数据分析之优化店铺的分析模型方案
您是哪一类店家?
发现一个问题,市面上被称作“数据分析”的工具很多,很多人是为了数据分析而买了这样一个软件,结果常常是用了几天就放在一边了。
各种数据 看不懂 有木有 !
数据的三个层次:
数据统计:将大量原始数据呈现在我们面前。
数据分析:通过多原始数据的分析提炼,对现状进行评估比较,发现问题解决问题。
数据模型:也就是数据挖掘,数据建模,利用数学函数寻找数据中的内在规律,进行预测。
店家的四种类型:
您是直觉型店家?还是分析型店家?
以下是我参考使用过的一个最基本的解决方案模型。分享之,
让店铺提升效率只需四步
任何一个可靠的决策的诞生都是有一个过程的:
第一步 确定:确定想要解决的问题是最首要的任务。对于大部分的店铺来说,最想要解决的问题就是:我们要提升店铺销售量。
第二步 分解:从逻辑分析的角度讲:将确定的问题分解成更具体的小问题是最有效的方法。会影响店铺销售量的因素有很多:店铺属性(级别,装修),流量,流量转化率,回头客,客服,售后服务,产品本身属性(价格,产品图片),物流成本,物流质量等等。
第三步 评估:用你亮晶晶的大眼睛发现有意思的变量,对这些关键变量进行逐一的分析,比较,假设,评估。对于数据的动态分析和静态比较等。
第四步 决策:得出最终决策。比如,将那个销量提升的产品放到首页,链接相关其他产品,这样促进了关联销售和首页转化率。
这样的决策是根据数据分析得来的。数据的不稳定性告诉我们要进行周期性的数据分析。
关于寻找潜力爆款的简单分析过程
下面这家店是一家运动品商店,先看数据吧!
开始分析
确定:增加销售额
分解:
1、店铺首页成交比例占全店比例较小
2、成交金额与拍下金额存在很大差距
3、热卖宝贝与人气宝贝不一致,有打造爆款的潜力
评估:
思路
首页转化率低 --因为-- 客户无法在首页马上找到想要的宝贝
客户拍下后不成交 -- 因为-- 价格,客服,关联销售
热卖宝贝与人气宝贝不一致 -- 因为 -- 没有好好利用流量或者转化率高的商品却没有流量优化
所以 --- 优化首页,确定潜力宝贝打造爆款,以单品引来大批流量带动全店销售额增加
观察下面的两个图,很明显,流量最大的宝贝300+,首页上并没有显示出来这一优势,成交宝贝只有一个
然后我们分析一下热卖宝贝和人气宝贝到底是谁出了问题?
按照下面的方法把这两个宝贝进行个性化分析
很快,我们发现者两种宝贝哪一个的表现更优了,第一个宝贝就是我们想找的潜力宝贝!我们可以优化他的各种属性,然后等着流量滚滚来吧!
总结
1 每个行业都有各自行业的特点,了解细分行业的市场份额,了解你的竞争对手是谁,了解对手的销售情况,了解客户的相关数据。数据就是流量,流量带动销量,销量提升效益!
2 在进行决策的过程中,将问题分解的越细小,就越容易接近最优决策。
3 知道的相关信息越多,了解的越具体,做出的假设越少,对自己的决策就会越有把握。所以数据来源和数据展现的方式也很关键。
4 模型只是参考,在运用的时候要灵活,不要太纠结于流程。我不保证这个模型可以适用于任何问题,比如某些奇葩坑爹超级无敌变态的恶心问题,但是一般的问题还是可以应付的。
数据分析咨询请扫描二维码
数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-26技术技能 - 编程能力: 数据分析师需要掌握至少一门编程语言,如Python、R或SQL。这些语言对于数据处理、建模和分析至关重要。例 ...
2024-11-26数据分析领域涵盖多样性岗位,根据工作职责和技能需求划分。这些角色在企业中扮演关键角色,帮助组织制定战略、优化流程并实现商 ...
2024-11-26数据分析是一种通过收集、处理、解释和展示数据,以获得见解和决策支持的过程。这个领域涉及使用统计学、计算机科学和商业智能等 ...
2024-11-26数据分析领域正日益成为当今商业世界中不可或缺的一环。随着数据量的爆炸式增长,企业越来越需要能够从这些海量信息中提炼出宝贵 ...
2024-11-26数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。在追求这一职业道路上,合适的教育和培训至关重 ...
2024-11-26数据分析师作为当今信息时代中关键的职业之一,扮演着解释、预测和推动决策的重要角色。他们需要多方位技能来处理各种复杂的数据 ...
2024-11-26数据分析师在今天的商业环境中扮演着至关重要的角色。他们需要应对各种复杂的数据分析任务和业务需求,这要求他们具备广泛的技能 ...
2024-11-26在当今快速变化的技术和市场环境中,数字化转型是企业利用数字技术全面重新设计和改造业务的重要过程。这一转型旨在通过整合云计 ...
2024-11-26数字化转型: 是企业在现代技术和市场环境不断变化的背景下,利用数字技术对其业务进行全面的重新设计和改造的过程。其核心目标是 ...
2024-11-26理论基础与高级学习 数学专业理论基础: 学生首先需要掌握数学的基础理论,包括数学分析、高等代数、几何学、常微分方程、实变函 ...
2024-11-26数字化转型:现代企业蜕变的引擎 数字化转型已然成为当今企业持续发展的关键支柱。这一过程并非简单的技术升级,更是涉及企业文 ...
2024-11-26# 数据科学与大数据技术专业学什么?就业前景与行业需求 **数字化转型:引领企业进步的关键** 数字化转型是现代企业发展的必经 ...
2024-11-26理论部分 - 基础数学理论: - 学生首先需要掌握数学的基础理论,包括数学分析、高等代数、几何学、常微分方程等。 - 这些课程 ...
2024-11-26在选择数据科学和大数据技术专业时,了解不同领域的职责和技能需求至关重要。数据治理工程师是这一领域中不可或缺的角色之一,承 ...
2024-11-26基础课程 统计学基础 - 统计学是数据分析的基石,包括概率、假设检验、回归分析等基本知识,有助于理解数据背后的意义。 - ...
2024-11-26数据分析是一门综合性学科,涉及多个领域的知识和技能。要全面掌握数据分析,需要学习以下内容: 基础课程 统计学基础:统计学 ...
2024-11-26数据治理工程师在当今信息时代扮演着至关重要的角色,负责确保组织内数据的质量、安全性和可用性。他们需要具备一系列技能和才能 ...
2024-11-26在当今数字化时代,数据被誉为新的石油,是企业最有价值的资产之一。因此,建立有效的数据战略规划对于企业的成功至关重要。数据 ...
2024-11-26<section id=
2024-11-26