Excel電商數(shù)據(jù)分析與應用 課件 第6章　運營診斷與復盤

運營診斷與分析6.1店鋪診斷1杜邦分析法建模2CONTENTS相關性分析法診斷在運營的過程中，店鋪的數(shù)據(jù)每時每刻都在變化。研究店鋪數(shù)據(jù)的變化，可以幫助運營人員掌握運營規(guī)律，盡量滿足店鋪數(shù)據(jù)上升的條件，避免店鋪數(shù)據(jù)下降。店鋪診斷常用的方法是杜邦分析法和相關性分析法。店鋪診斷的數(shù)據(jù)源主要來自店鋪的經(jīng)營數(shù)據(jù)，也可以采集市場行業(yè)的數(shù)據(jù)。杜邦分析法建模診斷PARTONE杜邦分析法在電商領域被廣泛應用，特別適用于數(shù)據(jù)診斷。杜邦分析法具有實時、便捷、清晰的特點，可實時反映數(shù)據(jù)的情況，時間粒度可細化到小時，可幫助運營對店鋪狀態(tài)做出快速的反映。例6-1：某店鋪發(fā)現(xiàn)業(yè)績下滑，通過兩個月的數(shù)據(jù)對比找出原因。解：原始數(shù)據(jù)如表6-1所示，分別是店鋪5、6月的數(shù)據(jù)，在生意參謀的“取數(shù)”板塊按月份作為粒度下載文件。月份5月6月支付金客數(shù)5359610461客單價44.1634.15轉化率7.25%8.23%新訪客數(shù)484729407老訪客數(shù)51241054表6-1店鋪5、6月經(jīng)營數(shù)據(jù)使用Excel6月的環(huán)比，結果如表6-2所示。月份5月6月環(huán)比增幅支付金82.88%訪客數(shù)5359610461-80.48%客單價44.1634.15-22.67%轉化率7.25%8.23%13.52%新訪客數(shù)484729407-80.59%老訪客數(shù)51241054-79.43%表6-2店鋪5、6月經(jīng)營數(shù)據(jù)

將數(shù)據(jù)按樹狀結構呈現(xiàn)出來，形成杜邦分析模型，如圖6-1所示，可知支付金額的下跌主要是拉新（新訪客數(shù)）環(huán)節(jié)出現(xiàn)了問題。圖6-1分析支付金額的杜邦分析模型已知訪客數(shù)這個數(shù)據(jù)存在問題后，需要從不同的視角觀察訪客數(shù)從而找出問題的緣由，將更的數(shù)據(jù)設計成杜邦分析模型，由圖6-2可知付費流量下滑54.57%，因為淘內(nèi)免費是運營結果的反饋，排除淘內(nèi)免費不看，付費流量是絕對值和相對幅度下降最嚴重的渠道，可推斷是由于付費廣告投放調(diào)整引起的連鎖反應。從商品視角觀察，大部分商品都明顯下滑。圖6-2分析訪客數(shù)的杜邦分析模型通過杜邦分析法診斷店鋪，可以讓運營事半功倍，能夠更加清晰地觀察到核心數(shù)據(jù)對問題的影響。例6-2：用Excel搭建具備自動刷新功能的杜邦分析模型。解：在Excel中可采用PowerPivot和數(shù)據(jù)透視表實現(xiàn)該模型。由于此例的數(shù)據(jù)日期存在重復值的情況，因此不能直接用事實表的日期字段作為日期表，一般在建模時會額外建立一張日歷表，避免因為數(shù)據(jù)的重復導致模型出錯。第一步：將數(shù)據(jù)導入到數(shù)據(jù)模型（PowerPivot）。打開工作簿“杜邦分析表源數(shù)據(jù)”，如圖6-3所示。圖6-3杜邦分析表源數(shù)據(jù)選中Excel中的數(shù)據(jù)后，選擇PowerPivot選項卡中的【添加到數(shù)據(jù)模型】選項，如圖6-4所示。圖6-4將數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)模型操作界面如圖6-5所示，在彈出的“創(chuàng)建表”對話框中，勾選【我的表具有標題】，單擊【確定】按鈕進入PowerPivot編輯器。同理導入日歷表，日歷表是日期連續(xù)且唯一的特殊維度表。如圖6-6所示，將日歷表導入PowerPivot后，在PowerPivot編輯器的【設計】選項卡中,選擇【標記為日期表】選項。如圖6-7所示,在【標記為日期表】選項的“下拉菜單中選擇【標記為日期表】選項。圖6-5“創(chuàng)建表”設置界面圖6-6“標記為日期表”操作界面

