電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用（Excel版） 課件 項目9、10 商品數(shù)據(jù)分析、電商運營數(shù)據(jù)分析

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用項目九商品數(shù)據(jù)分析本章提綱

課前自學(xué)一、商品數(shù)據(jù)分析概論二、商品需求分析三、商品價格分析四、商品組合分析五、商品生命周期分析六、商品庫存管理方法

課中實訓(xùn)實訓(xùn)一、商品熱度分析實訓(xùn)二、商品定價分析算例實訓(xùn)三、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的商品組合方法實訓(xùn)四、根據(jù)百度指數(shù)分析商品生命周期實訓(xùn)五、商品庫存管理

課后提升案例1沃爾瑪?shù)臄?shù)據(jù)基因案例2商品生命周期分析思維導(dǎo)圖思政園地案例1電商時代，誠信是不變的經(jīng)營之道【思政教育元素：堅守誠信經(jīng)營底線】

電商的發(fā)展實現(xiàn)了多方共贏，活躍的網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟正成為中國經(jīng)濟的新亮色。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟蓬勃興起，讓消費者有了更多選擇，從某種程度上來講，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟的本質(zhì)就是口碑經(jīng)濟、誠信經(jīng)濟，信用是其發(fā)展壯大的重要基石。大眾點評在2021年上半年處罰“刷好評”用戶賬號5萬個，處罰“刷單刷評”商戶1萬余家，協(xié)同執(zhí)法機關(guān)打擊29個非法刷單網(wǎng)絡(luò)灰黑產(chǎn)團伙；淘寶APP上搜索“刷單”會跳轉(zhuǎn)至阿里“綠網(wǎng)計劃”，首當(dāng)其沖的是相關(guān)法律法規(guī)以及網(wǎng)絡(luò)刷單騙局提示。“內(nèi)卷”的電商環(huán)境下，各大平臺積極建立常態(tài)化的處理機制，嚴(yán)禁刷單、刷評、刷流量的行為，維護正常市場秩序，切實保障消費者合法權(quán)益。只有堅守誠信底線、誠實經(jīng)營，不以虛假信息欺騙廣大消費者，方能經(jīng)得住市場考驗，贏得未來。思政園地案例2電商數(shù)字化發(fā)展新空間【思政教育元素：堅持創(chuàng)新發(fā)展理念】

在數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展背景下，電子商務(wù)發(fā)展展現(xiàn)出新業(yè)態(tài)和新模式。拼多多采用創(chuàng)新的“農(nóng)貨智能處理系統(tǒng)”和“山村直連小區(qū)”模式，為中國分散的農(nóng)產(chǎn)品整合出一條直達(dá)數(shù)億用戶的快速通道；以“少量SKU+海量訂單+爆發(fā)周期短”模式直接匹配工廠，直接觸達(dá)消費者，壓縮了流通成本。其創(chuàng)新之一就是改變了計劃經(jīng)濟和市場經(jīng)濟下的供需模式，利用種種數(shù)字化手段，將生產(chǎn)者和消費者有效聯(lián)系在一起，縮短了交易雙方的空間距離，挖掘出了更大的市場潛力。電子商務(wù)企業(yè)以及傳統(tǒng)類型的經(jīng)貿(mào)企業(yè)需要積極應(yīng)用大數(shù)據(jù)、VR技術(shù)、云計算、云存儲等多種類型的新型技術(shù)，始終緊跟時代的發(fā)展步伐和數(shù)字化的發(fā)展浪潮。案例導(dǎo)入

眾所周知，屈臣氏的陳列非常明顯地展示了它的目的和文化。仔細(xì)觀察就可以發(fā)現(xiàn)屈臣氏的用心定位和精美陳列。屈臣氏將目標(biāo)顧客鎖定在18-35歲的女性，她們注重個性，有較強的消費能力，閑散時間少且不太愛去大超市購物，追求舒適的購物環(huán)境。并且屈臣氏還發(fā)現(xiàn)年輕的顧客們在買完護膚品、化妝品之后，還想有更多的購買選擇，于是在賣場內(nèi)設(shè)定了小食品區(qū)域。貨架上陳列的小食品大多數(shù)是普通賣場買不到的進口食品，或者特別口味的休閑零食，還有個性的飲料產(chǎn)品。再細(xì)究會發(fā)現(xiàn)，這些產(chǎn)品又都是潮萌、吸引年輕人的商品，和屈臣氏本身的化妝品體系相得益彰，十分契合。屈臣氏和個性化零食的產(chǎn)品組合起到了?般賣場無法比擬的效果，并成功吸引了眾多忠實的年輕消費者。

商品組合分析作為商品數(shù)據(jù)分析的重要內(nèi)容，該如何理解它的作用？你知道商品數(shù)據(jù)分析從哪幾方面入手嗎？一、商品數(shù)據(jù)分析概論1.商品數(shù)據(jù)分析的概念2.商品數(shù)據(jù)分析模型與主要指標(biāo)1.商品數(shù)據(jù)分析的概念商品數(shù)據(jù)分析的概念：商品數(shù)據(jù)分析的主要數(shù)據(jù)來自銷售數(shù)據(jù)和商品基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，從而產(chǎn)生以分析結(jié)構(gòu)為主線的分析思路。商品數(shù)據(jù)分析的主要數(shù)據(jù)有商品的類別結(jié)構(gòu)、品牌結(jié)構(gòu)、價格結(jié)構(gòu)、毛利結(jié)構(gòu)、結(jié)算方式結(jié)構(gòu)、產(chǎn)地結(jié)構(gòu)等，從而產(chǎn)生商品廣度、商品深度、商品淘汰率、商品引進率、商品置換率、重點商品、暢銷商品、滯銷商品、季節(jié)商品等多種指標(biāo)。通過對這些指標(biāo)的分析來指導(dǎo)企業(yè)調(diào)整商品結(jié)構(gòu)，加強經(jīng)營商品的競爭能力。2.商品數(shù)據(jù)分析模型與主要指標(biāo)商品數(shù)據(jù)分析要依據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)進行相關(guān)的項目分析進而產(chǎn)生有價值的結(jié)果來指導(dǎo)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動。這需要確定企業(yè)在銷售數(shù)據(jù)分析過程中適用的維度、指標(biāo)和分析方法，并將三者關(guān)聯(lián)起來構(gòu)造分析模型，依據(jù)分析模型得到有價值的結(jié)果。電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的主要指標(biāo)包括SKU、SPU、商品數(shù)、商品訪客數(shù)、商品瀏覽量、加購件數(shù)、收藏次數(shù)、流量下跌商品、支付下跌商品、低支付轉(zhuǎn)化率商品、高跳出率商品、零支付商品、低庫存商品。二、商品需求分析商品需求分析內(nèi)容：根據(jù)選定的目標(biāo)用戶群進行抽樣研究，通過記錄某一特定類型用戶的生活場景或業(yè)務(wù)使用體驗洞察用戶的典型行為或生活習(xí)慣，了解他們在特定場景下的需求，結(jié)合企業(yè)自身的能力，拓展業(yè)務(wù)創(chuàng)新的空間。商品需求分析的步驟：

需求采集

需求分類

需求分析

需求評審三、商品價格分析無論是對線上還是線下商家，商品的定價都會影響銷量。所以在商品上架前，一定要綜合分析多種因素為其量身定制一個合理的價格。影響新產(chǎn)品定價的六種元素主要包括評估和量化利益衡量市場規(guī)模確定最低限價確定投放價格預(yù)測競爭企業(yè)的反應(yīng)進入市場四、商品組合分析（一）商品組合的基礎(chǔ)知識（二）商品組合的方法和原則（三）商品組合的營銷策略（一）商品組合的基礎(chǔ)知識商品組合又稱商品經(jīng)營結(jié)構(gòu)，是指一個企業(yè)經(jīng)營的全部商品的結(jié)構(gòu)，即各種商品線、商品項目和庫存量的有機組成方式。商品組合一般由若干個商品系列組成。所謂商品系列是指密切相關(guān)的一組商品。商品組合的內(nèi)容包括：商品組合的廣度商品組合的深度商品組合的關(guān)聯(lián)性（二）商品組合的方法和原則1.商品組合的方法按消費季節(jié)的組合法。按節(jié)慶日的組合法。按消費便利性的組合法。按商品用途的組合法。（二）商品組合的方法和原則商品組合實例：京東家裝節(jié)京東家裝節(jié)是京東商城每年2屆的大型促銷讓利活動。春季、秋季分別為家裝的旺季，家裝節(jié)也適時在這兩個時間節(jié)點舉行，春季通常是3

