跨境电商店铺数据分析该怎么做?BI分析全流程实操详解!

跨境电商数据分析可以涵盖多个方面,以下是一些主要的分析方面,以当地市场大盘为切入点:

通过分析自身与竞争对手在当地市场的市场占比,企业能够深入了解自身在市场上的地位和竞争力。若市场占比较大,可通过加大市场投入、优化产品和服务等方式巩固领先地位;若市场占比较小,应采取提升产品品质、拓展市场渠道等措施以提升市场份额。这一分析有助于企业制定相应的市场策略,以提升竞争力并保持市场领先地位。

通过细分产品(SKU)的销售额,可以了解每个具体产品在市场上的表现。分析畅销产品和滞销产品,探究其销售趋势、销售额贡献度,以及不同产品之间的竞争关系。这有助于企业调整产品组合,优化库存管理,提高销售效率。

通过细分产品(SKU)的销售额,可以洞察不同产品在市场上的受欢迎程度和需求趋势。针对不同产品的销售情况,分析其受欢迎程度的原因,例如产品特性、价格策略、市场竞争情况等。这有助于企业调整产品定位和市场策略,满足市场需求,提升销售额。

通过细分产品(SKU)的销售额,可以分析不同价格区间的产品销售情况,了解价格对销售额的影响程度。通过对价格弹性的分析,企业可以制定更合理的定价策略,平衡销售额和利润之间的关系,提高销售收入。

通过细分产品(SKU)的销售额,可以分析不同销售渠道(如不同电商平台、线上线下渠道等)对销售额的贡献度。了解不同渠道的销售表现,评估渠道效果,有助于企业优化渠道布局和资源配置,提升销售额和市场份额。

通过细分产品(SKU)的销售额,可以分析不同产品在不同季节或节假日的销售表现。了解季节性销售变化,有助于企业制定相应的营销活动和促销策略,最大化销售收入。

首先,分析仓储费、物流费和营销投放费用在总成本中所占比例。通过比较不同费用项目的占比,可以了解到企业在不同环节的成本分布情况,帮助企业合理调配资源,降低成本,提高盈利能力。

进一步分析仓储费、物流费和营销投放费用与销售额之间的比例关系。比较这些费用与销售额的比值,可以评估企业的经营效率。如果这些费用占比过高,可能表明企业在某些环节存在效率问题,需要优化管理流程或寻求成本节约的方法。

针对仓储费、物流费和营销投放费用,分析其在不同季节或节假日的变化趋势。了解这些费用的季节性变化,有助于企业合理安排资源,应对不同季节的业务高峰和低谷,避免资源浪费和成本过高。

针对营销投放费用,分析不同营销渠道的投放效果和回报情况。通过比较不同渠道的投放费用与销售额的关系,评估不同渠道的营销效果,帮助企业调整营销策略,优化资源配置,提高投放效率。

综合考虑仓储费、物流费和营销投放费用等成本因素,分析企业的利润情况。通过综合考虑成本和销售收入之间的关系,评估企业的盈利能力,指导未来经营决策,实现利润最大化。

跨境电商涉及不同国家、地区的市场,通过数据分析可以深入了解客户需求和消费行为,制定精准的市场营销策略,提高客户满意度和忠诚度。

针对不同国家、地区的消费者,通过数据分析实现个性化营销,根据用户的浏览和购买行为定制推荐,提高购买转化率和用户满意度。

了解竞争对手的策略和表现是关键,通过数据分析监测和比较竞争对手的销售数据、价格策略等,制定相应的竞争策略,保持竞争优势。

跨境电商涉及国际物流环节,通过数据分析监控和分析物流数据,优化物流流程,提高效率和准时交付率,降低运输成本。

本文将根据三个原始数据表,确认三个分析方向,来进行分析:

结算明细:该数据主要反映了店铺经营的各项收入、退款和费用情况。结算明细包括了收入、退款、运费、平台服务费等各项费用的明细记录。

退货明细:该数据主要反映了退货的货物情况和退货原因。退货明细包括了退货编号、退货商品、退货数量、退货原因等信息。

销售类的自助数据集规化:

