淘宝销售额下降,你如何用数据给老板分析原因?

题图来自pixabay.com,个人基于cco协议使用

掌握了数据分析能力后,更要明白不能为了分析而分析,当遇到实际问题时,我们该如何利用分析能力输出接近于合理真相的结论呢?

本文试图用一份编制的数据案例去描述“如何在数据分析的思维里看待问题?”,进而如何利用数据分析能力去找出问题的原因,再通过数据之外的场景去佐证数据分析结论,最终是为后面的决策做参考。


接下来进入实际案例的参考分析:


一、发现问题

双11刚刚过去,老板对今年和去年7月份以来的数据做了对比,发现整体销量下降的非常厉害,希望你能给他分析出明确的原因,7-11月销量总额为什么比去年同期下降了?

上图是销售运营部门给到老板的销量统计数据,数据都是编排的,如有雷同纯属意外,这里不考虑数据实际的符合度,上图为原始数据,通过数据分析思维给老板一个交待,销量为什么下降了?运营的策略该继续执行么?


二、分析问题

1、利用结构化思维拆分销量

所谓结构化思维就是有逻辑的思考,暂时放弃发散性的思考,用脑海储备的知识对目标进行全面的拆解分析。


当你得知淘宝店铺的销量下降的时候,你不应该发散性的根据以往经验列出一堆原因(比如竞品升级、活动力度降低等等)。首先应该静下来对“店铺销量构成”以及“能够对销量产生影响的因素”进行拆解,进一步明确问题根源。

比如上图是按季节及品类对销量进行了拆分,目的是想了解“哪一品类的销量下降了”,然后大胆猜测大幅下降的品类在某些方面出现了问题。


看着上图又想了想,服饰非常受季节性的影响,那是不是可以对7-11月份进行划分一下呢,于是把月份的销量加入销量结构中了。

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