《商务数据分析概论》课件——模块六 数据监控与报告撰写

时间段1流量反馈
客单价
时间段2流量反馈
时间段3流量反馈
单元一 数据监控
商品数据监控结果的应用场景：
（1）商品来源应用场景 场景一：抓取大促中实时支付转化率优质商品，可以进行首页、详情页装修位置的 调整，提升优质商品的曝光效果，增加优质商品的转化和销售。 场景二：监控大促中新品爆发效果及访客支付效果，帮助店铺筛选出后续商品，进 行店铺后续商品孵化，提升店铺大促中后期的流量销售提升。
时间
商品 名称
商品 访客 数
商品 加购 件数
收藏 人数
支付 转化 率
支付 件数
SKU 信息
新增 加购 件数
支付 件数
11.1
连衣 裙
2000 0
2000
1800
5%
黑色 600 300 1000 米色 900 450单元一 数据监控
二、数据监控报表制作
摄数据监控通常是需要结合数据报表来完成。作为数据 分析项目，包括了原始数据获取及处理、数据分析整理 、报表展现等多个部分组成，但是从用户角度来讲，他 看不到项目的后台处理过程，需要通过报表的展现来了 解数据分析结果，所以报表的设计在数据分析项目中显 得尤为重要。
单元一 数据监控
商品数据监控结果的应用场景：
（2）商品收藏加购应用场景
针对大促前或大促中的收藏加购反馈效果进行分析，可 以调整商品大促的投放方案，基于加购高的商品，补充 流量渠道投放预算，提高商品效果。如表所示，对于大 促前和大促中的访客、加购、收藏数据进行监控，去判 断商品各SKU需要补货的件数，并及时反馈大促商品库 存预警，进而及时进行商品补仓。
单元一 数据监控
大促期间商品流量数据监控
大促中商品流量数据监控表如表所示，通过数据监控优化商品流量渠道效果，围绕销量靠前的商品去优 化大促期间的预算规划，并对流量渠道获取方式进行调整，帮助店铺带来流量和转化的提升。
大促中时间段
商品访问数据反馈
商品访客数
商品浏览量
商品收藏买 家数
加购人数
支付买家数
商品转化率数据反馈 支付金额 支付转化率
能力目标
能够完成数据监控报表的制作及异常数据的鉴别与分析； 能设计数据分析报告框架，并完成数据分析报告的撰写。
思政目标
具备良好的数据安全意识，以及较强的数据判断能力； 具备较强的系统化思维和文字表达能力。
知识导图
单元一 数据监控
单元一 数据监控
一、数据监控认知
数据监控是及时、有效反馈出数据异常 的一种手段，通过对数据的监控去观察数 据是否异常，进而分析数据，发现问题的 苗头，然后将问题扼杀。
单元一 数据监控
报表的设计要素
面向目标用户
• 决策层：简洁明了、 精简过程操作，突 出显示结果
• 管理层：重点突出， 分析深入
• 执行层：解决具体 问题，注重实用性
目标明确
• 做一张表、一个 图，都要考虑这 个图表主要起到 什么作用，
• 能让用户了解哪 些信息，发现哪 些问题，
重点突出
• 通过表格或者图形 向用户传达的信息 一定要明了
电子商务数据分析概论
模块六 数据监控与报告撰写
目录
CONTENT
单元一
数据监控
单元二
数据分析报告撰写
学习目标
知识目标
能熟悉电子商务常用数据指标及其含义； 熟悉数据监控的一般流程； 了解数据监控报表制作的设计要素； 了解报告的主要类型及各类型的特点； 了解常见的描述性统计量的类型及指标含义。
单元一 数据监控
步骤1：明确数据汇报的需求； 步骤2：构思报表的大纲； 步骤3：进行报表数据指标的选择； 步骤4：搭建报表框架； 步骤5：报表填制与美化。
数据监控 报表制作的 一般步骤
单元一 数据监控
专项数据监控报表制作
市场分析报表
在熟悉电子商务常用数据 指标及各指标之间关系的 基础上才能理解每一个监
控数据背后的意义
通过各种数据维度的比对 发现数据异常，对已经存 在的风险发出预报与警示
单元一 数据监控
以大促期间的商品数据监控为例：
在大促期间，通过商品流量的数据监控 分析，可以优化商品渠道流量效果，提 升大促中商品流量和销售效果。在大促 中，针对商品SKU加购数据反馈，可以 对接大促中后期的发货安排，提前做好 商品的打单发货、补货安排，提升店铺 商品体验，避免商品端的库存缺失，导 致销售额损失。
• 能够让陌生的用户 很快的了解报表中 有价值的信息
业务划分为主， 指标划分为辅
• 以业务为主，这样更 容易满足用户的需求，
• 以指标划分为辅能够 使指标归类更加明确， 特别是权限控制更加 合理
单元一 数据监控
报表的 组成要素
报表主题
报表主题一定清晰的对应着某个分析的目标，代表了用户期望从这个报表中获取到 的信息，比如对客户价值进行分析，通常是基于客户的消费情况，描述该客户的价 值状况，从而为客户细分、客户关系的维护、企业决策提供数据支撑
单元一 数据监控
数据监控的一般流程
制定监控目 标
明确监控的 主要指标
分析各指标 数据背后的
意义
数据预警
明确监控的数据对象是什么、 目的是什么、要解决什么业务 问题，然后基于商业的理解，
整理分析框架和分析思路
根据数据监控的目标，拆分 数据监控的指标体系，进而 对该指标体系下的数据指标
对应的数据进行监控
报表指标
有了报表主题后，需要选择用哪些指标来支撑该主题的分析，例如分析客户价值， 可以采用RFM分析模型，通过一个客户的最近一次消费（Recency）、消费频 率（Frequency）、消费金额（Monetary）三项关键指标来进行分析
分析维度
从分析维度来讲，通常就是时间维度、空间维度，不同的维度支撑起我们对趋势、 发展分布、地域之间差异进行对比分析，进而找出存在的问题点。除开时间和空 间维度，更细化的产品维度、服务类别维度等
单元一 数据监控 监控报表制作
专项数据监控报表制作
专项数据监控报表旨在单独对某个维度的数据进行监控， 为电子商务日常运营提供决策建议，专项数据监控报表的 制作将围绕市场、运营、产品这三个维度展开。
日常数据监控报表制作
需要围绕电子商务日常数据监控需求展开，明确需要达 成的分析目标，如网店运营分析、销售分析、用户分析、 竞品分析、员工绩效分析等，然后根据目标选择监控的 数据指标搭建报表框架、采集数据，并通过初步分析与 美化形成日、周、月报表。