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数据化管理(电商)-销售店铺分析

早些年提到店铺,绝大部分

都会是线下的实体店面,而往常

的店铺,曾经
不局限于线下,也包括线上例如天猫某某旗舰店、京东某某旗舰店一类。普通
来说都会同时运营多个店铺,鸡蛋不能放在一个篮子里嘛,但每个篮子要放多少个鸡蛋,投入多少的资源,这就需求
进一步的剖析

和研讨
了。

线下的实体店铺更多的关注于销售状况

、店铺库存状况

等,而线上则会关注销售、流量、推行
营销等。无论是线上店铺或者线下店铺,店铺剖析

的目的能够

归结为以下三条:

  1. 经过
    对各店铺业绩的剖析

    ,对各店铺相关人员的kpi中止

    管理。

  2. 经过
    对店铺数据的剖析

    ,辅佐

    店铺担任
    人发现业务中的异常,辅助问题的处置

  3. 经过
    剖析

    各店铺的销售、运营状况

    ,来合理的为各店铺投放资源,避免

    糜费
    本钱

有哪些指标需求
剖析

  • 效率指标,线下店铺会有平效、租金倍率等指标,而关于
    线上而言,主要剖析

    的是人效,也就是销售额/店铺人数、利润额/店铺人数。

  • 完成率指标,每个店铺都会制定自己

    的目的
    ,需求
    对目的
    的完成率中止

    剖析

    ,包括实时完成率和累计完成率。

  • 业绩指标,常规的销售额、利润、订单数等指标。
  • 退换货数据,各店铺退货数据量
    /金额,换货数据量
    /金额,退货率、换货率指标。
  • 客单价,销售额/买卖
    用户数,剖析

    该指标来反映用户质量、店铺商品规划
    合理性等。

  • 推行
    剖析

    ,剖析

    各店铺的推行
    费用、推行
    销售额、roi等指标。

  • 其他运营指标,店铺流量、转化率指标。

(关于
线下实体店铺还会关注连带率、存销比、会员占比等指标)

怎样剖析

上面的指标?

指标项目还是很多的,一个一个剖析

,肯定不轻松,更重要的是,目的还没明白
。要留意

走的太远,而遗忘
了为何动身
。所以,我们还是从业务目的动身
,来将各类指标分别

起来剖析

1.为店铺业绩管理:店铺的业绩评定会思索
很多要素
,除了可量化的指标外,也会有很多其他要素
,我们无法将一切
要素
都剖析

起来,但是可量化的数据,是一定能够

做到可视化,为管理提供便当
的。

数据化管理(电商)-销售店铺剖析

同时,思索
一个店铺业绩的成果
,也需求
分别

一个长期表现,某个月表现不好,于月月表现不好相比,意义还是不一样的。所以在气泡图旁边联动了一个指定店铺的月度业绩完成状况

最下面是明细表格,一个店铺业绩影响的指标有很多,但是每项指标所占的权重或许是不一样的。每个店铺的综合业绩,能够

经过
一个合理的公式计算得来,例如表格中最终
一列的综合分,也是依据

该项的值来排名的。

2.店铺剖析

-问题管理。旨在经过
数据剖析

来细化问题来源,最终对处置

问题有一定辅佐

。这种实例曾经
很多了,在接触过的客户中,经过
对数据的追踪剖析

,有发现套利的,有发现刷单的,也有发现公司政策不合理招致
员工专钻空子的。

数据化管理(电商)-销售店铺剖析

定位缘由
,普通
是从整体到细节的钻取,例如日期上的“年->月->日”。关于
电商销售,能够

从店铺->商品大类->商品小类->品牌->型号的次第
,一层一层钻取,直到定位到最细节的缘由
。例如上图中,店铺B的销售完成率很低,经过
层级钻取,最终找到品牌b111下的商品达成率过低,同时能够

看出这个品牌的退货率是偏高的,这是十分

显然
的异常,很可能问题就出在这里。

此外,影响销售额的另一大要素
也就是客单价,假定

没有什么活动,客单价一半也会稳定在一定的范围内,客单价的变动也能够

在一定水平

上反映出店铺销售能否
异常。当然,上图所展示

的还是稳定在一个区间内,看不出什么异常。假定

发型店铺的客单价忽然

大幅降落
,也就需求
关注一下了。

3.店铺剖析

-资源配置:店铺的运营是需求
投入的,不能既要马儿跑,又不给吃草,要投人、投钱、投货。电商中一个十分

重要的投入就是推行
了。店铺的流量能够

以为
是基础

流量(搜索、用户珍藏

等)+推行
流量(直通车、聚划算等)+其他流量,推行
费用并不低价

,有没有带来效果?哪个平台的效果更好些?哪个店铺更应该投入推行
?这个还是值得剖析

一下的。

数据化管理(电商)-销售店铺剖析

上表中,对数据有疑问能够

进一步钻取。经过
对数据的散布

,来权衡
店铺对推行
的依赖水平

,可拓展的空间等,能够

关于
各店铺的资源投入有一定辅佐

最终
,店铺剖析

比较

常见,不分线上线下,上面几个例子是依据

自己

的所见中止

整理,希望能给各位带来一定的参考效果。还有其他我未提及到的,欢送

大家留言补充。

(文中图表运用
finereport开发)

作者:jiago王
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22165862
来源:知乎

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