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3个完整电商数据分析场景案例,快收藏

作者:FineBI

发布时间:2023.8.2

在电商行业,数据分析是非常重要的环节。借助数据分析,企业可以更好地了解消费者需求、优化营销策略、提升用户体验等。本文将介绍3个完整的电商数据分析场景案例,帮助读者提升电商数据分析的能力。

1.电商数据分析场景案例一 :某零售电商平台的销售分析

1.1业务背景与需求

随着市场的进一步的饱和,竞争压力逐渐增大,某电商平台的销售增长明显出现滞涨情况,为了分析出销售额增长放缓的原因,你拿到了电商平台2015-2017年的销售数据进行分析,用以帮助企业找到问题所在,帮助改善运营策略

1.2数据来源

和鲸社区:https://www.heywhale.com/home

表格包含会员信息表,销售记录表,客单价变化表

会员信息表包含:会员卡号,年龄,性别

销售:会员卡号,单据号,消费人群,消费金额,销售数量,销售价格,品牌,消费时间

1.3分析思路

为了避免过多的数据干扰,只截取了每年销售额最高的1-3月进行分析,为了增加销售额,我们要明白销售主要的增长来自会员人数和商品两个维度,会员数量的增加会直接影响到商品的销量,而好的商品又能吸引顾客成为会员。

  • 通过对会员的分析,得到会员人数的增长情况,再根据订单号与时间,得到每个月会员的消费频率,这里没有对会员的流失和增长进行分析,只针对消费人数
  • 根据时间,性别,年龄进行聚合,分析各个年龄段的客单价占比情况,进而重点关注该类型客户,精准营销
  • 通过对商品的分析,判断出近期平台商品趋势变化,以便更好的调整策略

1.4数据处理

  • 对原始数据进行处理,主要使用Excel自带的Power Query进行数据清洗工作,原始数据包含销售记录表和会员信息表,补齐缺失数据
  • 根据时间进行汇总销售金额,再使用各个时间段的销售金额除以订单数量,得到客单价表。
  • 上传三张加工完成的三张表:会员信息表,销售记录表,客单价变化表
  • 添加自助数据集,对会员信息表和销售记录表进行左右合并,得到会员销售记录表

数据处理

1.5可视化报告

利用FineBI从以下几个角度进行数据分析和可视化报告:

  • 销售额变化趋势
  • 会员
  • 客单价变化的趋势
  • 年龄段角度
  • 性别角度
  • 营销策略
  • 销售金额前二十品牌图
  • 商品各类售价的变化趋势
  • 销售数量

可视化报告

具体分析结论见文章【2022BI数据分析大赛】某零售电商平台的销售分析

得到策略:建议深化对于头部品牌的合作,提高品牌入驻门槛,减少一些销售额较少的品牌,整合资源,用于拓展高端品牌的消费增长。

2.电商数据分析场景案例二:精细化运营-电商取消单分析

  • 分析思路:

分析思路

  • 分析结果(可视化报告)

FineBI制作的分析结果

具体分析内容从标题链接进。

3.电商数据分析场景案例三 :电商平台广告投放效果分析

  • 分析思路:

分析思路

  • 分析结果(可视化报告)

FineBI制作的分析结果

具体分析内容从标题链接进。

本文介绍了3个完整电商数据分析场景案例,他们均采用了FineBI做最后的可视化分析报告,您可点击下方链接进行在线使用。

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