商務數(shù)據(jù)分析-學習單元五

the

ThemesDT訂單分析交易分析訂單分析訂單分析訂單量分析品類分析產(chǎn)品偏好分析客單分析區(qū)域分析動銷率分析訂單量分析內(nèi)容1分倉分析2

分時段分析5.1.1

訂單量分析某

分倉單量分倉分析倉庫單量倉庫A140倉庫B700倉庫C1,530倉庫D520倉庫E210倉庫F2,200倉庫G630匯總5,930訂單量分析5.1.1訂單量分析之分倉分析倉庫A;140;2%倉庫B;700;12%倉庫C;1,530;26%倉庫D;520;9%倉庫E;210;3%倉庫F;2,200;37%倉庫G;630;11%訂單量分析倉庫A倉庫B倉庫C倉庫D倉庫E倉庫F倉庫G某店鋪分倉分時單量預測分時段分析倉庫單量2018-9-162018-9-172018-9-182018-9-192018-9-202018-9-212018-9-22星期一星期二星期四星期五星星期期日倉庫A202020倉庫B70015080倉庫C1,53010010010094090100100倉庫D52010050倉庫E21030303030303030倉庫F2,200100100100--1,300600倉庫G6308080匯總5,9306506304801,2003501,660960某店鋪分倉分時單量預測分時段分析-2004006008001,0001,2001,4001,6001,800-2004006008001,0001,2001,400星期一星期二星星期四星期五星期期日2018-9-162018-9-22訂單量分倉分析2018-9-17匯總倉庫A2018-9-18倉庫B2018-9-19倉庫C倉庫D2018-9-20倉庫E2018-9-21倉庫F倉庫G某店鋪分時訂單數(shù)據(jù)統(tǒng)計分時段分析timeUVBuyerOrderPCCRAmount占比2017年占比同比00:00

01:0013,

90,1915,153331%1,

00,

2321

75%36.95%-

1.13%01:00

02:006

8675,2536,7338376%2,011,70731

25%22.86%36.73%02:00

03:002

5801250531516%129,6982.01%1.91%5.53%03:00

04:001,1

0%62,3950.97%0.85%13.98%04:00

05:00783186211292

%5

,6230.85%0.85%0.02%05:00

06:0083726130132831%85,5621.33%1.11%19.89%06:00

07:008786637

93321

%220,2

93.

2%2.86%19.7

%07:00

08:008

358771,01033310%292,287.5

%.06%11.85%08:00

09:007

0

191,1123

913%329,0295.11%3.75%36.

1%09:00

10:006,

3977892033212%258,573.02%3.7

%7.39%10:00

11:005

0162972633113%208,1153.23%2.95%9.50%11

0012:003

7

73551033012%1

3,7672.23%1.28%7

.23%12:00

13:003,

913653629910%108,9711.69%1.23%37.67%13:00

14:003,

513

90527110%9

,5351.

7%1.12%30.93%14:00

15:002

76629135329911%86,9701.35%1.2

%9.2

%15:00

16:002,

792863

329012%83,0271.29%0.82%56.38%16:00

17:002

3727831128812%80,0881.2

%1.11%12.58%17:00

18:002

21723327329611%69,0631.07%1.00%7.23%18:00

19:002,

612

227833510%81,1651.26%1.18%6.86%19:00

20:002

69130739731211%95,7511.

9%1.2

%20.37%20:00

21:002

9623625331212%113,1231.76%1.68%.55%21:00

22:003

335372028211%10

,8201.63%1.73%-6.0

%22:00

23:003

598926063031

%1

8,9382.31%2.00%15.92%23:00

24:002

990791923525%17

,652.71%2.50%8.66%L95,98519,1

623,37133620%6,

37,533100%100%訂單分析之品類分析以金額為單位進行分析以數(shù)量為單位進行分析以數(shù)量為單位進行分析產(chǎn)品銷售數(shù)量運動鞋S款470,605運動鞋M款518,719運動鞋L款126,581皮鞋男S款704,879皮鞋男M款58,316皮鞋男L款573,318皮鞋女S款26,531皮鞋女M款298,082皮鞋女L款38,617高跟鞋S款44,477高跟鞋M款158,812高跟鞋L款46,697戶外鞋男S款101,765戶外鞋男M款126,727戶外鞋男L款94,079戶外鞋女S款2某店鋪全年銷量預測14%15%4%21%2%17%1%9%1%

