不管是线上电商还是线下的零售门店，都会在不同的季节或时机出售不同的商品，这些复杂的商品，因为渠道因素、季节因素以及其它各种各样的因素都会做一些促销活动，进行打折或者捆绑销售。如何在各种节日的机会根据促销活动的数据分析及时调整优化促销的活动呢？如何判定各类大促活动的效果？这些就需要运营人员收集需要关心的各种指标并进行分析了。

1.自定义时间的同环比

每次做促销活动的数据分析最头疼的数据处理过程。很多店铺选择使用Excel来处理促销数据，在电商平台后台或者各类ERP系统里导出订单明细后，需要进行合并多个表格的操作，或者将今年数据与历史的数据进行整合，再计算出同环比同期比等，然后再做成图表贴到PPT中进行汇报……

在这个过程中，数据的所有处理过程都是不透明的，毕竟你也不可能把excel操作的每一个步骤写出来，一旦发现数据源或者操作过程有个差错啥的，只能全部重头来过~

在九数云-在线数据分析平台中，促销活动的数据分析也可以变得很简单，将历史数据和当前数据通通导入九数云平台，将其作为一个小型的数据中台即可。将对应日期的订单数据导入之后，在计算过程中，有【同环比】快捷操作，选择分类汇总功能，右键即可出现【同环比】功能，快速生成大促期间的对比，并一键生成相应的图表。

如果想要设置各种筛选条件或者时间联动，可以新建【仪表板】，拖拽如多种图表形式并设置【联动】，灵活的数据之间的互动便可实现啦！同环比的时间根据筛选器或者联动条件的变化而变化。

上图是几种不同的较有代表性的历史对比方式。

历史趋势对比：即通过分析该指标在一定时间内的变化趋势情况，分析指标走势的异常与否；

动作前后对比：即通过分析某个特定动作之前和之后的指标情况，判断该动作是否有效（比如营销投放）；

去年同期对比：分析本期与去年同期的数据差异情况，剔除周期因素从而判断指标异常与否；

前一时期对比：分析本期与最相邻的周期的差异。

2.计算百万订单量的复购率

每次活动结束后，除了对比分析本次活动与历史促销活动的数据分析对比有何不同外，还需要从各维度全方面分析用户的复购情况，通过对性别、地域、年龄组、爱好、类目的复购率分析，来精准判断活动的吸引人群与参与情况。

使用九数云在线数据分析平台，可以较方便的完成复购率高级计算，即使订单数据多达百万条，运营同学不需要麻烦数据部门从而自己处理复购数据了。

以订单流水为例，可以通过【分类汇总】把客户ID的数量计数，当计数大于1时，必定是购买次数在2及以上，通过筛选出计数大于1的行，剩下的都是复购的客户。

除了以上两类同环比分析、复购率分析，九数云还能完成其他类促销活动的数据分析，如购物篮分析、一物一码分析、百分比情况分析等等。

 

 

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