文｜杨尚奇
一、对运营指标全面监控，降低监督成本
目标公式化，拆解成各个模块，通过数据监管每个模块的运营情况。
例如：铺货率指标，如果仅仅通过门店走访来巡视品项是否齐全，成千上万家门店的监督成本会非常高。而通过零售商的库存数据，就可以对所有门店的所有品项进行全面、实时的监控。
二、对问题正确归因
线下运营有一个难题，当产品在某一家门店业绩大幅下降时，难以进行正确的归因。产品、渠道和营销，到底哪个是造成业绩衰退的主要因素？如果缺少数据支持，基本只能依赖个人经验来判断，最终的解决方案，就是在每个环节都投入资源去应对，虽然有时候也能解决问题，但是浪费了大量了资源。
如果每个环节都能数据化会是什么样子？以线上运营为例：
1、如果是整个页面浏览人数很少，可以判定是渠道流量过小。
2、如果浏览人数很多，购买的人很少，可以判定是营销活动的转化率较低。
3、观察购买者后期的复购率，如果留存率很低，那就可以判定是产品本身的问题。
这样一来，问题出在哪个环节就一清二楚。通过对问题的正确归因，可以集中资源精准的解决难题，同时也提升了资源利用的效率。
三、形成反馈闭环，提升各环节效率
运营的目的，就是提升各个环节的效率，让每个模块的齿轮都高速运转。做到这点，操作方案和用户反馈这两者之间必须要能够形成一个闭环。
举个例子：在页面策划一个酸奶营销活动，活动期间通过数据我们观测到，转化率是多少，购买人群的人物画像，客单价的分布，不同产品之间的连带率以及下单高峰时间段等等，这些用户行为以数据的形式反馈到商家手里，这样我就可以不断优化营销方案。比如根据用户画像可以定制符合人物喜好的赠品；客单价分布的反馈可以制定用户更容易接受的促销形式；连带率的反馈可以将相关产品进行联合促销……
如果没有数据呢？例如线下卖场也做一个营销推广活动，我们只能得到一个数据，就是最终的销量是高还是低，至于产品最后卖给了谁？什么人群客单价高？什么时间段下单量最多？购买了酸奶的用户还购买了哪些商品等等，这些信息最终都成了沉没数据。于是活动结束后我们只知道效果好不好，但是无法进行持续优化。
其实不只是对运营，反馈闭环的时间长短直接决定我们学习进步的效率。就像学生做练习题一样，每一次的错误都能得到纠正，我们离正确的答案才会越来越近。
