近年来，由于大数据等新兴技术和理念普及，电子商务等大量依托于数字化运营的行业迅猛发展。以此为依托，以数据分析为中心的各类应用和管理也层出不穷，以最大化的服务于企业的决策和运营。为此，很多企业聘请了专门的团队，或干脆购买了类似于DataFocus、Power BI等BI工具。而对于TO C企业来说，比如电商行业，每个阶段的数据复盘是很多老运营和企业决策者非常看重的一环，决定着店铺未来的决策走向。我们交流过的很多店铺每月或每周都会开展数据复盘会议，或是让数据分析师出一个每周或每月的报表。以前我们分享过企业每日的数据大屏维度，同样的，今天我们来分享企业每周或每月数据应包含的维度。

　　首先是基础数据。应包含DSR走势、客服能力、仓库能力以及负面评价数据。DSR走势之所以被重视的原因是很多客户看店铺印象的第一眼就是DSR，如果是全线飘绿，尊龙凯时人生就博官网登录很大程度上就会影响潜在消费者的购买欲望和店铺形象，甚至还有可能因为口碑的原因恶化。还有仓库的能力数据，可以防止爆仓超货等灾难的发生。

　　第二是交易数据。包含类目销售占比、退款率/缺货退款率、包邮卡人群回购等。尤其是退货率和退款率，若是店铺每月的退款率居高不下，就需要进一步钻取商品、客服、页面反馈等详细的数据，以排查原因。

　　第三是竞品数据。这一块我们以前分享过专门的一篇文章。这里主要包含流量指数、交易指数、加购/收藏/搜索、售后率/速度、中差评以及微淘指数，这些数据都是比较容易获得的，也有很多我们合作的品牌有专人每天专门负责收集此类数据。

　　第四是流量数据。比如行业大盘流量、渠道流量及转化、新老客人数占比、新老客转化率。重点说一下渠道流量及转化，现今流量成本越来越高，好的渠道是获得流量的重要来源，比如很多企业都开始搭建自己的私域流量池子，像是社群运营等。

　　第五是粉丝数据。比如会员占比、微淘互动行为、粉丝流量分布、粉丝付款率、粉丝爱好（前十）。粉丝是最重要的潜客之一，其已经对店铺或是店铺产出的内容有好感，属于高质量潜客，大型活动后可以交叉流量数据中的新老客数据进行综合分析。

　　最后是商品数据。主要包含商品流量同期对比、退款商品TOP5、收藏/加购/付款数据。这一块相信还是比较好理解的，退款商品TOP5是一个动态的分析，比如选取5个区间或是连续分析5次后，若是有“常驻”的TOP5，就可以针对性的进行改进。

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