速速收藏!熬夜3周做O2O模式下的数据洞察!(附看板)

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:453 次浏览
2023-09-14 13:55:25

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

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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

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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。

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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。

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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。

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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

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O2O数据分析总结是由数据分析工具FineBI制作:

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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