“大家好，我是李启方！今天跟大家聊聊店铺分析。
老李最近看到一个有趣的店铺数据分析案例，这个案例整体分析框架做的很详细，从经营指标、商品销售情况、利润、毛利等多个方面且采用帕累托、品类占比等多种分析方法，其次落地仪表板内容也很丰富，选用的组件类型多样，图文结合，配色也很统一。非常值得大家学习！
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业务背景
铁打的营盘流水的兵，电商行业较高的人员流动给大多数电商公司的数据沉淀、积累，造成极大的挑战，不同的运营人员，有不同的数据分析思路，且大多是表哥表姐，喜欢本地化操作，公司层级的数据分析体系很难建立。一波人员流失后，数据可能会随人员流动而流失。如何将运营数据清洗入仓，通过建立完善的数据模型，让用户做到即拉即用，随时可拉取到所需要的数据，并通过丰富的图表图形，自助的方式建立分析模板，是当前很多公司比较关注的。
需求痛点
各部门数据源头不统一，口径不统一，很难达到数据标准化，无法充分发挥数据价值。
大部分数据的收集通过手工完成，很难形成历史数据的对比分析，孤立的看数据很难看到业务的本质规律。
不同平台的数据来自于不同运营小组，公司负责人很难从全局上总览公司数据。
自选数据
总共有4个表，商品交易表，销售目标表，退货表，退款原因表，部分数据已提前处理脱敏
分析思路
思维导图
围绕经营分析主题，拆解出单店模型，从核心经营指标，销售概况，品类占比，退货分析几个维度对经营情况做相对完整的分析，实际工作中可根据业务需要进行其他分析主题的扩充，本案例旨在抛转引玉，以理清思路为主旨。
作品中使用了指标卡，帕累托分析，趋势图，漏斗模型，饼图，散点图，堆积图，词云，明细表等没分析模型和图表来更直观的展现分析结果。
1.店铺商品数据，在BI中利用文本函数对款号进行二次脱敏处理
2.销售目标，数据到天到月
3.商品退款原因
4退款明细，在BI中利用文本函数对数据进行二次脱敏处理
1.店铺经营核心指标分析
作品的思路来源于，运营同学日常工作中，由于各自的习惯不同，数据基本上属于本地化，很少在线化，对其他部门对数据的应用，很不方便。通过本次对店铺重点指标的在线化，能让运营负责人及旁系部门对运营的整体销售额，指标达成率以客单价，转化率，客单件等核心指标，对店铺的整体运营有个整体了解。并且通过各个细分指标的分析，了解各环节的问题，明确后续的优化方向。
通过对商品品类帕累托分析，找到售卖较好及较差商品，提供数据支持，以便运营有针对性调整营销策略。
通过一个月的销售趋势图可以看出7.11号销售情况异常，可以给到运营指导，分析当天销售情况，寻找销售异常原因，有针对性复盘，并优化调整。
从用户行为转化漏斗可以看出，流量转化情况非常不好，从访客到加购转化情况差，需要深入分析流量来源及页面浏览深度情况及时调整页面、优化营销策略。
通过商品品类占比分析，找到销售较好品类，针对性的进行补货，确保销售可持续性。尤其针对销售TOP10的商品，做好连带拉动店铺其他商品销售。针对销售较差品类，分析品类的曝光情况及转化情况，做有针对性调整。
通过对商品的毛利情况分析，找到销售较好的高毛利商品，做好营销承接，持续拉动销售，针对毛利情况较差商品，及时做好折扣调整。
从店铺退款情况分析可以看出，店铺近期退款较高，主要原因来自于商品问题，价格问题，物流问题。需要及时找到明确原因，调整服务方向，优化商品，减少退货。
通过对退款原因明细及单品分析，找到具体问题商品，针对性调整。
2.通过分析得出的结论
基本完成指标目标，各项核心指标在正常范围内。
店铺商品运营有较大提升空间，后期可针对利润款及低毛利款做针对性措施。
店铺流量层面需要重点关注，提升转化情况，以达到店铺业绩全面提升。
店铺退款情况不好，高于行业平均值，需要关注重点款。
3.可视化仪表看板
可以上下滚动的图片
本次分析案例的作者为铿锵三人行，作品荣获帆软2022年BI数据分析大赛优秀作品奖。作品结合实际，不仅可以适用单店，还可扩展，值得借鉴。其次指标解读详细清晰，能够恰当的表达相关的数据分析场景，还采用多种分析方法，数据处理逻辑清晰，落地仪表板图表组件丰富、布局舒适。展现了作者扎实的数据分析与业务决策能力,是一个高质量的店铺分析案例。非常值得大家学习！点击文末阅读原文即可下载完整模板，大家可以自行尝试自助分析哦～
你点的每一个在看，都汇聚成数据之光！
