从0到1搭建电商数据分析平台:电商分销运营监测、产品销售分析和风控

2023-12-28 18:31:20

今天分享就是电商分销场景的数据分析。制作团队实际电商体系运营监测与风险识别预警分析需求,利用FineBI搭建分析监测平台,打通电商分销业务数据分析链路,进行常态化运营监测与风险识别预警。下面就展开看看。

01 背景及痛点

1、背景概况

随着时代发展,公司积极拓展电商业务,开设经销商,销售高速增长,但在持续且快速的攻城略地过程中,产生了一些发展风险,需要更加精细化的数据运营管理进行管控。

2、问题分析

  • 经销商数量快速扩张,经销商、店铺体系运营缺乏实时和高效率监测;
  • 电商分销业务销量波动大,存在经销商窜货问题,线下渠道秩序受到干扰;
  • 乱价问题时有发生,对公司、经销商盈利造成不利影响;
  • 公司销售投入产出缺少完整的专项评估分析平台。

02 业务需求

利用RPA技术获取经销商店铺GMV数据,统筹进出货及费用相关数据进行全量分析,需要搭建分析平台,主要从以下三大模块开展:

  • 整体运营概况分析与监测:为费用投入及管理提供数据分析支撑,常态监测体系健康发展;
  • 产品销售分析:从各维度分析产品销售对比,挖掘产品生意机会;
  • 风险识别与预警:监测动销、刷单、破价等异常指标,识别潜在风险,协助输出风控策略。

03 整体分析框架分析框架

本文对于电商运营分析与风险识别预警从以下三个角度展开,分别是整体运营概况分析与检测、产品销售分析和非业务分析识别与预警。

  • 整体运营概况分析与监测:体系概况、运营概况和销售费率及运营监测分析;
  • 产品销售分析:产品销售结构分析、重点产品销售分析和新产品销售分析;
  • 非业务分析识别与预警:预警概览、出货进货比、单订单销量、实际售价。
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04 免费获取库存管理模板及工具:

1、报表及图形选取框架

利用多维数据聚合分析,从三大模块做分析报表体系,在实际中结合经营过程需求分别分析问题,支撑决策、干预经营从而促进电商渠道长久健康发展。
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2、各模块可视化报表及实现

模块一:概况分析与监测结构及实现概览分析:通过客户数、店铺数、销量、价格、订单、退货、毛利等指标常态化通过各类指标监测电商体系运营情况及趋势。
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体系运营监测:分销售区域监测客户数、进出货比、店铺数、活跃及销售。
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卖力、价格、临期品、退货监测:分销售区域、客户监测订单、均价、大日期、毛利等情况。
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客户盈利监测:分销售区域监测进货、出货、投入的费用费率、毛利情况。
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投入产出费率监测:费率为重点,单独报表分地域、时间监测投入产出及变化情况。
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模块二:产品销售分析结构及实现概览分析:基于EDI电商销售数据,筛选所需日期及整体/分业务单元数据,从各维度挖掘生意机会辅助和支撑电商销售运营。
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渠道维度分析:挖掘电商相对于线下占比更高的产品,属于电商渠道优势产品,重点发展。
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平台维度分析:平台销售产品的占比分析,看到不同平台背后消费者的消费偏好,为厂商在不同平台产品发展策略提供数据支撑。
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业务单元维度分析:分业务单元产品销售占比及变化,业务单元产品发展指引。
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新品发展分析:重点围绕销售渠道、平台、业务单元的新品销售占比分析,挖掘新品发展的薄弱环节,支撑运营改善。
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重点产品发展分析:左边按照产品占比降序排列,点击对应产品名称,右边绘制产品的正常日期、大日期产品,分业务单元、平台的销售价格,重点监控破价的地区和渠道。
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模块三:业务风险识别与预警结构及实现风险指标概况:动销、刷单、破价指标整体分业务单元概况。
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结案风险分析:累计出货/累计进货指标,如果高于100%,可能存在多结案获取公司费用风险。
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动销风险分析:当月出货/当月进货指标,当月出货/进货>200%或≤50%,单位均为提数。理想状态下出货提数与进货提数应该基本相等,过大或过小均有潜在动销问题。如果长期的出货远小于进货,可能存在窜货的风险,出货/进货过大的可能出现刷单的风险,特别是有订单件数、但没有订单金额的,可能出现刷空单的违规行为。
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刷单风险分析:单笔订单提数>50定义为大单,出现大单的认为存在刷单风险,通常刷单风险与破价风险关联,单笔提数过大的可能价格非常低。
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破价风险:实际售价< (规定售价-5元)定义为本单破价,参考客户组口径考虑到5元优惠券给出一定折扣空间,但是EDI所有SKU平均价格低于电商价盘,存在大量破价问题。
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如果经销商同时存在动销风险、刷单风险、破价风险,则需要重点关注。除此之外,其他风险指标还有费用率和窜货次数等可以综合考量。
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3、可视化报告案例解析

FineBI完成可视化平台搭建,分别从概况监测、产品销售分析、风险识别与预警模块形成体系,依靠本平台每月实现常规运营监测、产品销售机会挖掘、风险识别预警,以下为实践案例之一:

1、动销比监测与风险分析案例:通过BI看板在常态化的概况监测中识别动销异常,风险分析下钻找到具体风险来源,结合业务场景识别风险、分析风险、策略优化、解决风险,支撑电商体系健康长久发展。
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① 2022年9月,我们完成平台搭建,2022年12月月度常态指标监测,发现整体出货/进货动销指标异常,8-12月累计出货/进货比XXX%。
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②风险识别下钻分析:我们从区域动销比值维度对比,各销售大区存在出货高于进货的情况,这说明8-12月指标异常属于普遍现象。
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③我们再从时间维度查看,发现高出货/进货比出现在11-12月特别异常,11-12月涉及年底,结案费用政策节点,指标异常代表可能出现一定业务层面的问题。
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④我们结合业务层面维度分析,通常库存在半个月-1个月属于正常范围,此处出货大于进货异常,这其中可能存在假出库获取补贴风险。⑤我们通过风险分析BI看板继续下钻分析,客户层面也出现指标异常,再通过订单异常分析发现了一些高销售量订单的情况,下图从经销商和订单层面排名分析印证结论:
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⑥依据数据分析结果,我们应该如何解决问题,接下来从三个方向解决了此类问题,方向一是全国统一调整了费用策略;方向二是强化常态分析监理手段,通过FineBI平台月度常态监测分析;方向三是开发结案核算工具模型,通过自动对接进货量,解决了核算问题。
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下图为风险常态化监测分析月报,常态监测分析风险并输出排名:
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下图为结案核算工具图(自动核算应结案金额,避免人为修改进货量问题):
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4、实现价值

2022年8月项目投产后,进出货差异率降低至4.6%,同比下降14.7%,较上线前下降33.8%,产品流向数据真实监测,窜货行为得到明显改善。
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本分析案例的作者为伊帆队,作品荣获帆软2023BI数据分析大赛最具业务价值奖。
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这份电商数据分析作品,从“整体运营概况分析与检测、产品销售分析和非业务分析识别与预警”三大模块展开,分析框架详尽、相关指标描述清楚,基于企业数据,数据处理逻辑清晰,仪表板规划明确,作品业务实际意义强。

文章来源:https://blog.csdn.net/yuanziok/article/details/135272163
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