小编教你数据驱动如何运营。

数据运营总监

编者按：在去年的高层论坛上，华东理工大学出版社（以下简称华理社）张辉社长曾经提到“在数据驱动的高效决策下，小而美的领域也大有可为”。华理社自上而下，将数据分析作为企业常规化工作运营的一个重要原动力，从数据中发现并解决问题，驱动企业运营。

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做数据分析就好比画画，通过点、线、面来描绘出一个完整的市场结构。“点”就好比对一本图书进行分析，关注它的月销、同比、环比、渠道占比、重点省上架等基本数据信息；“线”就好比对产品线进行分析，社里重点产品线的市场表现如何，与竞争社产品线的对比，在重点客户的销售表现等等；“面”就好比对整体市场环境的分析，重点细分市场的规模和趋势，市场竞争及排名表现等等。

数据分析中的点——单本书的分析

华理社考试类图书比较多，这部分市场相对比较垂直而且细分，通过网络渠道触达客户会更加有效，因此这部分图书主要依赖网店渠道的销售。但是像迪士尼品牌这类的图书，则会更依赖于实体店的销售。在实体店渠道的销售分析当中，需要关注重点省份的上架情况，了解图书的销售趋势，销售高峰提前做好备货。每个月会针对重点品进行省份细化分析，及时发现异常图书情况，比如库存过高，有退货风险，及时进行调货补货。

在使用开卷系统过程中，能够将“我的图书”批量导入，从而可以第一时间持续关注，王晓博认为这个功能非常实用，像华理社每年的A类重点品，都是作为重点关注的目标，无论是销售政策还是日常的销售数据分析，将这些重点品导入到“我的图书”里面，有助于观察这些书每月的销售动态。

同时还能了解重点图书在市场的排名情况，比如说能够进入到销量前10%的图书有多少，销量在10%~30%的图书有多少，30%以外的图书有多少品种。尤其是销量在30%以外的图书品种，会重点关注，调出具体书目，找出问题所在。

同时华理社还会进行重点图书同比分析，对于华理社来说，图书大多受季节性影响比较强，因此同比数据更有参考价值。将开卷数据与社里重点客户销售数据相结合，从而关注单本图书的销售同比和重点客户的销售同比。

数据分析中的线——产品线的分析

华理社每月将开卷数据导出，通过二次分析，对产品线进行关注。比如对产品线进行同比的册数和码洋分析，码洋占比变化，产品线的品种数量变化以及产品线中每一个品种的效率变化。产品线下还要再细分，考试类图书要细分到级别。为什么要细分？可能某条产品线的整体销售码洋没有大变化，但是某些级别的销售码洋上升，而有些级别销售码洋下降，再结合竞品的市场表现，就能够发现问题所在。深挖数据，是华理社的常规工作。

对产品线的数据分析，就是从大到小，从整体市场到细分市场，从细分市场到产品线，从产品线再到具体客户，从具体客户到具体书，每一步都需要数据支持。

看市场表现既要看相对也要看绝对，既要看本社产品线的同比表现，也要看竞争社相同产品线的同比表现。对于竞争社产品线的分析，会找出特别垂直的有直接竞争关系的产品线，进行对比分析。在销售旺季过后，会进行这样的回顾和复盘。

数据分析中的面——整体市场与本社的分析

在数据分析的过程中，也要时刻关注大环境，关注细分市场的表现。所在的细分市场、细分赛道是否跑赢了整体大盘。

对华理社来说，开卷选题分析模块既可以用于选题决策也可以用于社里定期的市场回顾。通过一些关键词生成的分析报告，可以了解细分赛道的市场规模、码洋占有率情况。

以日语能力考为例子，在编辑策划图书的时候，我们会提供一个参考销量，根据不同的目标市场，不同的定位，选择不同的销量参考比值。结合书龄和销量的分布情况，可以了解新书推出门槛的高低。结合书龄和销量的分析，还可以了解本社主力产品出版的年份分布情况，从而判断是以新品为主拉动销售还是以老品为主。

本版市场竞争模块也是华理社应用的比较多的一个数据分析维度，每月定期关注排名的变化，包括本社以及竞争社的码洋占有率和变化，增量的分析，增量的来源，是否有后入竞争者出现等等。同时，王晓博也多次提到，数据分析中向下钻取很重要，对于编辑来说也更为关注。

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不同的出版单位在日常工作中都会有各自的数据分析方法，也欢迎各位老师与我们一起交流分享。