写在最前面
在私域电商的运营工作中，由于没有像天猫、淘宝、京东这类大型二类电商提供的数据后台，我们经常会遇到企业的进销存管理系统不完善、电商数据更新缓慢、无法获得实时数据、数据需要经过繁杂的清洗工作才能使用、无法建立有效的进销存管理模型等各种难题。
当这些问题与项目进度压力并存的时候可以说是非常痛苦了。
我之前负责的0-1项目即存在以上种种问题，结合到N年前自己创业的经历，我深知构建数据模型，尤其是商品数据运营模型的重要性，作为运营，如果我们不能及时洞悉商品上线后的表现，就是在“盲打”、“猜测”，对于运营来说，会增加我们做运营策略ABtest的次数，延迟了MVP路径跑通的时间，甚至MVP都没跑出来，你就已经被干掉了，对企业来说，增加了额外的运营成本，同项目组的采购、研发小伙伴也会陷入痛苦，他们将无法知道哪款商品该及时补货、哪个研发方向是正确的，此时，我们就需要一个行之有效的数据运营模型。
结合我之前的工作经验，我建立了以下模型，这个数据模型是我在之前0-1项目中做出来的，之前没有使用vika表格，使用的是excle，所以需要不间断的手动刷新数据并截图分享给项目组其他小伙伴（可以说是非常痛苦了），vika的好处在于完全线上化，这样只需要我们按时导入数据，其他人就可以通过链接及时查看到相关数据图表，一目了然，非常好用。
最后提醒，此模型表格，其中有一些数据可能与你所负责的项目不太匹配，建议你可以根据自己负责运营的项目特点增加、减少参数 匹配自己的需求。
️表格已经开放模板复制，方便大家复制到自己的vika空间修改、使用，希望大家使用愉快，互相交流、提升。
表格链接
为了更好的体验，建议通过电脑浏览器访问
参数说明
上线商品库存一览
运营需要主要管理的表格
仅需填写商品关键信息【商品名称】、【skuid】、【入库数量】、【上线时间】、【安全库存】以及前台或者后台订单统计得出的【销量】等参数，即可获得商品【售罄率】、【预计销售天数】、【日均销量】、【库存预警】等关键参数，对于运营同学来说，什么商品销量好、什么商品需要补足库存了就一目了然了，接下来我将对几个关键参数进行解释：
【安全库存】（手动设置）
即预留进行售后的库存，可以理解为风险库存，如果你的项目选择的是三方仓库管理，仓储的进销存系统可能存在延迟或者逻辑不符的情况，比如我之前负责的项目，我们的商品是委托某东仓管理的，然而企业又没有将自己的进销存系统与某东进行对接，这样就出现了某东按照下发的订单减少库存，企业按照实际产生的订单减少库存，这样就存在时间差，实际销量与库存之间自然就出现了不匹配的情况，这时安全库存就是预留给运营合理调整的空间，另外如果你运营的商品是售罄之后不再补货的，就害需要考虑消费者在收到货品之后售后的情况，也需要预留一部分库存。
【销量】（手动设置）
基于上述原因，那么真实销量我们应该看那个参数呢？我之前选择的是按照订单数计算，这样做的好处是可以从这个模型的【售罄率】中洞察到商品“热度”，即有的商品在上线之后购买的人很多，但是在发货之前退款的人也很多，那么存在这个问题的原因是什么？即可以通过这个模型发现问题，再通过后续的行为分析找到答案（比如支付方式不好，或者其他平台存在同款低价等）。
【上线时间】（手动设置）
显示上线排期的功能，这里主要是通过设置上线时间可以利用vika表格的提醒功能，方便在合理的时间节点去提醒协作的项目组伙伴完成对应工作。
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【售罄率】（自动计算）
原本售罄率的计算公式应该是商品的该商品的库存减去动销库存再除所有商品库存，这样计算在商品运营中存在一个问题即我们从售罄率数据中无法了解到单位时间内商品的动销情况，而且在ERP系统不完善的情况下，很容易出现总库存数据不明、错误的情况，在实际操作中受限比较大。
因此我采用了{销量}/({入库数量}-{安全库存})的计算方式，这样做的好处是，售罄率成为了一个可以衡量在单位时间内（比如3小时/6小时/24小时）商品热度的参数，即单位时间内售罄率越高商品售卖越好，结合【上线时间】我们可以得到商品在上线1d、3d、7d的生命周期数据，从而为沉淀出商品生命周期、进行后续运营动作提供了参考。
一般情况下，数据维度越精细，越能缩短MVP跑通的时间。
【日均销量】（自动计算）
通过销售数据与上线天数计算得出，与以上的原理相同，这个动态数据也是下探到最小维度进行计算与观察的，日均销量抛开了不同库存数量对商品售卖情况的影响，较为客观的说明了商品从上线至售罄前的销量情况。
【预计售卖天数】（自动计算）
该数据通过日均销量与库存计算得出，可以清晰的告知采购同学是否需要及时关注库存进行补货。
【库存预警】（自动计算）
通过预设参数，比如售罄率到达90%，提醒运营和采购同学重点关注此商品。结合商品售卖天数，这里还可以产出简单的商品生命周期管理策略，比如经过7个交易日，商品售罄率未达到50%则提醒运营同学关注此商品进行相应的运营动作（推广投放、促销等）。
小结
这张表格主要是运营同学来管理和使用，也可以通过vika表格自带的【神奇表单】功能将繁杂的数据输入工作转变为在移动端/pc端填写类似问卷的形式，非常舒适、贴心了。
商品上线排期表
这张表格非常简单明了的管理上线排期。
可以用作运营、采购、产品同学共同管理商品的上线排期，一目了然，并且填写到这张表格里的内容可以通过vika表格的【神奇引用】功能把数据自动更新到【上线商品库存一览】表格中，无需数据的反复复制，提高工作效率，同样可以使用vika表格自带的【神奇表单】功能转化为表单形式，方便移动端填写，简直高效必备了。
仪表盘
通过配置【添加小程序】来生成固定的图标，其实就相当于excle中的图表、透视图功能，不过这里的数据反应速度更快一些，而且图标的样式和搭配也非常多，以后找老板汇报，直接把这个图贴上去也很好看。
总结
私域运营尤其是0-1项目中，对数据的倚赖是非常重的，我身边也有很多同行实在受不了每天清洗大量数据而投向学习成本比较高的SQL、Python，从数据分析的角度来说，精通excle是基本功，如果能增加上SQL、Python、Panada、BI这一类专业的数据分析技能自然是锦上添花，但是依旧无法满足运营工作中的协同、数据传递需求（当然也有”卷王“自己搭服务器的，简直行业标杆，拿运营的薪水干技术的活），很多时候，运营切入0-1项目即要求”短平快“的拿结果，作为靠前岗位，结果导向是必要的，因此一个得心应手的工具、一个切实可用的模型是非常必要的。
私域运营工作中数据分析只是其中一个板块，用户运营、活动运营、业务线梳理、sop建设、页面优化、风险控制都是需要关注的，个人也不太建议将太多时间放在洗数据、建模型上，有合适的工具、模型就用是最好的。
通过以上功能，其实可以看到vika表格的许多功能在excle中也是可以实现的，我的使用感受是更加便捷、高效，而且方便协同，避免了工作中一张excle表格飞来飞去的问题，对比语雀的表格、表单功能，我觉得vika的数据联动性更好一些，小程序这样类似插件的功能非常好用，而且产品自身的ui设计也很不错，是个非常不错的提高效率的工具。
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