两种不同情况的数据分析举例

1. 举例分析（一）

假设：我们想要分析店铺现今和去年同期相比的现状

（1）以自然月为对比参考。比如今年10月份，和去年10月份。

（2）收集包括不限于流量，访客丶转化率丶成交量丶成交笔数丶成交件数丶客单价丶销售额等指标

（3）对数据指标进行分别组合

①访客*转化率*客单价=销售额

②流量/访客=人均浏览深度

③成交量/成交笔数=人均成交件数

（4）将公式中的指标，进行同期对比，计算出上升/下降的比例。观察不同的指标中，哪些指标是上升了，哪些指标是下降了。 当我们发现核心指标中出现了问题，接下俩就需要我们将核心指标的数据进行细分了。

（5）接上面的例子，我们发现了访客提升10%的情况，由于客单价降低了10%，所以最后销售额没有增加。于是接下来我们需要将异常数据指标进行细分，观察细分渠道的数据。

①无线端 的 客单价数据

②P C 端 的 客单价数据

（6）观察这两个不同渠道的数据，再将这两个数据，进行同期对比，这个时候。基本就知道到底是哪个端口的数据相比去年出现了异常。有了数据作为论证，我们就能够带有强烈的目标感，去寻找问题所在。

（7）比如我们发现是无线端的客单价相比较去年有一定的下降，最后寻找原因是因为没有套餐，人均成交件数降低，导致客单价降低。（仅假设）

（8）接下来依依将每个数据指标进行对比，发现问题，制定解决方案。长此以往，我们必能做到事事了然于心，不再迷茫。工作的效率和精准度也更高。

2. 举例分析（二）

假设：我们策划了两次优惠劵发放的活动，其中有不同也有相同。我们像对比两次活动的效果。

（1）第一次的发放效果：

结合自身的情况，我们可以作以下总结：

①100元的优惠劵只有5人领取，并无人使用。原因是我们的客单价太低，而目标要求金额太高。

②50元虽然有人领取，但只有1人使用，使用率勉强。原因同上。

③5元无门槛优惠劵，使用率高达28.57%，相比较而言非常成功，但是降低了客单价和利润!

（2）接下来我们进行假设：

①假如下一次，我们取消5元的无门槛设置，能否改变客单价和利润被拉低的情况?

②50元和100元，虽然看起来金额高大上，但使用率太低，我们是否有保留大额优惠劵的必要?

③假如我们在取消无门槛优惠劵的情况下，能否维持28%的使用率?

（3）于是第二次优惠劵发放，我们根据假设做了以下工作：

①取消无门槛设置，目的为了避免客单价和利润降低。

②取消50元和100元优惠劵。

③在优惠劵创建的时候，取消了优惠劵推广的勾选。（当时我觉得这样领取的买家更精准，使用率会更高一些。）

2. 第二次优惠劵发放

（1）结合自身情况总结

①第二次优惠劵发放活动，的确我们的利润得到了很大提升。但优惠劵使用率降低了一倍以上，当我们做活动冲任务时，无门槛优惠劵能够提升买家使用热情。当然也会拉低利润和客单价，实际证明，鱼和熊掌不可兼得，需要我们二选一。

②优惠劵的领取数量大幅降低，除了活动力度的因素外。优惠劵推广的未勾选，是第二次优惠劵发放活动最大的败笔。

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