圖6-7“標記為日期表”操作菜單界面如圖6-8所示，選擇日期對應的字段名，注意此時選擇的是日歷表的統(tǒng)計日期。圖6-8設置日期表日期字段界面第二步：建立關系模型。設置好日期表后，選擇【主頁】選項卡中的【關系圖視圖】選項，如圖6-9所示，進入關系視圖。圖6-9“關系圖視圖”操作界面

如圖6-10所示，在關系視圖中將日歷表和事實表的統(tǒng)計日期連接（單擊鼠標左鍵選中事實表的【統(tǒng)計日期】拽到日歷表的【統(tǒng)計日期】上方，松開鼠標即可）。

建立表關系后，如圖6-11所示，選擇【數(shù)據(jù)視圖】選項回到數(shù)據(jù)視圖。圖6-10建立表關系

圖6-11切換到數(shù)據(jù)視圖的操作界面第三步：計算度量值。在度量值區(qū)域鍵入以下三個公式，創(chuàng)建度量值。①成交金額“=SUM([支付金額])”。②上個月的成交金額“=CALCULATE([成交金額],DATEADD(“日歷表”[統(tǒng)計日期],-1,MONTH))”。③月增幅“=DIVIDE([成交金額]-[上個月的成交金額],[上個月的成交金額])”。結果如圖6-12所示。第四步：插入數(shù)據(jù)透視表。計算度量值后，如圖6-13所示，創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表，選中【數(shù)據(jù)透視表】作為度量值的展現(xiàn)載體。圖6-12創(chuàng)建的度量值圖6-13創(chuàng)建“數(shù)據(jù)透視表”操作界面將第三步計算的度量值添加到數(shù)據(jù)透視表的值域，如圖6-14所示。第五步：插入日程表。選中數(shù)據(jù)透視表，如圖6-15所示，在【數(shù)據(jù)透視表工具】中的【分析】選項卡選擇【插入日程表】選項，單擊【插入日程表】。圖6-14數(shù)據(jù)透視表字段設置圖6-15創(chuàng)建“日程表”操作界面在選擇切片器字段時，如右圖6-16所示，切換到全部選項卡，勾選【日歷表】的【統(tǒng)計日期】字段，單擊【確定】按鈕。如圖6-17所示，設置日程表后，就可以通過日程表控制統(tǒng)計的月份，分析時間數(shù)據(jù)的變化。圖6-16創(chuàng)建切片器選擇字段界面圖6-17日程表效果重復第三步和第四步計算相關度量值和插入數(shù)據(jù)透視表操作，即可完成杜邦分析模型的構建。相關性分析法診斷PARTONE相關性分析法診斷店鋪最難的地方在于時間寬度的選擇，要選擇數(shù)據(jù)持續(xù)變化的時間段，因此相關性分析法具有滯后性，適合在發(fā)生問題后，對問題進行研究。例6-3：表6-3是某店鋪的相關數(shù)據(jù)，該店鋪流量（訪客數(shù)）持續(xù)下降，通過數(shù)據(jù)找到問題并加以優(yōu)化，數(shù)據(jù)采集自生意參謀“取數(shù)”板塊，按天作為粒度下載文件。解：按2.2.9節(jié)的步驟創(chuàng)建相關矩陣，如表6-4所示，與訪客數(shù)的相關系數(shù)大于0.7的有：支付金額、支付買家數(shù)、支付子訂單數(shù)、老訪客數(shù)、新訪客數(shù)、直通車消耗、正面評價數(shù)。