“大家好，我是李启方！今天跟大家聊聊电商运营怎么提升效率。
我干数据这么多年，不少有干电商的朋友来向我咨询，多数是以下几个问题：
第一，流量来了却转化不了，网红带货效果越来越差，就是不出单；
第二，库存管理一团乱，不是爆款缺货就是滞销品堆积，资金周转越来越慢；
第三，退货率居高不下，卖得越多亏得越狠，利润都被售后消耗完了。
这些问题表面上看是运营问题，本质上都是数据问题。你想啊，这些结果不就是因为不会看也不会用数据吗？其他行业也要关注这数据上的事。
比如说看到退货率高，那之后怎么做？现象是都知道的，但你要追问原因是什么，大部分都说不清楚。
那么这些问题到底要怎么解决？还需要注意哪些问题？接下来本文就从六个方面，一一给你讲清楚了，其他行业也可以跟着这样的思路来逐一分析。
为什么要做电商销售分析？
其实我们可以通过分析，就能掌握关键销售数据和趋势，以此作为提供决策支持，来增强销售效率，优化客户体验，并推动业务增长。
我们可以把这些数据和趋势整合成一份看板图，比如我在这里用FineVis简单拖拽组件就能生成这份销售大屏，通过点击还能进行交互联动，一眼就能看到数据变化和趋势。我把文中出现的图表都汇总在这份电商模板里了，需要自取：
https://s.fanruan.com/zedd8（复制到浏览器打开 ）
比如我们可以结合这份图表看出：本月销售表现总体良好，销售目标完成进度达87.5%，订单目标完成82.19%，说明销售势头强劲。然而，粉丝与会员满意度目标完成度偏低，要加强用户关系管理。
从订单明细看，高价值客户贡献显著，如尾号0311用户多次大额下单。而销售时段中，12:00时段订单量最高但客单价偏低，13:00客单价达1165元，建议结合时段特点优化促销策略。
在掌握了销售动态后，我们如何科学地进行选品？我们可以对历史产品数据和第三方RPA抓取的行业数据进行分析，将商品分为头部、中腰部和尾部。接着选出具有潜力成为头部或中腰部的商品，并提前进行运营和投流，以占领市场。
选品模型的价值主要体现在以下几个方面：
- 精准选品：通过选品模型，能够快速识别出具有潜力的商品，特别是在尾部商品中挖掘出可能成为头部或中腰部的商品。比如我们可以对于那些生命周期处于上升期、市场热度高、竞争力强且盈利潜力大的商品，可以优先投入资源进行推广。
- 优化资源分配：选品模型帮助企业合理分配资源，避免盲目投入。对于重点产品和理想产品，可以集中资源进行运营和推广，而对于长尾产品或问题产品，则可以采取不同的策略。对于问题产品，可以优化库存管理或调整价格策略，以减少库存积压和资金占用。
- 提升市场竞争力：通过提前挖掘和运营具有潜力的商品，企业能够在市场竞争中占据先机，提升市场竞争力。
- 降低成本：选品模型能够帮助企业避免对低潜力商品的过度投入，从而降低运营成本和营销成本。比如对于长尾产品，可以减少投流预算，避免不必要的资源浪费。
- 提高运营效率：选品模型提供了一种系统化的选品方法，能够快速筛选出具有潜力的商品，减少人工筛选的时间和精力，提高运营效率。比如说，运营团队可以根据模型结果，快速制定运营策略，提升整体运营效率。
三、网红带货分析
在确定了优势产品后，如何借助网红效应提升GMV？
我们可以利用名人效应来提高GMV的增长，同时，还可以根据数据来分析和调整策略。比如我们来结合这份图表，从流量和粉丝下单量两个维度进行分析：
1.流量维度
当前面临的核心问题是带来有效流量的网红数量显著下降，特别是当期注册网红数量锐减52%。这直接影响了整体流量规模。数据显示，网红注册数从10.04万降至8.307万，降幅达24.7%，产生明显的流量缺口。
2.粉丝下单量维度
粉丝人均下单量下降主要源于两个因素：一是进行交叉购买的粉丝人数减少，二是这类粉丝的人均下单量同步下滑。同时，按品类拆解发现，流量最高的6个品类转化率普遍下降，暴露出"人货不匹配"的问题。
基于以上分析，我们制定三项具体措施：
- 精准扩充网红资源。根据网红画像，比如时尚、美妆、生活等领域，定向招募优质网红，弥补当期注册网红缺口，重建流量基础。
- 优化人货匹配机制。结合网红粉丝画像和品牌需求数据，为每位网红精准推荐热度高、质量好、价格匹配的产品，提升流量转化效率。
- 强化交叉销售能力。通过增加关联产品推荐、设置满减优惠活动，并引入AI试装等创新功能，刺激粉丝进行多品类购买，有效提升客单价和复购率。
以此我们就能根据这些数据，来制定具体可行的措施。
