我认为，竞争到最后，运营跟运营之间的差距是从数据跟视觉开始区分的。
今天我们恰巧有时间来谈谈数据。
什么是数据分析思维？
数据分析思维，我认为是：把行为转化为数据-通过数据反推行为。
我举个例子：
你经常来我店铺购买姨妈巾。
你今天过来买姨妈巾，我就知道你大概一周内要来大姨妈。根据你购买的数量跟规格，我就能推断你一次大姨妈来多久，量大概多少。拉出来你半年的购买时间，我就可以推断你多久一次大姨妈是不是稳定。
如果有两个月没看到你购买姨妈巾了。。。那肯定是在两个月前，你男朋友的雨衣破了。
拉出来你男朋友的购买记录，我就知道，这个店铺的雨衣可能不合格。
为了验证他是不是不合格，我们去看看他半年内的复购率是不是远低于同行。
嗯，就因为你没有买姨妈巾，我怀疑这个店铺的雨衣不合格。
这就是数据分析的基本思维。
学会数据分析的基本思维，只能说，你勉强具备数据分析的可能。
那么做数据分析。需要明白几个东西。
1、数据样本：数据样本如果选择不合理，那么结果完全就是错误的。譬如我去抓取一个定位40岁大妈的姨妈巾店铺，要中国女性的姨妈周期，那根本就不科学好吗。这是青春期跟更年期的差异（此例子说明林慕白同学同样对妇科知识有所涉猎，欢迎广大适龄未婚女性知友来信咨询）。
实战中经常犯的例子是：平销转化率很好的单品，在聚划算卖不好。平销转化率不好的某些单品，聚划算反而会卖爆？为什么呢？想想，别问我，自己想。闹不明白就别尝试做电商的数据分析了。
2、数据选择：实际上我们会遇到很多的数据，但是有些数据不一定是我们想要的。就像我们这辈子会遇到很多很好的女生，但是我们很难明白，谁才能更好陪伴我们走完这一生。这个事情无法举例，我这边给一份试题：
现在我们店铺需要做优惠券促销，目的要提高客单价。
好，你告诉我要做满100减10元。
嗯，很好，那你现在告诉我，为什么是满100而不是满110，为什么是减10元而不是减20。拿出来你的数据。
嗯，不要问我怎么弄。也不要怀疑我是不是真的能分析出来，我真的能。
3、动态变化：我们一般最常用的，就是通过数据之间的变化，来分析可能出现一些什么问题或者变化。然而当一个数据量变化的时候，往往其他的数据也会发生变化。所以我们需要清晰什么数据之间是正相关，什么是反相关，他们之间的关系，在什么情况下是成立的。譬如正常收藏的比例跟转化率是正相关的，但是这几天他们是反相关的。转化率越掉，收藏率可能就越高。
我就谈谈数据分析的框架，我估计这些东西别人懒得讲，所以我讲一下。
至于什么工具看什么数据让别人讲吧。
码字有些累。谢谢
tob销售经验是面向b即企业的销售经验，如像企业推销团体游服务，或者团体险。
To B销售的产品与服务的组合程度、服务深度、金额规模、客户转换成本和个性化要求更高，从营销、销售到服务的价值链更长，客户购买决策的主体更加复杂，决策流程也更长。
所以To B的销售理念、方法论、通路、流程、人员与组织、技术等都会与To C有很大的不同，近年来流行的To C销售方法论和技术在很多情况下并不能用于销售To B端产品。
TOB销售的主要工作内容有：
1、负责跟进公司分配的客户资源，不定期对企业客户进行电话及线下拜访，及时了解客户的需求；
2、及时收集客户的意见与建议，合理协调公司内外部资源为客户解决问题，提升客户粘性；
3、掌握公司的业务特点并调查了解同行业竞争对手的特点，让客户充分了解本公司的优势；
4、掌握一定的催收技巧，使销售资金能够快速回笼；
5、按照公司要求完成各项绩效指标。
不到1%。根据市场调研数据，ToB企业线索的转化率不到1%。
ToB营销=流量×转化率×客单价，而对于流量、转化率、客单价亦有不同的逻辑。
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