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如何从人货场角度去做电商数据分析?

作者:FineBI

发布时间:2023.12.14

浏览次数:349 次浏览

随着电商行业的蓬勃发展,数据分析已经成为了电商企业获取竞争优势的关键要素。在电商运营中,人货场分析的有效性和准确性对于企业的盈利能力至关重要。因此,如何从人货场分析的角度进行电商数据分析,已经成为当前电商行业的热门议题。本文将探讨如何通过人货场分析的角度去做电商平台的数据分析,以提升电商企业的效益和竞争力。通过深入分析相关数据,我们将探索不同的策略和技术,以满足消费者需求,提高订单处理和配送的效率,并最大限度地实现资源的合理利用。

一、概述

1.什么是人货场分析?

"人货场分析"通常是指对商场或零售场所的人流、商品陈列和场地布局等因素进行综合分析,以优化商业运营和提升顾客体验。这种分析通过收集和分析相关数据,可以帮助零售商更好地了解消费者行为、商品销售状况以及商场环境,从而做出更明智的经营决策。人货场分析能够更精准地满足消费者的需求,提高商品销售效率,也有助于降低库存和经营成本。随着信息技术的不断发展,人货场分析在商业领域中扮演着越来越重要的角色。

2.为什么要做电商数据分析?

电商数据分析是指通过对电商平台产生的大量数据进行深入研究和分析,以便更好地理解和把握市场趋势、顾客需求和企业运营状况。电商数据分析具有以下几个方面的重要用途:

1)库存管理

通过电商数据分析,可以实时了解商品销售情况和库存水平,从而更好地进行库存管理和补货规划,避免库存积压或缺货情况的发生。

2)客户细分

通过对用户行为数据和购买历史的分析,可以将客户进行细分,识别出高价值客户、潜在客户和流失客户等,从而针对不同客户群体制定个性化的营销策略。

3)营销活动效果评估

通过电商数据分析,可以对不同营销活动的效果进行评估,包括广告投放、促销活动等,从而判断哪些活动对销售额和转化率有正面影响,进一步优化营销策略和预算分配。

4)竞争对手分析

通过对竞争对手的销售数据和市场表现进行分析,可以了解他们的产品定位、市场份额以及竞争策略,为企业制定竞争策略提供参考。

5)风险管理

通过对订单数据和支付数据的分析,可以及时识别潜在的风险和欺诈行为,提高交易安全性和客户信任度。

二、电商数据分析案例介绍

接下来,我将为大家分享一篇FineBI中的基于人货场的电商平台数据分析案例。

总体遵循分析方法论,数据分析流程主要分为以下7步:

明确分析需求——制定分析计划——数据拆分建模——执行分析计划——展示分析结果——产出商业决策——验证决策效果

1.业务背景介绍&数据来源

  • 业务背景介绍:小风是一名刚入职的BI工程师,在试用期结束期间,导师拿着一份电商数据给到小风,要求其给出合理分析结果
  • 分析目的:小风通过分析电商平台两年内的销售情况和发展情况,找出平台发展对应结论,并给出相应改善建议。
  • 数据来源:个人获取数据:kaggle比赛中公共的数据集

2.分析思路

首先我们明确这次分析的目的,目的是分析得出电商平台相关结论,并就问题点给出相关建议,再经过SWOT,5W2H等分析方法挑选后,我这边还是决定采用传统的人,货,场的角度进行分析。

1)场的维度分析

首先场的维度我们分析平台销售的健康情况和销售分布情况。可以得到平台销售的分布特点和增长趋势。

2)货品分析

接着我们通过货品分析,了解到该平台,品类销售情况和产品的价格带在哪个位置,以此可以进行ABC分类的优化和了解平台产品定位,同时我们通过评分还了解到产品体验还有待优化,并尝试定位产品低评的原因。