其中支付相關的數(shù)據(jù)和訪客數(shù)有算術關系，可忽略不看，重點關注新訪客數(shù)，二者相關性高達0.99，新訪客數(shù)和直通車消耗相關性高達0.94，可能是店鋪拉新出了問題，其中直通車的調(diào)整可能是主要原因之一。正面評價數(shù)相關性達到0.71，也是強相關，應審視店鋪的服務、消費者管理環(huán)節(jié)。老訪客數(shù)的相關性達到0.85，雖然也屬于強相關，老訪客數(shù)和新訪客數(shù)的相關性達0.81，因此重點關注新訪客數(shù)即可。感謝觀看運營診斷與分析6.2店鋪復盤1復盤的步驟2CONTENTS全店復盤案例3利潤與投產(chǎn)比復盤案例復盤和總結不同，總結是結論，而復盤是一種學習過程，后續(xù)還需要提升并反饋?？偨Y更多的是各自做各自的總結，復盤更多的是以團隊為單位，以學習提升為導向。網(wǎng)店的復盤從時間維度來看，粒度分為年、季、月、周、天，幾乎是每天都要做的事情，小到每日復盤，大到年度總結。而復盤最不能缺的就是數(shù)據(jù)，因為數(shù)據(jù)是客觀事實的反映，更是運營的眼睛。尊重數(shù)據(jù)的客觀事實是運營的基礎素養(yǎng)。網(wǎng)店的復盤從內(nèi)容維度來看，可分為全面復盤、解決某個問題或者某個事件的復盤。全面復盤是通過多視角的分析，把事物看清楚；針對某個問題或者某個事件的復盤則要具體問題具體分析，因為具體問題的過程不同，而復盤旨在還原過程。然而要實現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察，會受限于數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)展現(xiàn)的技術功底，有良好的功底可以制作出優(yōu)秀的復盤報告。PARTONE復盤的步驟復盤按以下8個步驟進行。（1）回顧目標。復盤前的目的或期望的結果是什么，要將目標明確地展現(xiàn)在團隊所有人的面前。（2）對比結果。這個環(huán)節(jié)主要的工作就是數(shù)據(jù)分析，將目標和結果進行對比，找到兩者之間的差別。結果與目標的對比，有以下五種可能產(chǎn)生的情況：①結果和目標一致，完成情況達到了所設定的目標；②結果超越目標，完成情況比設定的目標還好；③結果不如目標，完成情況比設定的目標要差；④結果中出現(xiàn)了目標中沒有的項目，是在過程中新添的任務；⑤目標中有的項目，但是結果中卻沒有該項目的完成情況，結果為0。這也可以視為結果不如目標，但是出現(xiàn)這種結果是根本沒有行動，與行動了卻沒有達到期望值不同。對比結果的目的不是發(fā)現(xiàn)差距，而是發(fā)現(xiàn)問題。重點不是關注差距有多大，而是找到出現(xiàn)差距的地方。試著去提出疑問：為什么會有這樣的差距？（3）敘述過程。敘述過程的目的是讓所有參與復盤的人員都知道事件的過程，了解所有的細節(jié)，這樣才能有共同討論的基礎，不會在信息層面上浪費時間。（4）自我剖析。對自己做過的事情進行反思和分析，通過數(shù)據(jù)報表看看有哪些問題或者成績，并試著去找出原因、發(fā)現(xiàn)規(guī)律。自我剖析是一個自我成長的機會。（5）眾人設問。讓復盤參與者針對某個人的剖析提出問題，旨在讓對方有更全面的思考，突破個人見識的局限。設問要多探索可能性，考察每一種可能性的條件及其邊界。當這些可能性被探討清楚了，問題基本就清楚了。（6）總結規(guī)律?？偨Y規(guī)律是復盤最重要的環(huán)節(jié)，上面所有的步驟都是為了得出一般性的規(guī)律，形成符合真相的認識。