4月，秋季通常是9

10月。家裝節(jié)的促銷方式非常多元化，不僅有秒殺、瘋搶、品類特促、大牌展示等板塊，還會加入滿減、滿返、送京豆、送優(yōu)惠券、送贈品、套裝折扣促銷等讓利形式，最大化的滿足消費者對于在京東網(wǎng)站上進行家電一站式購物的需求。（二）商品組合的方法和原則2.優(yōu)化商品組合的原則：正確的產(chǎn)品正確的數(shù)量正確的時間正確的質(zhì)量正確的狀態(tài)正確的價格商品組合的營銷策略是企業(yè)針對目標(biāo)市場，對商品組合的廣度、深度以及相關(guān)性進行決策，以達(dá)到商品組合的最優(yōu)化。下面概要介紹幾種常見的商品組合營銷策略：擴大商品組合：①垂直多樣化。②相關(guān)橫向多樣化。③無相關(guān)橫向多樣化。收縮或削減商品組合

“高檔商品組合”策略和“低檔商品組合”策略調(diào)整商品組合策略和商品“異樣化”策略（三）商品組合的營銷策略商品生命周期（ProductLifeCycle，PLC）是指商品的市場壽命。一種商品進入市場后，它的銷售量和利潤都會隨著時間的推移而改變，呈現(xiàn)一個由少到多、再由多到少的過程。商品生命周期的階段：（1）投入期。（2）成長期。（3）飽和期。（4）衰退期。五、商品生命周期分析商品生命周期各階段的營銷策略（1）投入期的市場營銷策略①快速撇脂策略②緩慢撇脂策略③快速滲透策略④緩慢滲透策略（2）成長期的市場營銷策略①改善產(chǎn)品品質(zhì)②尋找新的細(xì)分市場③改變廣告宣傳的重點④適時降價五、商品生命周期分析（3）飽和期的市場營銷策略①市場調(diào)整②產(chǎn)品調(diào)整③市場營銷組合調(diào)整（4）衰退期的市場營銷策略①繼續(xù)策略②集中策略③收縮策略④放棄策略六、商品庫存管理方法1.庫存分析的作用2.ABC庫存管理分類法庫存是電子商務(wù)的重要一環(huán)，它能防止商品短缺和供應(yīng)中斷，保證商品供應(yīng)。所以，鑒于其重要性，需要對倉庫中的商品數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的管理，對各類商品數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析，并以直觀和簡潔的方式進行處理、分析和展示。1.庫存分析的作用ABC庫存管理法的基本原理ABC分析法源于帕累托曲線。意大利經(jīng)濟學(xué)家帕累托在1879年研究米蘭城市財富的社會分配時得出一個重要結(jié)論：80%的財富掌握在20%人的手中，即“關(guān)鍵的少數(shù)和次要的多數(shù)”規(guī)律。這一普遍規(guī)律存在于社會的各個領(lǐng)域，稱為帕累托現(xiàn)象。ABC庫存管理法將企業(yè)的全部存貨分為A、B、C三類。管理時，將金額高的A類物資（這類存貨出庫的金額大約要占到全部存貨出庫總金額的70%）作為重點管理與控制的對象；B類物質(zhì)按照通常的方法進行管理和控制（這類存貨出庫的金額大約要占到全部存貨出庫總金額的20%）；C類物資品種數(shù)量繁多但價值不大（這類存貨出庫的金額大約要占到全部存貨出庫總金額的10%），可以采用最簡便的方法加以管理和控制。2.ABC庫存管理分類法課中實訓(xùn)實訓(xùn)一、商品熱度分析商品熱度搜索數(shù)據(jù)算例1.打開創(chuàng)建的“商品熱搜”Excel工作簿。選擇A3單元格，在編輯欄中輸入公式“=RANK.EQ（C3,$C$3:$C$19）”，保持A3單元格選擇狀態(tài)，將鼠標(biāo)指針移動到右下角，待鼠標(biāo)指針變成“+”形狀時雙擊2.選擇D列并右擊，在彈出的快捷菜單中選擇“插入”命令插入空白列。選擇C3:C19單元格區(qū)域，按Ctrl+C組合鍵復(fù)制，選擇D3:D19單元格區(qū)域，單擊“粘貼”按鈕粘貼數(shù)據(jù)實訓(xùn)一、商品熱度分析3.選擇D3:D19單元格區(qū)域，單擊“開始”選項卡中的“條件格式”下拉按鈕，選擇“數(shù)據(jù)條”→“實心填充”→“綠色數(shù)據(jù)條”選項4.選擇D3:D19單元格區(qū)域，單擊“開始”選項卡中的“條件格式”下拉按鈕，選擇“管理規(guī)則”選項，打開“條件格式規(guī)則管理器”對話框。單擊“編輯規(guī)則”按鈕，打開“編輯格式規(guī)則”對話框，選中“僅顯示數(shù)據(jù)條”復(fù)選框，單擊“確定”按鈕實訓(xùn)一、商品熱度分析5.選擇E3:E19單元格區(qū)域，單擊“開始”選項卡中的“條件格式”下拉按鈕，選擇“新建規(guī)則”選項6.打開“新建格式規(guī)則”對話框，單擊“格式樣式”下拉按鈕，選擇“圖標(biāo)集”選項。單擊“圖標(biāo)樣式”下拉按鈕，選擇3個三角形圖標(biāo)樣式。分別在第一個圖標(biāo)和第二個圖標(biāo)對應(yīng)的“值”文本框中輸入“0.001”和“0”，單擊“確定”按鈕實訓(xùn)一、商品熱度分析7.選擇A3:E19單元格區(qū)域，單擊“開始”選項卡中的“升序和篩選”下拉按鈕，選擇“升序”選項，讓整個搜索的數(shù)據(jù)按照升序方式整理排列，方便關(guān)鍵詞的選擇和優(yōu)化8.最終效果圖：關(guān)鍵詞是搜索量最多的搜索詞，可以將搜索量上升比例最大的商品熱詞或者組合用于店鋪的商品命名實訓(xùn)二、商品定價分析算例為商品定價之前，可以先對行業(yè)或競爭對手的商品價格及對應(yīng)成交量進行分析，然后確定商品的定價范圍，從而贏得客戶，促進交易成交。以下為操作步驟：1.打開“商品定價”工作表，在F1:O1單元格區(qū)域中輸入相應(yīng)的價格范圍，這里以50為單位（根據(jù)表格中已有的報價數(shù)據(jù)確定），設(shè)置字體為TimesNewRoman，字號為“11”，單擊“加粗”按鈕。實訓(xùn)二、商品定價分析算例2.保持F1:O1單元格區(qū)域選擇狀態(tài)，單擊“開始”選項卡中的“填充顏色”下拉按鈕，選擇“主題顏色”→“橙色，個性色2，深色25%”選項。3.單擊“字體顏色”下拉按鈕，選擇“主題顏色”→“白色，背景1”選項。實訓(xùn)二、商品定價分析算例4.選擇F2單元格，在編輯欄中輸入“=SUMIFS（C2:C32,B2:B32,">=1",B2:B32,"<=50"）”。F2-N2單元格子均輸入相同內(nèi)容，但藍(lán)字部分不同，F(xiàn)2為50，G2為100，以此類推，依次遞增。5.選擇F2:O2單元格區(qū)域，單擊“開始”選項卡，單擊“數(shù)字”功能組中的“數(shù)字格式”下拉按鈕，選擇“會計專用”選項。6.選擇F1:O1單元格區(qū)域，單擊“插入”選項卡中的“面積圖”按鈕，選擇“面積圖”選項。實訓(xùn)二、商品定價分析算例7.選擇整個圖表，在“設(shè)計”功能組中選擇“樣式11”選項。8.雙擊水平坐標(biāo)軸，打開“設(shè)置坐標(biāo)軸格式”對話框，單擊“坐標(biāo)軸選項”選項卡，選中“刻度線之間”單選按鈕，單擊“關(guān)閉”按鈕。實訓(xùn)二、商品定價分析算例9.右擊數(shù)據(jù)列，在彈出的快捷菜單中選擇“添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽”命令。10.將圖表移動到合適位置，調(diào)整圖表寬度（在圖表中輸入圖表標(biāo)題“睡袋價格和成交量分析”。實訓(xùn)二、商品定價分析算例11.在圖表中選擇數(shù)據(jù)系列，右擊，在彈出的快捷菜單中選擇“設(shè)置數(shù)據(jù)系列格式”命令，打開“設(shè)置數(shù)據(jù)系列格式”對話框。單擊“填充”選項卡，選中“純色填充”單選按鈕，單擊“顏色”下拉按鈕，選擇“橙色，著色2，深色25%”選項，設(shè)置“透明度”為“69%”。12.單擊“三維格式”選項卡，單擊“棱臺”選項組中的“頂端”下拉按鈕，選擇“藝術(shù)裝飾”選項，設(shè)置“高度”為“3磅”，設(shè)置“寬度”為“2.5磅”。實訓(xùn)二、商品定價分析算例13.選擇整個圖表，單擊“布局”選項卡中的“網(wǎng)格線”下拉按鈕，選擇“主要橫網(wǎng)格線”→“無”選項。14.最終效果圖：實訓(xùn)三、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的商品組合方法關(guān)聯(lián)規(guī)則（AssociationRules）是指在大量數(shù)據(jù)中，迅速找出各事物之間潛在的、有價值的關(guān)聯(lián)，用規(guī)則表示出來，經(jīng)過推理、積累形成知識后，得出重要的相關(guān)聯(lián)的結(jié)論，從而為當(dāng)前市場經(jīng)濟提供準(zhǔn)確的決策手段。實訓(xùn)三、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的商品組合方法1.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法相關(guān)概念項集或候選項集：項集Item={Item1,Item2,...,Itemm}；TR是事物的集合；TR

