京东云·云畅生态私域电商的GMV增长全链路解决方案指的是通过四种解决方案帮助有不同需求的企业，全面提升销售额度。方案一，使用微信小程序商城提升私域生意规模，让企业通过多渠道实现引流⌄转化、沉淀客户的目的，像滚雪球一样壮大私域流量池。方案二，使用SCRM管理系统+智慧导购工具让基于企业微信的客户快速建立数字化运营平台，提高人力组织效率。方案三，通过业绩分析、用户洞察、购买路径分析等工具为企业制定营销策略时提供数据参谋，帮助企业夯实数智化基建。方案四，背靠京东跨境资源提供跨境物流、跨境运营能力，为有跨境销售需求的企业提供跨境出海全生态解决方案，实现企业提升ROI投资回报率的目标。
数据驱动全链路啥意思？
全渠道运营让我们的工作从单点走向立体，从双方演化成多方，只有到这一阶段，电子商务才真正让电子的处理方式和商务的复杂性进行结合。也正是因为我们要应对这么多复杂的状态，我们才能得以快速的成长和发展。那么电子商务的全渠道运营需要哪几个要素来切入呢？
商品要素：
第一个也是至关重要的要素是商品。在电子商务的运营中，商品的重要性怎么强调都不为过。首先：我们要改变原来不适合电子商务的商品结构，改变原来不适合全渠道运作的商品结构。从有什么卖什么，到卖什么有什么是我们的理想王国。而做到这点，我们需要强大的市场分析能力、计划能力、组织能力、和快速反应的供应链来支撑。其次：商品的结构决定着销售的结构，我们常用的是二元结构法：横向按品类、款类占比分配，并考虑季节因素；纵向按引流款，主推款，常规款，清仓款来进行分配。好的商品结构会指导你正确的下货，正确的出货，达到库存平衡。最后：有了商品就需要定价，成本、毛利、各平台的平均扣点、市场竞争力、策略性产品都要考虑。我们经常看到一个现象，某品牌的某商品在淘宝、京东、卓越、当当卖的价格都不同，这里因为很多传统企业都是以毛利成本核算定价的，就是在基础商品成本之上+渠道运营扣点+标准毛利要求就出货，运营团队卖什么价格是他自己的事。这个在线下或许可行。但在线上，查询比价非常方便，价格差异非常的敏感，在网上，同款不同价的情况，不光是会引起消费者投诉，甚至会影响企业的品牌形象。合适的做法是将各渠道的销售占比和渠道平台的扣点进行测算，确定一个平均扣点。再用它来反算平台渠道的运营扣点来确定全渠道的统一定价。
店铺要素：
店铺运营就一个要点，就是要吸引人。能吸引人，访问深度、转化率、客单价都会跟着上去。在全渠道的环境下，我们要分析的是，各渠道的人群特征以及对商品陈列和推荐的影响。我们知道三大网购平台分布在不同的地方，淘宝在杭州、京东在北京、拍拍在广州，其各自的核心会员大多呈现区域化，各有各的特征。比如南方人大多喜欢周立波，北方人大多喜欢郭德纳。你觉得卖给周立波的东西跟卖给郭德纳的东西会一样吗？肯定不一样嘛，但也有一样的，比如iPhone、iPad他们都喜欢，但他们拿到后一个可能用来炒股，一个则用来看新闻，其实还是有不同的，更别说服装、鞋包之类的了。所以我们在什么渠道下卖东西，需要给消费者的东西是不同的，就算是同样的东西，给的卖点和推荐理由也需要不同。
另外，针对众多的渠道平台，我们需要将渠道平台进行分类和分级，谁是根据地、谁是主战场，这样区分的好处在于针对于主流渠道，我获取的是最主要的销售额和会员口碑，针对于清货渠道，我是不上新货的，其实新货也没这么多，只在过季的时候进行库存清仓。在渠道活动、商品价格、商品数量发生冲突的时候，我优先保证什么。值得注意的是在多店铺运营时，我们在每个店铺里的主推商品和主题活动都应该是不同的，这个不同是要针对于在当前店铺的当前渠道平台里突出我们的独特性。
物流要素
最后，我们来谈谈物流的要素，全渠道营销的多复合模式，对仓储物流提出了更高的要求。一方面，全渠道运营要求支撑更为复杂的物流运作方式。各类平台的运营模式可以分为铺货模式和自营模式，铺货模式按结算条件和退货比例大致可分为代销和经销；自营模式则分为直接发给顾客和通过中转发给顾客这两大类，再加上是否支持货到付款，是否支持直接开票，所有全渠道的运营需要电商公司支撑大约有8-10种分类的物流模式，其间有不同的包装、标签、打单、配送的要求。另一方面，对发货准确性和及时性的要求也更高。这部分需要通过信息系统的支撑来实现，像汇海电子商务公司，他们和物流配送已经可以帮到半自化，即物流部门分为内外两个场，内场为自己的工作人员，外场的为多家第三方快递公司的人员，内场进行数字化标签管理，外场根据标签来接收和发运物品。这一切的控制都是通过强大的系统来实现，比如它要计算第三方快递公司每天的发货能力、发货时间、配送的优势区域(网点多)、价格(有的按件算、有的按份量算)，对订单进行自动计算和排列，进行物流运作的最优化匹配。
