国产成人剧情av麻豆果冻,国产无遮挡又爽又黄的视频,天天躁夜夜躁狠狠躁婷婷,性色香蕉av久久久天天网,真人性生交免费视频

所在分類:  Amazon 所屬圈子: Amazon銷售和運(yùn)營 Amazon

深度挖掘訂單配送表的信息(數(shù)據(jù)可視化、技術(shù)向)---- 持續(xù)更新,一起蓋樓吧~

發(fā)帖20次 被置頂14次 被推薦8次 質(zhì)量分0星 回帖互動(dòng)171次 歷史交流熱度16.84% 歷史交流深度0%
Hello,大家好,我是深圳跨境Andy,今天來跟大家分享一下如何深度挖掘訂單配送表當(dāng)中蘊(yùn)含的信息,同時(shí)做數(shù)據(jù)的二次加工處理(數(shù)據(jù)可視化),讓我們更加直觀清晰認(rèn)識到運(yùn)營當(dāng)中的問題,從而做出更有效的運(yùn)營決策,我記得在論壇里面有個(gè)老哥說的一句話我特別喜歡:電商,商為主,貿(mào)易就是做生意,技術(shù)和數(shù)據(jù)都是為了生意服務(wù)的。
?
我寫帖子也是為了集思廣益,有時(shí)候分享就可以相互補(bǔ)充到很多很好的點(diǎn)子,這個(gè)帖子也算是一個(gè)引子吧。
接下來進(jìn)入正題:如何深度挖掘訂單配送表的信息?(數(shù)據(jù)可視化、技術(shù)向)
?
首先,訂單配送表的下載路徑如下圖所示,老司機(jī)應(yīng)該都會了:

https://assert.wearesellers.com/questions/20220307/c97415800e6130e7924df3694f11d75f.png
?
如果店鋪的訂單是百萬級別以上的數(shù)據(jù)(仰望大佬),建議處理數(shù)據(jù)就不要用excel了,power query更合適處理百萬級別以上的數(shù)據(jù),而且不需要每次訂單表更新了都重新走一遍流程,一鍵刷新即可。強(qiáng)烈推薦大家學(xué)習(xí)一下power query的一些基本操作,這個(gè)模塊就在excel里面。(如果大家對使用power query處理訂單表數(shù)據(jù),后期我可以單開一個(gè)帖子來給大家詳細(xì)說明流程。
?
這里我們來拆解一下訂單表可以收集到哪些有用的信息
先來給大家看一下我的訂單表的表頭:

https://assert.wearesellers.com/questions/20220307/45035ac60390f968b6c6447ae7977fc3.png
?
1.?訂單號和SKU(最重要的信息)

2.下單時(shí)間(包括 日期時(shí)間h
? ? 這里可以開始做數(shù)據(jù)分析,例如?
? ? a:?每個(gè)星期周幾出單比較多,是否有明顯高低峰?(這里是以天為單位的)
? ? b:每天哪個(gè)時(shí)間點(diǎn)出單比較多?是否有明顯高低峰(如果有明顯的高低峰,就可以結(jié)合廣告做運(yùn)營上的操作,例如廣告分時(shí)競價(jià),這樣就可以降低acos,提高轉(zhuǎn)化率)

3.預(yù)計(jì)收貨時(shí)間(結(jié)合上面的出單時(shí)間,就可以算出配送時(shí)間,看美東美西是否有配送時(shí)間差異,訂單跟地址庫存分布是否合理,可以配合發(fā)貨計(jì)劃進(jìn)行調(diào)整