Item，并且TR是一個{0,1}屬性的集合。集合k_Item={Item1,Item2,...,Itemk}稱為k項集或者k項候選項集。假設(shè)DB包含m個屬性（A,B,...,M）；1項集1_Item={{A},{B},...,{M}}，共有m個候選項集；2項集2_Item={{A,B},{A,C},...,{A,M},{B,C},...,{B,M},{C,D},...,{L,M}}，共有[m

(m-1)/2]個項集；以此類推支持度：支持度support簡寫sup，指的是某條規(guī)則的前件或后件對應(yīng)的支持?jǐn)?shù)與記錄總數(shù)的百分比。假設(shè)A的支持度是sup(A)，sup(A)=

{TR

TR

A}

/

n

；A

B的支持度sup(A

B)=sup(A

B)=|{TR|TR

A

B}|/|n|，其中，“A

B”表示A和B同時出現(xiàn)在一條記錄中，n是DB中的總的記錄數(shù)目。可信度：可信度confidence簡寫conf，規(guī)則A

B具有可信度conf(A

B)表示DB中包含A的事物同時也包含B的百分比，是A

B的支持度sup(A

B)與前件A的支持度sup(A)的百分比：conf(A

B)=sup(A

B)/sup(A)。實訓(xùn)三、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的商品組合方法強項集和非頻繁項集：如果某k項候選項集的支持度大于等于所設(shè)定的最小支持度閾值，則稱該k項候選項集為k項強項集（Largek-itemset）或者k項頻繁項集（Frequentk-itemset）。同時，對于支持度小于最小支持度的k項候選項集稱為k項非頻繁項集。頻繁項集的反單調(diào)性定理：設(shè)A，B是數(shù)據(jù)集DB中的項集，若A包含于B，則A的支持度大于B的支持度；若A包含于B，且A是非頻繁項集，則B也是非頻繁項集；若A包含于B，且B是頻繁項集，則A也是頻繁項集。產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則：產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則，即是從強項集中產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。在最小可信度的條件門檻下，若強項集的可信度滿足最小可信度，稱此k項強項集為關(guān)聯(lián)規(guī)則。例如：若{A,B}為2項強項集，同時conf(A

B)大于等于最小可信度，即sup(A

B)≥min_sup且conf(A

B)≥min_conf，則稱A

B為關(guān)聯(lián)規(guī)則。實訓(xùn)三、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的商品組合方法2.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法步驟：Apriori算法步驟：①找出存在于事務(wù)數(shù)據(jù)庫中所有的頻繁項目集。即那些支持度大于用戶給定支持度閾值的項目集。②在找出的頻繁項目集的基礎(chǔ)上產(chǎn)生強關(guān)聯(lián)規(guī)則。即產(chǎn)生那些支持度和可信度分別大于或等于用戶給定的支持度和可信度閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。3.利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法計算商品組合的實例根據(jù)某淘寶零食店鋪的5條客戶購物清單記錄，如表9.1所示，設(shè)最小支持度為40%，最小置信度為60%，計算基于Apriori算法的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。購物清單：記錄號購物清單401咖啡，果醬，面包，干果，香腸402果醬，香腸403咖啡，牛奶，香腸404咖啡，薯片，香腸405咖啡，面包，牛奶實訓(xùn)三、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的商品組合方法頻繁項計算過程：實訓(xùn)三、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的商品組合方法結(jié)論：上表通過L2進行鏈接，形成3項候選項集，但因為該C3集合中的每個項集都有不頻繁子集，所以該三項集的集合應(yīng)被剪掉，L3為空；最大頻繁項集為L2。由L2形成的可能關(guān)聯(lián)規(guī)則如下：①咖啡

香腸，confidence=3/4=75%；②香腸

咖啡，confidence=3/4=75%；③咖啡

面包，confidence=2/4=50%；④面包

咖啡，confidence=2/2=100%；⑤咖啡

牛奶，confidence=2/4=50%；⑥牛奶

咖啡，confidence=2/2=100%；⑦香腸

果醬，confidence=2/4=50%；⑧果醬

香腸，confidence=2/2=100%。實訓(xùn)三、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的商品組合方法因為最小置信度為60%，關(guān)聯(lián)規(guī)則為①、②、④、⑥、⑧。從這5條關(guān)聯(lián)規(guī)則可以發(fā)現(xiàn)：咖啡和香腸、面包和咖啡、牛奶和咖啡、果醬和香腸是40%的消費者在60%的情況下可能會同時購買的商品，應(yīng)采取有效的組合營銷策略提高銷量。百度指數(shù)（）是以百度海量網(wǎng)民行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析平臺，已成為眾多企業(yè)營銷決策的重要依據(jù)。下面以小紅書的百度指數(shù)為例：實訓(xùn)四、根據(jù)百度指數(shù)分析商品生命周期2013年~2014年末：

