隨著商業世界的變革，增長放緩的趨勢顯著的背景下，過去經營管理的經驗集體失靈，具體來說： 1.?市場失焦 不知道客戶是誰？客戶在哪？客戶喜歡什么？如何跟進與反饋？ 2\. 營銷失語 營銷效果每況愈下，不知道營銷對誰講？講什么？營銷的效果如何追蹤與評價？ 3\. 管理失衡 企業內部工作低效、僵化，橫豎部門出現集體“炎癥”，是抓市場、運營、技術、產品？ **統計2.0?**以數字化為輔助，結合精細化、多維度方式，讓懂業務的人利用大數據完成運營分析，及時調整運營計劃，真正驅動企業發展。 一. 會員數據分析 觀察平臺累計會員數、新增會員數，評估商城實力。  多維度分析 1\. 會員結構分部-研究會員渠道，確認主戰場，對優勢渠道可加大宣傳力度。 2\. 占比圖-男女性別占比分析，邀請適合特性的商家進駐，以滿足運營目標需求。 3.?會員等級情況\-根據各等級會員數量，可調整會員等級優惠，刺激會員升級。  4\. 會員關系數據統計-快速挑選“潛力股”，查看平臺實力推廣員，進行針對性用戶維護。  二. 訂單數據分析 1.數據情況-時刻掌握交易情況，維穩訂單數量，樹立商家信心。   2.?訂單分布區域\-分析地域特點和規律，把握市場需求，可針對高銷售地段做重點推廣。  三.?商品數據分析 1\. 數據情況\-關注走向，配合使用優惠券帶動銷量。   2\. 商品銷售金額-掌握會員購買動向，扶持高銷量商家。  四.?余額數據分析 1.數據情況\-根據會員余額使用情況，計算會員額度使用率，及時優化商城營銷策略。   2\. 會員余額使用情況排名-觀察會員余額情況，刺激剩余余額較多的會員再次消費。  五. 積分數據分析 1\. 數據情況-計算積分使用比率，充分利用積分提高新會員轉化率。   2\. 會員積分使用排名-基于可使用積分，推出積分+補差價兌換商品活動，回饋老客戶。  六. 優惠券數據分析 1\. 數據情況-優惠券領取使用情況，幫助商家高效地開展運營工作。   2\. 領取優惠券排行-領券中心領取優惠券數量排名，分析領取數量較多的優惠券優點，改進以吸引會員使用。  七. 商家收入統計 1.數據情況-數字化分析供應商、商家、收銀臺營業數據，幫助平臺認知收入構成。  2\. 商家收入排名-對排名較高的商家給予獎勵，鼓勵商家運營推廣。  總的來說，在整個產品壽命周期,包括從市場調研到出售服務的各個過程，運用數據分析，能有效減少新客戶的流失、優化活動效果、提高客戶響應。