数据分析,岂止于分析?

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        随着信息化的飞速发展,大数据产业呈指数式增长。在我们不断地积累着企业的历史数据的同时,如何利用和分析好这些数据,真正利用大数据分析驱动企业的业务增长也成为了一个很重要的难题。本文将给大家分享一个实操性和可参考性极强的数据分析驱动业务增长案例,让大家下次在面对企业业务数据分析时不再迷惑,做到步步为营,让数据分析真正释放出潜能,驱动业务快速增长。
        ——本文所使用数据分析产品为FineBI4.1
        (www.finebi.com
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        上海徐家汇附近有一家中型超市,主要以烟酒、饮料、食品等商品销售为主,位于写字楼大厦的负一层,一到五层为大型商场,六到二十五层为企业办公楼层。经过近一年的超市经营发现,年末统计到的超市商品销售营业额在该区域同类超市中最低,超市经理曾经尝试过很多商品促销经营策略,但效果都不明显,看起来自己工作也很尽心尽力,超市经理对于这样的一个经营结果在向集团大领导汇报时也表示很无奈。
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        集团领导经过分析讨论之后,决定安排一个具有资深超市经营经验的数据分析师小帆到该上海徐汇区超市进行实地考察和数据调研,以期能够找出出目前该超市经营不善的主要问题。

一、整理思路
        小帆来到上海徐汇区超市营业部之后,并没有急于去做数据分析,而是根据超市通常的经营规律绘制出如下的人、货、场、竞四大方面的思维导图,以期根据业务规律的指引下进行数据分析。很多时候我们在遇到某些问题时,都很容易陷入一个误区,不去做任何思考就直接进入数据分析环节。往往通过有效地业务规律和经验梳理(整理思路、分析差异、收集数据、分析数据、发现问题、解决问题),先捋思路,找逻辑,这样能才能正确地指引数据分析的方向,而不是为了数据分析本身而去做数据分析。
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二、分析差异
        小帆通过这两天的观察和思考,发现徐家汇超市其实人流量还挺大的,每天来往的顾客的络绎不绝。为此,小帆想首先看一下徐家汇超市和其他超市的一个顾客消费次数对比。经过数据统计分析之后发现,印证了之前的观察结果,超市经理所经营的徐家汇超市顾客消费人次不但不低,反而排在了第二。既然不是客流量的问题,那么必然是商品单价或者购物篮系数(单次消费购物数量)的问题了,对于商品单价,超市在进货定价的时候就已经参考过了周边的其他商家超市,所以这个可以排除,那么就可能是购物篮系数比较低的问题了。
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        经过对购物篮系数的计算和对比,发现徐家汇超市的购物篮系数只有3.12,对比其他分店和竞争性质超市的4~7的购物篮系数数值,小帆无疑已经找到了徐家汇超市经营管理大的问题方向定位——购物篮系数。

三、收集数据
        小帆重新思考了之前所绘制的思维导图,发现其中的某些因素或者无法收集到数据或者收集数据周期长亦或非关键因素等。经过与徐家汇超市经营团队的会议讨论,决定先从如下的几个部分着手开始分析:

        1.时间周期和购物篮系数的关系,包括周末和工作日的对比区分;

        2.顾客购物行为和购物篮系数的关系;

        3.重点商品和购物篮系数的关系;

        经过一小段时间有目的性质的数据收集,配合超市经历和其他经营团队快速收集到了这部分可能会影响购物篮系数的数据。

四、分析数据&&发现问题
        1.时间周期和购物篮系数的关系
        通常来说,零售行业的销售规律是以周和日为单位进行循环,所以在统计口径上选择周和日会比较合适。另外一方面,考虑到徐家汇超市的写字楼地理位置,小帆在进行数据分析时有意将时间区分为工作日和周末两大时间块进行对比分析。
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        从使用上图得到的时间相关性数据分析结果统计来看,周末的购物篮系数明显高于工作日的数据。同时,对于工作日中的12:00~14:00以及18:00~20:00的数据明显比其他时间低,但是在周末却没有这个现象。考虑到这两个时间点往往是写字楼的白领等群体的购物集中时间才对,但是反而这段时间内的购物篮系数确偏低,小帆百思不得其解。

