6 月 1 日, 对于我们各位大宝宝来说还在回味童年, 但对就职于某电商 App 的活动运营 Lucy 同学来说, 6 月 1 日已经吹响 618 的第一声号角;
6 月 19 日, 对于我们来说, 618 已经尘埃落地, 但对 Lucy 来说, 至少还要花一周时间来做复盘的各种数据 Excel 整理.
不过今年, Lucy 所在公司上线了观远智能数据分析平台, 以往需要花费一周的复盘报告, 这次通过各种观远平台的实用功能和操作技巧, 两天就搞定啦~
因此, 借由此机会, 小编特意采访了 Lucy, 整理出了本次大促活动复盘报告中, 她觉得最实用, 最提升效率的几个功能和操作.
1. 自定义时间的同环比
首先是每次做活动复盘最头疼的数据处理过程. 以往使用 Excel 来处理, 从 ERP 里导出订单明细后, 需要整合当前数据, 再整理历史数据; 有几种不同的同环比周期就要整理几张不同的表; 然后再一一做成图表贴到 PPT 中......
一旦发现源数据有个差错啥的, 只能全部重头来过~
(本文图片均经过数据脱敏处理)
在观远智能数据分析平台里, 不需要如此复杂的数据预处理, 只需要将对应日期的订单数据导入之后, 所有的同比, 环比, 都可以通过自由设置时间的 [同环比] 功能搞定.
1.1 年同比的设置
想知道今年 618 同比去年 618 的表现?
选择今年 618 的数据日期区间, 然后在同环比设置中, 选择 [年同比] 即可.
无论是活动当天的对比, 还是整个大促期间的对比, 均能快速生成.
注: 当前日期的不同, 是因为卡片编辑时 [筛选] 里设置的时间区间不同; 对比日期是根据当前时间和对比类型系统自动推算得到的.
1.2 不同时间区间的对比设置
想要对比今年 618 和去年双 11 的活动表现对比, 设置也非常便捷:
选择要今年的日期区间, 然后在同环比设置中, 对比类型选择 "自定义", 则对比方式和对比时间均可以自定义, 无论是对比单日还是对比整个活动期间的表现, 手动输入需要对比的时间即可.
注: 当前日期的不同, 是因为卡片编辑时 [筛选] 里设置的时间区间不同; 对比日期是根据手动输入的时间得到的.
1.3 同环比的时间根据筛选器或者联动条件的变化而变化
如果想要用一页报告体现活动期间每日相关指标的数据, 用 Excel 和 PPT 一般用一个大宽表将每天的所有数据罗列在一起, 既不能突出重点, 也无法体现活动中的波动.
在观远智能数据分析平台中, 这种灵活的数据之间的互动可以通过多种图表形式和 [联动] 设置来实现, 如下图所示:
在这个示例中, 当点击选中左侧柱状折线图某一天时, 右侧的指标卡会对应显示该天的相关数据.
对于访问 PV 等后三个指标来说, 无非是做个筛选, 筛选出当天的数据;
而对于 "环比前一日" 和 "相比去年同日" 这两个增长率指标来说, 每次选择的日期不同, 当前日期及其对比日期都需要对应变化, 听起来很复杂? 其实用观远数据的 [自定义对比] , 设置很简单, 如下图所示:
模式选择 "基于日期筛选" 后,"当前日期" 会根据实际的时间筛选条件变化而变化,"对比日期" 会根据对比方式和对比日期的设置系统自动推算得出.
因此当指标被另一个卡片联动, 传入一个新的日期的时候, 其当前日期和对比日期都会自动变化.
2. 一键计算复购率
今年有一个词超越了去年的 "增长 ***", 成为运营圈的 TOP 热词, 就是 "私域".
所谓私域流量, 剖开层层包装, 就是自主拥有, 自主控制, 可多次利用的免费流量, 比如自主 App, 个人微信号等. 私域流量的运营好坏, 最关键的指标之一就是用户的复购率.
Lucy 所在的公司今年成立了专门的私域流量运营小组, 每次活动结束后, 会从各维度全方面分析用户的复购情况.
之前每次分析复购, 数据部门都苦不堪言; 这次 618 活动分析, 使用观远智能数据分析平台内置的 "复购率" 高级计算, 运营同学不需要麻烦数据部门也可以自己处理复购数据了.
无论是各性别, 地域的复购, 还是各年龄组, 爱好, 类目的复购, 通过简单三步均可快速得出:
step1: 确定复购分析维度
step2: 确定定义复购的条件
step3: 确定统计周期
3. 一键生成基于各统计维度的百分比情况
活动复盘的关键内容之一是选品的复盘, 要查看本次活动中各类目, 各商品的销售情况, 是否符合预期, 是否达标, 贡献最大的类目 / 商品是哪些, 下一阶段的商品运营爆款重点是否要调整等.
之前为了多级占比和其中的细分项占比, 需要重复输入 Excel 公式, 而观远智能数据分析平台自带的百分比功能, 可以一键生成需要的占比数据.
当然, 在 618 复盘报告中, Lucy 还用到了很多其他分析操作技巧, 如漏斗图分析流量的转化, 帕累托图来分析 618 当天每个时间段的销售额和总体目标达成度, 雷达图来分析客户用户画像等等.
想想之前光是为了取数就要在数据部门排两天队, 处理和核对数据又掉一大把头发, 而今年通过观远智能数据分析平台, 两天就搞定了, Lucy 默默收起了之前囤积的咖啡券, 准备留到下次大促再喝吧~
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3106902.html