数据分析实操:如何分析店铺的核心数据,实现销售额翻倍?

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在早期,大多数商店都是离线的,但目前的商店不仅限于线下,还包括天猫等旗舰店和京东旗舰店。通常,多个商店将同时运营。鸡蛋不能放在篮子里,但每个篮子里放了多少鸡蛋,投入了多少资源。这需要进一步的分析和研究。

离线实体店更关注销售,商店库存等,而在线则将重点放在销售,流量,营销等方面。

无论是在线商店还是离线商店,商店分析的目的可归纳为以下三种:

通过对每个商店的表现的分析,管理每个商店相关人员的kpi。通过对商店数据的分析,帮助商店所有者发现业务中的异常并解决问题。通过分析每个商店的销售和运营,我们可以合理地为每个商店分配资源,以避免浪费成本。

需要分析哪些指标?

效率指标。离线商店将有效率和租金率等指标。对于在线,主要分析是人的影响,即销售/商店数量,利润额/商店数量。完成率指标。每个商店都设定了自己的目标,需要分析目标的完成率,包括实时完成率和累计完成率。性能指标。定期销售,利润,订单和其他指标。返回并交换数据。每个商店的退货数量/金额,兑换数量/金额,退货率,汇率指标。客户价格。分析销售/交易用户的数量以反映用户的质量和商店产品布局的合理性。促进分析。分析每家商店的促销费用,促销活动,roi等指标。其他业务指标。存储流量,转换率指标。

对于线下商店,他们还会关注联合利率,存款和销售比例以及会员比例等指标。

如何分析以上指标?

仍然有很多指标,一个分析绝对不容易。更重要的是,目的不明确。小心走得太远忘了你出发的原因。因此,我们仍然从业务目的出发,结合各种指标进行分析。

1.对于商店绩效管理

商店的绩效评估会考虑很多因素。除了可量化的指标外,还有许多其他因素。我们无法分析所有因素,但可量化的数据可以可视化并便于管理。

{! - PGC_COLUMN - }

如上图所示,首先,使用更明显的气泡图来从多个维度考虑商店的性能。上图中的气泡图包括计划完成率,人均利润和商店总销售额。显示性能好坏表现得更直观(气泡越大越好,离左上角越近越好)。

同时,考虑到商店的表现,也有必要结合长期表现,一个月表现不佳,与月和月的表现相比,意义仍然不同。因此,在气泡图中,指定商店的月度表现被链接。

底部是一张详细的表格。商店绩效的影响有很多指标,但每个指标的权重可能不同。每个商店的整体表现可以通过合理的公式计算,例如表格中最后一列的综合得分,也可以根据项目的价值进行排名。

2.商店分析 - 问题管理

它旨在通过数据分析来改进问题的根源,最后帮助解决问题。这种例子已经很多了。在联系过的客户中,通过跟踪和分析数据,发现套利,发现刷子是单一的,而且还发现公司的政策不合理,导致员工利用漏洞。

从上图可以看出,在性能较差的商店中,B店的销售比例最高,也就是说,如果他的表现能够得到提升,整体影响是最大的,所以首先是B店。看。

定位的原因通常是从整体钻取到细节,例如日期的“年 - >月 - 日”。对于电子商务销售,您可以按Store-> Commodity Category-> Commodity Subcategory-> Brand->的顺序逐层向下钻取。模型直到最详细的原因所在。例如,在上图中,商店B的销售完成率非常低。通过钻井水平,品牌b111下产品的最终成就率太低。可以看出,这个品牌的回报率太高,这是非常明显的。异常,问题可能在这里。

此外,影响销售的另一个主要因素是客户单价。如果没有活动,一半的客户价格将在一定范围内稳定。单价的变化也可以反映商店销售是否在某种程度上是异常的。当然,上图显示它在一个区间内是稳定的并且没有异常。如果发店的顾客价格突然大幅下降,你需要注意。

3.存储分析 - 资源分配。

商店的运营需要投资。没有必要经营马匹,不要放牧,投资,投资和制造货物。对电子商务的一项非常重要的投资是促进它。商店的流量可以被视为基本流量(搜索,用户收集等)+促销流量(直通车,聚成本效益等)+其他流量,促销费用不便宜,是否带来效果?哪个平台更好?哪个商店应该进行促销?这值得分析。

如上表所示,没有图形化的想法。顺便说一句,如果您不知道如何绘制图表,那么最好以表格的形式显示它,至少不会产生误导。

在上表中,对可以进一步钻取的数据存在疑问。通过测量数据的分布,我们可以衡量商店对促销的依赖性,以及可以扩展的空间,这可以帮助每个商店的资源。

最后,店铺分析比较常见,无论在线和离线,上面的例子都是基于你所看到的,希望给你带来一定的参考效果。还有其他我没有提到的事情,欢迎留言。

注意:文本中的图表由finereport报告开发

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离线实体店更关注销售,商店库存等,而在线则将重点放在销售,流量,营销等方面。

无论是在线商店还是离线商店,商店分析的目的可归纳为以下三种:

通过对每个商店的表现的分析,管理每个商店相关人员的kpi。通过对商店数据的分析,帮助商店所有者发现业务中的异常并解决问题。通过分析每个商店的销售和运营,我们可以合理地为每个商店分配资源,以避免浪费成本。

需要分析哪些指标?

