身為職場辦公人士或者運營專員必備的製作表格方法，你不容錯過！本文是本站小編精心編輯的表格的製作方法，希望能幫助到你！
1直通車日報表
這個表也是我每日必看日報表(因為直通車是我們的主要推廣工具)，我習慣拿這個表去跟我的直通車手溝通。制定目標，監督執行。
截圖中，我還是框出了我最關注的四列數據。其中關注CTR大過關注PPC，原因是操作直通車，必須要先想辦法提高CTR，提高質量得分，才能有效降低PPC。其次我關注轉化率大過關注ROI，原因也是一樣，轉化率是原，ROI是果。
有些人把直通車日報表做得很複雜，從而在海量的數據中抓不住重點，也有些人則根本不做直通車日報表，這都不是好的工作方法，直通車是一個偏理性的推廣工 具，所有的操作其實都可以通過之前的數據變化趨勢來找到方向的。一句話，重視數據，用數據來趨動直通車推廣。
2單品搜索與流量分析報表
不管是直通車推廣的，還是做SEO的，都非常關注一個問題，那就是自己家的產品在淘寶的關鍵詞搜索下究竟排在什麼位置，能不能進前三頁，甚至能不能鎖定豆 腐塊的位置。眾所周知在淘寶的關鍵詞搜索下有好幾種結果，人氣排序，單維度銷量排序，天貓排序等。在這種情況下，要想精細化運營，我有這樣一個報表：
報表的左側部分是關鍵詞搜索排位。我篩選了五組重點關注的關鍵詞，每天實時統計，在這個關鍵詞搜索下這款產品究竟排在第幾頁第幾個(表格中的1-10代表 該產品在搜索結果第1頁第10個)，按人氣排序，按銷量排序，按天貓排序(在搜索前台功能中，這三個是最常被用到的TAB)三種結果均有統計。可能有人會 問為什麼不統計‘所有寶貝’的排序結果，那是因為‘所有寶貝’的搜索結果是加入了時間模型的，變化非常大，不好統計。
報表的右側部分則是單品的流量入口數據，不作詳解，一眼能看懂。其中，最右側的交叉分析數據‘付費流量比’是我比較關注單品數據之一。這個數據會是單品推廣計劃的一個參考指標。
通過觀測這個表上的統計數據，還可以發現一些運營動作對關鍵詞排位，對流量的影響。例如某一天對標題進行改動之後，可以從接下來幾天的關鍵詞排位上明顯發 現變化。優則保持，差則復原。再比如某一天對寶貝首圖進行更換之後，可以觀測接下來幾天在排位沒有明顯變化的情況下，搜索流量及類目流量是否有起伏變化。 以此可以判斷是否在朝更好的方向進行，這個過程就叫有的放矢。
3丶單品盈虧分析報表
上面那個‘單品搜索與流量分析表’有它存在的意義，但這還不足以反映經營的本質。我在開頭就説過，電子商務的本質還是零售(狹隘地理解一下就好，把電子商 務看成淘寶天貓)，而零售是一定需要盈利的，不賺錢的商業行為都是耍流氓。所以，對於運營來説，要先從單品的角度來分析盈利的情況。於是我會單獨製作並關 注下面這個表：
這個表比較容易理解，將單品的流量數據，費用支出數據，及銷售數據放在一張表上，再結合單品的成本丶郵費丶天貓扣點來計算單品的當日盈虧數，累計盈虧數。通過這張表，可以讓老闆很清楚地明白哪個產品在賺錢，賺多少，哪個產品在虧錢，虧多少。
這個表上有三列數據我用了紅色粗體顯示，並且在截圖的時候用了藍框框住。之所以這麼做，是想告訴大家，這三個運營指標是判斷單品是否能盈利的核心條件。付費流量比：單品付費流量佔單品總流量的比值。付費PPC：付費流量的平均成本，簡單説就是每個付費流量花了多少錢。轉化率：單品的總轉化率
很多產品在剛剛推向市場的時候，或者在被運營當做爆款來炒的時候都有可能是在虧錢的。那麼在什麼條件下能賺錢，什麼時候能賺錢將成為一個疑問，而把握住這三個指標，將會讓你有針對性地去做推廣計劃，去優化產品。
在其他條件不變的情況下，付費流量比越低，則盈利能力越高
