目錄

一、數據

? ? ? ? 1、數據理解

? ? ? ? ?2、數據業務分類

?二、指標

? ? ? ? 1、指標的理解

? ? ? ? 2、從產品運營的完整周期看指標分類?

? ? ? ? ?3、指標的維度

? ? ? ? ?4、指標的選擇

? ? ? ? 5、虛榮指標?

? ? ? ? ?6、常見指標

? ? ? ? ? ? ? ? ①具體某個行業（零售行業）

? ? ? ? ? ? ? ? ?②不具體到某個行業（整體框架）

補充知識點一：活躍率的介紹及SQL計算思路

? ? ? ? 1、日活躍用戶數定義?

? ? ? ? 2、日活躍用戶數SQL計算思路?

? ? ? ? ?3、周活躍用戶數定義

? ? ? ? 4、周活躍用戶數SQL計算思路?

補充知識點二：留存率

? ? ? ? 1、次日留存率定義

? ? ? ? 2、次日留存率SQL計算思路

? ? ? ? 3、留存率SQL代碼?

三、指標體系

? ? ? ? ?1、定義 ???編輯

? ? ? ? ?2、作用

? ? ? ? ?3、建立指標體系

? ? ? ? 4、數據規劃?

四、數據分析?

? ? ? ? 1、數據分析流程

? ? ? ? 2、數據分析方法

? ? ? ? ? ? ? ? ①5W2H分析法

? ? ? ? ? ? ? ? ②象限法?

? ? ? ? ? ? ? ? ?③邏輯樹分析法

? ? ? ? ? ? ? ? ?④多維度拆解法

? ? ? ? ? ? ? ? ⑤對比分析法?

? ? ? ? ? ? ? ? ?⑥相關分析法

? ? ? ? ? ? ? ? ⑦漏斗分析法?

? ? ? ? ? ? ? ? ⑧3A3R模型?

?五、零售行業數據分析

? ? ? ? ?1、訂發欠分析

? ? ? ? ?2、業績分析

? ? ? ? ? ? ? ? ①結算額分析?

? ? ? ? ? ? ? ? ②目標完成情況分析

?????????3、價格分析

?????????4、暢滯銷分析?

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一、數據

? ? ? ? 1、數據理解

? ? ? ? ?2、數據業務分類

用戶數據（我是誰）：指用戶的基本情況，包括姓名、郵箱、性別等；

行為數據（我做了什么）:是記錄用戶做過什么，例如在頁面停留的時間，瀏覽過哪些產品等

產品數據（賣什么）：包括產品名稱、產品類別、產品評論等

?二、指標

? ? ? ? 1、指標的理解

? ? ? ? 2、從產品運營的完整周期看指標分類?

? ? ? ? ?3、指標的維度

? ? ? ? ?4、指標的選擇

? ? ? ? 5、虛榮指標?

?

? ? ? ? ?6、常見指標

? ? ? ? ? ? ? ? ①具體某個行業（零售行業）

可從三個維度分析，分別是人、場、貨

人又分為用戶跟員工：

? ? ? ? 員工常見的指標有：新老員工占比、完成率、成交率、投訴率、員工流失率等

? ? ? ? 用戶常見的指標有：新增用戶數、客單價、留存率、回購率、流失率等

場：

? ? ? ? 場常見的指標有：坪效、完成率、同比增長率等

貨：

? ? ? ? 貨常見的指標有：訂單執行率、庫存周轉率、庫齡、動銷率，折扣率、銷售占比等

? ? ? ? ? ? ? ? ?②不具體到某個行業（整體框架）

分為用戶數據指標，行為數據指標，產品數據指標

?用戶數據指標? ? ??

補充知識點一：活躍率的介紹及SQL計算思路

在計算活躍率之前，需要先知道活躍用戶數

活躍用戶數按時間又分為日活躍用戶數、周活躍用戶數、月活躍用戶數

活躍率=活躍用戶數/總用戶數

? ? ? ? 1、日活躍用戶數定義?

一天之內活躍的用戶數

? ? ? ? 2、日活躍用戶數SQL計算思路?

①根據SQL的時間函數NOW()或者CURDATE()得到當天的時間

②在時間相等的前提下，用where關鍵字

③根據時間分組 ，并去重統計用戶數，用DISTINCT

? ? ? ? ?3、周活躍用戶數定義

一周之內至少活躍一次的用戶總數

? ? ? ? 4、周活躍用戶數SQL計算思路?

根據周活躍用戶數的定義能發現此時的時間是一個范圍，所以需要用到between函數

????????①同樣的是用NOW()或者CURDATE函數（）得到今天的時間，然后再得到一周之后的時間，也就是在當前的時間上加上7天，此時用到date_add函數

? ? ? ? ②判斷的條件就是時間是否在這個區間范圍內，此時需要用到date將時間的類型進行轉化，還需要用到的數between

? ? ? ? ③同樣的是對時間進行分組并去重計數

關于所用到的函數詳情可前往另一篇博客查看?

MYSQL常見函數小結_Begin to change的博客-CSDN博客_mysql函數 昨天

補充知識點二：留存率

????????留存用戶數按時間又分為次日留存用戶數、第三日留存用戶數、第七日留存用戶數、第30日留存用戶數

? ? ? ? 留存率=第一天新增用戶中，在第N天使用過產品的用戶數/第一天新增的用戶數

? ? ? ? 1、次日留存率定義

第一天新增的用戶中，在第二天使用過產品的用戶數/第一天新增用戶總數

? ? ? ? 2、次日留存率SQL計算思路

①計算出每個用戶第一次登錄的時間，用到窗口函數min() over(),相當于添加一個輔助列

②將原表與新表左連接，條件為用戶id相等且登陸時間與最小時間之差結果為1

③按照用戶最小時間分組，去重統計用戶ID得到的就是次日用戶數（連接之后的新表）

④總用戶數是原始表的數量

⑤兩者相除得到結果

? ? ? ? 3、留存率SQL代碼?

