精读3:关于电商数据分析,你知道多少

这是精读系列的第3篇文章

哈喽,大家好,我是可乐,今天是精读《数据分析思维:分析方法和业务知识》的第三篇文章,对应这本书的第345章,主要讲用数据分析解决问题的流程以及两个实战案例:国内和跨境电商行业的业务知识、指标和案例。

前两篇精读如下:
精读1:总说业务,到底业务常用的指标有哪些
精读2:11种数据分析方法,别再说你不会了

用数据分析解决问题

将前一章单独的分析方法结合起来运用。

明确问题

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通过观察现象,把问题定义清楚,要明确数据来源和准确性,通常可以从时间、地点和数据来源上进行确认。

其次对业务指标进行充分的理解,包括指标和含义,以及和谁对比的问题。

比如某店铺上半年完成的利润,与年初制定的月平均盈利500万的目标还有很大差距,领导要求找到没有达标的原因。

首先要确认数据的准确性,明确是哪个部门提供的,每个月的数据是什么,数据是否核对清楚无误?

然后理解其中的指标,利润是如何定义的等,和上半年相比出现了差距。

注:

  • 避免主观臆断

分析原因

分析原因要搞清楚两个问题:

  • 哪里出了问题
  • 为什么会出现这个问题

首先分析关键因素,运用多维度拆解分析法,对每个指标进行拆解,如销售=销售收入-销售成本-营业外支出,销售收入还可以拆解为客单价X用户数,至于拆解到什么程度,要根据对业务的理解和实际问题灵活把握。

再用假设检验分析法,找到具体是哪里出了问题。

找到哪里出了问题后,可以进一步深入分析,如可食用相关分析来分析深层次的原因。

提出建议

在提出建议这一步,通常可以使用回归分析、AARRR模型分析的方法。

使用回归分析,是为了计算出某个原因能够对目标造成多大程度的影响,如预测销售收入要达到多少才能实现下半年利润4000万的目标。

关于回归分析,可参考这篇文章:
细说回归分析

接下来是实战部分,讲了12个行业的业务知识、常用指标,以及案例分析,先从电商行业开始

国内电商行业

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4种业务模式

  • B2B:企业卖家——企业买家,如阿里巴巴,订单量大
  • B2C:企业卖家——个人买家,如天猫、亚马逊、“XX官方旗舰店”
  • C2C:个人卖家——个人买家,如淘宝
  • O2O:卖家线上——买家线下

电商行业经历了从流量运营到用户运营的升级

业务指标

  • 新老用户数量占比
  • 新老用户金额占比
  • 复购率:复购用户的占比,通常衡量一个较长的时间段,反映用户忠诚度
  • 平均复购周期:用户重复购买的平均时间间隔
  • 回购率:分析短期促销活动对用户吸引力的指标

电商常用指标可分为人与货两大类,分别是用户交易和商品管理指标
用户交易

  • 访客数UV:商品所在页面的独立访问数
  • 加购数:将某款商品假如购物车的用户数
  • 收藏数:收藏某款商品的用户数

购买阶段

  • 成交总额GMV
  • 支付转化率:付款用户数/访客数
  • 折扣率:GMV/吊牌总额

收退货

  • 拒退量:拒收和退货的总量
  • 拒退额:拒收和退货的总金额
  • 实销额:GMV减去拒退额

备货指标

  • SPU数:款号,如iphone 9就是一个SPU
  • SKU数:指某款号的具体货号,具体到颜色、尺寸,如iphone 9 有3个SKU,分别是黑色、白色和红色
  • 备货值:吊牌价 X 库存数

发货售后

  • 售卖比:售罄率,GMV/备货值,用来看商品流转情况,对库存进行优化
  • 动销率:有销量的SKU数/在售SKU数

案例:回购率下降分析

明确问题:发现2019年双十一用户回购率下降,分析原因

对比分析发现不管是用户数还是回购人数较2017、2018年都有增长,但回购率却下降,这是我们前面说的辛普森悖论,原因应该是回购人数的增长没有赶得上基数的增长。

运用多维度拆解分析法,先从R值进行拆解,也就是RFM分析中的那个R值,最后一次购买时间间隔,从R<=365和365

接着从F值进行拆解,就是购买频次,拆解为F=1和F>1,发现仅购买一次的基数用户回购率下滑较大,造成整体回购率降低,可以从F=1的基数用户出发,进行更深入的分析

把F=1的用户再按照R值分成多组,发现90

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跨境电商行业

跨境电商是通过跨境物流送达商品、完成交易的国际商业活动。3种业务模式:

  • 平台型:邀请卖家入驻跨境电商平台,如天猫国际
  • 自营型:跨境电商平台自己运用,如小红书、考拉海购
  • 混合型:兼有平台型和自营型,如亚马逊
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业务指标

广告方面的业务指标,从漏斗模型上看,有以下指标需要注意:


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案例:会员分析

亚马逊店铺会员活动要保证订单两日达,后台数据显示送达率只有90%,低于标准100%,造成活动失败。

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明确问题:造成会员送达率低于标准的原因是什么?

分析原因:梳理从买家下单到收货的业务流程,使用对比分析法,分析到底是哪个环节出了问题,通过分析发现,没有及时发货是主要原因。

再从仓库维度拆解,深入分析,发现06和07仓库订单异常数较多,是主要症结。

我是可乐,有任何疑问,可加:data_cola

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