Wish运营中最常用到的数据分析板块
我们以Wish后台的数据为例。
“业绩”菜单下面,是Wish运营中最常用到的数据分析板块。
点击“业绩”菜单,我们可以看到以下内容。
其中产品概述、销售业绩、用户服务表现、销售图表这几项对于产品和销售端比较重要,评分表现、物流表现、退款表现、用户反馈、仿品率表现这几项对于运营是很重要的数据指标,用户服务图表则便于数据的对比。
除“业绩”菜单外,在“产品”菜单中也有我们需要挖掘的数据。
从直观的后台数据来看,以下三种数据对掌握产品信息和上架信息会有所帮助。
我们可以看到自己店铺当前产品的SKU、最近更新时间,以及上传时间的相关数据,它们是三种很直观的数据,其中最近更新时间和上传时间可以按照时间进行排序。同时,我们也不能忽略另外两个有用的信息:Wishes数和销售数。产品销售数量也可以按照销量高低顺序进行排序。
然后我们就看到了单个产品的数据表现情况。
上面总结了后台数据的展示方式,接下来需要了解的是,我们可以用哪些思维来开展数据整理和分析。
1.对照思维
这个维度通常用于对比单品或者单店铺在单位时间中的销售情况,通常采用对比的形式,展示出的形式是柱状图。
这种柱状图在 Excel中很容易生成。一般对于后端运营中比较规范,且用系统进行管理的商户、所使用的ERP通常都有统计功能,可以对订单数量或者订单金额进行统计。
销量和销售额的统计,体现了在数据处理中很重要的也是最基本的一个思路,就是对照的思路,俗称对比,单独一个数据是绝对化的数字,不能代表什么,而和另一个数据做对比,才能体现出它的价值。
2.分拆思维
我们举一个例子,比如一个销售员A,通过对照的方式发现店铺这一周的销售额不如上一周,这时只对比销售额就没有多大意义了,而需要对销售额这个数据进行进一步拆分。这里可以利用电子商务中常见的一些公式。
通过进一步的分析可以找出导致销售额下降的原因,还可以更进一步细分转化率、流量等数据,找出更深层的原因,直到找出解决方案。
3. 降维思维
当数据的维度太多的时候,我们不可能把每个维度都拿来分析,对于一些相关联的数据指标,筛选出其中能够合并的维度即可。
在汇总数据维度时,众多的数据并不是每一个都值得分析,当存在“成交总额=产品单价×订单”这种一个维度可以由其他维度计算出来的情况时,我们就可以降维。通常我们只关心对我们有用的数据,当某些维度的数据跟我们的分析无关时,就可以将其过滤掉,达到降维的目的。
4.增维思维
增维和降维是相对应的,有降必有增。当我们当前的数据维度不能很清晰很全面地解释我们的问题时,我们就需要对数据做一些运算,使其多增加一个指标。当我们在分析某个单品的数据时,如果单纯从浏览量、销量、退款比率、平均评级数据等不能分析出产品销售额增减的原因的话,就需要增加产品的客单价、转化率等数据维度来协助分析。
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