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数据化管理(电商o2o)-销售指标追踪

第一
,追踪这些指标有什么意义呢。还是要先明白
跟踪这些指标的目的,漫无目的的态度,用来读书是能够

的,假定

用来剖析

,就糜费
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,一个是对运营
状况

的整体把控,将重要指标呈往常

一张报表中,也就是日报或者周报,能够

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十分

重要的,那就是当这些指标数据展示

在面前的时分
,会触发思索

,这也才是发现问题、表现
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。曾听过一个团队的担任
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.哪些指标需求
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;更多的也能够

跟踪利润、成交率(转化率)、人均产出等。

3.怎样跟踪这些指标?

能够

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. 指标的规律剖析
  3. 指标的对比

    剖析

3.1.指标的监控

普通
都会对这些指标中止

监控,有比较

传统的:邮件报送(固然
数据的整合处置
要破费

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。不论

怎样的方式,也都是为了这一目的。往常

很多公司已完成
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散布

状况

,分别为各个价位的订单数据量
:表现
客单价散布

,若某一天的数据异常,比如

发现客单价150的数据量
忽然

增加,则可能是店铺促销带来的效应(假定

客单价下滑,但是销售额并没怎样
增加,则十分

显然
的这次活动并不胜利

),也可能是某新品上线带来的冲击。总之,经过
察看

客单价的散布

,是能够

控制
很多信息的。

商品销量与平台销量的散布

:主要是对销售散布

的控制
,这类信息要说只经过
这一天的数据来看出问题来,还是有些艰难

的,需求
连起来看。下面会有提到。

订单时段散布

:剖析

各个时间段的订单集中状况

,例如上图中能够

看出用户消费高峰

期在晚上9点和10点左右。经过
这些信息能够

有针对性的调整销售战略
。当然,假定

忽然

某一天的订单散布

有了很大的变动,也值得深化
剖析

缘由

不止是每天的销售指标值的追踪,累计起来的数据能够

产生不同的觉得
,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,两者应更多的是分别

起来运用
,既要掌控全局,也要关注眼前。

3.2.指标的规律散布

很多事请,独立的去看,很难发现有什么异常
,但是将时间维度拉开,扩展
察看

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散布

与平台销售散布

数据化管理(电商o2o)-销售指标追踪

当数据呈现
异常变动,能够

进一步阅读
月份明细数据,能够

获知店铺订单量占比的降落
,是由于
该店铺的业绩下滑,还是其他店铺的业绩进步
,这类报表,不只
是对数据的跟踪,也是对各担任
人对追踪。

3.3.指标的对比

剖析

最终
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中止

思索

,以及将剖析

剖析

结果落地,而不是止步于数据可视化。而关于
以上指标跟踪类报表,十分

重要的一点是能够

依据

以上数据构成
交流(例如上下级之间的交流,同事之间的交流),这种互动能够

促进彼此对数据的运用
,也促进对数据更多的思索

,这样才干
带来更多的价值。

很多习气
是慢慢

养成的,若不能对数据中止

思索

与讨论,那么多漂亮的数据都没有价值。

(最近真实
是事情太多,所以也拖到这个时分
才补上来这一篇,还希望各位能够

针对文章内容中止

点评,与我交流。)

(文中图表运用
finereport开发)

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

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