3)会员分析

接着会员分析,我们了解到会员的增长趋势和会员的分布情况,发现会员也大量分布在巴西沿海,同时我们还通过AARRR模型和RFM模型了解到会员转化率情况及消费属性,并确定了重要价值客户的占比和地理分布位置,客户分层,有利于精准营销。同时通过分析会员订单了解会员消费时间点和消费方式及平均付款时间。同时也通过会员的评分,了解到会员的潜在诉求。

4)其他分析-物流分析

最终分析了该平台的物流情况,发现物流不准时占比偏高,物流时间也偏长,但同时物流费用占比订单费用偏高,人们的消费和收到的服务不成正比,同时通过低评的不准时占比和物流时间验证该猜测,确定低评现象和物流服务有关。

三、电商数据分析案例可视化报告详解

1.场分析

通过季销售趋势图及环比,还有各州金额分布分析了解平台销售走势和销售分布,了解平台销售是否健康及销售重点区域。

电商数据分析中的场维度分析

电商数据分析中的场维度分析

1)发现相较2017年,2018年的销售金额和销售量呈环比上升趋势,最近两季度略微下降,趋向平稳。平台客单价在175Reals/单浮动。说明平台整体的态势还是向上发展的。

2)了解到订单来源主要来自巴西沿海各州,其中圣保罗州,里约热内卢州,米纳斯吉拉斯州为订单量产出州TOP3,而反观巴西内地产出偏低,小风猜测这也许巴西经济中心集中在沿海各州有关。

2.货分析

通过帕累托分析品类销售情况,散点图探究品类宽度和销售关系,再通过价格带分析,了解平台产品定位。通过评价占比了解产品满意情况,通过产品完整性分析验证猜测。

电商数据分析中的货品分析

电商数据分析中的货品分析

1)发现health_beauty,watches_gifts,bed_bath_table这三个品类为该平台热卖品类,且18年销售均大于17年,呈上升趋势。

2)通过散点图分析,确认了宽度越宽的品类往往销售额也越高。

3)列出TOP10销售的产品,得到平台价格带定位在0-100 ,主要面向低端客户群体。

4)1-2分的低评占了评价的18%,平台服务有很大提升空间,探索其低分原因不是由产品本身不完整性导致的。

3.人分析

分析平台会员走势了解平台会员健康情况,通过地图分布了解会员分布情况,通过AARRR模型了解会员转化率,通过环形图了解新老会员销售情况。利用RFM模型给会员分层并确定重要价值客户分布。利用会员行为分析了解会员下单时间,付费方式和平均付款时间,还知道会员低分占比及评论时间趋向。

电商数据分析中的人分析

电商数据分析中的人分析

1)发现2017年至2018年会员总体呈上升趋势,但2018年第三季度呈现下滑状态。

2)通过会员各州分布和城市分布发现,会员主要集中在圣保罗州,里约热内卢州,主要分布城市为sao paulo riode janeiro。

3)一般电商模型为AARRR模型,发现平台转化率在98%左右。

4)发现重要价值客户占会员体系的17%,而重要价值客户也凭借着自己的高客单,高销量为销售额提供了主要贡献。

5)会员下单主要集中在11点,16点,20点,喜欢用credit_card作为支付手段,平均付款时间在6.46小时。

6)发现会员评分4-5分约占78%,总体好评居多,但1-2分也占据着13%,存在一定风险,可以适当优化,会员评论时间集中在11-12,21-23时间段。

4.其他分析

通过物流准时度分析,物流时间占订单时间分析,平均物流天数分析,物流运费金额在总金额的占比,来评估顾客物流服务投入产出比,通过低评的非准时占比和物流时间来验证猜测。

电商数据分析中的其他分析

1)顾客对物流服务的投入产出比低下,造成较大不满。

2)低评确实是由物流因素引起。

四、结语

通过本文的探讨,我们深入了解了如何从人货场分析的角度进行电商数据分析,以提升电商企业的效益和竞争力。数据分析为我们提供了洞察消费者需求、优化订单处理和配送流程的关键信息,使得人货场分析更加精准和高效。随着技术的不断发展和数据分析方法的不断完善,我们相信电商行业将迎来更多创新和突破,进一步提升用户体验并实现可持续发展。

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