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1、项目四 阅读和分析销售数据,张雷接到领导分配的任务，要求他根据半年来的消费数据，分析出公司客户的流失与引进状况、业务的推广成效、及新产品的发展潜力。当他调出半年来与消费数据相关的订单、销售额等数据后，发现无从下手，不得不再次请教老师。本项目将根据订单、销售额、客户、商品关联四个方面的数据来进行阅读和分析，帮助大家学习电子商务中各种消费数据的分析方法。,掌握各种消费数据的分析方法,结果在1988年度，摩托罗拉因此减掉了昂贵的零件修复与替换工作，从而节省了2.5亿美元，收入增加了23%，利润提高了44%，达到前所未有的记录。1989年，摩托罗拉如愿获得国家品质奖。,任务4.1-阅读和分析订单数据,
2、【任务目标】1.能够阅读订单数据。2.能够分析订单数据。,【任务描述】阅读某电子商务网站日常消费数据中的订单数据，从状态、时间和地域三个方面来分析这些订单数据，掌握阅读和分析订单数据的方法。,4.1.1 阅读和分析订单状态数据（阅读订单状态数据）,如图4-1所示为通过CRM系统显示出的某网上礼品店60天的运营情况。,4.1.1 阅读和分析订单状态数据（分析订单状态数据）,分析,4.1.1 阅读和分析订单状态数据（分析订单状态数据）,分析,4.1.2 阅读和分析订单时间数据（阅读和分析一周数据）,订单时间数据主要针对一周或某一天的订单数据进行分析。,阅读和分析某一周的订单时间数据，其目的是据此推
3、测下一周的销售时机分布。,如图4-2所示为某化妆品销售网站随机四周的订单时间数据。,4.1.2 阅读和分析订单时间数据（分析一周数据）,分析通过对这4张图片的数据阅读会发现，每一周都会有一天的订单金额、订单量和会员数降到最低点，而这一天恰好是星期六。,4.1.2 阅读和分析订单时间数据（分析一周数据）,分析通过对这4张图片的数据阅读会发现，每一周都会有一天的订单金额、订单量和会员数降到最低点，而这一天恰好是星期六。,1,2,3,4.1.2 阅读和分析订单时间数据（阅读和分析一天数据）,除了可以通过一周的订单时间数据推测一周的销售时机分布，还可以通过一天的订单时间数据推测一天的销售时机分布。,1
4、,2,3,如图4-3所示为通过CRM系统分析出一家网店在一天中各个时间段的店铺运营数据。,4.1.2 阅读和分析订单时间数据（阅读和分析一天数据）,分析通过对这张图片的阅读会发现，该网店在一天的凌晨时段销售情况最差，晚上九点到十点销售情况最佳。,1,2,3,4.1.2 阅读和分析订单时间数据（了解订单数据分析结果的作用）,1,2,3,4.1.3 阅读和分析订单地域数据（阅读和分析订单金额的地域数据）,1,2,3,电子商务都会涉及运输的问题，而通过分析订单的地域数据，则有利于企业针对不同地域设置不同的条件，来解决运输的问题。,如图4-4所示为通过CRM工具计算出某电子商务网站各个地域的订单金额数
5、据图。,4.1.3 阅读和分析订单地域数据（分析订单金额的地域数据）,1,2,3,通过对这张图片的阅读会发现，订单金额较高的地域依次为：浙江、江苏、上海、广东、北京。,4.1.3 阅读和分析订单地域数据（阅读订单单价的地域数据）,1,2,3,订单的单价通常能够展现出消费者的不同层次的购买力，所以对于订单单价的地域数据也需要关注。,（1）如图4-5所示为通过CRM工具计算出某电子商务网站订单单价的地域数据图。,4.1.3 阅读和分析订单地域数据（分析订单单价的地域数据）,1,2,3,分析通过对这张图片的阅读会发现，这张单价图与前面的总金额图大相径庭，排名前五的区域与上一张图完全不同，有些地方甚至
6、处于偏远地区。,4.1.3 阅读和分析订单地域数据（了解订单地域数据分析结果的作用）,1,2,3,阅读并分析如图4-6和4-7所示订单数据，思考该网站的订单状态数据存在哪些值得关注的地方，将阅读、分析的过程与结果整理成报告。,任务4.2-阅读和分析销售额数据,【任务目标】能够阅读和分析销售额数据。,【任务描述】本任务将通过某化妆品网站的销售额数据来介绍如何阅读和分析电子商务网站的销售额数据，如图。,4.2.1 理解环比与同比的含义,环比可以与环比相比较，而不能拿同比与环比相比较；而对于同一个地方，考虑时间纵向上发展趋势的反映，则往往要把同比与环比放在一起进行对照。,4.2.2 阅读和分析总销售
