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【2021夏季挑战赛】精细化运营-电商取消单分析

我是社区第248721位番薯,欢迎点我头像关注我哦~
一、选手简介

1、个人选手
帆软社区用户alex.wang, 职位是数据分析师,目前就职于上海卡法电子商务有限公司,个人感兴趣的领域是电商零售运营分析和金融投资分析。

2、参赛初衷
希望通过比赛获得大赛奖品和个人荣誉

二、作品介绍

1、背景介绍
随着各电商品牌之间竞争加剧,企业销售所在的主要城市市场趋于饱和,2018年上半年企业销售业绩与同期相比表现出明显滞涨,利用消费数据研究消费者行为做精细化运营势在必行,本报表通过展现客户取消单的统计信息分析消费者购买后取消行为和趋势,挖掘背后取消的原因给出改进运营建议。

2、目标设定
    a) 每月月度取消单占比从12%降低到6%以下或者实际取消(扣除掉重新下单的部分)占比降低到6%以下。
    b) 单月销售额同比提升6%或者以上

3、数据来源        
    某电子商务有限公司2016-2018年1-4月企业销售后台数据整理        


4、分析思路        
    展示数据事实-分析假设-运营建议        
    Ø  MECE内外部因素法:
      截图202106151414424454.png

     Ø  利用5W2H分析法:        
     What:通过趋势对比发现订单量和取消量最近销售发什么了什么?整体趋势是怎么样的?
     Why:取消单单量相对快速上升了为什么会产生这样的趋势?是内部因素还是外部因素呢?
     Who:取消单的客户主体是谁?有何特点。
     When:客户何时购买又在何时取消了订单?
     Where:用户在哪些城市渠道购买的
     How:用户的支付方式是怎么样的?重新下单后的支付方式又是如何?
     How much:对于发现取消订单的会员,大概有多大比例会重新下单,扣除掉这部分最终丢失的订单比例如何?                              

5、数据处理
  • 通过添加数据集方式上传7个csv文件:

      订单统计信息.csv
      订单取消原因.csv
      主体犹豫时间.csv
      重新下单比例.csv
      取消单主体统计.csv
      取消单客户统计.csv
      客户重新下单支付方式.csv

  • 维度处理:

      筛选下单日期、城市、渠道、客户类别、支付方式,取消主体、犹豫期。        
      下单日期:格式(YYYYMM:  eg. 201801)统计到月度,按月度统计指标        
      城市:筛选四个城市上海市、北京市、杭州市、苏州市        
      渠道:微信、wap、客服、web        
      客户类别:散客、现金卡会员和BD        
      支付方式:货到付款和在线支付        
      取消主体:客户取消、客服取消、系统取消(超时未支付)        
      犹豫期:计算下单时间和订单取消时间相差分钟数

  • 度量数据:聚合订单数和取消单数

       取消单占比=取消单单数/(成功完成订单数+取消单单数)*100%        
       取消单存续时间=DATEDIFF(MINITE,下单时间-取消时间)        
       取消连带率=取消订单数/取消单客户数        
      重新下单比例=同一客户重新下单数/同一客户取消单数*100%                                      


6、可视化报告       
  • 整体趋势显示,2018年订单数量与过去同期相比,月度平均涨幅都在10%以上。1-4月单月订单数量有明显的行业周期性,每年1月份业绩较好,4月份业绩处在谷底

    截图202106151424105179.png

  • 突出问题在于2018年的取消单量与同期相比数量明显增多取消单数量增加对业绩明显产生负影响

   截图202106151425255528.png

  • 取消行为中约有50%取消单是由于客户更改需求主动的取消了订单,约有35%的取消单由于某些原因客户未在24小时内完成支付被系统强制取消,约有15%的取消单是客服人员根据要求客户电话要求取消了订单,少量取消单是由于客户参与团购未成团而被迫退出订单

截图202106151426311647.png

  • 客服取消订单的存续时间(从下单到取消的时长)订单量分布比较均匀;客户更改需求取消的订单存续时间主要集中在5分钟内;而团购未成团取消的订单存续时间集中在30-120分钟之间。由于系统规定支付不能超过24小时,超时未支付的取消单量都分布在24小时以上

截图202106151427124836.png

  • 客户取消订单的主要原因有修改订单商品、修改配送地址、无法使用现金卡代金券、修改生日牌、不想买了等;客服取消订单的原因类似

截图202106151427536459.png

  • 客户自己取消订单的主要原因是修改支付方式,无法使用代金券,优惠卡等

截图202106151428322813.png

  • 异常取消单监测包含两个指标:取消单的连带率极端最大值1.2并且多集中分布在1附近说明没有单个会员多次刷单又取消的情况;对比重新下单占比的指标发现客户取消的重新下单率普遍高于客服帮助取消单的重新下单率,应该是不太正常的现象。另外存续时间越久,重新下单的可能会越低

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7、报表结论与策略建议
  • 策略a:在客户撤单后的最佳时间挽留争取。假设取消单的存续时间越长,客户更可能"深思熟虑的",尤其是非更改需求选择其它原因取消订单时,客服人员应主动联系积极耐心与之沟通,询问客户取消订单的具体原因,询问是否有支付或者其他方面的问题,有效的沟通更可能挽回该客户。
  • 策略b:针对客户更改支付方式的需求比较多,建议对新会员登录初断线或者微信进行有效提示,其绑定的会员账号与现金卡卡号。提升客户支付便利性。
  • 策略c:在年度美食团购活动中针对时间接近30分钟团购仍未成团人员考虑智能降低组团人数


8.仪表板
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参与人数 +1 贡献 +1000 F币 +1000 理由
帆软苏茜 + 1000 + 1000 恭喜荣获“最佳行业应用奖”

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发表于 2021-6-22 09:57:58

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发表于 2021-6-22 17:58:28

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发表于 2021-7-6 09:47:15
指导型分析:通过数据分析的结果指导业务决策,精细化运营,以发挥更好的商业价值,太棒啦

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发表于 2021-7-10 21:28:42
太强了,能从业务中的关键维度指标中洞察问题,再到对业务提出改进措施,这种数据分析真的很难得!楼主应该有很多年工作经验了吧~
想请教大神,是怎么从维度指标的组合里找到分析突破口的呢?有没有什么经验可以学习

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