第48章 数据驱动（1/2）

五月的上海已经初显暑意，校园优选的办公室里却气氛凝重。连续两周，平台销售额停滞在日均900单，增长陷入了瓶颈。

\是不是市场饱和了？\运营经理张薇在周会上提出疑问。

\可能是促销力度不够。\市场总监建议加大补贴。

苏晚晴没有立即表态。她调出后台数据，仔细分析每一个维度：

用户行为数据

· 首页浏览量很高，但转化率只有3%

· 用户平均浏览5.2个页面后离开

· 搜索功能使用率偏低

商品数据

· 数码配件销量稳定，但客单价低

· 零食饮料销量大，但利润薄

· 文具图书类商品浏览量高，但购买率低

时空数据

· 订单集中在中午和晚上

· 周一到周三订单量较低

· 不同校区消费偏好差异明显

\问题不在市场，而在我们自身。\她在白板上画出用户路径图，\用户来了，但没有找到想要的东西。\

她决定用数据指导运营决策：

第一步：优化商品推荐

她让技术团队开发了简单的推荐算法，根据用户浏览记录和购买历史推荐商品。三天后，转化率提升到5%。

第二步：调整商品结构

数据分析显示，复旦、交大的学生更愿意为品质付费，而松江大学城的学生更看重性价比。她据此调整了各校区的商品配比。

第三步：精准营销

她发现下午三点是下单低谷期，于是推出了\下午茶时光\专题，推荐零食和饮料。这个时间段的订单量很快提升了40%。

最显着的改变来自搜索功能的优化。