当前位置:首页  >  数据分析专题  > 

电商数据分析实战讲解上篇——经营商品数据分析

作者:FineBI

发布时间:2023.9.14

浏览次数:761 次浏览

前面已经介绍完了电商数据分析的指标、分析思路已经软件推荐,没看过的同学可以点击文章底部的链接进行阅读,接下来将分为上下两篇给大家进行电商数据分析实战的讲解。本篇给大家带来电商数据分析系列第四篇文章:实战讲解上篇——经营商品数据分析。

1. 概述

本文案例来自可视化大赛获奖作品:【2022BI数据分析大赛】网上超市经营数据分析系统,再次感谢这位选手的分享!

本文仅提取作者的分析思路讲述。

1.1 背景

网上超市是指基于互联网的在线超市销售平台。 本作品以某超市在 2014-2017 年共计4年的经营数据作为数据源,围绕配送分析、商品分析、利润分析、退货分析、客户分析等方面进行全面深入的分析。全面透彻的掌握经营情况,发现问题、发现爆款、发现利润点,让经营可知可控可预测,让经营因数据分析变得更加健康。

1.2 分析思路

  • 核心指标概览:经营指标汇总,商品销售怎样?经营趋势怎样?
  • 配送数据分析:商品配送延期情况怎样?怎样才能选到最优的快递?
  • 商品数据分析:由哪些明星产品和哪些亏损产品?
  • 利润数据分析:哪些区域和用户能创造更大的利润?哪些产品利润有问题?
  • 退货数据分析:退货趋势怎样?退货主要集中在哪些商品?如何避免?
  • 客户数据分析:消费者分布如何?有哪些消费特征?

2. 具体分析步骤

2.1 核心指标

在线预览链接:经营核心指标整体概览 ,您可以另存后查看内部编辑步骤或自己操作练习

把握核心经营指标,包括销售指标、利润指标和用户指标,同时大体了解商品销售情况以及历史经营情况。

小结:畅销商品主要集中在技术类产品。从 2014 年-2017 年,经营情况呈现不断增长的趋势。同时,销售具有明显的季节周期规律,第四季度销售增长特别明显,建议提前做好商品库存储备。

2.2 配送数据分析

在线预览链接:配送分析,您可以另存后查看内部编辑步骤或自己操作练习

研究各种快递物流的延期情况,以便商家和客户选择更好的快递合作商,避免因为快递物流原因造成的退货发生。

小结:数据结果显示,标准物流的选择占比最高(猜测是因为价格原因),超过了一半,但其延期发货情况较为严重;在不考虑物流价格等其他因素的情况下,建议优先选择一等物流。

2.3 商品数据分析

在线预览链接:商品数据分析,您可以另存后查看内部编辑步骤或自己操作练习

用商品销售分析去证明销售成果是非常有说服力的。作者主要围绕各品类销售占比、畅销商品、商品波士顿矩阵和帕累托以及相关明细表等分析方法和数据去发现产品销售的规律。

小结:该超市的明星产品类别主要有手机、餐椅、存储柜等。其中,桌子类虽然销售额占比较大(9.48%),但其利润为负数。同时,特别关注 图3 波士顿矩阵第二象限的产品,该产品利润非常高,但销售占比却很少,应该继续扩展市场和加大宣传。

2.4 利润数据分析

在线预览链接:利润分析,您可以另存后查看内部编辑步骤或自己操作练习

经营的一切着陆点都应该是利润,作者对利润做几个方面的分析,包括区域利润分析,客户利润分析,产品利润分析。

小结:该超市的商品在不同的消费群体、区域的销售利润存在一定的差异。①普通消费者的利润最大,特别是技术和办公产品利润优势特别突出,其次是小型企业,公司利润最小。②区域中,西部市场所获得的利润最大,其次是东部。为了开拓市场和提升例如,建议在中部和南部地区扩建仓库。③家具品类的餐桌、书架产品亏损严重,应重点关注,特别重视物流运输、市场费用和其他成本费用。

2.5 退货数据分析

在线预览链接:退货分析,您可以另存后查看内部编辑步骤或自己操作练习

作者围绕退货总体情况、历年退货情况、商品退货情况和退货区域等多个角度进行分析。

小结:①退货金额为 5.76 万,退货订单为 718 单,退货数量为 2848。②历年以来,退货情况有所好转,用户退货有逐年下降的趋势。③办公用品退货情况较为严重,其中,binders(胶粘)用品极为明显。

数据显示,退货情况较为严重,建议商家通过严把生产(或采购)质量关,减少运输、包装、装卸、配色等环节的失误和损耗,利用信息技术最短路径等方式达到这一目的。

2.6 客户数据分析

在线预览链接:客户分析,您可以另存后查看内部编辑步骤或自己操作练习

客户细分是为了能够深度分析客户需求,更好的应对客户需求的变化。通过合理,系统的分析,企业可以知道客户有哪些需求,分析客户的消费特征,更好的为运营提供可供选择的运营策略以及未来规划。

小结:①该超市重要客户占比较大,经营较为健康,应该继续重点关注重要客户,及时提供有效、高质的服务。②普通客户数量409个,占比最多;且其销售金额和销售数量以及订单数等指标也最多,应该作为重点关注和维护对象。

3 结语

以上的电商数据分析实战是用电商数据分析软件FineBI完成的。FineBI作为一个支撑多类数据库源的BI大数据分析工具,除了上述教程之外,FineBI还拥有完备的在线学习资源,如面向业务人员的业务专题课程与BI工程师实战学习精品班课程,配备BI项目负责人在线一对一帮扶,在线上即可体验功能demo和行业场景demo的在线demo库。使用FineBI,能够帮您迅速提升电商数据分析的能力,提高个人竞争力,助力企业发展。以上仅列出了这个电商数据分析软件功能的冰山一角,要想揭开FineBI这个产品的神秘面纱,还是要自己去实践试一下的。

往期链接

电商数据分析系列(3):电商数据分析软件选择,电商数据分析平台推荐

电商数据分析系列(2): 电商数据分析思路详解,看完立马通透!

电商数据分析系列(1):电商数据分析指标有哪些?体系如何构建?

商业智能BI产品更多介绍:www.finebi.com


   

商务咨询

在线咨询
专业顾问帮您解答问题

电话咨询

技术问题

投诉入口

微信咨询