4.?發(fā)貨地址(包括國家、州和城市,可以看出自己的訂單是否有地域差異,上面也說了可以針對性發(fā)貨,如果是特別明顯,就針對某一特定地區(qū)和人群做深度客戶洞察和用戶需求分析,例如某一個(gè)時(shí)間段你的差評集中反映一個(gè)問題,這個(gè)時(shí)間段的訂單又是集中在一個(gè)地區(qū)的,這時(shí)候就要進(jìn)行地域的分析)
? ? 補(bǔ)充:這里的地址信息更高階一點(diǎn)的信息處理則是 數(shù)據(jù)可視化,可視化的工具有很多,例如excel的maps插件就可以做,但是我用tableau做的一個(gè)數(shù)據(jù)化儀表盤更直觀,而且可以隨著訂單表更新而更新,不需要重復(fù)繁瑣的操作

5. 地區(qū)郵編號(復(fù)購行為分析)? 可以針對這部分?jǐn)?shù)據(jù)做重復(fù)性數(shù)據(jù)篩選,這種一般都是客戶復(fù)購的,找到相應(yīng)的訂單號查看是否是復(fù)購客戶,如果是的就可以利用request a review來索評,而且復(fù)購客戶一般都是對你產(chǎn)品比較滿意的,好評+1
這里是我做的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn),如果有更好的補(bǔ)充建議,歡迎提出~
?
https://assert.wearesellers.com/questions/20220307/65bb11ac3e70abcda1a4957938424cf6.png
?
分享不易,各位老板給弟弟點(diǎn)點(diǎn)贊,如果流程里面有哪些細(xì)節(jié)有疑問的,歡迎一起交流學(xué)習(xí)~

如果大家對以下內(nèi)容感興趣,讓我看到你們渴望知識的目光,我后面會在這里更新詳細(xì)的步驟教程~
1.如何利用power query處理數(shù)據(jù)
2.如何利用Tableau對訂單表做可視化數(shù)據(jù)分析

-----------------------------
注:嚴(yán)禁任何形式轉(zhuǎn)載,違者必究?。?/strong>
已邀請:
?
1.?訂單號和SKU(最重要的信息)
2.下單時(shí)間(包括?日期?和?時(shí)間h)
a:?每個(gè)星期周幾出單比較多,是否有明顯高低峰?
b:每天哪個(gè)時(shí)間點(diǎn)出單比較多?是否有明顯高低峰?
-------------這兩點(diǎn),其實(shí)有很多軟件可以做到,免費(fèi)的,付費(fèi)的都有,而且更直觀,直接就是折線圖。沒必要浪費(fèi)這個(gè)時(shí)間去做表格。
?
3.預(yù)計(jì)收貨時(shí)間(結(jié)合上面的出單時(shí)間,就可以算出配送時(shí)間,看美東美西是否有配送時(shí)間差異,訂單跟地址庫存分布是否合理,可以配合發(fā)貨計(jì)劃進(jìn)行調(diào)整)
------------這個(gè)我覺得就是在瞎扯了,訂單和倉庫分布不合理你能咋的勒,如果你自己做海外倉那我閉嘴;配合發(fā)貨計(jì)劃進(jìn)行調(diào)整,如果真的已經(jīng)上升到這種程度了的話,那是不是還需要加入不同州對產(chǎn)品的趨勢不同去調(diào)整。
?
例如某一個(gè)時(shí)間段你的差評集中反映一個(gè)問題,這個(gè)時(shí)間段的訂單又是集中在一個(gè)地區(qū)的,這時(shí)候就要進(jìn)行地域的分析)
------------so,你怎么知道你的差評是那個(gè)訂單的,review還能找服務(wù)商反查,rating呢?
?
?地區(qū)郵編號(復(fù)購行為分析)可以針對這部分?jǐn)?shù)據(jù)做重復(fù)性數(shù)據(jù)篩選,這種一般都是客戶復(fù)購的,找到相應(yīng)的訂單號查看是否是復(fù)購客戶,如果是的就可以利用request a review來索評,而且復(fù)購客戶一般都是對你產(chǎn)品比較滿意的,好評+1
-------------有時(shí)間做這個(gè)不如去看看品牌功能
?
要回復(fù)問題請先登錄注冊

加入賣家社群
關(guān)注公眾號
加入線下社群
廣告 ×
10s