1%5%1%3%4%3%0%品類分析by數(shù)量運動鞋S款運動鞋M款運動鞋L款皮鞋男S款皮鞋男M款皮鞋男L款皮鞋女S款皮鞋女M款皮鞋女L款高跟鞋S款高跟鞋M款高跟鞋L款戶外鞋男S款戶外鞋男M款戶外鞋男L款戶外鞋女S款以金額為單位進行分析某店鋪銷售金額產(chǎn)品銷售數(shù)量運動鞋S款53,884,247運動鞋M款64,580,517運動鞋L款8,164,497皮鞋男S款70,135,499皮鞋男M款8,135,024皮鞋男L款57,045,131皮鞋女S款3,701,122皮鞋女M款34,130,380皮鞋女L款4,228,562高跟鞋S款3,980,695高跟鞋M款25,330,577高跟鞋L款5,346,817戶外鞋男S款4,782,975戶外鞋男M款5,956,178戶外鞋男L款10,301,676戶外鞋女S款1,000訂單分析之

產(chǎn)品偏好分析其次，需要將消費者

的偏好按照質(zhì)量、價

格、品牌形象、口碑、消費者的文化價值觀

等維度進行變量分析。首先要將銷售結(jié)果進行量化，具體的量化方法在上面內(nèi)容已有詳細講述和舉例分析。訂單分析之客單分析最高客單價平均客單價最低客單價客單分析平均客單價月份銷售金額銷售數(shù)量客單價1月114,5851,0101132月18,800200943月30,416340894月80,1631,005805月72,8005961226月133,5771,3341007月76,6993522188月17,200192909月392,1003,52111110月611,8057,1188611月117,6651,10910612月12,20012598某店鋪分月客單價統(tǒng)計表-50100150200250-100,000200,000300,000400,000500,000600,000700,000客單分析銷售金額客單價客單分析最高客單價兩種情況2.

最高客單價接近于平均客單價：如何提高平均客單價的潛在分析意義很大。1.

最高客單價遠高

均客單價：最高客單價屬于特例，分析價值有限；客單分析最低客單價兩種情況2

最低客單價接近均客單價：如何找出導致客單價低的關鍵點，避免客單價持續(xù)降低成為重點。1.最低客單價遠低均客單價：最高客單價屬于特例，分析價值有限；訂單分析之區(qū)域分析13通常按照一定的精度將總體市場劃分為若干個區(qū)域，比如說按照經(jīng)濟發(fā)展程度劃分：東部、中部、西部；按照地理位置劃分：華北、華東、華南、西北、東北、西南；按照省份劃分：北京、 、浙江、江蘇······2

銷售銷售數(shù)據(jù)比較有普遍參考意義

的數(shù)據(jù)類型是：一定時間內(nèi)的

成交金額、一定時間內(nèi)的成交

數(shù)量、一定時間內(nèi)地額客單價、一定時間內(nèi)的成交單價等。數(shù)據(jù)分配與分析在地域劃分和數(shù)據(jù)收集工作都完成之后，便可以著手按照既定劃分的地域，將數(shù)據(jù)匹配到不同的地域中，最后進行有針對性的總結(jié)。20172018數(shù)據(jù)分配與分析區(qū)域分析某分店銷鋪情況與統(tǒng)