效率指标。离线商店将有效率和租金率等指标。对于在线,主要分析是人的影响,即销售/商店数量,利润额/商店数量。完成率指标。每个商店都设定了自己的目标,需要分析目标的完成率,包括实时完成率和累计完成率。性能指标。定期销售,利润,订单和其他指标。返回并交换数据。每个商店的退货数量/金额,兑换数量/金额,退货率,汇率指标。客户价格。分析销售/交易用户的数量以反映用户的质量和商店产品布局的合理性。促进分析。分析每家商店的促销费用,促销活动,roi等指标。其他业务指标。存储流量,转换率指标。

对于线下商店,他们还会关注联合利率,存款和销售比例以及会员比例等指标。

如何分析以上指标?

仍然有很多指标,一个分析绝对不容易。更重要的是,目的不明确。小心走得太远忘了你出发的原因。因此,我们仍然从业务目的出发,结合各种指标进行分析。

1.对于商店绩效管理

商店的绩效评估会考虑很多因素。除了可量化的指标外,还有许多其他因素。我们无法分析所有因素,但可量化的数据可以可视化并便于管理。

{! - PGC_COLUMN - }

如上图所示,首先,使用更明显的气泡图来从多个维度考虑商店的性能。上图中的气泡图包括计划完成率,人均利润和商店总销售额。显示性能好坏表现得更直观(气泡越大越好,离左上角越近越好)。

同时,考虑到商店的表现,也有必要结合长期表现,一个月表现不佳,与月和月的表现相比,意义仍然不同。因此,在气泡图中,指定商店的月度表现被链接。

底部是一张详细的表格。商店绩效的影响有很多指标,但每个指标的权重可能不同。每个商店的整体表现可以通过合理的公式计算,例如表格中最后一列的综合得分,也可以根据项目的价值进行排名。

2.商店分析 - 问题管理

它旨在通过数据分析来改进问题的根源,最后帮助解决问题。这种例子已经很多了。在联系过的客户中,通过跟踪和分析数据,发现套利,发现刷子是单一的,而且还发现公司的政策不合理,导致员工利用漏洞。

从上图可以看出,B店的销售份额在表现“差”的商店中是最高的。也就是说,如果他的表现能够得到改善,那将对整体产生最大的影响。所以我们先来看看B店。 定位的原因通常是从整体钻取到详细信息,例如日期的“年-gt;月-gt;日”。对于电子商务销售,我们可以深入了解商店的顺序 - >商品类别 - >商品子类别 - >品牌 - >逐个模型,直到我们找到最详细的原因。例如,在上图中,商店B的销售完成率非常低。通过分层钻井,我们终于可以发现品牌B111下的商品到货率太低了。与此同时,我们可以看到该品牌的回报率偏高。这是一个非常明显的异常现象。可能问题出在这里。 此外,影响销售的另一个主要因素是客户的单价。如果没有活动,客户单价的一半将在一定范围内稳定。客户单价的变化也可以在一定程度上反映商店销售是否异常。当然,上图显示它在一个区间内是稳定的,并且没有异常。如果理发师的单价突然大幅下降,我们需要注意它。 3.存储分析 - 资源分配。 商店的运营需要投资。我们不仅要经营马匹,还要喂草。我们应该投资人,金钱和货物。对电子商务的一项非常重要的投资是促销。商店流量可以被视为基本流量(搜索,用户收集等)+促销流量(通过列车,成本效益等)+其他流量。促销费用并不便宜。它有什么影响吗?哪个平台效果更好?哪个商店应该推广?这值得分析。 如上表所示,不了解图形。顺便说一句,如果你不知道如何绘制图形,那么最好以表格的形式显示它,至少不会产生误导。 在上表中,对可以进一步钻取的数据存在疑问。通过测量数据的分布,我们可以衡量商店对促销的依赖性,以及可以扩展的空间,这可以帮助每个商店的资源。

最后,店铺分析比较常见,无论在线和离线,上面的例子都是基于你所看到的,希望给你带来一定的参考效果。还有其他我没有提到的事情,欢迎留言。

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