引入期2015年~2017年末：

成長期2018年~至今：

成熟期1.ABC庫存管理的基本方法:實訓(xùn)五、商品庫存管理在第一行輸入表頭信息單擊快速訪問工具欄中的下拉按鈕，選擇“其他命令”選項，打開“Excel選項”對話框，單擊“從下列位置選擇命令”下拉按鈕，選擇“不在功能區(qū)中的命令”選項，選擇“記錄單”選項，單擊“添加”按鈕將其添加到右側(cè)的快速訪問工具欄列表框中，單擊“確定”按鈕返回工作表中，選擇任意單元格，在快速訪問工具欄中單擊添加的“記錄單”按鈕，打開記錄單對話框，單擊“新建”按鈕，在對應(yīng)文本框中輸入相應(yīng)的庫存資料數(shù)據(jù)，輸入完成后再次單擊“新建”按鈕便可繼續(xù)添加下一條供應(yīng)商信息實訓(xùn)五、商品庫存管理右擊C列，在彈出的快捷菜單中選擇“設(shè)置單元格格式”命令，打開“設(shè)置單元格格式”對話框。設(shè)置“分類”為“貨幣”,“小數(shù)位數(shù)”為“2”，單擊“確定”按鈕選擇E2單元格，在編輯欄中輸入公式“=C2×D2”，將鼠標(biāo)指針移到E2單元格右下角，待鼠標(biāo)指針變成“+”形狀時雙擊，將函數(shù)填充到E17單元格。選擇工作表所有數(shù)據(jù)，復(fù)制并進行選擇性粘貼，選中“數(shù)值”單選按鈕實訓(xùn)五、商品庫存管理右擊E1單元格，在彈出的快捷菜單中選擇“排序”→“降序”命令計算累計金額。選擇F2單元格，在編輯欄中輸入公式“=E2”。選擇F3單元格，在編輯欄中輸入公式“=F2+E3”，將鼠標(biāo)指針移到F3單元格右下角，待鼠標(biāo)指針變成“+”形狀時雙擊，將函數(shù)填充到F17單元格。計算比例。選擇G2單元格，在編輯欄中輸入公式“=E2/$F$17”。將鼠標(biāo)指針移到G2單元格右下角，待鼠標(biāo)指針變成“+”形狀時雙擊，將函數(shù)填充到G17單元格。計算累計比例。選擇H2單元格，在編輯欄中輸入公式“=G2”。選擇H3單元格，在編輯欄中輸入公式“=H2+G3”，將鼠標(biāo)指針移到H3單元格右下角，待鼠標(biāo)指針變成“+”形狀時雙擊，將函數(shù)填充到H17單元格。實訓(xùn)五、商品庫存管理根據(jù)累計比例對庫存商品進行ABC分類在單元格L2至L6中，依次輸入“華為c8600”、“襯衣”、“電瓶車”、“螃蟹”和“其他”，復(fù)制單元格區(qū)域G2:G5內(nèi)容并以“數(shù)值”形式選擇性粘貼至單元格區(qū)域M2:M5。選擇M6單元格，在編輯欄內(nèi)輸入公式“=SUM（G6:G17）”實訓(xùn)五、商品庫存管理選擇L2:M6單元格區(qū)域，單擊“插入”選項卡中的“餅圖”下拉按鈕，選擇“二維餅圖”→“餅圖”選項。將圖表移到合適位置，并輸入圖表標(biāo)題“庫存金額比例餅狀圖”，在“圖表布局”功能點擊“設(shè)置選項”選擇“樣式6”選項2.統(tǒng)計庫存商品狀態(tài)在庫存管理中，不僅要對庫存的整體情況進行統(tǒng)計分析，而且要對商品的個體情況進行整理、統(tǒng)計和分析，如損壞、維修或積壓等情況。（1）根據(jù)庫存情況標(biāo)記庫存狀態(tài):以“庫存商品狀態(tài)”工作簿的表1為例，使庫存差異（實際庫存數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)庫存數(shù)據(jù)之差）大于7的數(shù)據(jù)顯示綠燈標(biāo)識（表示庫存充足），使小于等于2的數(shù)據(jù)顯示紅燈標(biāo)識（表示需及時補貨），具體操作如下。打開工作表實訓(xùn)五、商品庫存管理計算庫存差。選擇M2單元格，在編輯欄中輸入“=K2-L2”，將鼠標(biāo)指針移到M2單元格右下角，待鼠標(biāo)指針變成“+”形狀時雙擊，填充公式到數(shù)據(jù)末行。設(shè)置三種庫存狀態(tài)。選擇M2:M19單元格區(qū)域，單擊“開始”選項卡中的“條件格式”下拉按鈕，選擇“新建規(guī)則”選項，打開“新建格式規(guī)則”對話框。單擊“樣式格式”下拉按鈕，選擇“圖標(biāo)集”選項。實訓(xùn)五、商品庫存管理單擊“插入”選項卡中的“形狀”下拉按鈕，選擇“文本框”選項。在表格中按住鼠標(biāo)左鍵不放，繪制文本框，并將光標(biāo)定位在文本框中輸入相應(yīng)的內(nèi)容（“紅燈”標(biāo)識表示的含義及“綠燈”標(biāo)識表示的含義，中間分行隔開）實訓(xùn)五、商品庫存管理選擇文本框中輸入的說明文本，在“開始”選擇卡中分別設(shè)置“字體”和“字號”為“微軟雅黑”和“10”，單擊“垂直居中”按鈕，單擊表格任意位置退出文本編輯設(shè)置狀態(tài)，最終效果圖如圖9.40所示。庫存表格不僅可以直觀展示庫存數(shù)據(jù)的相關(guān)狀態(tài)，而且明確標(biāo)注了各標(biāo)記的含義。（2）分析與預(yù)測商品庫存狀態(tài):打開“庫存商品狀態(tài)”工作簿Sheet2。選擇C2單元格，在編輯欄中輸入公式“=B2+B3-B4”，使用填充柄橫向填充公式到P2單元格，計算出當(dāng)前庫存數(shù)據(jù)實訓(xùn)五、商品庫存管理選擇A1:P3單元格區(qū)域，單擊“插入”選項卡中的“柱形圖”下拉按鈕，選擇“二維柱形圖”→“簇狀柱形圖”選項。將圖表移到合適位置，并輸入圖表標(biāo)題“商品庫存狀態(tài)分析”，在“設(shè)計”選項卡的“圖表布局”功能組中選擇“布局1”選項在圖表的任意位置處右擊，在彈出的快捷菜單中選擇“選擇數(shù)據(jù)”命令，打開“選擇數(shù)據(jù)源”對話框。單擊“添加”按鈕，打開“編輯數(shù)據(jù)系列”對話框。在“系列名稱”文本框中輸入“=Sheet2!$A$2”，在“系列值”文本框中輸入“=Sheet2!$B$2:$P$2”，單擊“確定”按鈕實訓(xùn)五、商品庫存管理返回“選擇數(shù)據(jù)源”對話框，再次單擊“添加”按鈕，打開“編輯數(shù)據(jù)系列”對話框。在“系列名稱”文本框中輸入“=Sheet2!$A$5”，在“系列值”文本框中輸入“=Sheet2!$B$5:$P$5”，單擊“確定”按鈕右擊“庫存”數(shù)據(jù)系列，在彈出的快捷菜單中選擇“更改系列圖表類型”命令，在打開的“更改圖表類型”對話框中選擇“帶數(shù)據(jù)標(biāo)記的折線圖”選項。同樣，右擊“庫存積壓值”數(shù)據(jù)系列，在彈出的快捷菜單中選擇“更改系列圖表類型”命令，在打開的“更改圖表類型”對話框中選擇“帶數(shù)據(jù)標(biāo)記的折線圖”選項實訓(xùn)五、商品庫存管理右擊“庫存積壓值”數(shù)據(jù)系列，在彈出的快捷菜單中選擇“設(shè)置數(shù)據(jù)系列格式”命令，打開“設(shè)置數(shù)據(jù)系列格式”對話框。單擊“系列選項”選項卡，選中“次坐標(biāo)軸”單選按鈕，單擊“關(guān)閉”按鈕雙擊添加的次坐標(biāo)軸，打開“設(shè)置坐標(biāo)軸格式”對話框，單擊“坐標(biāo)軸選項”選項卡，設(shè)置“最大值”為“25”，然后單擊“關(guān)閉”按鈕。在表格中即可查看圖表的最終形態(tài)樣式。在圖表中可以明顯看出2020/5/5以后庫存量越過“庫存積壓值”數(shù)據(jù)系列，進入10天的擠壓期，雖有下行的趨勢，但未越過“庫存積壓值”數(shù)據(jù)系列線，未來一段時間商品庫存可能還會處于積壓狀態(tài)。實訓(xùn)五、商品庫存管理課后提升案例1沃爾瑪?shù)臄?shù)據(jù)基因

