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4个运营数据分析报告合集

作者:FineBI

发布时间:2023.8.31

浏览次数:734 次浏览

运营数据分析是企业管理的重要组成部分,通过对各项数据的收集、分析、整理,可以帮助企业更好地了解自己的运营情况,发现问题和机会,制定更加科学合理的决策,从而提升企业的竞争力和盈利能力。

在本文中,我们将为大家分享4个运营数据分析报告,旨在帮助企业更好地掌握自身的运营情况,制定更加精准的决策。 以下案例均来自帆软数据分析作品库

一、运营数据分析报告1:精细化运营-电商取消单分析

1、背景介绍

随着各电商品牌之间竞争加剧,企业销售所在的主要城市市场趋于饱和,2018年上半年企业销售业绩与同期相比表现出明显滞涨,利用消费数据研究消费者行为做精细化运营势在必行,本报表通过展现客户取消单的统计信息分析消费者购买后取消行为和趋势,挖掘背后取消的原因给出改进运营建议。

2、目标设定

a) 每月月度取消单占比从12%降低到6%以下或者实际取消(扣除掉重新下单的部分)占比降低到6%以下。
b) 单月销售额同比提升6%或者以上

3、数据来源  

某电子商务有限公司2016-2018年1-4月企业销售后台数据整理        

4、分析思路

展示数据事实-分析假设-运营建议        
Ø  MECE内外部因素法:

分析思路

5、可视化报告 

  • 整体趋势显示,2018年订单数量与过去同期相比,月度平均涨幅都在10%以上。1-4月单月订单数量有明显的行业周期性,每年1月份业绩较好,4月份业绩处在谷底

可视化报告 1

  • 突出问题在于2018年的取消单量与同期相比数量明显增多取消单数量增加对业绩明显产生负影响

可视化报告 2

  • 取消行为中约有50%取消单是由于客户更改需求主动的取消了订单,约有35%的取消单由于某些原因客户未在24小时内完成支付被系统强制取消,约有15%的取消单是客服人员根据要求客户电话要求取消了订单,少量取消单是由于客户参与团购未成团而被迫退出订单

可视化报告 3

  • 客服取消订单的存续时间(从下单到取消的时长)订单量分布比较均匀;客户更改需求取消的订单存续时间主要集中在5分钟内;而团购未成团取消的订单存续时间集中在30-120分钟之间。由于系统规定支付不能超过24小时,超时未支付的取消单量都分布在24小时以上

可视化报告 4

  • 客户取消订单的主要原因有修改订单商品、修改配送地址、无法使用现金卡代金券、修改生日牌、不想买了等;客服取消订单的原因类似

可视化报告 5

  • 客户自己取消订单的主要原因是修改支付方式,无法使用代金券,优惠卡等

可视化报告 6

  • 异常取消单监测包含两个指标:取消单的连带率极端最大值1.2并且多集中分布在1附近说明没有单个会员多次刷单又取消的情况;对比重新下单占比的指标发现客户取消的重新下单率普遍高于客服帮助取消单的重新下单率,应该是不太正常的现象。另外存续时间越久,重新下单的可能会越低

可视化报告

6、报表结论与策略建议

  • 策略a:在客户撤单后的最佳时间挽留争取。假设取消单的存续时间越长,客户更可能"深思熟虑的",尤其是非更改需求选择其它原因取消订单时,客服人员应主动联系积极耐心与之沟通,询问客户取消订单的具体原因,询问是否有支付或者其他方面的问题,有效的沟通更可能挽回该客户。
  • 策略b:针对客户更改支付方式的需求比较多,建议对新会员登录初断线或者微信进行有效提示,其绑定的会员账号与现金卡卡号。提升客户支付便利性。
  • 策略c:在年度美食团购活动中针对时间接近30分钟团购仍未成团人员考虑智能降低组团人数

7.仪表板

可视化报告

二、运营数据分析报告 2:某车企运营分析平台

1、业务背景/需求痛点

车企拥有MES、CRM、PDM、IOT、PMS、DMS、ERP等多个系统,覆盖了研发、生产、供应链、营销、服务、管理等各领域,但业务产生的数据分散在各个独立系统中,数据整合筛选、归类、分析停留在各个业务系统,需要人工进行关联,再汇总形成汇报报告,这种形式不但效率低下,并且存在统计口径不一的问题,目标与指标无法关联,不能高效的支持运营决策等问题。

