基于农产品运营的商务数据分析的研究与探析

宇 虹 儒

(黑龙江农业经济职业学院，黑龙江 牡丹江 157000)

电子商务平台的不断发展与优化，使越来越多的农产品出现在各电商平台上。本文从我国农村电商发展现状出发，结合农产品特点，分析主要数据指标，方便商户调整运营方案。

一、我国农村电商发展现状

随着我国数据化经济不断发展，农村电商也成为电商中的蓝海，农村电商从无到有，发展迅速。据阿里研究院数据，2009年全国仅有3个淘宝村，截至2020年6月，已经发展到了5425个淘宝村，约占全国行政村总数的1%。截止至2019年全国各类涉农网站约有3.1万家，其中电子商务网站就有3000多家。据商务部数据，2014年全国农村网络零售额1800亿元，2017年全国农村实现网络零售额突破万亿大关，2020年全国农村网络零售额达1.79万亿元。时至今日，各类企业及网站均有大幅增长，结合目前的实际情况来看，越来越多的电商人才步入农产品电商，通过电商平台、直播带货等方式进行农产品销售，也有越来越多的县长、村长、干部等纷纷网上直播为家乡代言带货，推销家乡特产。

应该说，现在的农产品电商行业，百花齐放，即有规模较大的正规企业，也有以家族为核心的在线推广模式。无论哪种电子商务，都推动了农村经济的发展，也孵化培育出多个区域农业品牌。

二、运营中数据分析的作用

数据已经成为了各行各业商业决策的重要基础。商务数据分析是基于业务理论，使用统计工具采集大量数据构建检测模型，企业可以利用这些模型分析出产品或用户的关键信息，洞察数据背后的规律，为企业精细化运营提供帮助，创造最大价值。在商务运营中，数据的分析结论可起到巨大的作用，说明如下。

首先可以帮助企业洞悉用户。通过分析，企业可以了解用户的来源渠道、用户的关注点等信息，企业可以目标明确地创建更有效的营销活动、吸引更多的客户，达到引流的目的。

其次，数据分析可以对商业发展进行宏观预测。数据预测可以优化企业原有的业务流程，为用户提供更好的体验；可以及时发现自身存在的问题，及时止损；也可以更合理地优化资源配置，创造更高的利润。

再次，数据化运营可以监控运营的整个流程，使企业及时掌握各个关键运营节点的表现，可快速制定出更优更高效的执行策略。

最后，数据可以让企业在社交平台上的运营更加完善，让企业理想的口碑，可以及时监测一些不良的言论，依据舆情内容改进产品，促进企业健康发展。

三、商务数据分析工作流程

商务数据化运营一般情况下都可通过以下六个过程进行。

(一)确定运营目标

不一样的工作场景有不一样的关注重点，因此面对不同岗位的工作人员，需要确定符合岗位特点的运营目标。

(二)搭建指标体系

根据运营目标，搭建合理有效的数据指标体系，帮助业务人员快速发现并定位问题，及时修正问题，减少损失。

(三)具体数据采集

可依靠平台提供的数据采集工具获取数据，如淘宝平台的生意参谋工具，京东平台的京东商智等。也可以使用目前市场上存在的数据采集分析工具，企业可根据自身情况进行选择。

(四)数据分析过程

使用多种数据分析方法，对获取数据进行分类处理。常用的方法有对比法和细分法。对比法是使用历史数据或行业标准进行对比，获取运营中存在的差异与异常。细分法是通过不断细分来定位问题，针对具体问题具体分析。

(五)运营优化过程

根据分析出的问题所在，利用一些运营手段解决问题。如送券、满减、包邮等方式均可达到提升客户活跃度的目的。

(六)后期持续跟踪

优化运营后，企业需要对优化效果持续跟踪，通过后续数据验证方案的正确性。如果该方案不能达到解决问题目的，应及时更换方案，如果方案执行效果较好，还需持续跟踪，随时应用新的问题。

四、农产品运营中的数据分析

为提高农产品运营现状，提升商品引流能力，在农产品商务运营中，结合农产品自身特点，可从以下几个方面进行数据分析，为企业提供准确数据，为后继决策做出有力支撑。

(一)市场数据分析

市场数据分析是对市场规模、市场趋势、市场需求、目标客户及竞争态势等相关数据进行分析。可从行业数据分析和竞争数据分析两个维度展开进行。行业数据分析主要针对未进入市场企业，对于已运营企业，竞店、竞品是商家必须分析的一个方向。

当前农产品电商行业的竞争数据分析，可以从竞争对手识别、竞店分析及竞品分析三个维度进行。使用第三方工具店侦探这款专门用于监控竞争对手的工具，可使电商企业随时掌握竞店运营活动及竞品属性及类目变化的实时动态，使本店能及时应对突发情况，调整营销方案。

(二)运营数据分析

运营数据分析是对企业运营过程中和最终成效产生的信息数据进行分析，从中总结运营规律和效果的过程。是电商运营中数据分析的重要部分，运营数据分析从客户数据分析、推广数据分析及销售数据分析三个维度进行。

获取客户数据可明确客户画像，使销售人员更有针对性地面对某类客户，可采取专业话术引导客户产生购买行为。在客户分析过程，企业要注重老客户的留存、新客户的引流，保证访客数据能稳中有升。

推广数据分析要从推广渠道、活动推广效果两个方面进行分析，推广渠道分析可比对出投入少，引流强的推广方式，通过推广渠道进入商品页的占比越高，该渠道投入价值越大。淘宝付费渠道有直通车、聚划算、钻展等。活动推广效果主要采集产流量来源、访客数、成交订单数、成交占比及投入产出比几项数据，分析时将数据以图表的方式展示，企业可结合图表数据，优化推广渠道。

(三)销售数据分析

电商运营过程中，都会产生大量的销售数据，分析前期销售数据可帮助企业掌握市场变化情况及时调整销售策略。需要分析的指标有展现量、点击率、转化率、客单价等。

展现量与商品搜索排名有重大关系。商品展现次数越多，被点击概率越大，引流能力越强。运营中，习惯将本店中爆款商品设置为引流商品，以此来提高本店的成效转化率。

客单价是影响店铺的因素之一。客单价=成交金额÷成交用户数，销售额=购买人数×客单价。在流量相同的情况下，客单价越高，销售额就越高。农产品运营中商家可通过满减、打折、包邮、坏单包赔等手段提升客单价。

(四)物流数据分析

对于农产品品类来说，很多商品在运输环节会存在很多问题。例如蛋类产品属于易碎商品，需要保证商品运输中的完整性；水果类商品包装要求透气、减震，同时还有防腐等要求。为此，针对物流数据可从物流运费、订单时效、异常物流三个维度分析。

对于家族式农产品商户来说，选择合作的物流公司即要结合自身产品利润、地域特点及商品特点考虑物流费用，也要考虑平均发货-揽收时长、平均揽收-签收时长及签收成功率的数据，同时还要考虑同一地区，异常物流率低的公司。较好的物流合作公司能有效提高买家购物体验，提升买家对企业的认可度。

综上所述，农产品运营过程中结合数据分析结论的运营，能有效提高顾客认可度，提高顾客粘性，能尽可能在多角度唤起顾客的购买欲望，达到销售商品的目的。