互联网+下基于数据驱动的O2O项目实践

　　来自旺铺帮联合创始人熊建国作了《基于数据驱动的O2O项目运营》。他指出，O2O项目中有许多伪需求，而且O2O项目大多是基于交易型的业务，是完全可以计算的“生意”。但是对于数据存在以下悖论：

　　1、90%的创业者都知道运营数据的重要性;但初创人亲自分析和看数据的时间，不到其工作时间的10%;

　　2、仅仅10%左右的初创项目，在6-12个月之后，才会开发出完善的业务数据监控和分析系统;24个月后，仅仅约30%的项目会有相对完善的数据监控和分析系统;

▲旺铺帮联合创始人熊建国

　　3、90%的;创业公司，在12个月之内，都没有专门的数据分析人员;

　　在以下情况下会忽视运营数据情况：1)、项目有大量的融资;2)、商业模式已经充分证明; 3)、创业团队完全可以依靠经验来运营。

　　熊建国进一步指出，在O2O项目中应该关注以下数据：第一，基础数据部分包括小半径范围，目标用户数。

　　第二，运营数据部分主要包括宣传覆盖用户数;注册用户数，线上化成本;下单或者成交用户数，客单用户成本;用户平均使用频次;用户平均流失率;用户获取数据的成本。

　　第三，理论及预测数据部分。理论订单量、实际订单量、线上订单量。这些数据来源于竞争对手及市场分析调研数据。实际订单量：该目标区域实际现存的交易量。线上订单量主要是真正线上化的交易量。

　　另外，对于数据的记录与获取应该如何来实现?熊建国指出，O2O项目中魔鬼隐藏在运营细节中，更凶恶的魔鬼隐藏在数据中!所以，做O2O项目必须要做数据记录、数据分析、运营改进。其中数据记录包括必需记录每次活动或者地推的数据、从手工记录，到系统记录、系统获取(PV，UV，订单数，新注册用户数，新用户单数)。数据分析包括周例会上必需对数据进行分析、月例会上，必需有分析报告。运营改进。分析报告中的改进措施和建议必需执行、改进运营后的数据需进行二次分析对比。

　　面对O2O项目数据需要进行优化，制定合理数据优化路径。具体如下：寻找出确定的趋势性的参数，暂时不要优化如订单维护成本;寻找出不明确的参数，进行优化如订单营销成本;对能掌控的参数，进行测试性质的优化，不实际执行如抽佣比例。熊建国指出，实际上有些O2O项目是可以通过实验模型评判。具体如下：

　　1 项目的市场规模、消费频次、客单价

　　2 目标用户在哪儿?如何获取目标用户?能否有持续低成本获取用户的渠道和方式?

　　3 创业项目产品及运营的节奏; 什么时间推什么产品，什么场合推什么产品;

　　4 产品及用户体验--遵循“做不到就不做”。 你的行业经验在哪儿?线上互联网(IT)产品或本身项目中涉及到的实物产品(爆款);用户在整个过程中的服务体验(能否超预期)对用户保持敬畏之心，对产品要有敬畏之心;

　　5 快速试错，快速修正;不能给投资人回报、不赚钱的项目是可耻的;需要尽快终止并及时告知投资人你要转型和转向。

　　6 遏制住扩张的冲动及其它的冲动。

　　7 想法远没有执行重要。o2o项目创业初期都需要创始人挽起裤管，两腿沾泥。不是发一天传单，做一天地推，谈一天的客户，是坚持做至少3-6个月不停，甚至更长时间。

　　8 初创O2O项目，创始人必需亲自去做执行一段时间。好处：1 能得到正确的判断和结论; 2 能快速优化执行，改进商业计算模型。