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【2020冬季挑战赛】零售连锁公司促销分析

啥都懂一点,但啥都不精
一、选手简介
1、团队选手版
团队名称:打工人儿
团队组成:
  • 大猫:团长,企业信息化加ERP系统规划出身,有可视化经验,有个人数据分析案例,专业打杂一百年。
  • 秋爽:脑力和颜值担当,财务出身,熟悉业务,逻辑清晰,有不少财务类分析案例,此次分析的核心成员。
  • 又又:脑力和颜值担当,黄成明老师的铁粉,业务熟练,现任运营分析岗位,此次分析提供了不少分析意见。
  • 聪聪:技术和颜值担当,数据库、ETL的主力军,数据源的整理和脱敏均由他一人完成。
  • 每每:美貌与智慧并存的团宠,熟悉业务知识,有生产制作、物流运输方面的数据分析经验,但本次分析偏运营,可惜了其能力。

2、参赛初衷
团队参赛与个人参赛最大的区别,就是思维的碰撞,每个人的眼界、视角不一样,看到的数据也可能也不一样。我们每个人都没有团队可视化分析的作品,哪怕在实际工作中基本上也跳过了头脑风暴这些过程,不懂的地方最多也就咨询下业务部门。团队的小伙伴其实都是朋友、同事、前同事的关系,大家现在在自己的岗位上都做着数据分析的相关工作,对于此次参赛,当大猫提出后大家就一拍即合,觉得这是一次非常好的锻炼,通过这次的比赛也一定能学习到一些之前没有接触过的知识。当然,如果能取得好成绩的话算是锦上添花,也算是对团队每个人的一种认可吧~

二、场景介绍

1、背景
2020年初受新冠疫情的影响,各大实体经济及行业都受到不小的影响,某食品零售连锁公司也是如此。2020年中旬,该公司的某些门店销售持续走低且产品报废高,经过公司中高层的多次沟通,基于避免浪费食品并回馈顾客,公司选定了6家门店从2020年7月1日开始做了每晚20:00后某类产品买2送1的活动,活动期限为25天。活动到期后,运营部又想申请延长此活动期限,并且希望扩大活动规模。 为此,该公司总经理希望能对此前的活动做一个全面的复盘,通过相关数据分析来看看此活动的效果,是否达到活动前的期许,能否帮助公司提高效益,如果此活动继续,顺便给出一些选店意见。

2、分析思路
分析前大家一起讨论过5W2H、人货场的各种模型,但最后大家选择了按照SWOT的模型思路去做分析,即由外到内,由整体到局部的分析:

A、活动前后的对比分析
  • 对比活动前后的整体情况(包括来客数、销量、销售、报损)
  • 活动期内的时段对比分析

B、从门店维度的分析(包括活动前后对比,还有活动期间分析)
  • 各门店活动前后的对比
  • 各门店的销售趋势解读

C、在活动期内从物料维度分析
  • 活动对非活动类别产品的影响(即活动支持度)
  • 晚间入库报损率明细,晚间入库与报损关系
  • 活动物料的支持度分析

3、数据整理
痛苦的数据整理过程。自备数据源,而且从企业真实生产环境去减量脱敏,真的是不容易,整个过程的感觉就和数据治理差不多。

A、做了3张维度表:门店主数据、物料主数据、活动主数据
     这里想说下,活动主数据没怎么用到,主要是后面写SQL事实表时,基本把活动了筛了出来

B、写了4个SQL的事实表:
  • 订单明细表
  • 报损明细表
  • 入库明细表
  • 促销订单明细表

C、然后就是各种自助数据集的整合
  • 门店物料销售汇总,按门店、物料、销售日期、日期类型、物料类别、时间段进行了汇总,直接上图吧

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  • 门店销售汇总,这个图就不上了,和上述差不多,这个自助数据集的汇总主要是为了合并门店销售/报损汇总表用的
  • 门店销售/报损汇总表,这里要说的是,报损分析时,时间段的维度是没有意义的,门店一天的报损基本上晚间关门前去做,所以在这个汇总表里,是没有时间段这个维度的,所以门店销售汇总时,不要时间段需再汇总次。

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  •   晚间入库及报损汇总表和门店晚间入库报损率这两个表需要注意是时间段,是晚间入库,所以需要在入库汇总时过滤到了白天的数据。