数据驱动业务增长”是以企业产品业务线海量数据的收集、存储、可视化、分析、挖掘作为核心支撑的，全体业务线人员参与的，以精准、细分和精细化为特点的运营战略。
即针对运营、产品、市场、客服等部门的运营数据，通过可视化、可量化、可细化、可预测等一系列数据分析方法论以及理论、经验等来进行业务分析，挖掘业务增长点。
具体的主要以“产品以及官网流量数据分析、目标用户行为数据分析、目标用户群转化分析、活动营销策划推广数据分析、用户画像数据分析、产品功能优化迭代、竞争调研以及监控数据分析、渠道效果分析等”。
而面对海量的数据，还是有很多人不知道从如何着手、如何开展，如何得出结论。
下面梳理探讨一下“数据驱动业务增长”的底层逻辑思维，希望在数据驱动业务增长的实际应用中能给大家扩展一下思路。
01
那么，首先来看一下何为“底层逻辑”呢？
底层逻辑，广义上关于某种事物的认知，狭义上对于具体到某个产品的规则。在《底层逻辑》这本书里如是写道：所谓底层逻辑，就是从事物的底层、本质出发，寻找解决问题路径的思维方法。底层逻辑越坚固，解决问题的能力也就越强。
其实当我们在思考问题时，首先的核心切入点，从这个点开始思考所作出之后的决定，当围绕着底层逻辑思考时，做出的决定才是和初心一致，最贴合内心的，也是真实的人性反馈。
而在商业系统里的定位就是从底层逻辑为思考核心。比如腾讯，在早期，它的底层逻辑就是创造一个可以让人与人交流的软件。从这个逻辑上确定的定位就是“连接”。连接人与人，连接人与物，连接物与物，连接世界就是从这个底层逻辑上生发出来的商业路径。
也可以说，底层逻辑是事物基本的驱动力（在这里不做详情探讨，只要了解底层逻辑的概念）。
02
接下来，我们来看一下以数据驱动业务增长的3个底层逻辑。
1. 数据分析基本步骤
所有数据分析都应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。都绕不开是多少、是什么、为什么、会怎样、又如何。
基于此，数据分析的五个基本步骤：
第一步，首先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。
第二步，需要收集整理数据，梳理用户行为路径。
第三步，从业务场景中拆分出需要的数据，将数据可视化，落地分析原因。
第四步，从数据结果中，判断提炼出业务洞察，预测可能会发生的结果。
第五步，根据数据结果洞察分析，最终产出业务决策。
例如，互联网HR考勤类网站，渠道运营在百度和 360搜索上都有持续的广告投放，为官网引流。
最近领导建议尝试投放神马搜索渠道获取流量，另外也需要评估是否加入知乎、今日头条进行深度广告投放。
在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？我们按照上面数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。
第一步：挖掘业务含义
首先要了解渠道人员想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。
对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对hr考勤类网站来说，是否“创建企业”要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是知乎、今日头条渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。
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