化和跨领域的同步化发展。比如区块链、共享经济等。
    WHY 企业为什么要进行数字化转型？
    如今，很多企业一头扎进了数字化改革升级和转型的大潮中，而十四五规划的出台，对于数字中国建设和数字化转型更是起到了加速推进的作用。但企业为什么要进行数字化转型？基于云计算、大数据、物联网、人工智能和区块链等数字化技术的数字化转型到底能为企业带来什么？企业该如何应对数字化转型？

    数字化转型的背景

    宏观层面：人口红利消失，数据红利时代来临

    中观层面：行业竞争加剧，同质化竞争激烈


    微观层面：用户数字化程度越来越高

    总结而言，企业数字化转型主要有内部和外部两种因素驱使：
    外部因素：在数字化转型大潮中，企业如逆水行舟，不进则退。如果不进行数字化转型，那么企业将会被用户抛弃、被竞争对手超越，以致最终出局。
    内部因素：数字化转型可以捕获新的市场机会，尝试新的商业模式，在未来商业市场中提前占位。数字化浪潮打破了信息壁垒，基本上改变了传统以生产为主导的商业模式，以客户为中心成为企业在市场竞争中存活下来的关键。
    数字化本身并不是企业的目的，企业经营以扩大规模，获取利润为目标，转型是企业发展到一定时期的必然进程。
    WHAT 什么是信息化，数字化，智能化？

    信息化：旨在帮助实现企业的信息共享和协同工作，使企业内部/企业间的沟通和决策更加高效。信息化涉及到各个环节业务的结果与管控，本质上是对业务结果数据的信息化再存储与管控，用来提供给各层次的人了解“业务现在是什么情况”，“流程进展到哪里”等一切动态业务信息。具体的例子有：OA、ERP、CRM、MES、会议软件、政务平台等。

    数字化：表示利用数字形式的信息提高工作效率和有效率。数字化是业务信息系统/管理信息系统的应用结果，数据代表着对某件事物的描述，数据可以记录、分析和重组它，这些转变称其为“数字化”——这是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。Gartner将数字化转型定义为“利用数字技术改变商业模式并提供新的收入和价值创造机会；这是转向数字化业务的过程。”具体案例包括：数字化供应链、企业经营仪表盘、数字化设计与仿真、数字化生产制造等。
    智能化：智能化是指通过大数据和人工智能等技术，来实现数据的更快处理和运转，实现企业更高效的运转。智能化把繁琐的工作通过数字化处理，或基于数据化直接调用或指导到工作，将人需要付诸的精力和所需的理解减至最低，具有“拟人智能”的特性或功能。具体的有：AI聊天机器人、无人驾驶、智能穿戴、智能制造、大数据分析等。
    • 信息化、数字化、智能化三者之间的关系
    信息化、数字化、智能化三者之间存在着密不可分的关系，并将伴随数字化转型的不断发展，一起掀起一个数字时代的浪潮。
    信息化是指信息技术的应用，是数字化转型的基石。
    数字化是信息化的延伸，通过数字技术和人机交互技术，淘汰了传统信息化方式中的繁琐、低效等缺陷，让人们获得更高效、便捷的服务体验。
    智能化是在数字化基础上实现更高层次智能化的进程，它在信息化、数字化的基础上，运用人工智能技术和大数据技术将数据整合、挖掘，通过精细化的运营和科学化的管理实现智能化的进程。
    • 信息化、数字化、智能化三者之间的区别
    在思维角度上：信息化考虑内部管理；数字化是基于外部用户思维；智能化则是广泛元数据驱动的全平台管理思维
    在数据价值上：信息化产生的数据只是数据；数字化产生的数据是进行企业生产和管理的资产；智能化产生的是以大数据或者人工智能为基础的大数据模型
    在外部互联上：信息化重视内部经营数据；数字化重外部客户数据；智能化注重数据的智能分析和集成

    从上述内容可以看出，企业数字化的转型发展和信息化、数字化和智能化是分不开的。
    企业数字化转型，着重点在企业转型，信息化、数字化、智能化只是实现的手段，更多的是在企业本身业务进行重大改革，在变革过程中利用信息化、数字化、智能化的技术手段，重组优化原有业务流程，提升运营与决策效率，降低阻力。

    为什么说数字化转型将引领企业的未来？
    企业数字化转型是将数字技术整合到企业的所有领域，从根本上改变企业的运营方式、生产方式优化整个业务流程从而为客户创造价值。
    以制造业企业为例，其业务范围呈现金字塔结构：
    最顶层是智能决策，强调实现决策模式创新；
    第二层是智能研发、智能管理、智能物流，强调实现运营模式创新；
    第三层是智能产线、智能车间、智能工厂，强调实现生产模式创新；
    第四层是智能装备、智能产品、智能服务，强调实现产品服务创新；
    第五层是数据挖掘与分析服务、投资与融资服务，强调盈利模式创新。
    这五大创新分别对应数字化转型的五大方面：
    一是领导力转型。数字化转型一定是业务转型，而业务转型则需要“一把手”的参与和决策。
    二是运营模式转型。
    三是工作资源转型，需要整合外部资源。
    四是全方位体验转型。需要满足用户的个性化需求，提升用户体验。
    五是信息与数据转型。信息与数据在未来将直接产生收入。
    数字化转型将会给企业带来以下好处：优化生产、运营流程，提高效率；实现企业产品/服务创新；形成数据驱动的客户洞察力，带来更好的客户体验；助力商业模式转变，增强企业生命力，等。

    HOW 企业如何进行数字化转型？
    根据埃森哲的观点，数字化转型本身具有不确定性——转型没有固定的形态和一成不变的路径。但我们可以对数字化转型的几个阶段简单概括一下：

    • 投入阶段 —— 数字化转型的驱动力

    所有的数字化转型都始于企业高层管理团队的意识和承认变革的需求。在内外因素的共同作用下，企业高层管理团队有了进行数字化变革的意识，开始思考如何改善现有业务。

    • 转型过程 —— 流程及业务模式的重塑

    数字化转型的第二阶段涉及到管理层的行动，包括两个很重要的机制：创新和整合。这两种机制主要被用来整合企业现有的冗余业务，并将其转化为更有效的业务，以及探索与消费者进行数字互动的新途径。

    创新：即创建一个基于消费者数据洞察和整体行业动态的数字业务战略。管理层通过整合新的数字产品、探索不同的商业模式来创新现有业务。一旦这个数字业务战略被敲定，下一步就涉及到员工的配合问题，因为成功的数转型需要员工和高层管理人员之间统一协调，否则转型就不会有效。所以在这一环节，管理者如何选择一款既能实现业务需求，又能让员工用的顺手、给个人最大赋能的工具成为重中之重。

    整合：整合机制即将新的数字化元素与现有的运作模式相协调，并释放出 “转型思维”。整合的根本目的在于制定一个转型战略，来整合整个数字转型的协调、优先级和实施，也是组织真正开始看到数字化转型的影响的一种显化。

    • 产出阶段 —— 组织变革

    这是数字化转型的最后一个阶段，在这个阶段，所有在前两个阶段创建的计划和战略都会取得成果。具体表现为：组织内部的流程变化、组织管理风格的变化、新技术&工具的采用、新的商业模式、整个组织的数字化商业生态系统


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