干货｜三个场景玩转销售订单分析 —— 在线教育篇

数据观 • 2018年7月19日下午2:23 • 数据分析

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[导语]：订单数据，除了能告诉我们客户是谁、在哪儿、买了多少之外，还能告诉我们什么？其实，简单的数据下面，暗含着我们渴望的商机。本文将从三个不同的场景出发，探讨订单数据分析的不同可能性。涉及到的知识包括数据分析逻辑、拆分维度、RFM模型等，最大化您的订单数据价值。

[文章目录]：

1、在线教育：通过订单数据，制定营销策略
2、传统行业：通过订单数据，扫除负利润分子
3、零售门店：通过订单数据，挖掘价值差异

场景之：在线教育

在线教育是时下比较热门的业务，但因为主要依托于第三方平台，很难实现多角度、有深度的分析。今天给大家就分享一个案例，用自己从平台下载的数据，尝试全面分析。
（一）、数据收集层——按日收集，按月分析
由于线上数据可能会比较多，所以很多系统或平台是按照月、或者按照自定义的时间段支持下载的。数据观这里建议大家按天下载，虽然比较麻烦，但是可以获取比较完整的数据。下载下来后就像我们看到的一样，是表头一致、内容按时间有所区分的数据。把它们上传到数据观里，通过ETL整合成一份完整的数据再进行分析。

（二）数据处理逻辑：按照交易流程查看实际转化
现在让我们用这份整合好的数据尝试分析一下。这里的数据是某平台在线教育的交易记录。里面要求用户实现“注册→登录→选择产品→付费”这样的交易流程。那么我们就可以按照这个流程来看一下实际付费转化的情况。可以利用漏斗来查看转化过程中是否有异常，也可以通过“注册→登录→选择产品→付费”这个流程来设置KPI，直接查看数据——

5个KPI，分别统计注册数量、付费数量、交易次数、交易金额、老客户数量。需要注意的是，这里的“老客户”如何定义，是需要根据您的产品具体定义出来，您制定出“老客户”的标准后，就可以通过ETL从所有客户中筛选出来了。
（三）、产品分析：不同产品不同营销策略
下面我来讲一下如何分析产品。毕竟产品的好坏决定着向后开发的营销策略。

首先，我们按照一级分类看产品占比，这里使用的是一个环图，可以看出占比最高的课程是编程语言，其次为考试认证，再次为软件研发，以此类推。面积越小，占比越少。知道了大类的占比之后我们就对自己的产品分布有了一个直观的感受。
接下来，我们再看各个产品的实际缴费人数（也就是总付款人数）、续费人数（也就是2次以上重复消费的人数）、以及人均消费金额。通过分组柱图，可以粗略看下产品之间的受众差异。很显然，编程语言的总付款人数与续费人数都拔得头筹，而人均消费金额最多的课程则是大数据与人工智能。
那么我们就可以根据这个洞察，分别去制定向后的策略——

（1）、单看人均消费金额，发现大家较关注科技前沿的学习，在大数据、人工智能、考试认证方面肯投资，向后可继续加开类似的课程，满足不同人群的需求；

（2）、单看续费人数上的话，编程能力仍是大家需要巩固和学习，可在此基础上加大优惠力度，鼓励更多人在该课程上重复购买；

（3）、在整体缴费人数上，仍是编程受众群体最高，同时结合刚才的续费人数结果，该课程可作为核心产品进行推广。
综上所述，通过分析，我们得出了用户喜好与行为习惯，可以有的放矢地打造产品、在正确的时间释放产品，以获得更大收益。
下一期，数据观将为您带来干货｜三个场景玩转销售订单分析 —— 传统行业篇，敬请期待！