干货丨电商人如何对业务场景做数据分析?

【2018-01-17】

  干货丨电商人做业务情景做数据分析?

  行业数据分析是一个复杂的项目,需要商业和分析技术方面的知识。首先将企业分析分为管理分析和业务分析,整体分析的思路是:明确的业务现场 - 确定分析对象 - 构建分析体系 - 梳理核心指标。由于每个企业/行业的业务不同,分析体系不同,这里主要讲零售电商,根据不同的分析情景进行探讨。以电力供应商为例。常见的业务分析方案包括销售,货物,渠道,竞争产品,会员等,产品可以进一步细分为商品库存,商品利润和相关销售分析。在整个业务分析系统中,电子商务行业遵循“人类天堂”的思维逻辑,各项指标可以分为以下几类:1.销售分析销售分析主要用于跟踪销售情况。与KPI相比,调整销售策略以进一步提高销售额。分析思路:基本上,任何一个问题都可以应用“人工院子模型来分析”。比如分析客户单价下降的原因,从人为的角度切入,可以建立如下分析模型:分析:数据分析通过数据比较,极值,分析的方式来预测比较:比如销售排名,销售贡献,城市排名等。至尊:例如最高的月销售记录来激励销售人员或者部门突破记录预测:根据权重曲线来预测未来销售2,产品分析产品分析是基于商品管理的一个过程 - 进销存。如库存货物过大,占用资金,购货不合理;陈列货物不合理,造成交货不及时,销售滞后。产品分析系统 - “进销存”的思路,常用指标如商品贴现率,搬迁销售率,成交量等。 3,会员数据分析会员数据分析一方面可以指导销售运营,另一方面是提高营销的准确性,增加用户粘性,减少损失。会员分析与管理系统:4,其他管理分析人力资源管理数据分析一般包括两个方面,一个是人员结构分析,另一方面是人员绩效分析。在人力效益分析过程中,我们最关注的是人均产出和人员费用产出两个指标。人员结构分析包括人力结构不同的职能部门,不同层次的人员结构,不同的工作生活人才结构等。分析人员结构是为了防止人员的错误,做好聘用计划,优化薪酬分配。数据分析领域的财务分析主要是对每个子公司,每个业务,每个产品,每个业务单元,每个客户,他们的主题分析:财务分析,盈利能力分析,财务预算分析等。这里是一个框架的概述,每个点都是一个知识的发展,欢迎留言讨论〜