数据化管理(电商o2o)系列文章目录规划

两个月前,决定整理互联网行业中数据分析的方法和形式,以电商/o2o类行业为开端,到现在为止整理文章已有7篇,还没有坑了某人的反馈,反而评论中多是鼓励和赞同,也使我更是有了坚持下去的动力。

数据化管理(电商o2o)系列文章目录规划

如前文所述,向外分享,同时也是对自己的梳理。现在反观前文,发现文章中的关系有些混乱,本意是从开源节流的思路出发,整理一个树形分析体系,但这样的结构或许不利于分析人员阅读,因为开源节流往往体现在各个模块内,而分析工作更多的是以模块划分,所以按模块来整理,可能更加合适。文章越来越多,也该有个整体的目录来支撑了,所以跟一些朋友讨论,暂时按照下面的体系进行划分。
1.运营模块

2.销售模块

3.商品模块

  • 3.1采购管理:包括供应商数据分析、采购匹配度分析等。
  • 3.2供应链环节管理:供应链服务情况分析(响应周期、交货及时率、订单执行率)、管理指标分析(物资成本占比、客户投诉率等)。
  • 3.3库存管理:商品库存天数、存销比、有效库存比、库存周转率等数据分析。
  • 3.4重要指标分析:分析包括货龄、动销率、缺货率、结构指标、价格体系、关联分析、、畅滞销等分析指标,评判商品价值,辅助调整商品策略。
  • 3.5异常商品分析:包括对退货率、残损率、异常商品等数据进行分析,发现异常商品,及时处理。

4.用户模块

  • 4.1重点指标分析:包括新增用户数、增长率、流失率、有效会员占比、存留率情况等。
  • 4.2用户价值分析:根据rfm模型,再融入其他个性化参数,对用户进行价值的划分,并针对各等级用户进一步的分析。
  • 4.3用户画像:根据固有属性、行为属性、交易属性、兴趣爱好等维度,来为用户添加标签与权重,设计用户画像,提供精准营销参考依据。

5.主题分析

  • 5.1实时监控:主题活动的实时数据监控、重点指标集成,包括订单情况、用户在线情况、商品库存情况等。
  • 5.2主题价值分析:对主题活动价值进行评定分析,包括活动业绩分析、投入产出分析、商品、用户参与情况分析等。

6.风控模块

  • 6.1用户评价分析:分析评价、好评、差评、投诉等数据,对商铺、商品经营情况进行判断,提早发现风险并及时处理。
  • 6.2异常订单分析:划定正常订单范围,不满足正常订单属性的划分为异常订单,来有效控制刷单等异常情况出现。

7.内部管理(为完善目录列出,不做具体介绍)

  • 7.1人事管理:绩效、考核管理,流失分析,人员成本等统计分析。
  • 7.2财务管理:盈利情况、资产情况、债务情况等。

以上为目录架构,还要感谢两位朋友为我提供的重要建议。同时欢迎各位对此给出建议,使得目录更佳完善、合理。

希望可以如愿完成对每个目录的完善,每篇文章中,继续使用finereport绘制图表,配之以方法、概念和意义的描述,同时会在此目录下进行更新,添加对应文章地址。

另外要说的,也是反复说过的,真对文中任何不足之处,欢迎点评和交流。
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作者:jiago王
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来源:知乎
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