沃爾瑪一直致力于改善數(shù)據(jù)分析技術(shù)，整個公司都充滿了數(shù)據(jù)基因。沃爾瑪擁有龐大的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，每天要處理TB級的新數(shù)據(jù)和PB級的歷史數(shù)據(jù)，其分析涵蓋了數(shù)以百萬計的產(chǎn)品數(shù)據(jù)和不同來源的數(shù)億客戶數(shù)據(jù)。沃爾瑪?shù)姆治鱿到y(tǒng)每天分析近1億條關(guān)鍵詞，從而優(yōu)化每個關(guān)鍵字對應(yīng)的搜索結(jié)果。早在1969年沃爾瑪就開始使用計算機來跟蹤存貨，1974年其各分銷中心與超市就運用計算機控制庫存。1983年，沃爾瑪所有門店都開始采用條形碼掃描系統(tǒng)；1987年，沃爾瑪完成了公司內(nèi)部衛(wèi)星系統(tǒng)的安裝，該系統(tǒng)使得總部、分銷中心和各商場之間可以實現(xiàn)實時雙向的數(shù)據(jù)和聲音傳輸。沃爾瑪采用在當(dāng)時還是小眾和超前的信息技術(shù)搜集運營數(shù)據(jù)，這為沃爾瑪?shù)目焖侔l(fā)展打下了堅實基礎(chǔ)。如今，沃爾瑪擁有全世界最大的數(shù)據(jù)倉庫，在數(shù)據(jù)倉庫中存儲著沃爾瑪數(shù)千家連鎖店在65周內(nèi)每一筆銷售的詳細(xì)記錄，這使得業(yè)務(wù)人員可以通過分析消費者的購買行為更加了解客戶，從而提供最佳的銷售服務(wù)。2012年4月，沃爾瑪又收購了一家研究網(wǎng)絡(luò)社交的公司Kosmix，使其在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上又增加了對社交網(wǎng)絡(luò)的研究。

沃爾瑪?shù)陌咐哂惺裁磫⑹灸?？零售業(yè)巨頭沃爾瑪為何會如此重視商品數(shù)據(jù)的分析？商品數(shù)據(jù)分析應(yīng)包含哪些內(nèi)容和主要方法？本章就來探究商品數(shù)據(jù)分析的功能與意義。案例2商品生命周期分析

利用百度搜索指數(shù)對某個電商網(wǎng)站或某種商品進行商品生命周期分析，并寫出研究報告。

本章主要介紹了商品數(shù)據(jù)分析的基本概念和分析模型。

學(xué)習(xí)了商品數(shù)據(jù)分析的五個方面：商品需求與熱度分析，商品價格與定價分析，商品組合分析，商品生命周期分析，商品庫存管理與統(tǒng)計分析。

并基于Excel圖表對商品熱度，定價和庫存進行了分析操作，根據(jù)百度指數(shù)分析了商品生命周期以及利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法分析商品組合的規(guī)律。

本章知識小結(jié)本章內(nèi)容結(jié)束！

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用項目十電商運營數(shù)據(jù)分析本章提綱

運營數(shù)據(jù)分析的概念與主要指標(biāo)10.1銷售數(shù)據(jù)分析10.3

客服績效分析10.4

推廣數(shù)據(jù)分析10.2

課中實訓(xùn)10.5

課后提升10.6思維導(dǎo)圖案例導(dǎo)入“森馬項目組”客服培訓(xùn)考核

“森馬在阿里巴巴客服外包市場發(fā)起客服外包的招標(biāo)活動，吸引了眾多優(yōu)秀服務(wù)商參與競標(biāo)，經(jīng)過方案制作——競標(biāo)演講——實地考察等多輪考評，最后確定濟南淘掌柜為合作公司。

為了服務(wù)好森馬項目，濟南淘掌柜建立了獨立的“森馬項目組”，從培訓(xùn)課程到考核標(biāo)準(zhǔn)，從人員選拔到項目對接，從服務(wù)流程到銷售話術(shù)，力求在每個環(huán)節(jié)都能夠做到精益求精。經(jīng)過培訓(xùn)和磨合，在雙方共同努力下，客服的響應(yīng)時間從59.71秒縮減到24.79秒，轉(zhuǎn)化率從50.81%提升到54.38%?？头憫?yīng)時間和轉(zhuǎn)化率是考核客服人員的重要因素，那么你還知道哪些客服績效考核的指標(biāo)和方法？除了客服績效分析，你又了解哪些電子商務(wù)運營數(shù)據(jù)分析的類型呢？10.1運營數(shù)據(jù)分析的概念與主要指標(biāo)10.1.1運營數(shù)據(jù)分析的概念及其必要條件10.1.2運營數(shù)據(jù)分析的分類10.1.1運營數(shù)據(jù)分析的概念及其必要條件運營數(shù)據(jù)分析是指對企業(yè)運營過程中和最終成果產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行分析，從中獲得運營規(guī)律和效果的過程。在進行運營數(shù)據(jù)分析時，需要有以下三個必要條件：海量且精確的運營數(shù)據(jù)擁有專業(yè)的數(shù)據(jù)分析團隊和運營團隊精細(xì)化運營的需求10.1.2運營數(shù)據(jù)分析的分類推廣數(shù)據(jù)分析推廣數(shù)據(jù)分析是對企業(yè)在推廣過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行分析，包括對各推廣渠道的展現(xiàn)、點擊、轉(zhuǎn)化以及其他相關(guān)推廣數(shù)據(jù)進行分析。通過推廣數(shù)據(jù)分析，企業(yè)能夠了解推廣過程中流量的來源情況、關(guān)鍵詞的推廣效果、活動的推廣效果以及內(nèi)容運營的效果等。銷售數(shù)據(jù)分析銷售數(shù)據(jù)分析主要用于衡量和評估管理人員所制定的計劃銷售目標(biāo)與實際銷售之間的關(guān)系，它可以采用銷售差異分析和微觀銷售分析兩種方法。銷售差異分析主要用于分析各個不同的因素（品牌、價格、售后服務(wù)、銷售策略等）對銷售績效的不同作用，主要包括：營運資金周轉(zhuǎn)期分析、銷售收入結(jié)構(gòu)分析、銷售收入對比分析、成本費用分析、利潤分析、凈資產(chǎn)收益率分析等?？头冃Х治隹头冃Х治鍪侵冈诳蛻舴?wù)系統(tǒng)中，客戶服務(wù)組織、客戶管理人員和員工全部參與進來，通過溝通、激勵等方式，將企業(yè)戰(zhàn)略、管理人員職責(zé)、管理方式和手段以及員工的績效目標(biāo)等基本內(nèi)容確定下來，在持續(xù)不斷溝通的前提下，管理人員為員工提供必要的支持、指導(dǎo)和幫助，與員工共同完成客戶服務(wù)的績效指標(biāo)，從而實現(xiàn)客戶服務(wù)組織的愿景規(guī)劃和戰(zhàn)略目標(biāo)。10.2推廣數(shù)據(jù)分析流量來源可以分為付費流量和免費流量兩個類型。付費流量的優(yōu)點是流量大、效果好，相較于免費流量，更容易獲取大批的流量；缺點是投入成本較高。免費流量包括站內(nèi)免費流量和站外免費流量。站內(nèi)免費流量指企業(yè)通過電商平臺獲取的流量，比如平臺購物車、產(chǎn)品推薦等；站外免費流量主要是第三方網(wǎng)站帶來的流量，如論壇、微博等。企業(yè)在引入站外流量前，需要先調(diào)整好企業(yè)平臺形象，優(yōu)化產(chǎn)品頁面描述等，以達(dá)到刺激客戶購物的目的。10.3銷售數(shù)據(jù)分析10.3.1電商銷售數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識10.3.2銷售數(shù)據(jù)分析的過程10.3.3銷售數(shù)據(jù)的動態(tài)分析方法10.3.1電商銷售數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識電商銷售數(shù)據(jù)的特點：可得性多樣性復(fù)雜性銷售數(shù)據(jù)的作用：對精準(zhǔn)營銷的支撐引導(dǎo)產(chǎn)品及營銷活動更加符合用戶需求監(jiān)測競爭對手與品牌傳播基于市場預(yù)測與決策分析發(fā)現(xiàn)新市場與新趨勢10.3.2銷售數(shù)據(jù)分析的過程進行銷售數(shù)據(jù)分析，首先要明確此次數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)，然后圍繞該目標(biāo)收集、整理并分析相應(yīng)的數(shù)據(jù)，找到銷售數(shù)據(jù)變動的原因，改善銷售情況。在進行銷售數(shù)據(jù)分析時，一般包括以下四個步驟：分析目標(biāo)定位確定目標(biāo)數(shù)據(jù)整理并分析目標(biāo)數(shù)據(jù)分析銷售數(shù)據(jù)變動的原因問題編號用戶反饋信息用戶比例1支付界面經(jīng)?？D68%2支付界面設(shè)計缺少人性化提示10%3支付系統(tǒng)操作復(fù)雜8%4支付系統(tǒng)安全性問題6%5后臺系統(tǒng)容易崩潰5%6其他3%10.3.3銷售數(shù)據(jù)的動態(tài)分析方法動態(tài)分析是應(yīng)用統(tǒng)計方法研究社會經(jīng)濟現(xiàn)象數(shù)量方面在一段時間內(nèi)發(fā)展變化的過程。包括三個比較重要的統(tǒng)計指標(biāo)，即增長量（水平指標(biāo)）發(fā)展速度增長速度（速度指標(biāo)）10.4客服績效分析10.4.1客服績效分析的基礎(chǔ)知識10.4.2客服績效分析的方法客服績效分析的目的：客服績效考核有以下幾個作用：節(jié)約店鋪成本，明確定位與目標(biāo)，提升客服工作效率，體現(xiàn)企業(yè)激勵文化以及提升企業(yè)的實質(zhì)性收益?？头冃Х治龅脑瓌t：公開的原則客觀性原則反饋的原則公私分明原則時效性原則權(quán)責(zé)一致原則量化考核原則10.4.1客服績效分析的基礎(chǔ)知識10.4.2客服績效分析的方法KPI是一種績效管理工具，其主要是通過建立一種績效評估機制，在企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營管理過程中確定評價指標(biāo)，通過對指標(biāo)的完成情況進行考評，推動內(nèi)部員工為實現(xiàn)企業(yè)目標(biāo)不斷努力，促進企業(yè)目標(biāo)加快實現(xiàn)。通過這種考評機制的建立，KPI指標(biāo)分解企業(yè)的各項經(jīng)營目標(biāo)和業(yè)務(wù)發(fā)展方向，確保目標(biāo)的可實現(xiàn)。針對電商賣家，KPI的考核指標(biāo)一般有5個：咨詢轉(zhuǎn)化率支付率客服落單率響應(yīng)時間售后及日常工作本章知識小結(jié)