首先在原始结算明细表中勾选必要的内容项,以区分销售收入和销售退款

其次过滤这两个条件作为收入和退款的判断节点;

费用类(营销费用)的自助数据集规化:

同样是在原始结算明细中进行勾选必要的内容项,与销售类不同的在于它用一个条件不相同;

由于费用这一块在原始表格内没有直接能体现出“营销费用”的类别,所以在这里会新增一列;

最后整合好一个结算明细-营销类的自助数据集。

在整理好上述小自助数据集后整合为一个汇总数据集,由此可视为一个数据中心,通过上下合并将每个小自助组数据集合并在一块,便整理好在结算明细中所有的汇总数据。

通过店铺驾驶舱可以快速了解到周期内的销售收入、退款和费用的汇总金额,以及各个国家的净收入情况(即收入减去退款和费用的金额)。此外,还可以查看订单量、客单价、退款比例、营销费用比例、促销返点比例和平台费用比例等关键数据指标。这些数据比例可以帮助管理层全面了解店铺经营情况,为制定下一步的经营计划提供重要参考。

平台费用比例举例说明:先使用SUM_AGG筛选出“类型”字段内含“FBA费用”的数值,得出“FBA费用”后再除以“销售收入”+“销售退款”的总收入得出比例,为了美观不体现比例中的负号可以使用ABS公式。

由此可以看出季度中各项收入、退款、费用的具体情况,该看板通过交叉表可以引用整合好的自助数据集直接生成。

由此可以看出一定周期(季度)环比往期的涨跌率,在上述2)的内容里在“金额”进行设置环比增长率即可展示。

由此可以看出一定周期(季度)各国家环比往期净收入的涨跌率,步骤与3)相同。

由此可以看出各个国家在每个月的退款率,这个是运营在每个月经营店铺中重要的绩效考核之一,所以展示的方式以月份为标准。

在指标的基础上增加公司的相应退款率指标,可以根据以下设置进行评估:

20%以下:合格状态

20-25%:较低状态

25-28%:较高状态

超过28%:超高状态

这样设置可以帮助管理层快速了解公司的退款率表现,并对其进行评估。如果某个国家的退款率与其他国家相比在同一周期出现失衡,管理层可以及时采取措施进行调整和改进。

数据来自于订单明细,由此会再按照国家定义其所属的洲区域,分为北美和欧洲,从而可以体现出产品购买更侧重于哪一块的客户更多。

在“国家”这个类别进行自定义分组归类“北美”和“欧洲”即可。

由此可以体现出哪一类的SKU在哪一些国家销售属于热销产品,横轴用“金额”数值体现,纵轴用“国家”体现。

数据来自于退货明细,体现出发生退货时货物的状态,可售状态则意味着产品回仓后仍可二次销售。

由此可以看出销售和退货率是呈正比的情况,退货的各个状态在季度周期内均与销售呈折线上升趋势。

综合所有数据情况,做此份报告的最后总结如下:

整体店铺呈现上升趋势,Q3季度下降是由于产品所处行业淡季影响,而Q4季度上升则是受西方国家黑色星期五促销活动的推动。

随着销售额的增长,促销返点和营销费用也呈正比上升趋势,部分销售额增长来自于运营推动的优惠活动。

post2024-03-2517:04:57

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13.大数据:分类算法深度解析数据清洗是特征提取的前提。它涉及到处理缺失值、异常值、重复值等问题,以确保数据的质量。清洗后的数据更有利于提取有效的特征。 在处理缺失值时,常见的方法包括删除包含缺失值的样本、用均值或中值填充缺失值,或者使用更复杂的插值方法。对于异常值,可以通过统计学方法或基于模型的方法进行识别和处理。而重复值的处理https://www.360doc.cn/article/78411425_1110858832.html
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