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电商人如何对业务场景做数据分析?

  • 发布:高级电商培训
  • 来源:问答
  • 时间:2017-07-07 09:37

行业的数据分析是个很复杂的工程,需要业务和分析技术两块知识。

首先,企业的分析主要分为管理分析和经营业务分析,分析整体的思路是:明确业务场景——确定分析目标——构建分析体系——梳理核心指标。

因为每个企业/行业的业务不同,分析体系也不同,这里主要说一下零售电商,按照不同的分析场景来探讨下。

以电商为例,常用的业务分析场景有销售、商品、渠道、竞品、会员等等,而商品可进一步细分为商品的库存、商品的利润以及关联销售分析。在整个业务分析体系中,电商行业遵循“人货场”的思维逻辑,其指标可这样划分:

1、销售类分析

销售分析主要是为了追踪销售情况,与KPI对比,调整销售策略,进一步提升销售额。

分析思路:基本上任何一个问题都可以套用“人货场的模型来分析”。比如分析客单价下降的原因,从人货场角度切入的话,可建立如下的分析模型:

分析方法:数据分析可通过数据对比、极值、预测的方式来分析

对比:比如事业部销售额排行榜、销售额贡献度、城市排行榜等等

极值:比如月销售额最高纪录,激励销售人员或事业部突破记录

预测:根据权重曲线预测未来的销售额

2、商品分析

商品分析是基于商品的一个流程管理——进销存。比如商品库存太大,占用资金,则采购进货不合理;商品陈列不合理,造成发货不及时,销售滞后。

商品分析体系——“进销存”思路,常用的指标如商品的折扣率、动销率、周转率等。

3、会员数据分析

会员数据分析一方面是可以指导销售营运,另一方面是提高营销的精准度,增加用户的粘性,减少流失。

会员分析管理体系:

4、其他管理分析

人力资源管理中的数据分析一般包括两个方面,一方面是人员结构分析,另一方面是人力效能的分析。在人效分析过程中最关注两个指标,人均产出和人员费用产出率。人员结构分析包括不同职能部门的人力结构、不同层级的人才结构、不同工作年限的人才结构等等。分析人力结构是防止人才的断层,在招聘上做好预案,优化薪酬分布。

数据分析领域的财务主要是管理财务,管理财务需要细化到每个子公司、每个业务、每个产品、每个业务部门、每个客户,以他们为主题的分析有:现金流分析、盈利能力分析、财务预算分析等。

这里只是概述了一个框架,每一个点展开都是一门知识,欢迎留言探讨~

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