訂單分析的價值,90%賣家不知道!——訂單分析系列一

有一些原創(chuàng)筆記贈送給一些同事分享，共同成長。

1.數(shù)據(jù)操作介紹1。

先解釋一下汕頭的頭條:眾所周知，頭條和你家寶貝的主圖尤為重要，是你家寶貝成交與否的開始(頭條的關(guān)鍵權(quán)重和秀量，圖片的色彩，營銷詞的運用都至關(guān)重要)。

所以帖子的標題就像寶寶的標題，只是帖子沒有主圖配合。

我只能在這里做個頭條噱頭。

請原諒和理解，希望能有更好的引流效果和更高的轉(zhuǎn)化率。

這里說的轉(zhuǎn)化率，比如:大家的回復和反饋，或者能給你帶來一點啟發(fā)等等。

當然，最重要的是，我希望為一些同事和商家提高數(shù)據(jù)運營的能力和理念，從而提高銷售額。

是的，這是我的產(chǎn)品的最大轉(zhuǎn)化率。

以上雖然看似“扯淡”，但也用到了淘寶的一個重要細節(jié):標題優(yōu)化，提高點擊率的兩個基本要素之一。

好了，言歸正傳。

先自我介紹一下:我在電子商務發(fā)展迅速的城市之一寧波工作。

從自己開店到給一些公司做指導、建議、策劃，現(xiàn)在服務于一家上市公司。

個人運營成長:互聯(lián)網(wǎng)渠道的運營技能學習和線下培訓結(jié)合工作中的實踐。

我們熟悉的渠道:淘寶官方論壇、天下網(wǎng)商、唐婉學院、賣家學院等非官方平臺。

引用一句“拿來民用”可能不太合適，但作為電子商務的數(shù)字化運營者，我想分享一下我的經(jīng)驗，加入分享的隊伍。

總結(jié)一點經(jīng)驗分享給大家，希望能給你一些啟發(fā)和幫助。

這里沒有太華麗的詞藻，沒有太高深的學術(shù)，而是用一些通俗的詞匯和圖表來做一些解讀，與大家一起學習探討，共同進步發(fā)展。

2.數(shù)據(jù)操作的重要性在此不再贅述。

比如阿里投了幾百億、幾十億做大數(shù)據(jù)、云計算；國內(nèi)有多少大公司有數(shù)據(jù)人才的輸入和高效的輸出；現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)高薪數(shù)據(jù)人才短缺。

每個人都能找到，少則十萬，多則幾十萬，多則幾百萬。

總之，在數(shù)據(jù)主導的時代，數(shù)據(jù)運營是發(fā)展趨勢，也是制勝手段之一。

不然阿里也不會花那么多人力幫商家做數(shù)據(jù)產(chǎn)品給大家做更精細的運營。

3.經(jīng)驗分享空間的規(guī)劃，因為不知道現(xiàn)階段同事和商家的店鋪處于什么水平？類別？人員配備情況如何？資金投入和公司的戰(zhàn)略發(fā)展方向？產(chǎn)品的優(yōu)缺點等。

只能籠統(tǒng)的呈現(xiàn)和說明，涉及到電子商務中的很多工作角色和多項目的工作內(nèi)容，比如推廣、客服、活動策劃、愿景、產(chǎn)品策劃等。

只能從有限的角度做一些分享和解讀。

如果有機會，可以通過個別針對性的交流，進行更深入的探討。

如果有好的建議，可以回復反饋。

以下的分析和解讀都是基于我現(xiàn)階段實際經(jīng)營的店鋪，所以會隱去一些數(shù)據(jù)。

請理解。

現(xiàn)在大致方案如下:2。

作為一個店鋪運營的核心數(shù)據(jù)之一，其中一個數(shù)據(jù)運營單就能挖掘出很多有價值的東西？不知道同事們有沒有仔細研究過。

比如訂單的基本數(shù)量，價格分配怎么樣？銷售的地區(qū)分布是怎樣的？哪些寶貝賣得好，哪些SKU賣得好？顧客的購買行為等。

所以今天就從訂單開始吧，比較實際的，你可能比較關(guān)心的部分。

訂單分析首先要了解哪些維度？哪些是要做重點分析的？分析后你會得到哪些有價值的東西？在這個小篇幅里，大致分析了以下細分維度，如圖:數(shù)據(jù)周期:半年2.1分析維度框架圖2.2各地區(qū)訂單區(qū)間價格及銷售占比數(shù)據(jù)看板2.2.1訂單概況圖表描述:左上圖1:訂單金額區(qū)間分布，右上圖:SKU銷售占比，中下圖:平均訂單價格，左下圖:各地區(qū)銷售分布，右下圖:各城市銷售占比分布，2.2.1圖:總訂單價格區(qū)間分布解讀。

2030元區(qū)間訂單占比6%左右，2040元區(qū)間訂單占比7%左右，4050元區(qū)間訂單占比5%左右。

這家店屬于訂單價格比較低的店(當然行業(yè)品類和產(chǎn)品有區(qū)別，訂單價格的標準也會不一樣)。

可能的影響因素如下:1 .品類和產(chǎn)品特性的區(qū)別；2.商店級別之間的差異；3.營銷方法和產(chǎn)品組合促銷的影響；4.店內(nèi)老客戶的比例；5.主要產(chǎn)品情況；2.1訂單價格區(qū)間月度分布圖/平均訂單價格圖/SKU銷售份額圖:解讀:從圖表上看，4月份低訂單占比非常大，010元、1020元訂單支付。

6月份又降到20%，數(shù)據(jù)運營的開始其實是從5月份開始的。

經(jīng)過近一周的數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)該店主營產(chǎn)品單一，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)明顯調(diào)整，盡量采用單價小、單價高的產(chǎn)品。

我也在營銷組合上下了一些功夫。

經(jīng)過兩個月相對精細化的操作，效果明顯增加。

親愛的，從下面兩張圖的走勢圖來看很明顯。

1.訂單均價上漲明顯。

2.SKU銷售品種占比較大，與3月和4月的50%和60%相比相對持平。

2.1訂單銷售區(qū)域分布圖:圖:(此處篩選去除了部分月份的數(shù)據(jù))解讀:從圖中來看，江浙滬占了相當大的比例，占比33.88%，其中浙江占比最大。

其他省份廣東占12.53%，山東占6.02%。

其余省份占比相對較小。

作為操作者或管理者，你應該對圖表數(shù)據(jù)有很多操作上的想法。

比如:1。

運營成本的控制；2.促銷區(qū)域的控制；3.不同省份的消費群體分布與訂單(產(chǎn)品有不同需求)有什么關(guān)系？當然，我們可以再細分一下，分析一下某省各城市的銷售占比。

(你看看下圖就知道你該怎么做了。

)這樣就可以準確定位直通車推廣中的城市，提高準確率。

夜深了，訂單的部分分析暫時告一段落。

閑暇時會陸續(xù)分享原筆記。

歡迎評論，提出自己的建議~謝謝！作者:路人，專注于電子商務的數(shù)據(jù)挖掘和可視化分析(行業(yè)、競品、競品店、店鋪的深度分析)，公司部門、店鋪的整體運營規(guī)劃。

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