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  • 活动对非促销商品的支持度(连带率),这块的自助数据集比较简单,按商品类别去统计订单数就好了。这里不上图了
  • 促销商品支持度分析,这块的自助数据集不讲了,基本上就是购物篮分析的步骤,总单,单个商品的单数,A&B商品单数,最后算下三度:支持度、置信度、提升度(给FineBI打个广告,去翻FineBI的文档,购物篮分析-关联规则,链接如下:https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-1124.html?source=1

4、完成分析报告

首先,整体的分析选择了指标卡去展示,这样会让阅读者第一时间清晰的掌握活动的前后对比

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这里说下图形的选择,因为我们这个主题对比很多,因此选择条形图和柱状图也挺多,当然中间也是可以穿插旋风图,但团队认为旋风图在这个案例中的展现并不是太直观,所以就删掉了。

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其次,我们内外对比完成后,就从门店的角度做了活动期的趋势分析,趋势分析基本上就是柱状图和折线图。不废话,就2个字:直观

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最后,在结合物料的分析中定位问题并能给出些建议时,这里我们做了表和图的相结合,也根据图表的使用方法丰富了可视化的样子,如下图,要判断两指标的关系就用了波士顿矩阵;在活动支持度上用了仪表盘+词云的展现方式,以及促销商品支持度上用了矩阵块。

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最终效果:
PDF.jpg
5、项目总结

小伙伴们都是第一次做团队的可视化分析,所以要总结的东西挺多的,整个过程,能感觉到大家都还是蛮开心的。

首先是选题,组委会给的选题是大家第一轮就PASS掉的,但在自主选题上大家又是各种意见,毕竟小伙伴们各自呆过的岗位不同,都想在自己拿手的业务方面去表现一下,但最后,综合了很多因素,大家从5个备选中选出了一个活动类的主题进行分析

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其次是数据源问题。团长本以为数据源很简单很容易搞定的,但因为我们需要自备数据源的原因,中间就出现了各种问题,比如数据量过大,维度缺失,事实表丢失数据等等,就直接导致分析和制作进度缓慢。

然后说说营销主题的分析,我们这次的选题比较行业化,看似简单,其实坑也蛮多的,比如在活动日期的维度上又多了层活动时间段的维度,于是大家在做头脑风暴时,碰撞也十分激烈。先上张大猫的脑图,只是最后团队选择了SWOT的分析模型思路去做的分析。

图片13.png

大家的板书也写了很多,真的,感觉这次活动大家死了无数的脑细胞啊!

图片14.png

在讨论中,有一个很有意思的插曲,如下图,至于这个问题的答案,就留给可爱的小伙伴们。

图片15.png

总的来说,这次团队参赛,应该超出了大家预期的效果,小伙伴们都挺辛苦和努力的,在这里感谢团队里每一个人的付出吧!但愿未来还有更多的机会和舞台能让小伙伴们继续合作~~

最后,送团队小伙伴们一句话吧,今年帆软智数大会一个嘉宾说的:“如果你无法衡量,你就无法增长”,祝愿大家能在数据分析的道路上越来越顺利!


21天打卡训练营.jpg
参与人数 +1 贡献 +5000 F币 +5000 理由
兔子酱 + 5000 + 5000 恭喜荣获“全场最佳作品奖”

查看全部评分

发表于 2020-12-8 14:13:13
强,看好你们组

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发表于 2020-12-9 09:31:59
太可了,喵哥

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发表于 2020-12-11 16:57:15

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发表于 2020-12-23 18:43:06

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发表于 2020-12-23 19:08:43
非常优秀,能拿第一实至名归!三连赞!

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发表于 2021-4-8 13:23:54
可以 提供一份 数据 下载资源嘛

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发表于 2021-4-9 07:25:11
感谢老师分享.

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发表于 2021-5-13 10:14:15
可以提供一份数据资源嘛。谢谢!

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发表于 2021-5-31 23:03:02
这个数据源在哪里? 想跟着做一做

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发表于 2021-6-2 19:42:27
同求一份数据源呀,非常感谢~

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发表于 2021-6-28 17:35:44
同求同求

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最后回复于:2021-6-28 17:35

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