7、额（阅读总销售额）,如图4-8所示，总销售额由新客户销售额和回头客销售额组成，整个网站的销售额环比下降了14.24%。,4.2.2 阅读和分析总销售额（分析总销售额）,分析销售额环比下降，说明这一周与上一周相比，销售额减少了。,4.2.3 阅读和分析新客户销售额（阅读新客户销售额）,新客户销售额下分了三个指标，分别为新客户数、客单价和购买频次。,4.2.3 阅读和分析新客户销售额（分析新客户销售额）,4.2.3 阅读和分析新客户销售额（分析新客户销售额）,4.2.3 阅读和分析回头客销售额（阅读回头客销售额）,4.2.3 阅读和分析回头客销售额（分析回头客销售额）,4.2.3 阅读和分析回头客
8、销售额（分析回头客销售额）,1、阅读并分析如图4-9所示的销售额数据，思考该网站的销售额数据存在哪些值得关注的地方，将阅读、分析的过程与结果整理成报告。,任务4.3-阅读和分析客户数据,【任务目标】能够阅读和分析各种客户数据。,【任务描述】“顾客是上帝”，如今，电子商务行业竞争日益激烈，“客户至上”是每个店铺的共识，所以，客户数据就显得至关重要。本任务将介绍如何通过阅读和分析客户数据，来促进企业的发展。,4.3.1 阅读和分析客户购买频次（理解客户购买频次的含义）,1,2,3,对于电子商务来说，维护一个老客户的成本要远远低于开发一个新客户，分析客户购买频次的目的是寻找最有价值的客户，提高用户网
9、站黏性，尽量多地满足老客户的需要。,4.3.1 阅读和分析客户购买频次（理解客户购买频次的含义）,1,2,3,4.3.1 阅读和分析客户购买频次（理解客户购买频次的含义）,1,2,3,4.3.1 阅读和分析客户购买频次（理解客户购买频次的含义）,1,2,3,4.3.1 阅读和分析客户购买频次（理解客户购买频次的含义）,1,2,3,比如如图4-10所示为淘宝在年底推出的新年年货节活动，采用了推荐系统给客户提供个性化推荐，并有足够吸引人的内容以及各种各样的购物活动等，提升而来客户的平均停留时间，提高了客户的购买频次。,4.3.1 阅读和分析客户购买频次（阅读客户购买频次）,1,2,3,通过对如图4
10、-11所示这张图片的阅读会发现，一周内，某化妆品的下单1次的客户有655人，订单总金额为13万，下单2次的客户有7人，订单总金额为2千。,4.3.1 阅读和分析客户购买频次（分析客户购买频次）,1,2,3,4.3.2 理解RFM客户分类,1,2,3,4.3.2 理解RFM客户分类,1,2,3,4.3.2 理解RFM客户分类（客户分类）,1,2,3,根据企业的实际情况，通过设置合适的分割点，可以将客户进行分类，通过以下RFM参数的设置，我们可以将客户进行分类。,4.3.2 理解RFM客户分类（客户分类）,1,2,3,通过以下RFM参数的设置，我们可以将客户进行分类。,4.3.2 理解RFM客户分
11、类（客户分类）,1,2,3,如图4-12是CRM系统分析出的某电子商务网站各类客户的数据。,4.3.2 理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）,1,2,3,根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。,4.3.2 理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）,1,2,3,根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。,4.3.2 理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）,1,2,3,根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。,4.3.2 理解RFM