产品不是说卖出去了就不管了，我们还得注意一些看不见的威胁。
比如在这份图表上，我们可以看出：
整体运营呈现高增长但伴随结构性风险的特征。一方面，出货金额高于进货金额，毛利率41.45%，说明有较强的盈利能力和销售转化效率。但另一方面，高毛利率背后存在隐忧：进货费用率9.82%和退货率3.31%仍有优化空间，大日期销量占比18.83%反映出对促销节点的依赖度较高。
从趋势数据看，客户活跃度面临挑战。虽然进货客户数在近期保持稳定，但出货客户数从2022年8月的峰值持续回落，峰值下降约15%，这说明下游销售动力有所减弱；GMV活跃流量趋势同样印证此问题。
那怎么办呢？
我们可以采取以下三种措施：
- 优化供应链成本结构，通过规模化采购降低进货费用率；
- 建立常态化动销机制，降低对大日期促销的依赖，平衡月度销售分布；
- 加强经销商赋能，通过精准营销支持提升下游出货能力，扭转客户活跃度下滑趋势。
所以这回你知道为什么要进行风险预警了吗？
- 可以提高供应链效率，通过分析进货、出货和退货数据来改进库存管理。
- 降低成本，通过精细化管理减少不必要的库存和物流成本。
- 增强决策支持，为管理层提供关键的销售和供应链指标和趋势分析，以便做出更明智的决策。
- 提升整体竞争力和市场响应速度，通过持续监控和改进销售及供应链状况来适应市场变化。
五、库存管理
在应对风险的同时，要怎么科学管理库存？
我们可以把库存商品按照销售占比和销售波动性进行分类，企业可以更精准地管理库存，避免过度库存或缺货问题。
接着具体到数据层面，比如结合这份图表，我们可以重点对A类且销售平稳的X类商品建立安全库存，确保不缺货；对销量下滑的B或C类商品控制补货，避免库存积压。
最后问，为什么一定要进行库存管理？
- 优化库存管理：通过ABC-XYZ分类法，将库存商品按照销售占比和销售波动性进行分类，企业可以更精准地管理库存，避免过度库存或缺货问题。
- 降低库存成本：不同的库存分类可以对应不同的库存管理策略，比如如JIT（即时制）采购策略适用于AX类物料，减少库存持有成本；安全库存策略适用于CZ类物料，应对需求不确定性。合理的库存策略有助于降低库存持有成本、采购成本和运营成本。
- 提高运营效率：优化采购和补货流程，减少因缺货导致的订单延误和客户流失，提升客户满意度，还能提高库存周转率，加快资金周转速度。
- 支持决策制定：通过数据分析和分类结果，为采购部门、运营部门和管理层提供科学的决策依据，帮助他们制定合理的采购计划、库存策略和运营策略。
- 增强市场响应能力：对销售占比较高且销售平稳的商品进行精准补货，能够快速响应市场需求变化，减少因缺货或库存积压导致的市场机会损失，提高企业的市场竞争力，帮助企业在市场中站稳脚跟。
六、退货分析
销售流程的最后一环同样关键——退货分析。
从图表上看，退货率高达77.44%，这是个危险的信号，退货金额占销售额的73.15%，严重侵蚀到了利润。
要知道，退货率不是光看数字就完事了，还要再进一步分析：
比如Top10商品的退货现象尤为突出，其中蓝牙音箱A退货率高达150.38%，智能手机A达120.81%，智能手表B为109.71%。这些核心品类的高退货率直接拉高了整体指标。
退货原因分布情况：数据显示"发货慢"为主要退货原因，其次为"尺寸不合适"和"颜色不喜欢"，这就需要我们在物流运输、产品描述准确性和尺寸标注清晰度等方面进一步改进和完善。
针对退货情况，我们可以：
- 重点品类专项治理：对蓝牙音箱、智能手机等高退货品类进行深度排查，完善产品描述、优化尺寸指南
- 增强预售展示：通过视频展示、详细尺寸表、用户真实评价等方式降低预期偏差
- 建立退货预警机制：对退货率超标的商品设置阈值，及时下架整改
总结
其实说白了，数据最大的价值不在于知道发生了什么，而在于告诉我们该怎么做。
相信学习了这篇文章，你已经知道该从哪些方面去分析，接下来要怎么做了，不如就现在开始，拿到数据之后就从以上这六个方面去分析，看看你掌握了多少以及会不会用这些数据去做决策。
所以不要想着事情是什么，而要深入去研究为什么会这样，到底要怎么做。我一直强调，数据是最能反应问题的证据，也是企业做决策的依据，用好了就能帮企业赚钱。你说是不是这样？
你点的每一个在看，都汇聚成数据之光！
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