有许多朋友跟我抱怨说，现在好多做电商数据分析的工具在市场营销、用户行为和订单数据三个模块上大多是分开的，有没有一个好用的综合的分析工具呢？小编发现有相当多的一部分运营，收集数据是直接人工下载的，花半天时间专门去各个平台下载数据，再进行分析整理，这样不仅是效率低，而且错误率很高。

其实现在大多数电商，已经用起来了BI工具，这个工具一个是能够把不同平台的数据汇总到一起，而且通过统一指标、构建分析看板，对业务增长也有帮助。

下面给大家讲一下怎么用BI逐个击破电商分析的难题。

第一个问题：电商平台没接口，人工下载数据浪费时间，滞后性差

现在的电商分析需要的数据来源很多，比如行业的数据像淘数据、百度指数数据、魔镜市场情报等，业务系统的数据像旺店通、ERP、OA等，当然还要各大电商渠道的数据像淘宝、抖音、京东等。平时的做法就是人工下载，找个运营花半天时间专门去各个平台下载数据，再进行分析整理，效率低、错误率高。

用BI工具是能够实现全自动取数的，主要使用的手段是RPA+API。可以这么理解，RPA是个机器人，你给它发出一个指令比如：根据提供的商品和竞品的ID清单，进入生意参谋平台竞品分析中下载分析报表，并进行环比计算，它能在半个小时之内给到你想要的数据。机器人可以以100%正确率连续工作，而且比爬虫安全，不至于导致店铺被封。

第二个问题：不同电商平台的指标名称和报表格式不统一，整理难度大

同样的数据在不同的平台里面的命名方式是不一样的，比如对于“店铺名称”这个字段，有的平台叫“推广渠道名称”，根本匹配不起来。BI则能通过对含义相同但命名方式不同的字段进行关联整合，输出面向投放分析的业务主题包。

第三个问题：电商数据要怎么分析，才能找到业务增长点？

前面两个问题都是依靠BI本身功能去解决，这里的数据分析则是大家实实在在需要学习之后再借助BI工具实现的，下面我通过运营监测场景下的一个案例跟大家分享。

电商企业在日常的经营过程中产生的大量经营数据包含了丰富的经营技巧和市场规律。传统分析方式通过报表或报告，只能一次性分析不能持续监测，既费时费力也不及时，还容易出错。用BI的各项图表工具则能够直接进行数据清理和监测分析。

分析思路：通过日、月、年维度创建三个联动的运营监测平台，各组件间不但能够联动并且模板间也可跳转，建设一个可持续使用的运营监测平台。

具体分析过程：

①业务总览

可视化形式：仪表盘+文本图

重点关注指标：销售额（同比、环比、完成率）、毛利额（同比、环比、完成率、毛利率）、订单数、客户数、客单价、连带率等。

以2018年12月30日日累为例，销售额2.9万元完成率超过了95%，并且同比环比都大幅度增长，但毛利额仅610元完成率不到20%，同比环比增长也大幅下滑。通过业绩总览我们发现折扣金额（6千元）和负毛利额（负3千元）偏大，主要原因可能是年底大促销导致毛利额下降。

②区域业绩分析：

可视化形式：地图

重点关注指标：销售额、毛利率、业绩分布、区域经理业绩排行等。

以2018年12月30日日累为例，首先可以看出当日西南区无销售，华北地区销售额最高1.1万元，同比增长187.9%，其中河北占比最多70.1%。从业绩总览我们得知毛利额低并且负毛利额高，从地图中我们发现华东毛利额-1300元，并且负毛利额接近总负毛利额的一半，华东销售人员可能为了实现年底目标，降价促销。

③近几日/月/年业绩趋势：

可视化形式：折线图、柱状图

重点关注指标：销售额、客流量、客单价、连带率等

以2018年12月30日日累为例，当日销售额超过了平均值，但毛利额低于平均值，主要原因是负毛利额较高，远高于平均值。当日客流是近30日最大客流，但客单价远低于平均值，可能是促销所致。当日退货率不高仅6%，远低于平均值。

④订单及客户分析：

可视化形式：饼图、柱状图

重点关注指标：邮寄方式占比、销售额top10客户占比等

以2018年12月30日日累为例，当日有38.3%的销售额来自500-1000元商品，超过一半的订单以标准级的邮寄方式发货，其中销售额和订单最多的是消费者。前十名中大部分是消费者，消费金额最高的是公司类型的洪强。

⑤会员分析：

可视化形式：RFM模型、波士顿矩阵、饼图、分组表

重点关注指标：客均销售额、会员销售额等

a）RFM分析：

通过矩形树图展示RFM各分类下用户数量及占比，饼图展示各类下销售额及占比，柱状图展示各类客均消费额排行。

通过下图可以看出一般挽留客户数量最多，占比21.1%；重要保持客户销售额最高，占比接近30%；客均销售额最高的是重要保持客户和重要价值客户，分别是4万元和3.9万元。

b）价格敏感度分析：

通过波士顿矩阵分析客户对价格的敏感度（气泡大小展示销售额大小），饼图展现各象限下的销售额和会员数量。第一象限：高折扣高价格；第二象限：低折扣高价格；第三象限：高折扣低价格；第四象限：低折扣低价格。

通过下图可以看出第二象限会员数占比最多的，接近40%，销售额占比超过50%。其次是第一象限，会员数占比22.4%，销售额占比25.8%。这两象限共同特点是对高价格商品不敏感，不同之处是第一象限喜欢折扣商品，第二象限对折扣不敏感。销售人员可以根据客户特征制定自己销售策略。

c）会员特征详情：分组表展示会员的主要特征，根据上面的分析结果直接筛选出想要的会员。

⑥品类分析：

可视化形式：矩形数图、饼图、表

重点关注指标：销售额、销售量、毛利率、退货率等

通过矩形树图展示各品类业绩分布情况，饼图展示品类销售额按占比情况，分组表展示销售额Top10商品和退货商品。 以2018年12月30日日累为例，办公用品销售额最高1.2万元（42.6%），其中器具占办公用品最高59.6%。销售额前两名的产品分别是Hoover微波炉和三星信号增强器，分别为4313远和3189元。有三个产品出现退货，退货率分别为100%。

⑦分析总结

2018年销售额超过5百万，目标完成率92.6%，近几年销售额在逐年增加，但负毛利额和退货率也在逐年增大，公司需要注意寻找具体原因改善运营。

华东和中南俩地区销售份额占比超过50%，地区分布不均，需要加强其他地区的市场份额。超过一半的销售来自个人消费者，各类销售额分布比较平均。

从每年的月度数据我们可以看出每年的1-4和7月份销售额偏低，需要进一步分析其原因，改善这几月销售可大幅度提升全年销售额。

唤回重要保持客户是提高销售的一个不错选择，因为这类客户总销售额和客均消费都是最高，并且绝大部分重要保持客户在第一和第二象限，对价格不是很敏感。

最后

以上整个分析过程都是用FineBI完成的，FineBI是一款兼具用户级简单和企业级强大的数据分析工具，连续多年国内BI市场占有率第一，能够帮助个人与企业提升电商数据分析效率，并输出相当漂亮的数据分析报告。大家在选择BI工具的时候，还是选择国内的主流BI产品，FineBI就是相当好的选择。

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