在其他條件不變的情況下，付費PPC越低，則盈利能力越高
在其他條件不變的情況下，轉化率越高，則盈利能力越高
4競品分析報表
前面用了大量的時間來整理自己店內的數據，除此之外，對於競爭對手，對於競爭對手的產品，也要有充分地瞭解，通過下面這張‘競品分析表’，將有益於自己把所握市場趨勢(也可理解為在淘寶市場中類目的變化趨勢)，以及瞭解競品數據，制訂自己的差異化戰略
先簡單介紹一下這張表的背景，我將整個類目下C店月銷售量過3000件，天貓月銷售量過2000件的單品全部納入了我的統計追蹤範圍。上圖右側被藍框框住 的部分是我在指定日期(其實就是每週一)統計的當前月銷售件數。其實這裏還有大量的日期數據被我隱藏了，如果我告訴你們，對這些競品我已經統計了一年，已 經有50周的數據被我隱藏了，你們信還是不信。。。
表格第一列是商品ID，通過備註功能把每個產品的圖片都加上了，看起來非常直觀。表格第三列是品類的劃分，這個是我自己定義的，方便我後面做分類統計分 析。第七列‘熱銷度’也是我自己定義的名詞，是用累銷量除以當前月銷量(最近一個統計週期的月銷量)得出的比值，比值越高，説明這個單品在淘寶上賣的時候 越長，舉例説，如果這個值是6，那直接理解為以當前這個月銷量的速度，這個單品已經賣了6個月。第八列評分即指動態評分。第十列‘累銷量’是僅針對天貓 的，因為天貓的商品是可以看到累計賣出多少的。
通過統計分析這張表可以得到很多信息，把握一個產品的生命週期過程，以及在季節因素下類目的增長變化情況。而這些可以幫助一個運營人員非常精細地去做自己的產品推廣計劃。
5同行店鋪分析報表
在上一條我就説過了，知已知彼，百戰不殆，所以除了追蹤競品數據，定期更新同行店鋪的基礎信息也可以成為一個必備工作
要介紹兩個名詞，第六列‘匹配SKU率’和第七列‘偏重’，好吧，這也是我生造出來的詞(貌似我很喜歡生造詞)。匹配SKU率：是指該店鋪當前出售中的商品有百分之多少和我的店鋪是同一個品類的。通過這個數據，可以快速地篩選出哪些類目同行和我的競爭性最大。偏重：指該店鋪累計銷量前十的產品中有多少個是和我的主營產品一個類目的。。。之所以要引入這兩組變量，是因為有些店鋪賣的東西比較雜。
這個報表不多説，有心的人會覺得很有用，會去做
6流量結構分析報表
説到流量，幾乎每個運營都説關注過，説到流量結構，卻只有小部分人在研究。而真正做好運營，只知道每天的流量是不夠的，還要了解流量結構，瞭解每一個流量入口的趨勢變化。先上圖再講解：
首先要説，流量入口有很多，絕不只我上面列的這幾種，但上面列的這些是我認為值得長期關注的。我把流量入口分成了3.5個部分，第1部分是付費流量，主要 是指即時付費的直通車和鑽石展位;第2部分是自然流量，主要是指搜索流量和類目流量;第3部分是回頭流量，主要包括一些收藏和購物車的流量，‘直接訪問’ 我把他理解成瀏覽器收藏(不全是，但沒必要較真)，所以也劃到了回頭流量這塊，還有0.5個部分是單獨指淘寶客的，因為淘寶客流量並不直接形成費用，只有 轉化了才會有佣金支出，所以我糾結地把它單獨劃開了。
在這個流量結構分析表中，‘數值’代表各流量入口的PV值，而‘比值’是指該流量入口所帶來的流量佔店鋪總流量的比值。
在這個流量結構分析表中，我最關心的是付費流量，自然流量，回頭流量各佔的比例是多少，曾經有所謂的專家説3：3：3的比例將是最合理的流量結構。我並不完全苟同，合不合理，只有操作自己店鋪的人才知道，從實踐中去找到自己的合理結構才是真理。
