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电商数据平台排行榜

嘉云跨境电商怎么样?

一方面是佩服。另一方面,这个数据来自消费者的正常累积消费+提前消费需求+非必要双11创造的消费需求。前面两者对经济影响不大,最主要是第三种需求,没有活动的推动的话,至少百分之六十这部分需求无法实现,商家的产品因为价格高也无法实现,已生产的产品成为积压库存品。双11名正言顺的给了部分商家下台阶,打折策略的机会。但是时间长了来说,这种模式并不看好。一是消费体验越来越重要,大部分需求是即时实现的,累计违反人性二是市场规范,商家不能通过先提价虚假打折来诱惑消费者,三是消费能力提高对价格关注逐渐降低。最终来讲,双11仍会存在,但是规模不会如此巨大。

电商行业总结:一套完整的电商行业数据指标体系

编辑导语:本文作者以电商平台为主体,全方位地提供了一套完整的电商行业数据指标体系,作为精细化运营的指导体系,避免单点、片面地分析。虽然刻画对象是电商平台,但对于商家来说同样有着参考价值。

一、电商商业环境

在介绍指标体系前,先需要了解电商的商业环境,行业背景。下面简单从市场竞争及产业链维度,介绍电商平台所处的商业位置,以防挂一漏万。

1. 从市场竞争角度看

电商平台除了面临同类电商的直接竞争外,线下实体零售也是交易的业务,还有线上线下一体化的新零售业态模式。

2. 从产业链角度看

电商平台是连接B端商家和C端用户的交易平台,这里暂时忽略了物流、技术支持、交易等服务角色。

二、电商行业数据指标体系1. 摘要

电商,本质上也是一种零售交易模式,只是借助互联网的东风将交易效率提升了。因此思考的数据指标体系沿用人、货、场这三个基本元素来思考的,每一部分也包含不同的维度内容。

特别说明的是核心指标(或者说北极星指标),由于当下也衍生了更垂直细分、更丰富的电商形态。每一种形态侧重的核心指标也会有所差异,同时企业在不同时期所侧重的核心指标也会有所不同,所以核心指标不能一概而论。

下面简单描述下各部分包括的内容,细分维度指标详见文末彩蛋!

2. 核心指标

核心指标是指引公司发展的北极星指标,而且会因不同发展阶段、不同类型业态而有所差异。

例如:电商平台早期会重点关注接入商家与客户的比例,新增用户等指标;成长期开始关注平台DAU/UV,转化效率等;到成熟期才重点关注GMV。

而不同形态的电商也会有所侧重的:生鲜电商更关注生鲜品的损耗率、周转效率,内容电商或直播电商则更关注从内容/直播到用户交易的转化率。

3. 人

“人”这个要素不仅包括了平台交易双方的买家、卖家,还需要加入内部员工。

内部员工维度主要考察人效产出、销售完成率、是否被投诉率等方面内容;商家维度是平台交易的卖家,进驻商家的数量、质量也是直接影响客户消费体验的;客户维度是平台交易的买家,对于新客户、老客户、会员不同类型的客户重点关注的指标也会有所不同;

商家与客户的比例,则是平台冷启动时非常关注的指标之一。

4. 货

“货“这个要素狭义来说就是指商品,广义来说还应该包括商品流转过程的供应链,包含的维度有商品优势、在线品牌是否丰富等商品管理的维度。

5. 场

“场“主要包括:

描述平台环境的市场环境;整个平台运营流程:包括流量,购物车,下单,支付各环节及转化率;营销活动:营销活动的目的是为了让用户想得起你,可以使用广告,活动等形式;风险控制:一个健康的电商环境,一方面需要弱势的买方评价反馈,另一方面也需要留意交易双方对平台的监控评价。

附:电商行业的数据指标体系

本文由 @Arno Chan 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自 Pexels,基于 CC0 协议