總結規(guī)律得出的結論是否正確，最好的檢驗是時間，但是，一旦進入實踐階段，則說明復盤工作已經(jīng)結束，它不是復盤當時就能確定的。（7）案例佐證。除了從因果關系上去驗證規(guī)律外，為了驗證規(guī)律的可信度，還應該用其他案例進行佐證。佐證應該選擇同類型的、同行業(yè)的案例，不能選取與所復盤的事件無關的案例。（8）復盤歸檔。歸檔將復盤得到的認識轉化成知識，更加方便傳播和查閱，這讓沒有參與復盤的人也能掌握復盤得出的規(guī)律和觀念，讓新人可以在自己的工作中學習和參考，少走彎路。全店復盤案例PARTTWO全店數(shù)據(jù)復盤是復盤中的一個環(huán)節(jié)，是從5個不同的視角觀察數(shù)據(jù)：店鋪視角、渠道視角、商品視角、價格視角、商品視角，從中發(fā)現(xiàn)問題。復盤過程中使用的分析方法論主要是對比法和拆分法。例6-4：對全店運營情況進行復盤，用全方位的視角還原運營過程。數(shù)據(jù)以月為時間粒度，選取2022年4月到2023年4月共計13個月的數(shù)據(jù)，分析時必須選擇連續(xù)的數(shù)據(jù)，因為連續(xù)的數(shù)據(jù)才可洞察事務的端倪。（1）全店視角首先是全店的核心指標，還原店鋪的整體發(fā)展過程，如圖6-18所示，圖中有底色填充的數(shù)字代表數(shù)據(jù)最好的兩個月。不難發(fā)現(xiàn)店鋪的數(shù)據(jù)并不樂觀。訪客數(shù)、支付金額都是持續(xù)下滑的趨勢。此時，可想辦法找到問題根源，不管是否來得及補救，都有必要了解是什么原因導致的數(shù)據(jù)下滑。能補救固然是好，補救不了也要提防下一次繼續(xù)犯錯。圖6-18全店核心指標變化圖6-19訪客數(shù)的變化（2）流量渠道視角如圖6-20所示，該圖還原了流量的變化過程。通過流量渠道的維度觀察發(fā)現(xiàn)流量在2022年8月之后開始下滑。圖6-20流量來源渠道數(shù)據(jù)（3）品類視角由圖6-21可知該店鋪的核心品類是連衣裙，其次是套裝，下一步可重點分析這兩個品類。圖6-21類目數(shù)據(jù)統(tǒng)計如圖6-22所示，全店大多數(shù)品類的流量都在2022年的11、12月開始下滑，前面引流款出現(xiàn)問題的假設就站不住腳了，因為不可能那么多品類的引流款都出現(xiàn)問題。圖6-23所示為店鋪各類目在不同月份的商品ID數(shù)量，還原了各品類的發(fā)展過程。連衣裙的商品ID數(shù)量同比增長將近30倍，套裝的商品ID數(shù)量同比增長85倍。（4）價格視角如圖6-24所示，價格區(qū)間跨度太大，不利于消費者選購。以連衣裙為例，價格在60～700及700以上均有分布。圖6-22類目流量變化趨勢圖6-23各類目的商品ID數(shù)量趨勢圖6-24各品類的價格區(qū)間（5）單品視角由圖6-25所示不難發(fā)現(xiàn)，9、10月?lián)Q季時，商家沒有把握好運營節(jié)奏，出現(xiàn)了季節(jié)斷層的情況。這是表面的原因，至于是什么原因導致?lián)Q季斷層，可從運營日志中查找原因。圖6-25商品的份額變化趨勢運營日志是文本、圖片數(shù)據(jù)，如果數(shù)量很大可通過技術對這類數(shù)據(jù)進行分析，是運營失誤還是客觀原因，從而找到真正的原因。找到原因之后，就是尋找解決問題的方案。團隊首先要認可問題的癥結，然后通過集體智慧共同解決問題。利潤與投產(chǎn)比復盤案例PARTTHREE利潤與投產(chǎn)比復盤是復盤中的一個環(huán)節(jié)，是從賺錢的商業(yè)角度觀察事件，從而發(fā)現(xiàn)問題。例6-5：對店鋪近期運營情況的利潤和投產(chǎn)比展開數(shù)據(jù)復盤。解：（1）2月毛利增幅突破30%，超