现代营销学之父 菲利普·科特勒 对数据化提出了 “要以营销入手做数字化转型” 的战略思维，不然会变成了 ’互联网思维‘，找不到落地的实施步驟，或是变成 ’数字工具使用集合‘，找不到整体战略蓝图。在 “店长必须学会的数据分析”这篇文章中，提到店长定期进行科学的数据分析，是店长掌握门店经营方向的重要手段。并列出两类的重点数据：
1. 门店经营指标数据分析，包含了利润表相关的销售指标分析、毛利分析、营运可控费用分析、评效、人均劳效、盘点损耗率分析、门店商品库存分析。
2.商品经营数据分析，包含了运营相关的经营商品目录执行情况总结分析、商品动销率分析、商品品类分析、本月商品引进分析、特价商品业绩评估、客流量\客单价分析。
其中的客流量分析主要是指本月平均每天人流量情况与去年同期对比情况。对于线下运营的实际管理者，一定更习惯对这客流量进行多维度的拆解，并结合营销进行应用。例如时尚鞋包类目的主力客户年龄层一般是落在25-49岁，其中一种数据颗粒细分的方式，是将客户到店的消费日期分为1-10号，11-20号，21号-月底，然后让市场部门根据 RFM 主力数据，选择一个月或是两个月对月初发薪族、月中发薪族、月底发薪族进行一次白领营销、同时要求门店导购在三个日期区间，针对三类客户进行目标数量的互动邀约，然后就可以就动销率与商品业绩进行场景化的同比环比考核分析。
这种线下的数据+营销的结合模式，对于现今众多在线上线下扩展的企业，一定希望也能在O2O私域中找出适合的场景进行应用，模数哥作为数据模拟专业户，通过此文提供一组火红火红的O2O私域数据+营销的模拟，让运营同行快速入手应用要领：
【步驟1】. 可接触数据收集：使用可以与客户联络的企业APP、小程序、或企业微信进行客户绑定与打标签。在此次的要领分享的最后步驟需要导购与客户进行多次互动，所以传统的短信或是公众号联络方式是不足的。
【步驟2】. 营销场景选择：将客户的营销爱好标签进行排序，选出比例较高的营销场景，因为比例较高的营销场景对后续的模拟能够提供足够的分组样本。就下图的模拟数据，这次的模拟将选用直播作为营销场景。
【步驟3】. 直播数据维度设计与收集：从事直播运营者，都会进行直播前预热，直播中转化，与直播后沉淀的相关工作安排。所以这次模拟设计的直播数据维度就顺势采用这三个最容易取得，也最容易拆解与分群的时段为基础。下图是收集鞋包业直播实战数据后进行的模拟，其中的X轴表示的分别为【预约】直播前预约联络的客户，【直播中】直播中邀约的客户，以及【直播暂停】主播离开后邀约的客户；而时长分群，分别表示【0】没观看时长，【1】观看时长在平均以下，【2】观看时长在所有人均分75%以下，【3】观看时长在均分75%以上；最后以两个参数下的下单人数做为统计数据。
【步驟4】. 数据模型可用性验证：对于直播数据维度设计的可用性，基本通过多次的采样，较为容易进行模型验证，而依据智慧零售研究业者提供的建议，鞋服适宜的直播频次是1.5/周。按照这个频次，可以在1个月内进行4到6次的直播与数据收集，然后依据统计上的相关分析来判断三个时段、各时长分群与下单人数合计的相关性，以生成做为最后用数据盈利的两个运营指标，其中第一个是邀约指标：选出那一组的数据与邀约总数最相关；第二个是互动指标：选出那一组的数据与下单合计最相关， 如果相关分析结果中具备中高相关性 （>= 0.6）以上的数据组，类似如下模拟所示，那表示这个小数据模型具备可用性，运营管理者就可以进入此拟真应用的最后一步。
【步驟5】. 用数据盈利：首先，在模拟数据中得出预约邀约与直播中邀约的部分分组是具备高相关性（0.86与0.90） ，所以直播运营管理者可以将预约邀约与直播中邀约的历史平均值与最大值之间，择宜一个总数，平摊分派给门店导购，并自直播前三天到直播当天，持续定时发布统计给门店导购，敦促对客户进行邀约，并于直播结束后对邀约指标达标的导购进行奖励；同时，在模拟数据中得出不同观看时长对下单小计也具备部分的中高相关性（黄底部分） ，直播运营团队需要准备好59分，30分，10分，5分钟抽奖图卡与奖品，以增加观看时长到第3级的客户数，然后在直播结束后，统计导购转发抽奖图卡的数量，做为互动指标的达标计算，然后自邀约指标达标名单中排除未达标的导购。另外这模拟还有个小彩蛋，就是在直播离开后的暂停时段，导购还应继续邀约没进来的客户进直播间，因为各分组进来后的下单概率都很高的。
这次的数据模拟将门店线下的客流量分析，通过模型的可用性验证，成功变成门店O2O私域小数据数据盈利步驟。希望你也可在其他企业的类目中模拟成功，顺利用数据获利。好了，分享到此，后期继续！
【阅读原文】店长必须学会的数据分析 https://mp.weixin.qq.com/s/i66d6UDAqYdV2CmBxETkMA