针对以上问题,企业通过BI构建企业特有的数据统计模型,打通各业务系统数据连接,共享数据,实现数据自动运算分析、目标对比、实时查看,提高数据统计分析效率,深度挖掘数据价值,促进业务增长,引导企业管理创新改良,提升企业市场竞争力,实现传统运营向数字化运营的转型。

2、数据来源

本报告数据采集自“汽车之家”汽车销售数据以及企业内部数据生成的测试数据结合而成。数据字段包含:序列, 店类别, 本田4s店名称, 省份, 所在城市, 区域, 联系方式, 地址,评分, 被投诉次数, 投诉类型, 车型, 级别, 种类, 平均价格, 日期, 销量, 销售额,毛利率, 毛利额, 城市分级和库存,时间从2019年10月到2021年10月共36788条数据。

3、分析思路

本方案从经营视角出发,以管理目标为导向,通过对不同业务场景分析,建立指标体系,深度挖掘数据价值,实现对于战略及目标的收集、制定、下发、执行、监控、反馈、优化的支撑作用,从而实现各业务层快速高效的分析与决策。同时结合之前工作中管理层提出的报表及报告需求,以及现有数据可提供的分析角度,最后团队决定通过全国、区域、省份维度创建三个联动的运营监测平台,各组件间不但能够联动并且可以跳转下钻,这样模板不仅仅是一次性分析报告,而是一个可持续使用的运营监测平台,成为决策层不可缺少的辅助运营工具。

数据来源

4、数据处理

  • 数据来自四个基础表(销售表,售后表,4S店信息表,库存表)关联整合
  • 自定义地图六个地区:通过多边形手动画制六个区域地图

数据处理

  • 自助数据集一个:4S店评价对比

5.分析结果可视化

  • 总部管理层看板

总部管理层看板

  • 区域管理层看板

区域管理层看板

  • 省级管理层看板

省级管理层看板

6.分析总结

  • 从6月开始企业的整体业绩在下滑,年目标完成率也相对较低仅63.9%。10月分毛利额毛利额大幅度下滑,同比减少接近40%,毛利率仅6.5%;
  • 10月份除华北外全国销售额都在下滑,西北下滑最多;其中三线城市下滑严重,销售额同比减少46%。并且该区域的库存也存在问题,SUV中的中型车库存系数超过警戒值1.5,其中冠道的的库存系数为1.57。
  • 华东销售额占比最高25.1%
  • 四线城市同比增长最多19.2%,新一线城市增幅非常小,一线、二线、三线和五线同比都大幅度下滑,五线下滑最多28.2%;
  • 江西省销售额最高7.09亿元,山西省同比增长最多113.2%,山东省下滑多,减少32.9%。
  • 消费者比较倾向混动车,奥德赛锐混动销售额最高34.43亿元,所有车型销售额都出现同比下滑环比增长现象,其中型格同比下滑最多14.9%
  • 库存需要额外注意,所有类型车均超过了1.3,超过了合理值
  • 售后投诉呈现上升趋势,2021年明显高于2020年,其中低评分高投诉店铺27家,需要格外注意防止影响品牌形象。投诉主要原因类型为维修时长、服务态度、维修质量、购买价格和维修费用,总占比超过80%

通过运营平台的搭建,对企业解决了以下问题

  1. 弥补了各单位及部门基于数据的分析和决策能力不足,管理层可实时查看分析各指标,发现问题及时跟踪与反馈;
  2. 可实时获取经营过程中产生的数据,统一数据统计口径、数据不准,提高了决策效率;
  3. 通过目标管理与拆解,业务层级的绩效指标与企业战略、目标显性挂钩;
  4. 释放了开发人员和业务人员每日制作繁琐的报表
  5. 决策层有效监控企业各重点指标运行情况,有问题及时反应、及时解决,降低企业经营成本

三、运营数据分析报告3: 商城运营监测分析平台

1、业务背景/需求痛点

零售企业在日常的经营过程中,产生了大量的经营数据,这些数据包含了丰富的经营技巧和市场规律。传统分析方式通过报表或报告,只能一次性分析不能持续监测,既费时费力也不及时,还容易出错。BI不仅可以整合清理数据,还能对门店/集团运营进行实时的监测分析,既节省了人力也更具实效性和可执行性。

