许多朋友私信我说不知道零售电商数据分析怎么做，今天给大家带来一个优秀的BI可视化电商数据分析作品，希望能够给零售/电商的朋友们带来一些启发。

*本作品获2022帆软BI数据分析大赛【最佳行业应用奖】，获奖团队：清华北大落榜生，团队成员：李和平（队长）、赖石娇、闫梦琪、刘安骐。

01 作品背景

1、作品引言

这是一份工程量巨大的作品，因为它包括了1个首页+6个主题的内容，统一由一个首页跳转到不同的报表界面，这样就很好的解决了数据分析人员、业务人员看相关报表时找不着或者很难找的痛点。

因为FineBI主要对象面向于业务人员，于是作品在原来的思路上也做了一定的扩展。为了满足业务人员的学习需求，于是把其中几个强相关的学习地址也通过链接的方式放到了系统首页，这样既满足了业务人员工作的需要，同时还能满足业务人员学习的需要。

2、业务背景

目前，网上超市的竞争越来越激烈，在这种情况下，经营超市需要的是自身的管理和比其他普通超市优越的赢利点，而不是随波逐流的模仿和跟风。所以，对经营（运营）数据的分析显得尤为重要。

本作品以某超市在2014-2017年共计4年的经营数据作为数据源，结合本公司某零售电商子公司的数据应用项目的分析思路，围绕配送分析、商品分析、利润分析、退货分析、客户分析等方面进行全面深入的分析。发现问题、发现爆款、发现利润点，让经营可知可控可预测，让经营因数据分析变变得更加健康。

02 作品框架

作品包括了1个统一入口（含学习链接）首页+6个分析专题，其中这6个分析专题包括了整体核心指标、配送、商品、利润、退货和客户等内容。主要分析内容概述如下：

1. 核心指标概览：经营指标汇总；商品销售怎样？经营趋势怎样？
2. 配送数据分析：商品配送延期情况怎样？怎样才能选到最优的快递？
3. 商品数据分析：由哪些明星产品和哪些亏损产品？
4. 利润数据分析：哪些区域和用户能创造更大的利润？哪些产品利润有问题？
5. 退货数据分析：退货趋势怎样？退货主要集中在哪些商品？如何避免？
6. 客户数据分析：消费者分布如何？有哪些消费特征？

03 数据加工

数据来源于某数据产品内置数据库的网上超市经营数据（美国），整个过程包括了解释翻译字段，选择分析字段，删除重复数据，删除无效数据，一致化处理等。最终结果如下。（非作品重点，具体过程略）

04分析过程

1、核心指标概览

整体把握核心经营指标，包括销售指标、利润指标和用户指标，同时大体了解商品销售情况以及历史经营情况。

小结：数据结果显示，畅销商品主要集中在技术类产品。从2014年-2017年，经营情况呈现不断增长的趋势。同时，销售具有明显的季节周期规律，第四季度销售增长特别明显，建议提前做好商品库存储备。

2、配送数据分析

现代的物流配送在区域范围内，根据客户的要求对物品进行挑选，包装，组配等。本作品主要研究各种快递物流的延期情况，以便商家和客户选择更好的快递合作商，避免因为快递物流原因造成的退货发生。

小结：数据结果显示，标准物流的选择占比最高（猜测是因为价格原因），超过了一半，但其延期发货情况较为严重；在不考虑物流价格等其他因素的情况下，建议优先选择一等物流。

3、商品数据分析

“用数据说话”，用商品销售分析去证明销售成果是非常有说服力的。本次作品中，经过简单的讨论，我们主要围绕各品类销售占比、畅销商品、商品波士顿矩阵和帕累托以及相关明细表等分析方法和数据去发现产品销售的规律。

小结：该超市的明星产品类别主要有手机、餐椅、存储柜等。其中，桌子类虽然销售额占比较大（9.48%），但其利润为负数。同时，特别关注图3波士顿矩阵第二象限的产品，该产品利润非常高，但销售占比却很少，应该继续扩展市场和加大宣传。

4、利润数据分析

经营的一切着陆点都应该是利润，所以接下来我们要对利润做几个方面的分析，包括区域利润分析，客户利润分析，产品利润分析。

小结：该超市的商品在不同的消费群体、区域的销售利润存在一定的差异。①普通消费者的利润最大，特别是技术和办公产品利润优势特别突出，其次是小型企业，公司利润最小。②区域中，西部市场所获得的利润最大，其次是东部。为了开拓市场和提升例如，建议在中部和南部地区扩建仓库。③家具品类的餐桌、书架产品亏损严重，应重点关注，特别重视物流运输、市场费用和其他成本费用。

5、退货数据分析

在本作品中，退货分析将围绕退货总体情况、历年退货情况、商品退货情况和退货区域等多个角度进行分析。

小结：①退货金额为5.76万，退货订单为718单，退货数量为2848。②历年以来，退货情况有所好转，用户退货有逐年下降的趋势。③办公用品退货情况较为严重，其中，binders（胶粘）用品极为明显。数据显示，退货情况较为严重，建议商家通过严把生产（或采购）质量关，减少运输、包装、装卸、配色等环节的失误和损耗，利用信息技术最短路径等方式达到这一目的。

6、客户数据分析

客户细分是为了能够深度分析客户需求，更好的应对客户需求的变化。通过合理，系统的分析，企业可以知道客户有哪些需求，分析客户的消费特征，更好的为运营提供可供选择的运营策略以及未来规划。

小结：①该超市重要客户占比较大，经营较为健康，应该继续重点关注重要客户，及时提供有效、高质的服务。②普通客户数量409个，占比最多；且其销售金额和销售数量以及订单数等指标也最多，应该作为重点关注和维护对象。

05 结论建议

配送专题：数据分析结果显示，除了一等物流，其他类型的物流发货延期较为严重；建议相关工作人员注意监控发货的及时性，同时在不考虑其他因素的情况下推行一等物流，避免因为延期发货而造成的退货现象发生。

商品专题：数据显示该超市的明星产品类别主要有手机、餐椅、存储柜等。其中，桌子类虽然销售额占比较大（9.48%），但其利润为负数；建议保障第四季度明星产品的库存，同时对亏损产品做专题诊断。

利润专题：该超市的商品在不同的消费群体、区域的销售利润存在一定的差异。消费群体中，普通消费者的利润最大，特别是技术和办公产品利润优势特别突出；区域中，西部市场所获得的利润最大，为了开拓市场和提升例如，建议在中部和南部地区扩建仓库；需要注意，家具品类的餐桌、书架产品亏损严重，应重点关注，特别重视物流运输、市场费用和其他成本费用。

退货专题：办公用品退货情况较为严重，其中，binders（胶粘）用品极为明显；建议做好整个供应链环节的数据分析和跟踪动作。

客户专题：数据显示，重要客户占比较大，且在客户类型中普通客户类型为主要消费群体；建议做好普通客户群体的客情关系维护的同事，发展小企业用户和公司用户。

06 作品展示

1、分析系统动态展示图

2、作品合并长图

注：原文内容十分详细，本文考虑篇幅做了删减，如对本作品感兴趣可点击查看原文。

看完这些作品，希望您能对借助BI工具实现零售/电商数据分析有所启发。

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