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电商数据分析怎么做?速来围观BI大神的店铺与用户分析驾驶舱!

作者:FineBI

发布时间:2023.5.15

浏览次数:376 次浏览

在全渠道零售的今天,电商数据分析越来越重要。通过对电商数据的深入分析,企业可以更好地了解市场、消费者和竞争环境,从而为决策提供有力支持。许多朋友私信我说不知道零售电商数据分析怎么做,今天给大家带来一个优秀的BI可视化电商数据分析作品,希望能够给零售/电商的朋友们带来一些启发。

本作品获2022帆软BI数据分析大赛【最佳行业应用奖】,获奖作者:帆软社区用户“Abbey660”。

01 项目背景

1、业务背景

数据来源于和鲸社区的京东电商数据,主要是行为数据、用户数据、评论数据、商品数据、商家店铺数据。

2、明确目标

搭建店铺与人员指标,查看店铺状况,同时根据目前已有的数据做店铺分析以及用户画像,发现店铺中的痛点,给出营销策略。

02 分析思路

分析思路如下图:

03 分析过程

1、整体分析

1)整体指标和界面风格。第一部分是整体分析的布局,构建指标有:浏览量、下单量、用户数、男女占比、VIP级别占比、客户年龄分布、销量TOP 10城市。风格主要以商业风为主。

2)通过分析得出的结论

  1. 京东店铺男女消费群体各占一半,差异不大
  2. 主要客户来自348、204、119城市
  3. 店铺主要客户VIP占比较高的是1级,占30.19%,其次是6级占27.42%,需要引导1级用户升为2级,6级用户升为7级
  4. 客户主要年龄分布主要在第五个等级,其次是第六个等级,可以根据用户年龄层来开发适合用户的产品。

2、用户画像

1)关键指标和图表排版布局。第二部分是用户画像,构建的指标与模型有:

  • 用户生命状态模型:根据用户从新用户到流失用户的生命周期,计算目前每个时期用户的占比与数量。
  • 复购率:根据用户多次购买计算复购率,分析用户黏性。
  • 行为漏斗:根据每个用户行为的漏斗转化率得到哪个行为转化率异常,另外加购和关注虽然不是最后的行为,为了保持数据的合理性,把它们放置到最后。同样也可以分析到其转化效果。
  • RFM模型:根据最近一次购买数量,购买频率,购买金额将用户分成8种类型的用户,可以实施不同的营销策略。

2)通过分析得出的结论

  1. 本店忠实用户占80%,用户黏性很高。
  2. 4月份的复购率下降,下降了3.12%,需要用优惠券等手段召唤老用户,提高用户复购率。
  3. 浏览量到下单的转化率有6%,符合一般电商行业状态,下单后评价转化是37%,可以用好评返现等形式提升评价数量,另外加购和关注远远少于下单的人数,可以用优惠券,小礼品等手段引导用户关注,优惠价预售活动引导用户加购。
  4. 本店客户大头是一般价值客户和一般保持客户,两者加总占60%,说明有大部分消费者的消费能力不高,应向该客户推送公司主营业务,通过宣传推广让产品信息触达客户。
  5. 其次是重要挽留用户、重要发展用户,重要保持用户与重要价值用户,占比40%,对于重要挽留用户,消费频率不高和最近消费比较远,可以通过短信方式,活动优惠券发放等方式挽留用户;对于重要发展用户,这部分消费频率不高,忠诚度不高,很有潜力的用户,必须重点发展。

3、评分分析

1)关键指标和图表排版布局指标有好评TOP 10产品,差评TOP 10产品,好差评占比,每周评论趋势。

2)通过分析得出的结论

  1. 好评产品前三分别是217024,219334,25448,可成为店铺的主打产品;差评产品前三分别是217024,171917,25338,差评产品要优化。
  2. 店铺的好评率是98.95%,产品质量以及服务整体不错。
  3. 整体的好评与差评趋势较为平稳。

4、店铺与品牌分析

1)关键指标和图表排版布局图表与指标有:店铺热卖品类,7级VIP的品牌喜好,0粉丝店铺数据,百万粉丝店铺的粉丝数,VIP数,评分对比。

2)通过分析得出的结论

  1. 0粉丝店铺总共有656家,其中店铺5566,粉丝数0,店铺评价-1,vip数201,VIP数不错,但评价却是负数,要查看该店铺的是否客服是否做到位。0粉丝僵尸店铺要合理清除,以免占用资源。
  2. 百万粉丝店铺中,1912,3790店铺的vip数量极低,需要将粉丝数转化为VIP,可以加强宣传,或升级VIP附送小礼品促进店铺的VIP提升。
  3. 店铺热卖产品可以升级为主打产品,大力宣传。
  4. 根据7级会员的品牌喜好,推荐相关品牌的产品,实现精准营销,促进成交率。

04 成果展示

注:原文内容较为详细,本文考虑篇幅做了删减,如对本作品感兴趣可点击查看原文:

看完这些作品,希望您能对借助BI工具实现零售/电商数据分析有所启发。

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