在电商运营中，需要不断地做出决策：做哪些产品，价格定多少，营销活动怎么做，广告如何投，图片怎么设计点击率高等；也需要不断分析问题、解决问题：为什么同样价格的产品，别人卖得好、评论多？为什么设计水平一样，别人的店铺就是转化率高、流量大、人气旺？无论是决策还是问题分析，都需要有合理的参考，这个合理的参考就是数据。

数据就是眼睛，告诉我们业务之前有什么问题，现在正向哪个方向发展，将来会成为什么样子。相比于凭借经验、感觉、假设而做出的决策，基于数据的运营决策更可靠。麻省理工学院一项针对数据化运营的研究发现，那些常通过数据进行决策的企业，生产率比一般企业高4%，利润则要高6%。

所以，电商运营既是一个极其复杂的工作，又是一个非常简单的工作。说它复杂，是因为关乎用户的每一次细微的网购体验都需要运营部门花大力气去研究改进；说它简单，是因为相比于传统零售行业，电商运营部门在每一个环节都有直接或间接的数据指标去量化，并且这些数据指标获得相对容易和准确。比如，去评估一个营销活动对商品销售的帮助，在线下，很难统计一共有多少人来到了店铺里，有多少人是看了活动广告而来的，来店用户关注最多的产品是哪个，哪种优惠方式能更有效地促进销售；而在线上，想知道店铺一共来了多少人可以看UV，想知道多少人是看了投放的广告而来可以看商品流量来源，想知道用户最关注哪个产品可以看单品的停留时间和收藏数，想知道哪种优惠方式最有效可以看不同优惠方式下的转化率。

现在让我们进入数据化运营实操环节。首先要在国内众多电子商务平台中，选取数据工具最完善、数据积累最深厚、数据挖掘最系统、交易量最大的平台作为实操样本。符合这些条件的平台，是阿里巴巴的淘宝和天猫。（下面凡提到“淘宝”，均泛指淘宝和天猫两个平台，也会被称为“淘宝系”。）(www.daowen.com)

那么我们以在天猫开设店铺为基础，讲讲怎样用数据化运营做好电子商务。当然，所有内容均为可拓展到纯互联网项目运营中，核心思路就是把影响关键指标的事件全部列出来，再依次找出行动点，制订完善的方案并快速执行落地。每个指标的提升，汇聚到一起，最终的目标——成交额，会呈指数级增长。

先跟笔者看看都有哪些运营思路，然后根据这些思路再落地到具体的数据指标优化中。