本章主要介紹了電商運營數(shù)據(jù)分析的基本概念和主要指標(biāo)，以及三個重要的電商運營數(shù)據(jù)分析工作——推廣數(shù)據(jù)分析、銷售數(shù)據(jù)分析和電商客服績效分析。

掌握以上三類電商運營數(shù)據(jù)分析的流程和方法，通過Excel表格等工具對電商運營數(shù)據(jù)進行全面分析。10.5課中實訓(xùn)實訓(xùn)一

流量結(jié)構(gòu)分析實訓(xùn)二

推廣數(shù)據(jù)分析實訓(xùn)三

銷售數(shù)據(jù)分析實訓(xùn)四

電商店鋪客服KPI考核實例實訓(xùn)一流量結(jié)構(gòu)分析1.免費流量結(jié)構(gòu)分析免費流量結(jié)構(gòu)分析需要對免費流量各來源渠道的引流情況進行分析。下表是某企業(yè)2020年7月的免費流量數(shù)據(jù)，以這組數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行免費流量結(jié)構(gòu)分析。序號流量來源瀏覽量點擊量成交訂單數(shù)1自主搜索19203541372購物車26135051923其他店鋪1442147494首頁1624257875收藏推薦776156276其他免費來源1943205137實訓(xùn)一流量結(jié)構(gòu)分析選擇流量來源、瀏覽量、點擊量和成交訂單數(shù)對應(yīng)的數(shù)值區(qū)域，插入組合圖形。將瀏覽量設(shè)置為簇狀柱形圖，將點擊量和成交訂單數(shù)設(shè)置為折線圖。將瀏覽量設(shè)置為簇狀柱形圖是為了更好地對各個流量來源的瀏覽量進行比較，將點擊量和成交訂單數(shù)設(shè)置為折線圖是為了更清楚地看到這兩個指標(biāo)的變化走勢。實訓(xùn)一流量結(jié)構(gòu)分析選中數(shù)據(jù)表中的流量來源與成交訂單數(shù)，插入餅狀圖，并將餅狀圖的數(shù)值顯示方式設(shè)置為“百分比”，得到免費流量結(jié)構(gòu)分析比例圖。根據(jù)左圖可知：在免費流量來源中，購物車的各項指標(biāo)都占優(yōu)勢，為企業(yè)帶來的瀏覽量為2613次，成交訂單數(shù)占比達(dá)到30.5%；免費流量來源中收藏推薦的各項指標(biāo)表現(xiàn)最差，其為企業(yè)僅帶來瀏覽量776次，成交訂單數(shù)占比只有4.3%。企業(yè)可以利用該分析結(jié)果優(yōu)化其免費推廣渠道布局。實訓(xùn)一流量結(jié)構(gòu)分析2.付費流量結(jié)構(gòu)分析付費流量結(jié)構(gòu)分析的核心是各付費推廣渠道的流量占比。下表是某店鋪2020年7月的付費流量數(shù)據(jù)。（注：投入產(chǎn)出比=成交額÷投入成本。）序號流量來源成交占比投入成本/元成交額/元投入產(chǎn)出比1超級推薦9%8515975648240.662鉆石展位27%152147517118831.133聚劃算12%9499727666380.814直通車22%121289114020351.165淘寶客30%165553619873001.20實訓(xùn)一流量結(jié)構(gòu)分析選擇流量來源、成交占比、投入產(chǎn)出比對應(yīng)的數(shù)值區(qū)域，插入圖形。將成交占比設(shè)置為簇狀柱形圖，將投入產(chǎn)出比設(shè)置為折線圖，將成交占比設(shè)置為次坐標(biāo)軸，得到付費流量結(jié)構(gòu)分析圖。由左圖可知：付費流量來源中，淘寶客最占優(yōu)勢，其成交占比和投入產(chǎn)出比分別是30%和1.20。除淘寶客外，鉆石展位的成交占比和投入產(chǎn)出比是27%和1.13，直通車的成交占比和投入產(chǎn)出比是22%和1.16，這三種付費推廣渠道對該商家此次付費推廣活動的貢獻最大。實訓(xùn)二推廣數(shù)據(jù)分析進行推廣數(shù)據(jù)分析，首先要明確此次推廣的目標(biāo)定位，然后圍繞該目標(biāo)收集、整理并分析相關(guān)數(shù)據(jù)，找到推廣中的優(yōu)勢與不足，最后調(diào)整相關(guān)的推廣策略和內(nèi)容，改善推廣效果。在進行推廣數(shù)據(jù)分析時，一般包括以下四個步驟：推廣目標(biāo)定位收集推廣目標(biāo)數(shù)據(jù)整理和分析目標(biāo)數(shù)據(jù)推廣策略調(diào)整推廣目標(biāo)定位收集推廣目標(biāo)數(shù)據(jù)整理和分析目標(biāo)數(shù)據(jù)實訓(xùn)二推廣數(shù)據(jù)分析左圖通過新的x軸和y軸劃分出四個象限：右上區(qū)域（第一象限）代表高點擊、高轉(zhuǎn)化人群，這類人群應(yīng)該重點推廣；左上區(qū)域（第二象限）是低點擊、高轉(zhuǎn)化人群，這類人群點擊基數(shù)偏低，商家可以通過提高關(guān)鍵詞排名來提升點擊基數(shù)后再觀察轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)；左下區(qū)域（第三象限）是低點擊、低轉(zhuǎn)化人群，點擊基數(shù)偏低，轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)存在不確定性；右下區(qū)域（第四象限）是高點擊、低轉(zhuǎn)化人群，點擊花費推廣費用卻沒有達(dá)到推廣效果。一二三四4.推廣策略調(diào)整針對以上的數(shù)據(jù)分析結(jié)果可得出結(jié)論：優(yōu)先推廣第一象限區(qū)域內(nèi)的優(yōu)質(zhì)客戶，適當(dāng)增加第二、第三象限的點擊基數(shù)，減少對第四象限內(nèi)人群的推廣。18-25歲的男性用戶和31-40歲的女性用戶位于第一象限，這類用戶具有較高的推廣潛力，商家應(yīng)該優(yōu)先對其進行推廣。31-40歲的男性用戶位于第四象限，這類用戶具有較低的推廣潛力，商家可以適當(dāng)?shù)臏p少對其推廣。