方法一： select count(distinct user_id) 新增用戶數, sum(datediff(login_date,reg_time)=1) 次日留存數, sum(datediff(login_date,reg_time)=30) 三十日留存數, sum(datediff(login_date,reg_time)=1)/count(distinct user_id) 次日留存率, sum(datediff(login_date,reg_time)=30)/count(distinct user_id) 三十日留存率 from (select user_id,login_date,min(login_date) over(partition by user_id order by login_date) reg_time from tb_user_login)t1 group by reg_time; 方法二：（思路講解的方法） SELECT first_login, COUNT(DISTINCT t1.user_id) as 新增用戶數, COUNT(DISTINCT t2.user_id) /COUNT(DISTINCT t1.user_id) as 次日留存, COUNT(DISTINCT t3.user_id) /COUNT(DISTINCT t1.user_id) as 三十日留存 from ( SELECT user_id,login_date,MIN(login_date) over (PARTITION by user_id ORDER BY login_date ) as first_login from tb_user_login )t1 LEFT JOIN tb_user_login as t2 on t1.user_id = t2.user_id and DATEDIFF(t2.login_date,first_login)=1 left JOIN tb_user_login as t3 on t1.user_id = t3.user_id and DATEDIFF(t3.login_date,first_login)=29 GROUP BY first_login;

?行為數據指標

產品數據指標?

三、指標體系

? ? ? ? ?1、定義 ??

? ? ? ? ?2、作用

? ? ? ? ?3、建立指標體系

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? ? ? ? 4、數據規劃?

?

?

?

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四、數據分析?

? ? ? ? 1、數據分析流程

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? ? ? ? 2、數據分析方法

? ? ? ? ? ? ? ? ①5W2H分析法

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? ? ? ? ? ? ? ? ②象限法?

? ? ? ? ? ? ? ? ?③邏輯樹分析法

? ? ? ? ? ? ? ? ?④多維度拆解法

?

?????????

? ? ? ? ? ? ? ? ⑤對比分析法?

?

? ? ? ? ? ? ? ? ?⑥相關分析法

?

? ? ? ? ? ? ? ? ⑦漏斗分析法?

?

? ? ? ? ? ? ? ? ⑧3A3R模型?

五、零售行業數據分析

? ? ? ? ?1、訂發欠分析

是指訂貨、發貨、欠數分析；

訂貨是指訂了多少商品

發貨是指實際發了多少商品

欠數是指還有多少商品未發貨

執行率=已發數/訂貨數

????????從表中可以看出，北京地區大類里面的配件執行率是90.49%，說明配件發的差不多了，但是服裝和鞋子的執行率分別只有16.07% 和13.79%，相對于配件來說，服裝和鞋子發貨情況較差，要進一步分析服裝和鞋子執行率低的原因；

? ? ? ? ①可能是因為工廠沒有做好商品，導致倉庫沒有發貨，需要進一步和工廠溝通

? ? ? ? ②工廠有貨進入倉庫，但倉庫沒發貨，進一步了解倉庫未發貨的原因

? ? ? ? ?2、業績分析

????????主要是指銷售分析，包括結算額分析、目標完成情況分析和同比、環比分析

? ? ? ? ? ? ? ? ①結算額分析?

結算金額是用戶實際支付的總金額，也就是打完折后的總金額

標準金額是商品打折之前的售價總和

本月目標是該實體店制定的月度銷售額目標

單價=結算額/銷售數量

折扣=結算額/標準金額

??

????????通過折扣的高低可以知道該實體店是以銷售什么品類為主

????????一般實體店的活動會按品類來定價，例如鞋服今年的新品是8折，往季商品可能是5折特價商品可能是1~2折。

? ? ? ? 如果實體店的平均折扣是4折，那基本可以確定這個實體店是以銷售特價商品或打折商品為主；再根據此去安排庫存的品類情況

? ? ? ? ? ? ? ? ②目標完成情況分析

時間進度是當月已過的天數占當月總天數的比例

目標完成率=本月累計結算金額/本月目標

差異=目標完成率-時間進度

????????通過差值的正負就能看出目標完成情況；如果為正值，這說明業績是超時間進度的，如果為負則說明是比時間進度晚

?????????通過目標完成情況分析可以發現，石獅店本月目標完成了44%，時間進度是42%。石獅店是超經典的，差異是3%，按照目前進度，完成本月目標是沒有問題，甚至超標

? ? ? ? 晉江店本月目標只完成了17%，時間進度是42%，差異是-25%，表示落后時間進度25%，這hi手就要特別關注晉江店了，分析是什么原因導致目標完成率這么低，是實體店裝修、還是競品折扣更低，還是實體店老員工流失嚴重

?????????????????3、價格分析

價格分析可以看出哪個價格范圍的商品比較受歡迎，哪個價格范圍的商品不受歡迎

數量占比是當前分類的銷售數量占總的銷售數量的比例

銷售額占比是當前分類的結算額占總的結算額的比例

?????????????????4、暢滯銷分析?

暢滯銷分析包括暢銷分析和滯銷分析

暢銷分析時分析銷售量排在最前面的幾個商品

滯銷分析是分析銷售量

滯銷分析可以提高訂貨的準確性，知道什么樣的款式好賣，什么樣的款式不好賣

????????滯銷分析能針對暢銷款和滯銷款的庫存，查看周轉情況，如果暢銷款庫存不夠，可以進行補貨，如果滯銷款庫存量大，就需要調整商品的陳列或者降價處理

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析思维之从整体出发分析零售行业——全方位多方面细节分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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