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数据化管理(电商o2o)-销售指标追踪

首先,追踪这些指标有什么意义呢。还是要先明确跟踪这些指标的目的,漫无目的的态度,用来读书是可以的,如果用来分析,就浪费时间了,而且这活干起来还没那么容易呢。

1.跟踪销售指标有什么意义?

我们从两个层面上来讲,一个是对经营情况的整体把控,将重要指标呈现在一张报表中,也就是日报或者周报,可以及时发现问题,更好的促进全公司的有效运转,提升工作效率。当然,前面所说的,都是显性的价值,我觉得还有个隐性的价值是非常重要的,那就是当这些指标数据展示在面前的时候,会触发思考,这也才是发现问题、体现数据价值的关键。

另一是所谓的“小树不修不直溜,人不修理哏赳赳”。话是玩笑话,但是真的有这样一层意义,没有一个好的指标跟踪体系,哪来的动力工作呢。曾听过一个团队的负责人说,每天看着报表的数据被人甩的那么远,急的晚上睡不好觉。这就是效果。

2.哪些指标需要追踪?

我这里列出以下几个:

主流的销售额、订单量、完成率、增长率、重点商品的销售占比、各平台销售占比;更多的也可以跟踪利润、成交率(转化率)、人均产出等。

3.怎样跟踪这些指标?

可以从下三个层面上来跟踪这些指标

  1. 指标的监控,实时&累计
  2. 指标的规律分析
  3. 指标的对比分析

3.1.指标的监控

一般都会对这些指标进行监控,有比较传统的:邮件报送(虽然数据的整合处理要花费业务人员很长时间,但也是要比没有好的);也有比较高端的:led屏幕实时监控。不管怎样的方式,也都是为了这一目的。现在很多公司已实现了指标监控的自动化,以及多平台整合与移动化监控等。下面我拿出几个例子来,仅供参考。

数据化管理(电商o2o)-销售指标追踪

其他几个主要是订单分布情况,分别为各个价位的订单数量:体现客单价分布,若某一天的数据异常,比如发现客单价150的数量突然增加,则可能是店铺促销带来的效应(如果客单价下滑,但是销售额并没怎么增加,则非常明显的这次活动并不成功),也可能是某新品上线带来的冲击。总之,通过观察客单价的分布,是能够掌握很多信息的。

商品销量与平台销量的分布:主要是对销售分布的掌握,这类信息要说只通过这一天的数据来看出问题来,还是有些困难的,需要连起来看。下面会有提到。

订单时段分布:分析各个时间段的订单集中情况,例如上图中可以看出用户消费高峰期在晚上9点和10点左右。通过这些信息可以有针对性的调整销售策略。当然,如果突然某一天的订单分布有了很大的变动,也值得深入分析原因。

不止是每天的销售指标值的追踪,累计起来的数据可以产生不同的感觉,如下图所示。

数据化管理(电商o2o)-销售指标追踪

销售指标的累计值监控,是对整体销售业绩的掌控,而日报则关注与最近的数据,两者应更多的是结合起来使用,既要掌控全局,也要关注眼前。

3.2.指标的规律分布

很多事请,独立的去看,很难发现有什么异样,但是将时间维度拉开,扩大观察的视野之后,就会有很多新的发现。正如前面所说的产品销售分布与平台销售分布。

数据化管理(电商o2o)-销售指标追踪

当数据出现异常变动,可以进一步浏览月份明细数据,可以获知店铺订单量占比的下降,是因为该店铺的业绩下滑,还是其他店铺的业绩提高,这类报表,不仅是对数据的跟踪,也是对各负责人对追踪。

3.3.指标的对比分析

最后再说两句,前面的文章中也有强调过,数据展示只是第一步,最重要的还是对数据结果进行思考,以及将分析分析结果落地,而不是止步于数据可视化。而对于以上指标跟踪类报表,非常重要的一点是可以依据以上数据形成交流(例如上下级之间的交流,同事之间的交流),这种互动可以促进彼此对数据的使用,也促进对数据更多的思考,这样才能带来更多的价值。

很多习惯是慢慢养成的,若不能对数据进行思考与讨论,那么多漂亮的数据都没有价值。

(最近实在是事情太多,所以也拖到这个时候才补上来这一篇,还希望各位可以针对文章内容进行点评,与我交流。)

(文中图表使用finereport开发)

作者:jiago王
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22003347
来源:知乎

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