剩余的用戶，商家應(yīng)該適當(dāng)?shù)脑黾悠潼c擊基數(shù)，觀察其轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，最后確定對其的推廣策略。實訓(xùn)二推廣數(shù)據(jù)分析實訓(xùn)二推廣數(shù)據(jù)分析1.網(wǎng)店平臺推廣活動的作用：幫助店鋪快速吸引消費者，能直接在較短的時間內(nèi)為店鋪帶來大量的流量，平臺活動為店鋪帶來的持續(xù)性購買是相當(dāng)可觀的，再通過成交數(shù)據(jù)的累計，不斷為店鋪帶來更多的流量。在活動期間，推廣效果越好，未來的店鋪流量提升也就越快。同時，也在一定程度上提升了店鋪的買家回頭率，讓賣家獲取更大的收益。因此，網(wǎng)店賣家不定期地開展促銷活動已經(jīng)成為一種常態(tài)。2.四種常見的活動推廣分析維度：活動推廣流量分析活動推廣轉(zhuǎn)化分析活動推廣拉新分析活動推廣留存分析實訓(xùn)二推廣數(shù)據(jù)分析3.活動推廣效果分析活動推廣流量分析下表為H店鋪推出三周年店慶活動之后一周的店鋪流量相關(guān)數(shù)據(jù)。以這組數(shù)據(jù)為例，對該店鋪的活動推廣流量進行分析。序號流量來源訪客數(shù)成交訂單數(shù)成交占比投入成本/元成交額/元投入產(chǎn)出比1超級推薦1201511039.18%12432119320.962鉆石展位19632253612.92%532157361.083聚劃算1302110017.69%368825520.694直通15%439949631.135淘寶客20162496624.6309實訓(xùn)二推廣數(shù)據(jù)分析選擇流量來源、訪客數(shù)、成交訂單數(shù)、成交占比、投入產(chǎn)出比對應(yīng)的區(qū)域，插入組合圖形，將訪客數(shù)、成交訂單數(shù)設(shè)置為簇狀柱形圖，成交占比、投人產(chǎn)出比設(shè)置為折線圖，將次坐標(biāo)軸設(shè)置為訪客數(shù)和成交訂單數(shù)，得到活動推廣流量分析圖。由左圖可知：店鋪H在推廣活動中獲取流量表現(xiàn)優(yōu)秀的渠道有：鉆石展位、直通車和淘寶客，這三種渠道無論是獲取訪客數(shù)、獲取訂單數(shù)和投入產(chǎn)出比均排名在前。店鋪在后續(xù)推廣活動中可優(yōu)先選擇這三種渠道。實訓(xùn)二推廣數(shù)據(jù)分析活動推廣轉(zhuǎn)化分析下表為H店鋪在店慶活動后一周內(nèi)的轉(zhuǎn)化相關(guān)數(shù)據(jù)。以這組數(shù)據(jù)為例，對該店鋪活動推廣轉(zhuǎn)化進行分析。序號流量來源訪客數(shù)收藏數(shù)加購數(shù)成交訂單數(shù)收藏轉(zhuǎn)化率加購轉(zhuǎn)化率支付轉(zhuǎn)化率1超級推薦12015829160311036.90%13.34%9.18%2鉆石展位1963232213236253616.41%16.48%12.92%3聚劃算13021269104310012.07%8.01%7.69%4直通車1420215322088158310.79%14.70%11.15%5淘寶客2016239835120496619.75%25.39%24.63%實訓(xùn)二推廣數(shù)據(jù)分析選擇流量來源、訪客數(shù)、收藏數(shù)、加購數(shù)、成交訂單數(shù)對應(yīng)的區(qū)域，插入三維柱形圖，如右圖所示。選擇流量來源、收藏轉(zhuǎn)化率、加購轉(zhuǎn)化率、支付轉(zhuǎn)化率對應(yīng)的數(shù)據(jù)區(qū)域，插入折線圖，如右圖所示。結(jié)合上面兩圖可知：店鋪H在推廣活動中，轉(zhuǎn)化效果最好的是淘寶客，其各項轉(zhuǎn)化均排名第一。排名二、第三依次是鉆石展位和直通車。在今后的活動中店鋪可以優(yōu)先考慮淘寶客、鉆石展位和直通車這三種推廣渠道。實訓(xùn)二推廣數(shù)據(jù)分析活動推廣轉(zhuǎn)化分析活動推廣拉新與活動推廣留存分析方法和計算過程類似，需要將新客戶或留存客戶對應(yīng)的比例計算出來。對活動拉新進行分析需要將新訪客占比、新收藏占比、新加購占比、新成交額占比統(tǒng)計并整理出來。對活動留存進行分析需要將留存訪客占比、留存收藏占比、留存加購占比、留存成交額占比統(tǒng)計并整理至Excel表格中，然后進行分析。下表為店鋪H店慶活動后的一周的拉新相關(guān)數(shù)據(jù)。以這組數(shù)據(jù)為例，對該店鋪活動推廣拉新進行分析。流量來源數(shù)據(jù)指標(biāo)超級推薦鉆石展位聚劃算直通車淘寶客訪客數(shù)1201519632130211420220162新訪客數(shù)354463212869565412021收藏數(shù)829322126915323983新收藏數(shù)23115631105321210加購數(shù)16033236104320885120新加購數(shù)63112233696542369成交額1193257362552496320013新成交額63212010968156310211序號流量來源新訪客占比新收藏數(shù)占比新加購占比新成交額占比1超級推薦29.50%27.86%39.36%52.98%2鉆石展位32.20%48.53%37.79%35.04%3聚劃算22.03%40.89%35.38%37.93%4直通車39.81%34.73%31.32%31.49%5淘寶客59.62%30.38%46.27%51.02%實訓(xùn)二推廣數(shù)據(jù)分析選擇流量來源、新訪客占比、新收藏占比、新加購占比、新成交額占比對應(yīng)的數(shù)據(jù)區(qū)域，插入折線圖。由左圖可知：綜合來看，在店鋪H的推廣活動后拉新效果整體較好，其中新成交額表現(xiàn)最好，其最低占比為31.49%，最高占比為52.98%。拉新綜合效果最好的渠道是淘寶客。店鋪可以結(jié)合該分析結(jié)果為后續(xù)推廣渠道的優(yōu)化提供參考。實訓(xùn)三銷售數(shù)據(jù)分析（一）銷售數(shù)據(jù)的動態(tài)分析