簡單來説我的建議是：1丶對於初始階段的店鋪來説，付費流量佔比可以維持在25%~35%，通過付費流量的導入來測試市場，磨合團隊。但不宜盲目擴張。 2丶對於擴張階段的店鋪來説，付費流量佔比可以維持在35%~45%，這個階段大流量的導入是為了重拳出擊，快速佔領市場。3丶對於穩定階段的店鋪來説， 付費流量佔比可以維持在20%~30%，這個階段，合理的流量結構才是銷售與利潤最大化的一個必要條件。
細心的人可能會發現我在上面這個流量結構分析中加入了一列‘轉化率’的數據。之所以加入這列數據，是為了用轉化率和流量入口比值進行相關性分析 (EXCEL中可以直接用相關性係數函數，不會的人可以問度娘)，通過相關性分析，可以明白一件事情，就是哪些流量會拉高店鋪轉化率，哪些流量會拉低店鋪 轉化率。
當然，有時候問題會很簡單，不需要進行相關性分析。例如某一天，你店鋪流量相比之前沒有變化，但轉化率突然降了很多。你該做的第一件事情就是來看流量結 構，結果你發現雖然總流量沒有變化，但這天淘寶客流量突然拉高了，搜索流量環比在下降。那麼問題就出來了，雖然總流量變化不大，但垃圾淘寶客的流量導致了 你這天轉化率在下降。
7直通車轉化數據分析報表
上一條我建議把直通車日報表做簡單，那是因為對於時刻需要操作的直通車來説，效率更重要。當然，在一些做直通車總結的'情況下，也是需要對直通車進入精細化分析的。例如我使用的‘直通車轉化數據分析報表’：
流量價值是根據利潤算出來的，指平均每一個流量帶來的利潤是多少。而點擊盈虧則是用流量價值減去PPC之後的數值，指平均每一次直通車的點擊，究竟賺了多少，虧了多少。
這是一種精細到最小變量單元的直通車數據分析方法。在直通車推廣過程中，可以結合使用。這樣子的好處，是可以讓直通車手在操作過程中將盈虧分析精細到每一個單品每一個關鍵詞上。從而做出最正確的選擇。
8鑽展投放計劃策略/鑽展投放效果統計
首先説明，下面這個報表還是在鑽展1.0時代我的工作表。利用這個報表，我可以將鑽展投放工作做到很數據化。
解釋一下：黑框表示投放時段，消耗率=實際消耗/預算額
不管是鑽展1.0，還是鑽展2.0，其實都是一樣的，首先要把錢花出去，其次要把成本降下來，最後要把流量變成銷售額。
我把消耗率框出來是想説明：通過不斷地測試，讓你的消耗率保持在90%左右吧!如果是100%説明你還有降低成本獲取流量的空間，如果太低説明你連錢都花不出去。
此外，對於數據化運營這個思路來説，鑽展也不應該是盲目投放的，鑽展的轉化數據也是需要統計的:
我這裏鑽展的成交數據是用一個訂購的賣家服務來統計的，有人説這個統計數據可能不準確，那麼我的觀點是：沒必要糾結準或者不準，用觀測到的數據去指導下一步的運營，何必不做呢。
9N多其他報表
DSR動態評分表
店鋪首頁流量數據分析報表
用户地區分析報表
這些報表就不多解釋了，平時也會用到。
而這只是數 據化運營的基礎內容。後面真正要做的還有很多：利用這些統計報表，去做趨勢分析，去做KPI分解，去建立數據模型。。。
好吧，我只能打住了，畢竟‘數據化運營’這個命題還是蠻大。如果真要寫個詳盡，那應該是本小書了吧。乾脆就拿這篇當做一個引子罷了，引發大家更多的對於數據化運營的思考。電子商務，無數據，不電商!
當然，有些觀點我還是簡要地提煉一下：
1丶數據化運營的前提是將我們的一切形為產生的數據紀錄整理出來，通過對它們進行分類，抽取，交叉分析而得出可以指導下一步工作的結論。
2丶數據化運營的特徵是要學會進行指標拆分，數據分層，化整為零，化零為整。
3丶數據化運營的初級階段是數據統計與整理，中級階段是數據分析與挖掘，終極階段是數據建模與應用。
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