如何建立一套有效的电子商务运营数据分析系统？

这个问题太大了。不同的产品、销售平台（微信/第三方平台/自建平台），不同的公司在不同的发展阶段需要关注不同的数据。如果你是老板，我不能回答你的问题。这包括选择、定价、市场环境和利润考虑。我从没当过老板。

如果你是一个操作，所有的数据分析都应该服务于转换率，这是核心指标。以转化率为中心，结合各种变量，从转化率差异中看变量差异，再形成自己的一套分析方法，从而找到优化方向是比较可行的。例如，对于同一类型的两个产品，转换率的差异超出正常范围。然后把这两个产品放在一起，列出所有不同的变量（价格、促销策略、图形创意、排水渠道等），逐一比较，看每个变量的差异，找出问题所在，变量消去法的关键是将变量的差异小化，以便更快地找出问题所在。例如，AB的两个乘积有五个影响转换的关键变量。1） 产品的基本功能相同，2）促销策略相同（配套资源），3）价格波动在正常范围内，4）图文创意风格不同，5）购买欲望环境不同，所以首先要分析的是图形创意和购买环境。

为了锁定问题点，解决问题的思路应该是减少变量的差异，所以可能的方法是观察数据变化（观察周期是自定的），具有相似的图形创意（包括文案逻辑、亮点、颜色匹配和图片风格，排版甚至改编等）在其他变量不同的情况下，再利用相似的购买环境（活动）来观察数据。后，确定哪个变量对转换的影响。在许多情况下，有必要使用可变消除作为成本解决方案（AB测试）。如果没有这样的条件，就必须比更多产品的变量更快地确定问题点。当然，说起来容易，数据实战还需要更细致的工作。

分析变量与我们的实际工作要求相对应。当我们对转换率有严格要求时（在基数较大的情况下，小数点后两位也会有很大的影响），那么我们分析的变量会更详细。比如，在图形创意方面，除了配色布局，还要考虑咨询联系指导点，甚至字体大小，而且在推广策略上的工作会更大，推广周期、排名波动动态、创意逻辑、表现力，甚至创意主地图的背景色与竞争对手的背景色之间的差异）

我们所有的数据结论都不是的，而是应该在时间（延长观测周期）和空间（扩大应用范围）上加以应用证明，终形成一条不断优化和修正的轨迹。后的确认方法是你自己的经验。

但无论如何，数据分析是一项真正的工作，它不是品牌理论，也不是产品研究。只有结合具体的公司、平台、产品、公司对部门的要求，以及可调度的财务和人力资源，才能在实际工作中不断调整。