結(jié)合動態(tài)分析法來分析銷售數(shù)據(jù)。若某電商平臺2020年12個月的銷售額依次為1238.28

萬、1345.98萬、1456.93萬、1567.64萬、1630.38萬、1789.76萬、1935.47萬、2100.31

萬、2245.57萬、2367.38萬、2512.39萬、2709.43萬元。根據(jù)這組數(shù)據(jù)對該電商平臺2020年的銷售數(shù)據(jù)進行動態(tài)分析。實訓(xùn)三銷售數(shù)據(jù)分析

新建一個工作簿，將上述數(shù)據(jù)導(dǎo)入該工作簿中。在銷售額的下一單元格輸入累計增長量，將1

月的銷售額視為a0，用公式an-a0計算每個月的累計增長量。用鼠標(biāo)指針選中D4單元格，輸入公式“=D3-$C$3”，單擊“√”，算出2月的累計增長量；用鼠標(biāo)指針選中D4單元格，將鼠標(biāo)指針放在D4單元格的右下角，當(dāng)鼠標(biāo)指針變成黑色十字時，向右拖填充柄，得到3月至12月的累計增長量。實訓(xùn)三銷售數(shù)據(jù)分析

在累計增長量下一單元格輸入逐期增長量，用公式an-an-1可以計算出每個月的逐期增長量。用鼠標(biāo)指針選中D5單元格，輸入公式“=D3-C3”，單擊“√”，算出2月的逐期增長量；用鼠標(biāo)指針選中D5單元格，將鼠標(biāo)指針放在D5單元格的右下角，當(dāng)鼠標(biāo)指針變成黑色十字時，向右拖動填充柄，得到3月至12月的逐期增長量。實訓(xùn)三銷售數(shù)據(jù)分析

繼續(xù)在逐期增長量下一單元格輸入定基發(fā)展速度。定基發(fā)展速度等于an/a0。用鼠標(biāo)指針選中D6單元格，輸入公式“=D3/$C$3”，單擊“√”，算出2月的定基發(fā)展速度；用鼠標(biāo)指針選中D6，將鼠標(biāo)指針放在D6單元格的右下角，當(dāng)鼠標(biāo)指針變成黑色十字時，向右拖填充柄，得到3月至12月的定基發(fā)展速度。實訓(xùn)三銷售數(shù)據(jù)分析

在定基發(fā)展速度下一單元格輸入環(huán)比發(fā)展速度，環(huán)比發(fā)展速度等于an/an-1。用鼠標(biāo)指針選中D7單元格，輸入公式“=D3/C3”，單擊“√”，算出2月的環(huán)比發(fā)展速度；用鼠標(biāo)指針選中D7單元格，將鼠標(biāo)指針放在D7單元格的右下角，當(dāng)鼠標(biāo)指針變成黑色十字時，向右拖填充柄，得到3月至12月的環(huán)比發(fā)展速度。實訓(xùn)三銷售數(shù)據(jù)分析某電商平臺2020年各月商品銷售數(shù)據(jù)的動態(tài)分析如下表所示月份動態(tài)數(shù)據(jù)123456789101112累計增長量/107.7218.65329.36392.1551.48697.19862.031007.291129.11274.111471.15逐期增長量/107.7110.95110.7162.74159.38145.71164.84145.26121.81145.01197.04定基發(fā)展速度/1.091.181.271.321.451.561.701.811.912.032.19環(huán)比發(fā)展速度/1.091.081.081.041.101.081.091.071.051.061.08定基增長速度/91827324556708191103119環(huán)比增長速度/988410897568增長量：萬元；發(fā)展速度：倍數(shù)；增長速度：%實訓(xùn)三銷售數(shù)據(jù)分析（二）銷售數(shù)據(jù)的預(yù)測分析方法基于回歸分析方法的銷售額預(yù)測回歸分析是一種確定兩種或兩種以上變量相互依賴關(guān)系的定量分析方法?；貧w分析按照涉及變量的多少，分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照因變量的多少，分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析（具體計算可見本書的第3章）。回歸分析預(yù)測法不僅可以分析因素之間的相關(guān)性，也可以通過現(xiàn)象發(fā)展預(yù)測未來。實訓(xùn)三銷售數(shù)據(jù)分析利用10.3.3節(jié)中電商平臺2020年各月商品銷售數(shù)據(jù)對銷售額進行預(yù)測。新建一個工作表，將商品銷售數(shù)據(jù)復(fù)制粘貼到工作表中。用鼠標(biāo)選中B2:B14，插入“折線圖”，增加坐標(biāo)軸名稱。選擇“趨勢線”中的“其他趨勢線選項”，彈出“設(shè)置趨勢線格式”窗口。勾選“顯示公式”和“顯示R平方”兩項，折線圖中則顯示趨勢線和回歸直線方程及R平方值，如下圖所示。由該圖可以看出，回歸直線方程為y=132.86x+1044.7，R平方為0.9918，表明因果關(guān)系顯著。預(yù)測2021年1月該電商的銷售額，可將x=13代入回歸方程，得y=2771.88萬元。實訓(xùn)三銷售數(shù)據(jù)分析基于時間序列方法的銷售數(shù)據(jù)趨勢分析現(xiàn)象變動趨勢分析就是要把動態(tài)數(shù)列受各類因素的影響狀況分別測定出來，弄清研究對象變化的原因及規(guī)律，為預(yù)測未來和決策提供依據(jù)。店鋪銷售受許多因素影響，營業(yè)額看起來在不斷地變化，好像沒什么規(guī)律可循，但是在這些影響營業(yè)額的因素中，有的是長期起作用的，有的只是短期起作用。因此在分析時間序列的變化規(guī)律時要將諸多的影響因素劃分為幾大類時間序列的構(gòu)成要素，然后對這些構(gòu)成要素分別進行分析。一般的，時間序列的構(gòu)成要素分為以下幾類：長期趨勢季節(jié)變動循環(huán)變動不規(guī)則變動實訓(xùn)三銷售數(shù)據(jù)分析仍選用10.3.3節(jié)中電商平臺2020年各月商品銷售數(shù)據(jù)。選定移動次數(shù)N=3，用鼠標(biāo)選中D5，輸入公式fx=(C3+C4+C5)/3，，點擊“√”，就可以算出3月的一次移動平均數(shù)，如下圖所示。用鼠標(biāo)選中D5，將鼠標(biāo)放在D5的右下角，變成黑色十字時向右拖動填充柄，計算4月至12月的一次移動平均數(shù)。實訓(xùn)三銷售數(shù)據(jù)分析用鼠標(biāo)選中E7，輸入公式fx=(D5+D6+D7)/3，，點擊“√”，就可以算出5月的二次移動平均數(shù)，如下圖所示。用鼠標(biāo)選中E7，將鼠標(biāo)放在E7的右下角，變成黑色十字時向右拖動填充柄，計算6月至12月的二次移動平均數(shù)。實訓(xùn)三銷售數(shù)據(jù)分析一次移動平均數(shù)和二次移動平均數(shù)如下表所示。根據(jù)第3章所學(xué)知識可得出時間序列的線性趨勢預(yù)測模型為：y=148.87x+2678.6，如果要預(yù)測2021年1月該電商的銷售額，可以將x=1代入預(yù)測模型，得y=2827.47萬元。月份銷售額（萬元）一次移動平均值二次移動平均值11238.28————21345.98————31456.931347.06——41567.641456.85——51630.381551.651451.8561789.761662.591557.0371935.471785.201666.4882100.311941.851796.5592245.572093.781940.28102367.382237.752091.13112512.392375.112235.55122709.432529.732380.87實訓(xùn)四電商店鋪客服KPI考核實例電商店鋪客服KPI的實例1.電商店鋪客服KPI考核指標(biāo)體系與權(quán)重得分某電商平臺上一家主營服裝的店鋪對客服考核指標(biāo)權(quán)重的分配為w咨詢轉(zhuǎn)化率=0.3，w支付率