速速收藏！熬夜3周做O2O模式下的数据洞察！（附看板）
一、概述
1、背景
在中国在线购物盛行的背景下，足不出户的购物体验已经成为大多数消费者的必要需求。O2O到家服务既能满足消费者线上体验，又能保证时效。因此，作者通过综合评价O2O数据分析对O2O到家服务的业绩贡献、时效分析、物流成本以及消费者评价，来帮助业务端及时调整策略，提升消费体验，满足升级需求，提升企业社会价值，进而创造满足会员全场景的全渠道消费体验。以下是主要的分析过程。
2、O2O数据分析思路
二、O2O数据分析具体介绍
1、O2O业绩概览
作者首先展现了为O2O业务的交易概览，使用图表类型KPI卡片和趋势图直观的展现O2O业绩指标以及O2O业绩指标趋势
结论：
疫情之下，O2O业务增长趋势明显，交易额同比增长51%，O2O业绩指标贡献高达27%，同比增长10pct,客单价基本维持在400元左右。
2、会员分析
作者分析了区域维度，付费会员，新老会员，年龄段等会员标签的经营结果占比，形成会员画像；同时增加会员消费商品或服务的人群数据，以此分析会员在O2O平台上的消费偏好；最后还展示了业绩TOP和LAST门店，帮助业务或一线组织者寻找O2O经营优秀的对标门店以及存在经营问题的门店，进行相关帮助。
总结：
本企业销售最好门店都分布在江苏，销售最差门店是山东，与其他销售相差过大。
3、限时达服务质量分析
作者通过展示限时达订单量情况，2H达订单及预约单情况，同时分析了订单时效的每个环节花费的时间，找出其中关键问题，针对性解决。并且直面用户评价，找到顾客不满意的原因，帮助业务后续制定改善方案，全方位提升O2O服务质量。
总结：
本企业O2O当月限时达订单量5.5万单，履约率96.8％，仍有3.2％订单未成功履约；2H达平均时效102分钟，虽达标，但与行业水平仍有较大差距，且客诉率1％，主要体现在时效慢问题
②订单结构：2H订单占比30％，预约单70％
②2H达订单：2H订单时效集中在60-120min，接单／配送时长待优化，＞120min订单拣货时长高达108min，远高于行业
③顾客评价：关于时效反馈占比41％，发货错误占比13％
④省份表现：江苏／浙江／陕西／天津平均总时长高达120min＋，拣货／接单时长待优化；四川总时长最短
4、成本分析
作者主要展示了O2O物流成本情况，从订单结构（距离、是否跨省两个维度）承运商结构差异，分析O2O成本的主要问题和可以改善的机会点，同时对于部分O2O物流成本高的省份给予预警。
O2O数据分析总结：
本企业O2O单均成本18元，物流费率1.8％，影响成本的有两方面：②订单结构：5公里以上订单占比和跨省订单占比②承运商之间的成本差异
②订单结构：5公里以上订单占比54％，单均成本高于均值
②承运商差异：承运商I订单占比63％，单均成本高达20元，但承运商皿／IVIV的成本仅10元左右，故可以调整承运商的结构，进而达到降本增效③省份表现：江西／广东店均订单量低于均值且单均O2O物流成本高，需要及时复盘改善
三、O2O数据分析总结
O2O数据分析总结是由数据分析工具FineBI制作：
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