会员管理难?这份商超会员数据分析不容错过!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:3,608 次浏览
2022-08-11 9:35:22

今天给大家分享一个优质的BI可视化分析案例——某商超会员数分析

业务背景

某国某公司连锁超市在各地有80家线下零售门店,在2020年底,公司更新了近5年的发展战略及目标。例如在销售、库存、商品、人才、会员等等各个方面都有政策和目标。

其中,会员维度的目标,是到2021年12月为止,80家门店总体会员数达到220万人。如何才能达到这个目标,是公司需要探究的问题,也是我们本次进行商超会员数据分析的目的。

分析思路

商超会员数据分析,数据脱敏,图表选择设置,各表之间的关联

数据来源&处理

数据来源:某中大型线下连锁超市(80家门店)的企业(已数据脱敏)

涉及表格:销售明细表、支付方式和支付金额表、商品的分类维度表

数据处理:①数据加工及清洗;②数据脱敏;③整理各表之间的关联;④建立自助数据集。

可视化报告

1、分析框架

商超会员数据分析,数据脱敏,图表选择设置,各表之间的关联

2、图表选择设置       

商超会员数据分析,数据脱敏,图表选择设置,各表之间的关联

3、颜色选择及设置

①总体色调:深色

②背景色:选取了深色背景图

③图表的配色:以深蓝、浅蓝色为主色调,配有同色系的淡紫色。其中为使有些图表看起来更清晰直观,有些选用了淡橙色等

④图表选择设置:图表的背景网格线都去掉了,且给各个图表添加了统一的边框(使用背景图片)
⑤文字标签设置:想要突出的重点内容用绿色或者红色的文字表示,通过分析得出的建议用黄棕色文字表示

4、报告的内容

商超会员数据分析,数据脱敏,图表选择设置,各表之间的关联

1)背景简介(已数据脱敏)&分析的目的&图表选择设置&特别说明
2)会员整体状况确认
①简述为了直观的展示选取的10家门店的的状况和各表之间的关联,使用了以下形式:

数字文本:使用大号数字以及亮色,以便于一目了然会员数现在的状况、目标值、以及跟目标值还有多少差距;

地图:表示各店在地理位置上分布状况,也在各表之间的关联中从侧面体现出不同区域受顾客信赖的状况;

商超会员数据分析,数据脱敏,图表选择设置,各表之间的关联折线推移图:时间线上会员数的变化情况以及与目标值的差距;分区柱形图:

确认不同类别的会员(新增、忠实、流失)的月别会员数变化情况

②数字确认结果及结论
商超会员数据分析,数据脱敏,图表选择设置,各表之间的关联3)新增会员分析
①简述
在3个门店试验了新的入会方式:自助机入会,和一直都有的导购台入会、Web入会、APP入会进行比较,看哪个入会方式更加受顾客的青睐。其中10个门店中3个门店是实验店,数据确认是以实验店VS非实验店的形式来进行的。

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②数字确认结果及结论

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4)忠实会员分析
①简述
根据最初分析思路的梳理,先确认了会员等级别的会员人数及购买状况、进而确认了优质会员(白金&黄金)喜好的商品品类;对于优质会员的购买习惯,从购买频度和客单价的角度进行了分析。从而期待从商品品类的强化和会员购买习惯的支持方面留住忠实会员。另外,对会员各个等级别的购物结算方式进行了分析,具体请参考结论部分。
商超会员数据分析,数据脱敏,图表选择设置,各表之间的关联

商超会员数据分析,数据脱敏,图表选择设置,各表之间的关联

②数字确认结果及结论

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5)流失会员分析
简述1:
如报告中所述,导致会员流失的因素非常多。本次分析我们着眼于自身门店的商品品类,以及对门店满意度调查的问卷数据的分析来进行。首先是对于流失会员流失前最常购买的商品品类、以及TOP5品类的SKU数的变化进行了确认。
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数字确认结果及结论1:

商超会员数据分析,数据脱敏,图表选择设置,各表之间的关联简述2:
对门店满意度的调查问卷信息进行了统计,以期待能获取导致会员流失的可能原因
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数字确认结果及结论2:

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很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。

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