Excel 电商数据分析实战一

首先我们简单的了解一下源数据结构
该表格包括了美团和饿了么两个平台下不同门店的销售信息，包括下单转换率，门店曝光人数，CPC总费用等。

在拿到数据之后，我们首先确定分析主题，即分析门店CPC总费用与门店下单转化率的关系，进而优化广告投放体系。
PS ：CPC(Cost-per-click)定义
对于广告主来说，就是每次点击广告的成本
对于媒体来说，就是用户每次点击(广告)(向广告主收取)的费用
用公式表示为：CPC = Cost / Click

1.首先我们将源数据进行备份保存，接着打开数据透视表，筛选出此次分析我们所需要的数据，这里我们默认将数据设置为平均值。

2.可视化数据，在Excel里面，我们选择条形图，从图中我们可以看到根据日期来看，CPC总费用与下单转换率之间的对比。
由于图表显示的不是很清楚，因此我们再接着用Tableau来进行数据可视化。

3.打开Tableau导入数据后，我们同样采用条形图进行数值的对比。
这里我设置了以品牌名称为首的分层结构，具体数值包括品牌名称—门店名称—平台门店名称，以便进行数据下钻
同时我也添加了计算字段，即比值=下单转化率/CPC总费用
默认度量值为平均值
具体图表完成如下：

从图表中我们可以很明确地看到，蛙小辣·美蛙火锅杯麻辣烫(宝山店)的广告投放效率明显大于其他门店，因为其比值最大，由此产生疑问，为什么有这种差异呢？

4.接着我们来探寻蛙小辣·美蛙火锅杯麻辣烫(宝山店)广告投放率明显大于其余两个店铺的原因
这里采取将三个店铺的数据进行横向散点图的对比

蛙小辣·美蛙火锅杯麻辣烫(宝山店)如图：
其余两店如图：

通过数据观察，可以发现 蛙小辣·美蛙火锅杯麻辣烫(宝山店)的无效订单数趋势线与其余两店不同

PS:
R^2可以量化模型响应变量与因变量间的关系强弱，其取值在0到1之间，当越接近1时，其可靠性最高。
P值是检验样置信度的一个指标，决定拟合方程的可靠程度。

即无效订单数对于下单转换率起到了作用，因此可以考虑以下几点因素：
a.运营单价设置出错，导致客户提交支付订单后取消订单
b.交互界面体验感欠佳，致使客户流失
c.同行竞价较为严重，因此可以采用市场调研的方法了解行情
d.门店服务态度可能有待提升
e.存在不良刷单行为，进而数据异常

综上，可以结合上面的几点来进行优化改进，进而提高整体效益。