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一、选手简介
1、选手介绍
目前就职一家电商公司，任职数据运营岗位，做着系统管理员的内容。
2、参赛初衷
去年8月时候才认识FineBI，发现这个工具使用起来比较深得我心，和其他BI工具比起来，这个更加能够展示个人及团队价值的工具。由于在日常工作中做数据分析的工作内容越来越少，都快忘记自己的老本行是做什么的了。所以参加这次比赛主要是想提升工具的使用技巧和练习分析思路。加上个人对设计图、数据分析比较感兴趣，正好有空余时间就决定参赛玩玩，向各位同行交流和学习。
二、作品介绍
1.业务背景：
公司业务模式是通过某社交软件引流进淘店成交。
由于2022年底的业务调整，店铺销售大幅度下降。业务希望通过数据分析，给到一定的数据支持和可实施的建议，从而提升店铺销售额。
2、数据来源：来源企业网店销售数据，商品数据。时间维度：2022年7月~2023年6月。
3、分析思路：通过经营整体数据、客群、商品3个方向。目前整体的销售走势如何？都通过哪些渠道进店？整店转化率怎么样？一周内哪天最活跃？客群转化和留存如何？哪些品类和商品为主要贡献？
4、数据定义：
老客定义：一年内有成交≥两次视为老客
老客转化率=老买家数/访客数
新客转化=新买家数/访客数
复购率：首月购买的客户在后面有购买行为算复购。复购率=复购数/首月购买数
留存率：首月购买的客户在第1个月购买有多少、在第2个月购买有多少、第3个月购买有多少以此类推到最近一个月。留存率=留存数/首月购买数。
三、数据处理
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重点说介绍复购、留存
①、首先是复购，建立先按照数据源建立一个辅助表，得到每个月只购买一次的客户。
②、另外再建一个复购表，选好客户编号和付款时间
③、然后再对客户编号做分类汇总，得出唯一的客户和最早付款时间。
④、比较关键的一步，左右合并之前建好的辅助表
⑤、得出客户每天购买数量
⑥、得出复购数
⑦、接下来是留存率。也是一样选择客户编号和客户付款时间，按照月汇总
⑧、左右合并辅助表
⑨、得出最早的购买时间
⑩、使用付款时间最早的字段，对客户编号去重，得出最早的购买时间数据
2、数据报告：
第一部分：店铺整体销售如何？
分析：从2023年4月开始，销售额不达标，6月份仅完成一半销售，连续3个月未完成目标，差40%~50%，说明有较大问题。
①渠道角度，通过渠道进店访客可以看出，主要流量来源于站外推广引流（手淘搜索、手淘待分类、我的淘宝），无站内推广引流；
②访客角度，23年上半年的进店访客平均在8万左右，每个月进店访客波动不大，没有较大促销活动；
③每个月转化率角度，整店的转率平均在14%，23年4~6月在访客不变的情况下转化率有显著上升；
④平均每个客户进入店铺购买选择购买2件商品，2023年上半年仅两个月达到平均水平。
结论：综上，从侧面得出进店访客不足，运营无活动规划，渠道流量单一。
第二部分：客群转化、复购、留存如何？
分析：
①通过拆分新老客发现，整体客单由老买家占大头。老买家客单价从最高371元跌到最低126元，2023年上半年客单均低于200元；
②再看新老客的转化情况，老客户转化占整店80%，新客转化占整店20%。新客转化能力较低，平均转化仅3%；
③留存、复购：客户复购率最高能达到45%，平均每个月复购率30%，2023年4、5月复购率异常低。通过留存率可以看到首月购买后的1~4个月内回购率较高；
结论：新客人群转化低，老客户重点维护。建议把老客户培养成忠诚客户，从而产生多次购买，对于新客可以进行消费刺激在店铺下第一单，根据复购率数据得出再次下次的概率较高。
思考：中端消费用户少了？
客户分层：通过对客户购最近的购买时间、购买频次、购买金额3个指标进行一个客群层，将层级分成8个类。
分析：
①从数据可以看出重要挽留客户（中端消费客户）占比，占18%。该部分客户在比较长一段时间都没有购买行为，频次不高，购买金额较高；
②价值客户的占比有12%，该部分客户客单较低，但贡献金额比较可观，可针对该部分客户做高客单转化；
结论：中端客户即将流失，建议通过发优惠卷，策划一场活动等操作挽回客户。
第三部分：哪些品类贡献最大？
商品分析：
①从货品维度可以看到，前3个品类主要是美妆、水乳/面霜、个护大类。
②商品销售价格带主要在0~100元的低端产品，通过产品数量可以看到，866个商品贡献71.3%销售。
结论：产品销售比较分散，主要低价格商品，且需要大量产品堆积销售，此时比较考验运营的选品能力。
第四部分：如何发掘潜在商品价值？
购物篮分析：两件商品同时购买有较高的概率
商品评级分析：制定评级规则，对产品销售额、数量的阈值进行等级评分，得出爆品、冲量品、冲销品、中间品、连带品、普通品。
目的：了解到运营的选品需求，对商品进行购物篮和商品评级分析，给到运营有一定的选品方向。
建议：
①对于单品。根据商品评级分析，得出37款商品具有爆款潜质，冲销售额商品有35款，冲销量产品有141款。运营在选品时可以针对该标签进选择推广；
②对于组合品。根据对商品的购物篮分析，对商品进行组合销售，扑兰图牌子防掉发洗发露和咖啡因洗发露可以进行组合销售。
3、完整报告
 护肤品销售分析.pdf (2.3 M)
四、参加赛总结
1、FineBI工具：工具容易上手，而且有很多教学文档。我觉得比较好用的就是可以在仪表板建立多个图表进行分析，同时也比较享受设计图片的过程。
2、参赛总结：在本次的分析作品中也遇到了很多问题，主要是复购率和留存率怎么在帆BI里实现，通过多次测试分组汇总、左右合并、时间差等操作，用尽了毕生所学，最终，还是实现了，虽然几条代码就可以解决的事情，但是在多个工具实现需要的数据也是很有成就感的事情，总之收获颇多。 | 
