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生鲜电商数据分析指标体系搭建

春节将至,你家年夜饭准备吃点啥?吃作为中国人头等大事,食材自然也不能含糊。随着生鲜电商行业的不断成熟,国人购买新年食材也渐渐开始转入线上......

 

生鲜电商的历史可以追溯到2005年,但直到2014年O2O的急速发展,生鲜电商才算迎来高光时刻。生鲜市场的高频刚需,催生了叮咚买菜、盒马等一众垂直生鲜电商,随着阿里、腾讯、京东等巨头入局,近两年来生鲜电商行业融资火热,带动生鲜上游逐渐标准化、冷链物流基础设施建设加快,生鲜行业呈现出线上线下深度融合的趋势。有分析指出,到2022年,生鲜赛道市场份额有望突破5万亿元,2025年达到6-7万亿元。

 

但是生鲜电商行业并没有看上去那么容易,在实际运营中,仍需面对定价幅度大、损耗管理难、配送费用高企、创新难等问题。

 

与此同时,受头部综合电商流量聚拢和增速放缓影响,生鲜电商平台生存环境不容乐观,再加上生鲜电商行业本身限制和制约因素,如何寻找和指引业务的增长方向,实现业务突破式的增长,是生鲜电商目前亟需解决的问题。

 

 

如何针对生鲜电商销售额增长搭建数据指标体系?

 

随着生鲜电商平台上的商品品类越来越丰富,商户量越来越大,商户类型也越来越丰富,商品品类、商户量、商户类型的相互影响构建了平台的核心关注点——交易数据。毛利额主要由毛利率和每日GMV(成交总额)组成,这里我们主要考虑GMV,围绕GMV搭建一套科学的业务指标分析体系,实现平台业务增长。

 

 

01  数据看板搭建

 

1、核心经营指标
为了实现目标,我们需要对GMV进行指标拆解:经营指标公式为:GMV(日) = 日活 * 客单价
下一步需要对日活和客单价进行指标拆解。
2、商户运营指标
RFM模型衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段,根据最近消费、消费频次、消费金额三个指标衡量客户价值。
对于月活商户,商户运营核心是按照RFM模型三个维度进行商户拆分,对拆分后的商户进行精细化的运营,达到提升每类商户的下单转化率的目的。
注:实际业务中需要根据具体的业务现状,选取合适的维度进行商户拆分运营;本文仅选取消费频次作为商户拆分指标。
3、商户池运营指标
月活商户数可以按照每日近30天下单商户数实时进行计算,所以月活商户数会根据流进和流出实时增加或减少。
公式:当日月活 = 当日新增商户 + 当日挽回商户 + 昨日月活 — 当日月活流失商户
4、品类运营指标
 
从指标拆解的逻辑来讲,品类运营指标最直接影响到的是客单价的变化,所以其运营指标为:

 

02  分析洞察

 
1、核心经营指标——首先提升日活,还是提升客单价?
从指标拆解来看,影响GMV的两个因素是当日的下单日活数和客单价,如果要提升平台的GMV,要么在保证客单价不变的情况下,去提升日活;要么在保证日活不变的情况下去提升客单价;又或者日活和客单价一起提升,但显然难度系数极大。
按照经验,客单价会趋向于一个较为稳定的值,短时间内提升相对较难,平台到达需要精细化运营的阶段才会着重提升用户客单价;而在“跑马圈地”的时期,获取一个用户的难度远远小于提升一个商户下单频次的难度,所以更多的精力会放在提升商户数上;这也是为什么大多数平台前期会首先选择做大平台的用户规模的原因。
2、商户运营指标——重点去提升高频商户,还是低频商户?
商户运营指标是基于日活指标的组成逻辑进行的拆解,由三部分组成,当日新增商户、当日挽回的商户、月活-当日的下单商户数,影响月活-当日下单商户数核心的指标是月活商户的下单率;
不同商户下单频次有所不同,高频商户的下单率往往已经到了一个峰值,提升难度较大,所以提升当日日活的重点是在低频商户上,对月活1-10频的商户进行精细化的运营,来提升1-10频商户的日下单率。
依据此指标可每日根据不同分组的商户下单转化率,分析转化率异常的商户组,及时调整运营策略。
3、商户池指标——商户池要如何增长?
商户池一般指一个平台的月活跃商户数,月活指标的核心组成逻辑是当日总增量的商户(当日新增商户+当日挽回的商户)—当日月活流失的商户;
如果要保证月活商户的持续增长,需要运用运营策略和手段扩大新增商户数,挽回流失商户,同时通过数据分析提前预测出流失倾向的商户,进行针对性的运营,缩小商户流失的口子。
依据此指标可每日根据月活池子的进水量和出水量,及时调整运营策略。
 
4、品类运营指标——品类维度数据如何影响客单价?
品类运营指标最直接影响客单价的变化,前面已经提到过,生鲜电商往往到了中后期,才会进一步对客单价进行精细化运营。
客单价的核心影响因素是品类户均SKU数、品类渗透率、品类SKU均客单。其中品类SKU均客单受稳定的商品价格影响,会相对稳定在一个区间值内,难以提升,因此提升客单价重点在于提升单品类户均SKU数和单品类的所有下单商户的渗透率,尤其是高客单品类。
依据此指标可每日监测各品类户均SKU数、品类渗透率、品类户均SKU客单价,同时还可以根据商户分层,观测不同商户群中各品类数据,找到异常点来及时调整运营策略。

 

 

 

(以上部分内容整理自“2019易观方舟Argo杯数据创客大赛”Demo组,仅供参考交流)

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