店铺分析从哪几个方面进行?五个步骤-九数云BI | 帆软九数云

电商运营人员每天都会面临海量数据,销量数据、客户行为数据、库存数据、广告数据等等;店铺分析从哪几个方面?才能从海量数据中摘出真正需要关注的关键指标,瞄准盈利关键指标。
要搞清楚电商店铺数据怎么分析,店铺分析从哪几个方面分析,其实只要抓住钱从哪里来,这个关键点就好了,具体来说,就是回答这5个问题
- 今天赚了多少?
- 客人从哪里来的?
- 哪些货比较好卖?
- 我做了活动,这些活动划算吗?有没有亏钱?
- 怎么做才能有回头客?
第一步:算算今天赚了多少?
店铺分析从哪几个方面?第一步利润分析是一切行为的目的,但是并不是销售额涨了,你手里的钱就多了,要警惕利润陷阱
1、拆解销售额结构
通过总-分方法拆解销售额的结
- 不同平台带来了多少销售额?
- 不同店铺带来了多少销售额?
- 不同品类带来了多少销售额?
并通过趋势对比、预实分析、同环比等,展示销售额的变化趋势,把握店铺的整体销售态势
2、计算真实利润:
销售额≠利润,很多电商都会经历账面金额节节高,一算还在亏损的情况,因此要算清楚真实利润;可以从货单及店铺整体利润来进行计算
- 货单利润 = 货品成交总价−包装成本−物流成本−商品成本
- 店铺整体利润= Σ(货单利润)−售后成本−平台成本
如果想要更精细的维度,还可以选择将售后成本和平台成本继续分摊至sku。
3、最后:对sku毛利与销售额进行交叉分析
我们计算出来了真实利润之后,会发现我们仓库里虽然堆满了sku,但是实际上并不是每一个sku都是赚钱的,这个时候我们可以对毛利与销售额进行交叉分析,找出销售额高、毛利率也高的明星产品进行大力推广
第二步:看看“客人怎么来的”
知道赚了多少之后,需要关注客户是从哪里来,这就涉及到流量来源的分析。店铺分析从哪几个方面?这就需要我们的对渠道进行分层评估,具体来说,可以分成以下三个层面
通过分析不同流量来源的指标数据,可以了解各渠道的引流效果和成本效益,为优化流量获取策略提供依据,比如针对效果好的渠道加大投入,对效果不佳的渠道进行优化调整或暂停投放。
第三步:看看“哪些货好卖”
货其实就是商品;商品对于销售额及利润的影响非常大,爆款可能提升店铺整体权重,但是滞销由于长期占用库存等,可能会吃掉利润。
店铺分析从哪几个方面,对于商品的分析可以从以下几个维度入手
1、商品销量、销售额排行
2、商品毛利排行:毛利率=销售收入销售收入−商品成本×100%
3、库存周转率:衡量商品从入库到售出的速度,=平均库存÷销售成本
4、商品动销率:统计一定时间内有销售的商品种类占比,衡量商品活跃度,=总SKU数有销售的商品SKU数×100%
这几个指标可以将商品进行分类,识别有效商品和无效商品;我们还可以使用一些经典的数据分析方法如波士顿矩阵、ABC分析、TGI分析、购物篮分析等,来对商品进行毛利分析、偏好、连带率分析等,从而提升店铺商品整体的竞争力
第四步:算算“活动划不划算”
引流促销活动在白热化竞争的现在是很有必要的措施,但是引流不是为了热闹,更重要的是要看到哪些活动划算,可以继续
- 活动净收益 = 活动增量销售额 × 毛利率 - 活动成本(优惠+推广)
1、活动投入产出比分析
- 活动期间销售额
- 活动投入成本:包括促销折扣、广告投放、赠品费用、人力成本等所有与促销活动相关的支出
- ROI:按照前面的计算方法,用活动带来的实际收益(销售额减去成本)除以活动投入成本
2、活动效果评估指标及分析
- 点击率:活动广告或页面的点击次数与展示次数的比率,反映了活动宣传内容的吸引力和用户的兴趣程度。
- 转化率:在看到活动信息后,实际参与活动或完成购买行为的用户比例。
- 参与人数:参与促销活动的总人数,反映了活动的覆盖范围和受欢迎程度。
- 复购率:活动期间或活动后的购买用户中,再次购买的用户比例。。
别忘了,我们日常发出去的优惠券也可以用这个方法进行衡量,到底是100-10,还是50-5的优惠券更适合我们的客户?
第五步:别忘了“售后和回头客”
拉新成本是留客的5倍,复购率决定长期利润。通过对客户的运营,让他们回购,甚至老带新。
1、顾客复购情况分析
- 复购率:购买过商品的用户在一段时间内再次购买的比例
- 用户活跃度:衡量用户在一段时间内与店铺的互动频率,包括登录次数、浏览商品次数、收藏商品次数、评论次数等。
- 用户停留时间:用户在店铺页面上停留的平均时间,反映了用户对店铺内容的关注度和兴趣度。
2、会员运营分析
- 会员新增率:一定时期内新增的会员数量与总用户数量的比例
- 会员活跃度:会员用户在一定时间内与店铺的互动频率和购买金额为会员会员活跃度的主要评价标准。
- 会员忠诚度:通过复购率、高消费频率、高消费金额等指标综合评价会员对店铺的忠诚程度。
- 会员价值贡献:包括会员的销售额、利润贡献、推荐新用户数量等。
店铺分析从哪几个方面?这样一整套完整的电商运营数据分析就完成了,是不是还是很好理解的呢?
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