“大家好,我是李啟方!電商分析系列更新了不少,今天接著聊聊店鋪經(jīng)營分析的門道~ 本文主要分享作者分析作品的思路,具體內(nèi)容大家參考圖片。文末給大家附上了分析報(bào)告模版和工具,大家可以自行取用,不妨跟隨作者思路,體驗(yàn)分析流程~ 需求痛點(diǎn) 一波人員流失后,數(shù)據(jù)可能會(huì)隨人員流動(dòng)而流失。如何將運(yùn)營數(shù)據(jù)清洗入倉,通過建立完善的數(shù)據(jù)模型,讓用戶做到即拉即用,隨時(shí)可拉取到所需要的數(shù)據(jù),并通過豐富的圖表圖形,自助的方式建立分析模板,是當(dāng)前很多公司比較關(guān)注的。具體到痛點(diǎn)有:
分析思路 圍繞經(jīng)營分析主題,拆解出單店模型,從核心經(jīng)營指標(biāo),銷售概況,品類占比,退貨分析幾個(gè)維度對(duì)經(jīng)營情況做相對(duì)完整的分析,實(shí)際工作中可根據(jù)業(yè)務(wù)需要進(jìn)行其他分析主題的擴(kuò)充,本案例旨在拋轉(zhuǎn)引玉,以理清思路為主旨。 數(shù)據(jù)處理 1、店鋪商品數(shù)據(jù),在BI中利用文本函數(shù)對(duì)款號(hào)進(jìn)行二次脫敏處理2、銷售目標(biāo),數(shù)據(jù)到天到月3、商品退款原因4、退款明細(xì),在BI中利用文本函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次脫敏處理可視化報(bào)告 店鋪經(jīng)營核心指標(biāo)分析通過對(duì)商品品類帕累托分析,找到售賣較好及較差商品,提供數(shù)據(jù)支持,以便運(yùn)營有針對(duì)性調(diào)整營銷策略。 通過一個(gè)月的銷售趨勢圖可以看出7.11號(hào)銷售情況異常,可以給到運(yùn)營指導(dǎo),分析當(dāng)天銷售情況,尋找銷售異常原因,有針對(duì)性復(fù)盤,并優(yōu)化調(diào)整。 從用戶行為轉(zhuǎn)化漏斗可以看出,流量轉(zhuǎn)化情況非常不好,從訪客到加購轉(zhuǎn)化情況差,需要深入分析流量來源及頁面瀏覽深度情況及時(shí)調(diào)整頁面、優(yōu)化營銷策略。 通過商品品類占比分析,找到銷售較好品類,針對(duì)性的進(jìn)行補(bǔ)貨,確保銷售可持續(xù)性。尤其針對(duì)銷售TOP10的商品,做好連帶拉動(dòng)店鋪其他商品銷售。針對(duì)銷售較差品類,分析品類的曝光情況及轉(zhuǎn)化情況,做有針對(duì)性調(diào)整。 通過對(duì)商品的毛利情況分析,找到銷售較好的高毛利商品,做好營銷承接,持續(xù)拉動(dòng)銷售,針對(duì)毛利情況較差商品,及時(shí)做好折扣調(diào)整。 從店鋪退款情況分析可以看出,店鋪近期退款較高,主要原因來自于商品問題,價(jià)格問題,物流問題。需要及時(shí)找到明確原因,調(diào)整服務(wù)方向,優(yōu)化商品,減少退貨。 通過對(duì)退款原因明細(xì)及單品分析,找到具體問題商品,針對(duì)性調(diào)整。 分析結(jié)論通過本次對(duì)店鋪幾個(gè)維度的分析,可得出店鋪基本情況如下:
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