进店、下单、订单处理、发货、收货……每一个环节，良品铺子都建立起了一套成熟的分析标准模型，由数据专员来维护和优化，发现问题，继而及时提出解决方案，挖掘更多价值。
以发货环节为例，此前，良品铺子以DSR评分和发货速度等作为判断标准，现在则会细化到十余项步骤来监控，不断优化速度，最后，在整个流程没有大变动的情况下，顾客的24小时和48小时签收率大幅提升。
数据分析还被应用到流量运营中。苏华告诉记者，运营团队一般会分为活动、推广、设计等职能，但良品铺子将天猫旗舰店的专职运营团队按价值分为三块：平台活动、商品运营和店铺运营，分别对应活动流量、免费流量和自主流量，形成某种动态平衡，让店铺运营的效率最大化。
在苏华的运营团队中，还有爆款打造、活动评估等多个小组，用来打通各个运营团队，在保证专业分工的同时，帮助他们协同合作。
数据也会说谎？
苏华说，数据分析的目的并不是为了解释一种现象，过去很多电商同行交流的结果表明，大量的运营团队都在做数据解释类工作，即"就数据分析数据，得出一种看上去合理的解释"。苏华认为，其实这不一定有价值，即使数据分析逻辑非常清晰，天衣无缝，但也可能是错的，因为“数据会说谎”。
他认为，数据分析的目的是分析趋势，挖掘潜在机会，从而引导出有效的行为：在此基础上，数据可以帮助运营团队更精准地找到问题和机会，减少试错成本，提高运营效率。用数据分析的结论，可以避免用经验去决策，而是用客观事实去决策。
几乎所有的行为都可以被数据化，这是电商最大的优势。这使得电商数据库显得尤为庞杂，关键在于回归顾客需求，围绕消费者，将所有模块的结论都引导到消费者上去，才能避免数据说谎，做出类似"提升包邮门槛的情况下保证转化率不下降"等反顾客需求的结论。
如何避免数据说谎？苏华提出了三点建议：
第一，要让数据分析的团队具备更专业的分析能力。要想分析一个动作是否有效，抽取一小部分样本进行对比，使其更真实地反馈这个动作带来的变化，让数据说真话。
第二，是当不同的团队出现数据分析有歧异的时候，用消费者需求的逻辑判断。
第三，要给团队更多的自主权，鼓励大胆试错。有些结论无法分清对错，只要过程没问题，结论不违背常识性的原则，不违反顾客真实的需求，就值得去尝试。
对于决策与支持，苏华笑着说："如果全部靠领导决策，那团队怎么成长呢？领导要干的事情就是让过程变得规范，让团队能够快速的成长。要想培养一个能够快速改进的环境和队伍出来，修跑道更重要。"
数据分析更多的是一种方法或者工具，关键是怎么用。最终数据分析起到多大的作用，还是取决于其背后的导向，是消费者导向还是竞争对手导向。（文 / 天下网商实习记者 梁周倩）
