剛剛過去的一週，超兩百家店鋪體驗了阿里巴巴官方全渠道、全鏈路、一站式資料平臺生意參謀推出的全新功能，自助分析。

作為生意參謀聯合Quick BI的初次嘗試， “自助分析”面向店鋪提供自助分析解決方案，支援店鋪個性化資料包表製作，同時支援長週期的資料儲存和分析，形成店鋪專屬的資料監控和分析看板，以幫助店鋪提升經營效率。

“自助分析功能讓店鋪的資料統計與分析變得更加簡單，” 廚房裡的阿芬天貓旗艦店運營負責人宋福翔告訴記者，“過去需要花費1小時完成的資料統計分析工作，現在1分鐘就能輕鬆搞定。”

生意參謀全新功能“自助分析”可自定義搭建多維資料包表

被資料撥正的參考主義 

宋福翔負責的天貓旗艦店“廚房裡的阿芬”，今年六月才將目光從調味品類轉向方便速食市場，目前還處於“萬事開頭難”階段。

“過去，店鋪一個月能有過百萬的銷售額，但現在一切得從0開始。”在談到店鋪轉型後的銷售額時，宋福翔帶了些自嘲的意味，但並不是很擔心現階段的“陣痛”。

在宋福翔和團隊看來，目前方便速食各品類都進入了產品重新定義、消費新一輪升級的階段，特別是自熱飯細分領域，線上市場已經初具規模，頭部效應明顯，“對新進入賽道的品牌來說，想要迅速起量就需要有更多不一樣的抓手和推廣策略。”宋福翔介紹。

然而，中式餐飲的方便熟食口味繁多，團隊初期缺乏資料沉澱，只能依賴品牌定位、競品分析和線下餐飲口味推薦來做參考，宋福翔表示，“我們將目標市場定位在一二線城市白領人群，區分現有自熱米飯主流的偏重口味產品，希望以偏鹹鮮口精華濃縮“撈汁”為特色的品質撈飯去細分市場，開啟局面。 ”

今年天貓618消費季期間，包括迎合大眾市場口味的“臺式滷肉”“麻辣牛肉”，以及創新口味“鮑魚”“花椒雞”共四款口味撈飯商品正式上線。

第一批商品面世沒多久，生意參謀就為團隊帶來了驚喜的商品資料反饋。宋福翔告訴記者，“資料顯示，整個6月，雖然鮑魚、花膠雞撈飯的客單價相對比較高，但在首輪嘗試過程中復購也更高，這兩款產品還在多場以單口味形式的直播中被消費者要求返場。”

通過生意參謀，運營團隊可以實時檢視店鋪整體經營資料，同時針對各個商品也能即時呼叫包括流量、曝光、諮詢、成交、售後等整個生命週期的多維資料，依據這些資料，目前廚房裡的阿芬已經開始重新梳理店鋪SKU策略，並即將推出應季新品“蟹黃風味自熱撈飯”，為下半年店鋪的持續發力做足準備。

生意參謀資料洞察助推應季新品“蟹黃風味自熱撈飯”

自助分析助力店鋪經營 1分鐘搞定資料分析

廚房裡的阿芬天貓旗艦店的成功轉型，讓宋福翔更加意識到資料對於商品乃至整個店鋪運營的重要性。

接觸電商第七年，宋福翔其實早早就知曉如何依靠資料去調整店鋪經營策略，並養成了每天通過生意參謀檢視店鋪資料的習慣，“從店鋪流量到商品推廣，再到交易端、客戶體驗回評……通過生意參謀的不同模組去檢視統計各個埠的資料，整個一套分析下來往往需要1個多小時。”

不久前，生意參謀“自助分析”功能正式上線，作為生意參謀聯手阿里雲資料中臺核心產品之一Quick BI的初次嘗試，“自助分析”功能集結了現階段生意參謀關於店鋪的多個維度資料，店鋪運營人員在視覺化的操作介面，可以同步檢視包括店鋪流量、商品流量、跳失率等在內的100多個資料指標，並可即時呼叫，形成滿足自身需求的資料包表。

宋福翔表示，過去需要在生意參謀不同模組進行對應資料檢視和統計，但現在都能夠在“自助分析”中一鍵選中自定義生成，“對於我們店鋪運營者來說，以往需要花1小時完成的工作量，現在基本上1分鐘左右就能完成，而且資料統計結果更加準確明瞭。”

同時針對初次接觸報表搭建的店鋪運營新手，“自助分析”還提供多個報表模板，可供選擇使用。

在膏滿堂天貓旗艦店負責人濮正陽看來，目前“自助分析”提供的兩大報表型別已經能夠滿足店鋪的大多數資料分析訴求，“生意參謀自帶的資料模板側重呈現整個店鋪的核心資料，但是如果聚焦運營場景，比如商品維度、關鍵詞維度等，其實還是需要店鋪運營人員去根據自己的實際需求進行資料維度篩選和報表自主搭建，再根據最終的分析結果資料去進行商品連結推廣及SKU分佈的調整。”

此外，除了可自定義搭建店鋪所需的報表外，“自助分析”還提供長週期資料儲存能力。

“像現在對於我們店鋪來說，是銷售大閘蟹的旺季，今年主推的家庭分享款大閘蟹套餐，就需要去年同期相似商品的各項資料做參考，那麼之後還有雙11、雙12、年貨節等各種大促場景，自助分析模組提供的這項長週期資料儲存能力，是補足了我們做同期資料比較的訴求。” 濮正陽表示。

而才組建新團隊完成店鋪轉型的宋福翔則有更多考慮，店鋪運營崗位的流動性比較大，資料交接工作通常比較複雜，“很多資料其實很難進行儲存，那麼自助分析現在能夠為店鋪儲存近一年半的核心資料，這對我們整個店鋪的經營來說，其實是提供了很大保障。”

而在阿里巴巴平臺資料產品資深專家逸客看來，全新上線的“自助分析”功能一定程度上還能夠拉平不同體量店鋪間的資料分析、店鋪經營能力，“體量較大的店鋪往往很早就開始通過資料指導店鋪經營，同時注重資料人才培養和組織建設；相對地，中小商家因為缺少專業資料崗位設定，往往不是特別能夠對龐雜多維的店鋪資料進行集中統計分析。我們希望通過不斷豐富完善生意參謀的功能，並且引入更多專業講師和分析人才的經驗，去幫助更多店鋪補齊這項能力，實現店鋪經營效率的提升。”

未來，“自助分析”還將逐步上線更多維度資料，實現“一鍵式”全方位店鋪經營資料統計與分析，普惠逾2000萬累計使用者。