計表各省省份2018年2017年銷售額同比銷售額銷售量訂單數(shù)筆單價轉(zhuǎn)化率銷售額銷售量訂單數(shù)筆單價轉(zhuǎn)化率816010.350932692303.1245.05%438135.4533471849236.9644.39%86.25%579244.9540592136271.1830.98%265652.1422831378192.7826.29%118.05%江蘇504831.9132101826276.4734.41%238634.78.0224.42%111.55%浙江479422.731641710280.3632.03%205616.451677977210.4625.12%133.16%457228.3428191465312.136.10%288593.3421001078267.7130.40%58.43%山東324380.621431180274.931.37%138488.651134688201.2925.76%134.23%312393.4.6739.49%155419.741122602258.1732.88%101.00%遼寧243814.461551811300.6333.57%113495.87855470241.4826.67%114.82%238489.141509838284.5938.25%100603.85826498202.0228.90%137.06%湖南209409.081335718291.6637.45%73824.4578335220.3725.91%183.66%196010.411245692283.2523.65%83176.75644397209.5121.39%135.66%河北172572.11067561307.6227.69%92922..7924.65%85.72%福建160436.61105629255.0731.17%76482.03633388197.1226.63%109.77%黑龍江153654.34976494311.0430.99%73444.07520286256.825.81%109.21%區(qū)域分析數(shù)據(jù)分配與分析2018分某銷店情鋪況

占有各率省訂單分析之分效率分析以未來可能需要清理的緩流庫存指向未來銷售的趨勢暗示性；動銷率計算公式：動銷率的計算公式：動銷率=實際銷售量/庫存準備量*100%動銷率進行統(tǒng)計分析示例動銷率分析某店鋪產(chǎn)品動銷率情況表產(chǎn)品庫存準備數(shù)量實際銷售數(shù)量動銷率驅(qū)蚊液10ml304511168%驅(qū)蚊液20ml188272145%驅(qū)蚊液30ml1,1771,388118%驅(qū)蚊液40ml3,9214,551116%驅(qū)蚊液50ml76766687%驅(qū)蚊香10g17213679%驅(qū)蚊香20g1,33698274%驅(qū)蚊香30g72851371%驅(qū)蚊香40g1,14679970%驅(qū)蚊香50g6,1182,30238%驅(qū)蚊香60g80214618%訂單分析實戰(zhàn)頭腦風暴步驟二步驟三步驟四步驟五實施準備實施過程數(shù)據(jù)可視化與分析結(jié)果步驟一分析原理分析目的訂單分析實戰(zhàn)頭腦風暴步驟一11.分析訂單的時間分倉維度變化，規(guī)劃貨品分倉需求；訂單分析實戰(zhàn)頭腦風暴步驟二2分析原理通過分時分倉數(shù)據(jù)，定義每個時間對應每個倉庫的貨品需求；根據(jù)不同時間對應倉庫的具體需求，安排貨品準備；訂單分析實戰(zhàn)頭腦風暴步驟三3實施準備1.

將一周內(nèi)每個倉庫每天的具體單量需求羅列出來（根據(jù)運營

的銷售

估算），如表所示倉庫單量2018-9-162018-9-172018-9-182018-9-192018-9-202018-9-212018-9-22星期一星期二星星期四星期五星期

期日倉庫A202020倉庫B70015080倉庫C1,53010010010094090100100倉庫D52010050倉庫E21030303030303030倉庫F2,200100100100--1,300600倉庫G6308080匯總5,9306506304801,2003501,660960訂單分析實戰(zhàn)頭腦風暴步驟四步驟四：實施過程1.對于分倉分時數(shù)據(jù)，圖，數(shù)據(jù)分析。4訂單分析實戰(zhàn)頭腦風暴步驟五數(shù)據(jù)可視化與分析結(jié)果面積統(tǒng)計圖；由統(tǒng)計圖

可以得出結(jié)論：5-2004006008001,2001,0001,4001,8001,600星期一星期二星星期期日分倉分時單量星期四 星期五倉庫A

倉庫B

倉庫C

倉庫D

倉庫E

倉庫F

倉庫Gthe

ThemesDT交易分析5.2

交易分析支付率分析價格分析成本分析支付金額分析支付 分析5.2.1

交易分析之支付率分析影響支付率的三大因素額外的稅費、過慢的配送時效及過高的配送費用自身基本問題（流程、方便性等）商品本身問題（對比同行是否有競爭力）5.2

交易分析之價格分析什么樣的價格更有利于經(jīng)營和整體收益增長10.50.3333333330.250.20.1666666670.1428571430.1250.11111111100.20.40.60.811.212345678910Q0.1P需求與價格的關系5.2

交易分析之價格分析什么樣的價格更有利于整體收益增長不同價格對應的銷售數(shù)量及銷售金額銷售單價銷售數(shù)量銷售金額10030430,40011029532,