在如今电商盛行的时代中，公司的快速扩张发展到各个电商平台，多达几十个个站点、店铺，电商平台在日常的店铺经营中会产生大量的数据，例如订单明细、流水明细、营销明细等原始数据，电商数据怎么分析？

财务部门在处理此类数据的时候大多数是通过Excel进行汇总整理，由于各个内容数据繁杂需要进行数据清洗，通常会通过函数公式进行简单的数据处理，在此期间电脑运算大量的数据时可能会花费许多的时间，也有更多财会人员会使用人工的调整会造成数据的丢失或异常，可能就会出现财务汇报给管理层不准确性。电商数据怎么分析才能效率更高？

一、九数云BI

电商数据怎么分析?使用bi工具能够更好地通过电商平台的原始数据快速地进行数据清洗，到分类，再到汇总，再到图表的展现，能够直观地通过周期、品类、店铺等维度了解到数据所反映出来的情况，减少了在数据处理的工作时间和出错的环节。

>BI能节省了许多之前要在Excel里面处理的数据，能够代替一大部分的人工进行数据汇总，提高了不少的效率；
>数据分析能够很直观地通过Bi进行展现、发现问题所在，便捷地筛选进行自定义多维度地体现多样化的数据；
>Bi工具的使用也是实现个人价值技能的一个体现，在现如今大数据的环境下也是必备的一项工作工具。

二、电商数据分析示例

接下来，我将以公司在跨境电商平台其中一个店铺的2021年的销售数据、财务数据和退货数据为例，分为3个模块：销售、财务、退货进行数据整合，可以通过国家、收入、退款联动图表。

• 数据来源

一个目前比较主流的跨境电商平台店铺2018年后台数据：

1. 订单明细：该份数据主要体现订单主要下单的国家及销售额；
2. 结算明细：该份数据主要体现店铺经营的各项收入、退款和费用；
3. 退货明细：该份数据主要体现退货的货物情况和退货原因。
4. 分析思路

电商数据怎么分析?分为三个原始数据模块进行部分解读：

订单明细：

退货明细：

结算明细：

按照我站在财务角度的电商平台认识来看，结合对电商运营的所了解到的，从订单这一块可以看出店铺的一个客单价，订单的来源；从退货明细可以看出退货后的货物状态是否可二次销售，以及买家退货的原因；从结算明细可以看出一个周期内各个国家实际到账的收入或实际支出的退款以及店铺在经营情况下所生产的各项费用，这也是管理层每个月较为关注的一个节点，由此来开展下一步的店铺经营计划。

• 数据处理

重点处理的是在结算明细这一块的内容，主要是在区分收入、退款、费用项的时候因平台的结算规则和格式不同，所以在这一块会花费一些时间在逻辑设置mode，划分好销售收入、销售退款、营销费用、亚马逊费用、促销返点和赔偿款进行自助数据集的规化。

• 可视化报告

• 店铺驾驶舱/国家净收入/数据比例：

由此可以快速地看出周期中销售收入、退款和费用的汇总金额，各个国家净收入（收入-退款-费用）的情况，和订单量、客单价、退款比例、营销比例、促销返点比例和平台费用比例。

平台费用比例 举例说明：先使用SUM_AGG筛选出“类型”字段内含“FBA费用”的数值，得出“FBA费用”后再除以“销售收入”+“销售退款”的总收入得出比例，为了美观不体现比例中的负号可以使用ABS公式。

• 【季度】平台店铺销售指标看板

由此可以看出季度中各项收入、退款、费用的具体情况，该看板通过交叉表可以引用整合好的自助数据集直接生成。

• 【季度】平台销售指标往期环比

由此可以看出一定周期（季度）环比往期的涨跌率，在上述2）的内容里在“金额”进行设置环比增长率即可展示。

• 【季度】店铺各国家往期环比

由此可以看出一定周期（季度）各国家环比往期净收入的涨跌率，步骤与3）相同。

• 平台各国家周期退款率

由此可以看出各个国家在每个月的退款率，这个是运营在每个月经营店铺中重要的绩效考核之一，所以展示的方式以月份为标准。

在指标的形状增加了公司的相应退款率指标，在20%以下设置为合格状态，20-25%区间设置为较低状态，25-28%区间设置为较高状态，超过28%区间设置为超高状态，也是相应可以得出哪个国家的退款率同比其他国家在同一周期会失衡。

• 平台国家销售占比

数据来自于订单明细，由此会再按照国家定义其所属的洲区域，分为北美和欧洲，从而可以体现出产品购买更侧重于哪一块的客户更多。

在“国家”这个类别进行自定义分组归类“北美”和“欧洲”即可。

• SKU&国家销售图

由此可以体现出哪一类的SKU在哪一些国家销售属于热销产品，横轴用“金额”数值体现，纵轴用“国家”体现。

• 第三方仓退货货物状态

数据来自于退货明细，体现出发生退货时货物的状态，可售状态则意味着产品回仓后仍可二次销售。

• 季度销售金额趋势图/季度第三方退货状态趋势图

由此可以看出销售和退货率是呈正比的情况，退货的各个状态在季度周期内均与销售呈折线上升趋势。

• 第三方仓退货买家原因情况

由此可看出买家因什么原因从而发生退货的情况，累计体现一定周期内的数据反馈予以售后或运营应及时调整策略。

综上所有数据情况，电商数据怎么分析可以得出以下几点：

1. 周期分析：整体店铺呈上升趋势，Q3季度下降原因由于产品所处行业均为淡季所致小幅下降，Q4季度上升原因是西方国家的黑5活动节促进销量；
2. 区域分析：北美占总销售额49.34%，其中美国占北美92.00%，欧洲占总销售额50.65%，其中西班牙占欧洲51.65%，由此可以得出美国和西班牙占各自洲是主要销售来源；
3. 退款分析：21年店铺整体平均退款率在26.58%，其中加拿大是相较于该水平高出6.11%，由此应注意关注加拿大客户在产品适配和体验感的问题；
4. 费用分析：在销售额上升的同时，促销返点和营销费用也呈正比上升趋势，由此可以得出品类的销售额上涨有一部分的因素来自于在运营推动优惠活动的情况下所产生的；
5. 品类分析：可以看出西班牙的SKU 1GxxxxLX1 JVxxxxMPS UFxxxxB9Z、美国的SKU QNxxxxZ3N 0ZxxxxJR2是主要热销的Top5产品，应注意继续维护热销产品的情况。

 

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