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互联网数据运营系列7:订单2

接着上一篇《互联网行业数据化运营6:订单1》讲,上回说到,有四种手段可以辅助提高订单额,而对比分析就是其中一种。对比分析,如果深入研究,还是一种具有历史悠久的、有着广泛应用的分析方法。本文只拿来分析订单而已,所以我们只从两个角度去看,一是分析的维度,二是分析的标准。所谓的分析维度,可以归结为以下三类:

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  • 时间维度:同比、环比等时间上的对比。
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  • 空间维度:地区对比、团队对比、商品/服务对比、不同方法对比等不同实际类别间的对比。
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  • 设计维度:计划与实际的对比、理论值与实际的对比、评价值与实际的对比等认为设计的对比值。

上篇中说道,我们可以只关心以下维度的对比:

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  1. 实际值与目标值的对比
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  3. 地区之间的对比
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  5. 商品/服务类型之间的对比
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  7. 不同时间的对比
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  9. 不同交易方式的对比(交易平台、支付方式等)

分析的标准,一般可分为绝对数比较和相对数比较。

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  • 绝对数比较,就是直接的数值比较,例如地区间订单额、订单量的对比。
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  • 相对数比较,有联系的指标进行一定计算之后,所得值的比较,例如商品销售额占比的对比、不同地区的计划完成率对比、客单价的对比等。

这些东西虽然很重要,但是在实际分析过程中,一般也没必要过于理论化,根据实际的场景自然的选取就可以了,不要华而不实。下面就举几个实际的分析案例,以供参考。分析目标:从不同角度出发,进行对比分析,实现数据的追踪,来侧面提高订单额分析角度:

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  1. 从地区维度出发,从多个角度对比地区之间的差异,通过数据来给相关的团队以无形的压力;提醒各团队的异常情况并及时处理。
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  3. 从商品维度出发,对比不同商品的价值贡献度,给到品牌负责人压力,以及为调整商品策略提供参考。

分析方法:1.从地区维度出发,从多个角度对比地区之间的差异,通过数据来给相关的团队以无形的压力;提醒各团队的异常情况并及时处理。 互联网行业数据化运营7:订单2例如:通过上图中可以看出,2月份之前实际销售情况是优于计划值,而在2月份之后有些疲软,5月份的累积完成额已经落后于计划额。需要进一步分析销售情况不佳的原因。这时选择计划完成率对比指标,如果所有地区的完成率都偏低,那或许是大环境的问题,如果是大部分仅少部分地区的完成率偏低,那或许更多的是地区团队的问题。通过这样的布局,可以对地区的销售情况进行较全面的展示,不能通过单一标准的好坏来展示团队的业绩。2.从商品维度出发,对比不同商品的价值贡献度,给到品牌负责人压力,以及为调整商品策略提供参考。互联网行业数据化运营7:订单2右侧两个折线图可与该气泡图实现联动,我们分别介绍一下:权重曲线图:显示商品的权重分布情况,权重值=销售额/周权重系数,周权重系数在上一篇已经介绍过,是根据一周中每天的销售情况,对每天进行权重比例分配,例如周一到周日分布为:1.1,1,1.3,1.2,1.5,1.6,1.4。这样计算后得到的值应该是一个较为平缓的曲线,但是我们从图中看出,6月18日的销售额明显高于正常值,我们可以推断这一天是活动日,通过下面的图中我们可以发现6月18日的单价较低,也可以侧面证明该商品在6月18日属于活动促销期间。同时,在6月17日的销售情况比正常值要低,很可能是因为第二天活动造成的。而月初偏低、月末偏高,则有可能是营运团队在月初有一定的懈怠,月末有追赶业绩的情况。当然,上面的结论都是根据数据推测出的,若要对结论进行验证,还需其它方法,比如进行ab测试等。单价分布,显示该商品的单价分布情况,通过监控商品的单价分布,可以看出商品销售的健康程度。销售占比排名,可以对不同品牌的负责人进行考核,形成压力,来侧面提高品牌负责人的销售力度。上图中的图表可以根据实际情况进行切换,例如商品利润分布,可以切换成下面的气泡图,从多个角度来展示商品的价值。互联网数据运营系列7:订单2相信对比分析在各公司中的应用已经非常广泛了,不仅仅是要对比、要分析,更要实现追踪,将分析结果落地(将分析结果联系到对应的责任人,找出异常活着失利原因,并根据原因制定解决方案),才能够让数据产生价值、让分析产生价值。推荐使用国内新一代大数据用户行为分析平台:数极客,国内首款支持无埋点、前端埋点、后端埋点、API导入四种混合数据采集方式;自动监测网站、APP、小程序等多种渠道推广效果分析,是增长黑客必备的互联网数据分析工具。数极客支持实时多维分析、漏斗分析、留存分析、路径分析等十大数据分析方法以及APP数据分析网站统计网站分析小程序数据统计用户画像等应用场景,国内首创6大提升转化率的数据分析模型,是用户行为分析领域首款应用定量分析与定性分析方法的数据分析产品

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