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在数据驱动下的营销中，对于数据质量的把控、数据预测和统计都要一个系统来支持。
文/庖丁的刀
电商在最近几年的迅猛发展，导致围绕电商的相关产业和服务迅速增加，数据化运营就是一例。相比传统行业，电商对数据的依赖更强，而数据的获取容易太多。进而数据处理的这项工作也有了很大需求和变化：先是纯技术的数据统计，自己的IT，后来有了数据分析师、商业分析师、数据挖掘专家、甚至数据科学家。而在应用上也有了各种工具如量子统计、各种CRM软件，再到咨询公司、顾问公司等。
之所以有那么多的岗位，那么多的公司出现，就是电商企业希望自己的数据能“数据变现"/UploadFiles/2016-12-26/p>
主题营销是数据化运营中最常见的动作。因为各种节日的活动促销非常频繁，一到节假日就会发现各种促销活动蜂拥而至，无论是商场还是超市都是如此。而线上的电商则更是疯狂，不仅造出了光棍节，还有了诸如“94”备货节之类的节日，更不用说各家自己搞的店庆什么的了。同时，这些主题营销的影响一般比较大，主要表现为：站外流量、站内商品的热销和缺货、团队协作的不顺畅、仓库的发货压力、采购的回货不及时。
当电商遇到这些问题的时候，我们就能说是时候启用数据分析了。
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