三大电商平台3C数码销售数据出炉 淘宝天猫增速第一

【CNMO科技消息】据CNMO了解,消费研究机构沥金近日发布《618消费电子行业观察》,天猫数码3C行业实现规模及增速双第一。

魔镜洞察数据显示,5月份淘宝天猫以90.1%增速名列各大电商平台第一,抖音增速69.2%居第二,京东增速30.2%居第三。CNMO注意到,这一增长趋势在6月也得到延误,从沥金合作数据机构的数据来看,618开卖以来,截止到6月10日,淘系平台3C数码GMV同比增速达55%,且市场份额占优。根据魔镜数据,在5月淘系3C行业细分类目中,手机行业是关键驱动力,增速达201.9%,销售额接近四成,紧随其后两个类目分别是平板电脑和笔记本电脑。

沥金分析称,3C数码的销售格局正由传统的自营零售平台,转向品牌直营店为爆发主阵地,“平台+品牌”直联合作成为行业发展的趋势。

以淘宝天猫为例,天猫生态中涵盖了小米、华为等品牌旗舰店,还拥有全球唯一一个苹果官方授权的官方网店。近两个月以来,华为新品Pura系列、vivo新品S19系列和X100系列等,均选择在天猫首发。5月20日天猫618开售1小时,苹果成交金额超15亿元,华为、小米、vivo等品牌成交也迅速破亿。截至31日晚9点,苹果、小米、华为等品牌均迈入“10亿俱乐部”。

0到1搭建电商数据分析平台:电商分销运营监测、产品销售分析风控

今天分享就是电商分销场景的数据分析。制作团队实际电商体系运营监测与风险识别预警分析需求,利用FineBI搭建分析监测平台,打通电商分销业务数据分析链路,进行常态化运营监测与风险识别预警。下面就展开看看。

01 背景及痛点

1、背景概况

随着时代发展,公司积极拓展电商业务,开设经销商,销售高速增长,但在持续且快速的攻城略地过程中,产生了一些发展风险,需要更加精细化的数据运营管理进行管控。

2、问题分析

经销商数量快速扩张,经销商、店铺体系运营缺乏实时和高效率监测;电商分销业务销量波动大,存在经销商窜货问题,线下渠道秩序受到干扰;乱价问题时有发生,对公司、经销商盈利造成不利影响;公司销售投入产出缺少完整的专项评估分析平台。02 业务需求

利用RPA技术获取经销商店铺GMV数据,统筹进出货及费用相关数据进行全量分析,需要搭建分析平台,主要从以下三大模块开展:

整体运营概况分析与监测:为费用投入及管理提供数据分析支撑,常态监测体系健康发展;产品销售分析:从各维度分析产品销售对比,挖掘产品生意机会;风险识别与预警:监测动销、刷单、破价等异常指标,识别潜在风险,协助输出风控策略。03 整体分析框架分析框架

本文对于电商运营分析与风险识别预警从以下三个角度展开,分别是整体运营概况分析与检测、产品销售分析和非业务分析识别与预警。

整体运营概况分析与监测:体系概况、运营概况和销售费率及运营监测分析;产品销售分析:产品销售结构分析、重点产品销售分析和新产品销售分析;非业务分析识别与预警:预警概览、出货进货比、单订单销量、实际售价。 04 免费获取库存管理模板及工具:

1、报表及图形选取框架

利用多维数据聚合分析,从三大模块做分析报表体系,在实际中结合经营过程需求分别分析问题,支撑决策、干预经营从而促进电商渠道长久健康发展。

2、各模块可视化报表及实现

①模块一:概况分析与监测结构及实现概览分析:通过客户数、店铺数、销量、价格、订单、退货、毛利等指标常态化通过各类指标监测电商体系运营情况及趋势。

体系运营监测:分销售区域监测客户数、进出货比、店铺数、活跃及销售。

卖力、价格、临期品、退货监测:分销售区域、客户监测订单、均价、大日期、毛利等情况。

客户盈利监测:分销售区域监测进货、出货、投入的费用费率、毛利情况。

投入产出费率监测:费率为重点,单独报表分地域、时间监测投入产出及变化情况。

②模块二:产品销售分析结构及实现概览分析:基于EDI电商销售数据,筛选所需日期及整体/分业务单元数据,从各维度挖掘生意机会辅助和支撑电商销售运营。

渠道维度分析:挖掘电商相对于线下占比更高的产品,属于电商渠道优势产品,重点发展。

平台维度分析:平台销售产品的占比分析,看到不同平台背后消费者的消费偏好,为厂商在不同平台产品发展策略提供数据支撑。

业务单元维度分析:分业务单元产品销售占比及变化,业务单元产品发展指引。

新品发展分析:重点围绕销售渠道、平台、业务单元的新品销售占比分析,挖掘新品发展的薄弱环节,支撑运营改善。

重点产品发展分析:左边按照产品占比降序排列,点击对应产品名称,右边绘制产品的正常日期、大日期产品,分业务单元、平台的销售价格,重点监控破价的地区和渠道。

③模块三:业务风险识别与预警结构及实现风险指标概况:动销、刷单、破价指标整体分业务单元概况。

结案风险分析:累计出货/累计进货指标,如果高于100%,可能存在多结案获取公司费用风险。

动销风险分析:当月出货/当月进货指标,当月出货/进货>200%或≤50%,单位均为提数。理想状态下出货提数与进货提数应该基本相等,过大或过小均有潜在动销问题。如果长期的出货远小于进货,可能存在窜货的风险,出货/进货过大的可能出现刷单的风险,特别是有订单件数、但没有订单金额的,可能出现刷空单的违规行为。

刷单风险分析:单笔订单提数>50定义为大单,出现大单的认为存在刷单风险,通常刷单风险与破价风险关联,单笔提数过大的可能价格非常低。

破价风险:实际售价< (规定售价-5元)定义为本单破价,参考客户组口径考虑到5元优惠券给出一定折扣空间,但是EDI所有SKU平均价格低于电商价盘,存在大量破价问题。

如果经销商同时存在动销风险、刷单风险、破价风险,则需要重点关注。除此之外,其他风险指标还有费用率和窜货次数等可以综合考量。

3、可视化报告案例解析

FineBI完成可视化平台搭建,分别从概况监测、产品销售分析、风险识别与预警模块形成体系,依靠本平台每月实现常规运营监测、产品销售机会挖掘、风险识别预警,以下为实践案例之一:

1、动销比监测与风险分析案例:通过BI看板在常态化的概况监测中识别动销异常,风险分析下钻找到具体风险来源,结合业务场景识别风险、分析风险、策略优化、解决风险,支撑电商体系健康长久发展。

① 2024年9月,我们完成平台搭建,2024年12月月度常态指标监测,发现整体出货/进货动销指标异常,8-12月累计出货/进货比XXX%。

②风险识别下钻分析:我们从区域动销比值维度对比,各销售大区存在出货高于进货的情况,这说明8-12月指标异常属于普遍现象。

③我们再从时间维度查看,发现高出货/进货比出现在11-12月特别异常,11-12月涉及年底,结案费用政策节点,指标异常代表可能出现一定业务层面的问题。

④我们结合业务层面维度分析,通常库存在半个月-1个月属于正常范围,此处出货大于进货异常,这其中可能存在假出库获取补贴风险。⑤我们通过风险分析BI看板继续下钻分析,客户层面也出现指标异常,再通过订单异常分析发现了一些高销售量订单的情况,下图从经销商和订单层面排名分析印证结论:

⑥依据数据分析结果,我们应该如何解决问题,接下来从三个方向解决了此类问题,方向一是全国统一调整了费用策略;方向二是强化常态分析监理手段,通过FineBI平台月度常态监测分析;方向三是开发结案核算工具模型,通过自动对接进货量,解决了核算问题。

下图为风险常态化监测分析月报,常态监测分析风险并输出排名:

下图为结案核算工具图(自动核算应结案金额,避免人为修改进货量问题):

4、实现价值

2024年8月项目投产后,进出货差异率降低至4.6%,同比下降14.7%,较上线前下降33.8%,产品流向数据真实监测,窜货行为得到明显改善。

本分析案例的作者为伊帆队,作品荣获帆软2023BI数据分析大赛最具业务价值奖。

这份电商数据分析作品,从“整体运营概况分析与检测、产品销售分析和非业务分析识别与预警”三大模块展开,分析框架详尽、相关指标描述清楚,基于企业数据,数据处理逻辑清晰,仪表板规划明确,作品业务实际意义强。

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