2.顾客购物行为和购物篮系数的关系
        如此,那究竟是哪些顾客群体或者哪些商品拉低了购物篮系数呢?通过对不同商品数量进行分组统计,分析购买不同商品数量顾客的权重占比。发现高达39%的客户每次仅购买1到2件商品,32%的顾客每次仅购买3件商品,这部分顾客极大的拉低了整体的购物篮系数。与此同时,在查看集团其他超市的购物篮系数时,只有不到20%的顾客购物篮系数小于30%的。
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        接下来小帆进一步的分析数据,通过数据统计分析发现,对于这部分购物篮系数不到3的顾客购买的商品中,前几位分别是饮料、香烟、卫生巾、护垫。仔细分析这几种商品,其实都包含有一种共性:临时性和极强的目的性特征。对于这一部分顾客,显然主要是以写字楼的白领群体为主。分析到这里,为什么工作日中的12:00~14:00以及18:00~20:00的数据明显比其他时间低的这个问题也就水落石出了,因为主要是这部分写字楼的白领群体。

        小帆在观察过这部分白领群体之后发现,这部分群体基本进超市不推购物车,而当他们手上拿满超过三个商品之后,再想购买第四个商品时就双手不够用了,这是他们很少会选择再回到超市入口区拿购物筐,于是就选择了放弃购买第四件商品。

        对于这部分群体的消费特性,超市后续可以通过一些跟饮料、香烟、卫生巾、护垫等相关的商品进行关联性陈列,提高其他商品的购买率。

3.重点商品和购物篮系数的关系
        最后分析重点商品的销售数据之后发现,近一个月销售前20的商品比重非常不稳定,如下图所示,最高占39%,最低只有21%,同时还通常会出现占比高几天接着马上低几天的情况。超市经理看到这组动态起伏的数据,第一时间就想到了可能是由于缺货导致的。由于公司库存小,也没有太大地方去放更多的商品,所以经常性的出现因为采购商品量小导致缺货的情况。对比分析重点商品的销售占比和购物篮系数发现两者的相关性非常强,这也表明重点产品缺货之后,消费者也会放弃关联商品的购买,购物篮系数下降也是情理之中的。
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        对于这类缺货情况,经过数据调研统计发现,40%的消费者发现超市缺货之后会选择放弃本次购买行为,24%的消费者则会选择马上去其他竞争对手超市购买,仅36%的顾客会仍然在本超市购买其他可替代商品。

五、解决问题
        经过一系列的数据分析拆解,小帆列出了导致上海徐家汇超市年度营业情况不佳的如下主要四个总结:

        1.综合客流量和购买人次数据分析,上海徐家汇超市年度营业情况不佳跟地段人流无关,主要为超市经营问题导致购物篮系数较低,追踪导致超市年度营业情况不佳。

        2.针对工作日12:00到14:00和18:00到20:00这两个时间段购物篮系数低迷情况,由于主要消费群体是写字楼白领,所以可以考虑在这两段时间内多做一些与白领有关的商品促销和关联性商品布局陈列措施,以刺激该群体产生更多的购买行为。

        3.购物筐放在超市门口的位置影响了购物篮系数的数据,目前上海徐家汇超市只在超市入口有购物筐,这在一定程度上损失了顾客可能临时产生多件商品购买行为的机会,建议在超市内部各区域都放置一些购物筐方便顾客使用(建议购物筐上午侧重生鲜区,中午和下午侧重休闲食品区,晚上侧重放置日化和休闲食品区域)。

        4.重点商品的缺货严重影响了购物篮系数的数据,增大仓库面积,降低缺货率尤为关键。

        经过一个月的测试,在做完针对白领群体的商品促销、关联商品陈列、超市仓库扩建、购物筐增添等超市经营整改之后,上海徐家汇超市的购物篮系数提高到4.8,超市的月度营业额也提高了50%。
编辑于 2018-1-18 09:06  
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发表于 2018-1-17 20:57:53
发表于 2018-1-17 22:18:39
能够通过数据收集、数据分析、发现问题、解决问题等这么一系列操作,然后对提升公司利润产生价值才是最屌炸天的。
发表于 2018-1-17 22:22:30
来自手机
厉害了
发表于 2018-1-18 09:51:44
这个分析逻辑6666
发表于 2018-3-28 14:51:58
发表于 2018-5-2 12:30:47
发表于 2018-5-2 13:10:03
666666666
发表于 2019-1-22 09:29:03
墙裂建议这样的案例多发些上来。
天天对着数据,都快茫然了。
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最后回复于:2019-1-22 09:29

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