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大促后该做什么?数据复盘8大思路在此

2017-08-13来源:互联网

文/宁静

导言:随着生意参谋近期比较多的改版,更多的数据不断开放出来,所以很多人问宁静这些数据对于他们这些商家有没有必要去用,首先,作为自身店铺也好还是市场数据也好,数据就是运营的眼睛,所以数据本身肯定是有价值的,但是对于一些商家而言可以叫做“睁眼瞎”,也就是虽然生意参谋有很多数据,却不知道如何运用,因此,借着这次618年中促,宁静来给大家展示通过数据如何在后续复盘大促,让大家能够直观的去了解数据的价值。

1. 活动利润分析

2. 活动整体效果分析

3. 商品效果分析

4. 活动装修效果分析

5. 流失分析

6. 区域销售分析

7. 新客户人群分析

8. 活动物流状况分析

备注:为了避免企业信息泄漏,以下的分析重点在于分析思路层面,数据会采用重要信息模糊,多店数据穿插等方式来共同完成该分析过程,所以不要过度纠结数据问题,关键是分析的思维逻辑过程。

1.活动利润分析

首先我们可以通过生意参谋-财务分析-快速报表中可以分析到我们的活动最终利润状况,但是要记住活动的效果并非仅仅只是看当天做的如何,还要分析预热期的损失,和活动过后是否出现活动疲劳的损失,因此活动是否真正获利的算法是:活动利润-(日常利润*预热天数-预热期利润)-(日常利润-活动后利润)*预热天数

数据来源:生意参谋-财务分析-财务报表-快速报表(因涉及财务数据这里截图则为测试的)

另外稍微提一下现在生意参谋财务分析有一个好处就是可以做配置管理,对于线上一些无法获取的成本(SKU成本,物流成本等),这里则可以支持数据上传和管理,非常方便。

数据来源:生意参谋-财务分析-配置管理-商品成本

2.活动整体效果比较分析

上面从财务分析里面去分析整体活动的利润状况,接下来就是对于活动核心指标的反馈进行分析(如下图),我们可以看到从预热期所关注的预热流量情况,加购效果(这里我们也可以去跟日常情况去做比较,看下我们的预热期收藏加购有没有比平时效果要好?)

数据来源:生意参谋-数据作战室-活动分析

除了分析自身活动核心数据之外,还要从以下几个角度做比较来观察对比我们的活动效果:

a.自身店铺所做的同级/相似活动的对比分析(目前生意参谋给出了活动对比,可以让我们对历史活动进行参考比较,也方便我们平时做活动预测分析)

数据源:生意参谋-数据作战室-活动对比

b.竞争对手对比分析(竞争对手数据如果市场行情可以找到就用市场行情做分析,如果没有的话可以到竞争情报去做竞店监控数据)

数据来源:生意参谋-竞争情报-店铺对比

c.行业活动效果对比分析

数据来源:生意参谋-数据作战室-行业分析

通过上面的数据对比,我们就可以知道本次活动我们实际做的如何,哪些指标反馈出不足,竞争店铺这方面做的比较好,他们是如何去做的(通过观察和解析他们预热期和活动当天所做的一些跟该指标相关的策略)

3.商品效果分析

从下面的数据我们可以把预热期-活动期商品表现数据下载下来做商品分析,可以从以下几个方面去分析数据:

a. 活动产品销售集中度

b. 预热期表现好,活动当天数据表现情况分析?

c. 活动当天,商品断货情况?

d. 哪些新品表现好(转化率/收藏加购)

e. 什么类型的产品卖得好?(分价格/类目/属性)

数据来源:生意参谋-数据作战室-商品监控

4.装修分析(针对618的店铺活动主页效果做热点分析)

支持查看首页/618承接页/618重点商品的布局情况(这里的分析因为前面我们在备战期间有对布局根据数据方向做调整,而这里复盘就是对结果进行分析了,这样才知道我们所做的调整是否有效)

数据来源:生意参谋-首页-装修分析

5.流失分析

对于活动我们流失出去的客户都去买其他商家什么产品?对比我们前面在备战阶段对于流失分析所做的调整,是否在用户流失方面有所改善?

数据来源:生意参谋-竞争情报-商品监控

6.区域销售分析

尤其活动大促具备大流量,对于数据的测试是非常有效的参考,因此区域销售的数据 尤其是具体到对单品的区域数据分析是非常有价值的 对于我们后续的付费投放调整方面。

数据来源:生意参谋-数据作战室-商品监控(如果没有作战室,可以从后台订单下载来进行分析)

7.人群分析

对于像618这样的大型活动,基本都是商家拉新体验的重要过程,因此对于新进来的买家人群特性,我们作为商家运营也是需要重点去关注的。而且后续也要对这群新买家分类管理维护(CRM)

数据来源:生意参谋-数据作战室-活动分析

8.618活动物流状况

数据来源:生意参谋-经营分析-物流分析

这以上就是运用数据如何去协助运营大型活动一个相对完整的分析思路,数据分析可以让我们从每个过程清晰的知道如何制定规划,效果如何,如何调整方向,当然这里面的分析还不够真正前面,包括CRM运用,付费投放调整,客服服务监控效果,库存管理等等方面因为篇幅问题,就不在这里体现。