本报告数据来自和鲸鱼公开数据,由于数据背景不详,这里假设是某商城的全国历年销售数据,销售方式通过当地销售人员销售,再通过邮寄方式邮寄给客户。假设企业想通过数据整合,自动提取与清理,可视化分析实现对整个公司的运营监测。同时建立可视化平台实时查看各核心指标完成情况,减少员工每日重复报表报告工作,并通过跳转和联动实现自主分析各指标存在的问题。

2、数据来源

自选数据:来自和鲸的公开数据 “商城超市向西销售数据”,原始数据字段包含:'行 ID', '订单 ID', '订单日期', '发货日期', '邮寄方式', '客户 ID', '客户名称', '细分', '城市', '省/自治区', '国家', '地区', '产品 ID', '类别', '子类别', '产品名称', '销售额', '数量', '折扣','利润',共9959条数据。

3、分析思路

本团队有多年的零售经验,对零售业人货场各指标也有一定了解。结合之前工作中管理层提出的报表及报告需求,以及现有数据可提供的分析角度,最后大家决定通过日、月、年维度创建三个联动的运营监测平台,各组件间不但能够联动并且模板间也可跳转,这样模板不仅仅是一次性分析报告,而是一个可持续使用的运营监测平台,成为决策层不可缺少的辅助运营工具。

三个运营监测分析模板包含业绩总览、区域业绩分布、近几日/月/年业绩趋势、订单及客户分析和品类分析。每个面板可以通过日期筛选选择想要分析的日、月或年,每个模板间也可以通过点击跳转实现日、月和年之间的转换,同时每个组件也可以通过联动查看单个维度的全部信息,区域分析中地图不但可以联动整个模板而且可以实现下钻到城市。

整体分析思路如下图所示:

整体分析思路

整体分析思路

4、数据处理

  • 基础表三个:商城详细销售数据-订单,商城详细销售数据-退货,商城详细销售数据-销售人员
  • 外部表一个:各省市区县详细表(为了实现业绩地图,这部分花了很长时间处理数据还有自定义区域地图)

5.可视化报告

  • 日累运营检测分析

日累运营检测分析

  • 年累运营检测分析

年累运营检测分析

  • 会员分析

会员分析

四、运营数据分析报告4: 2021年PVC产品运营分析

1.业务背景

  • 2021年PVC原料价格波动较大,导致集团PVC类产品运营及供应不稳定;
  • 业务数据量较大,手工分析难度大。

2.预期效果

  • 用图表展现PVC产品采购、供应及销售情况,实现指标可视化;
  • 通过历史业务数据变化趋势,预测未来PVC产品运营状况;
  • 探索2021年运营问题根源,制定平稳供应、提升客户满意的方案。

3.数据来源

  • 企业数据:企业SAP系统数据(已脱敏处理);
  • 公开数据:PVC期货情价格数据。

4.分析思路

分析思路

5.可视化报告

可视化报告

6.总结与建议

综上我们对PVC原料行情及集团PVC原料采购量、集团PVC原料耗用量、集团PVC成品销量三个方向进行分析做出以下总结与建议

采购方面:因为原料低价采购较少,所以21年降本数据较差且采购量不平稳。

  • 加强战略采购,提升战略采购占比,减少行情波动对集团运营带来的影响;
  • PVC上游现货保持供应商良好合作关系,同时开发新供应商;
  • 加强与供应商交流,提升行情把控分析能力,保证2022年降本情况;
  • 保证价格同时也要各基地的原料供应。跟进PVC到货安排,加强与供应商、供应链、仓库、基地沟通。

生产方面

  • 8020工厂和8050工厂产销不平衡,建议将8050工厂机台调用到8020工厂使用,减少成品基地间调拨,平衡产能;
  • 8010工厂为主要生产基地,但是产量波动较比其他基地大。淡季可进行备货操作;
  • 合理安排各基地库存并协同采购进行降本。

销售方面

  • 销量下单分析得出全年下单不稳定波动大,主要因为季度末冲销量。建议平缓下单,可需求前置,稳定供应;
  • 根据客户区域分布,指定客户在对应工厂出货,减少运输成本;
  • 定期跟进重点客户产品需求,做好销售预测,更好保证交付;
  • 对应主力产品PVC-U排水管类重点推广。

总之,运营数据分析是企业管理不可或缺的一部分,您可参考《 如何写好一份运营数据分析报告? 》这篇文章学习运营数据分析方法。另外,以上可视化报告均为FineBI制作,目前提供免费的个人版本,您可进入demo库在线使用。

商业智能BI产品更多介绍:www.finebi.com


   

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