12、客户分类（了解各类客户的特点）,1,2,3,根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。,4.3.2 理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）,1,2,3,根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。,4.3.2 理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）,1,2,3,根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。,4.3.2 理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）,1,2,3,根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点
13、提供有针对性的客户服务。,4.3.2 理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）,1,2,3,根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。,1、阅读并分析如图4-14所示的客户数据和RFM分析，思考该网站的客户数据存在哪些值得关注的地方，将阅读、分析的过程与结果整理成报告。,任务4.4-阅读和分析商品关联数据,【任务目标】能够阅读和分析商品关联数据。,【任务描述】每一类商品都有自己固有的消费群体，而两个关联度高的商品很有可能会吸引相同的消费群体，因此，可以通过推荐或捆绑销售关联度高的商品来提高订单金额。,以“韩式喜糖盒”为商品A，其关联商品为B，
14、抽取出一张AB商品的关联数据图，如图4-15所示。,4.4.1 阅读和分析关联订单数,可以用符号、字母等方式对客观事物进行直观描述；数据也是进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值，这些数值是反映客观事物属性的数值；数据也是表达知识的字符集合以及信息的表现形式。数据在生活中的应用随处可见，是进行测量、评估以及预测的基础。,将通过商品关联数据，寻找关联度高的商品。,例如一个客户是因为看到网站的衣服促销进入网站，看完后发觉这件衣服总价180元，只要买够200元就可以包邮，正好该衣服的页面上有一款搭配的裤子，价格才60元，他购买这两件商品正好可以包邮，而且可以搭配在一起穿着，于是他就两件
15、一起买了，而他购买衣服和裤子的订单也就成为了关联订单。,4.4.1 阅读和分析关联订单数,可以用符号、字母等方式对客观事物进行直观描述；数据也是进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值，这些数值是反映客观事物属性的数值；数据也是表达知识的字符集合以及信息的表现形式。数据在生活中的应用随处可见，是进行测量、评估以及预测的基础。,将通过商品关联数据，寻找关联度高的商品。,4.4.2 阅读和分析关联比例,阅读和分析关联比例为：,购买=同时购买AB的订单数 购买A或B或两者都买的订单数 订单中=同时购买AB的订单数 购买A的订单数,问题对图4.4.1中的数据进行分析，“韩式喜糖盒”和“创意
16、喜帖1001”的关联度比较高，但在比例数据中，“创意喜帖1001”仅为8%，是否出现矛盾了呢？,分析经观察，“创意喜帖1001”的“B订单中买A”这项数据同样较低，仅为9%。结合关联订单数，会发现购买“创意喜帖1001”的订单共有22笔。可见，购买“创意喜帖1001”的订单数较多，在这个前提下，同时购买“韩式喜糖盒”和“创意喜帖1001”的2笔订单较小。,4.4.3 阅读和分析关联客户数,通过客户数，可以得到一些辅助的信息。从如图4-15所示的数据中，可以分析出“韩式喜糖盒”和“糖果盒185”关联度较高，但此处的客户数仅为1。虽然通过订单数得出关联度高的结论，但由于所有同时购买这两件商品的订单都属于同一个客户，因此，这很有可能只是个别现象，这两件商品的关联度并没有想象的高，需要进一步查看更多的数据才能得出结论。,1）上文没有提到的三件商品与“韩式喜糖盒”的关联度如何？2）阅读并分析如图4-16所示图中的商品关联数据，撰写关于商品关联度的分析报告。,
