嘉云跨境电商怎么样？

一方面是佩服。另一方面，这个数据来自消费者的正常累积消费+提前消费需求+非必要双11创造的消费需求。前面两者对经济影响不大，最主要是第三种需求，没有活动的推动的话，至少百分之六十这部分需求无法实现，商家的产品因为价格高也无法实现，已生产的产品成为积压库存品。双11名正言顺的给了部分商家下台阶，打折策略的机会。但是时间长了来说，这种模式并不看好。一是消费体验越来越重要，大部分需求是即时实现的，累计违反人性二是市场规范，商家不能通过先提价虚假打折来诱惑消费者，三是消费能力提高对价格关注逐渐降低。最终来讲，双11仍会存在，但是规模不会如此巨大。

电商行业总结：一套完整的电商行业数据指标体系

编辑导语：本文作者以电商平台为主体，全方位地提供了一套完整的电商行业数据指标体系，作为精细化运营的指导体系，避免单点、片面地分析。虽然刻画对象是电商平台，但对于商家来说同样有着参考价值。

一、电商商业环境

在介绍指标体系前，先需要了解电商的商业环境，行业背景。下面简单从市场竞争及产业链维度，介绍电商平台所处的商业位置，以防挂一漏万。

1. 从市场竞争角度看

电商平台除了面临同类电商的直接竞争外，线下实体零售也是交易的业务，还有线上线下一体化的新零售业态模式。

2. 从产业链角度看

电商平台是连接B端商家和C端用户的交易平台，这里暂时忽略了物流、技术支持、交易等服务角色。

二、电商行业数据指标体系1. 摘要

电商，本质上也是一种零售交易模式，只是借助互联网的东风将交易效率提升了。因此思考的数据指标体系沿用人、货、场这三个基本元素来思考的，每一部分也包含不同的维度内容。

特别说明的是核心指标（或者说北极星指标），由于当下也衍生了更垂直细分、更丰富的电商形态。每一种形态侧重的核心指标也会有所差异，同时企业在不同时期所侧重的核心指标也会有所不同，所以核心指标不能一概而论。

下面简单描述下各部分包括的内容，细分维度指标详见文末彩蛋！

2. 核心指标

核心指标是指引公司发展的北极星指标，而且会因不同发展阶段、不同类型业态而有所差异。

例如：电商平台早期会重点关注接入商家与客户的比例，新增用户等指标；成长期开始关注平台DAU/UV，转化效率等；到成熟期才重点关注GMV。

而不同形态的电商也会有所侧重的：生鲜电商更关注生鲜品的损耗率、周转效率，内容电商或直播电商则更关注从内容/直播到用户交易的转化率。

3. 人

“人”这个要素不仅包括了平台交易双方的买家、卖家，还需要加入内部员工。

内部员工维度主要考察人效产出、销售完成率、是否被投诉率等方面内容；商家维度是平台交易的卖家，进驻商家的数量、质量也是直接影响客户消费体验的；客户维度是平台交易的买家，对于新客户、老客户、会员不同类型的客户重点关注的指标也会有所不同；

商家与客户的比例，则是平台冷启动时非常关注的指标之一。

4. 货

“货“这个要素狭义来说就是指商品，广义来说还应该包括商品流转过程的供应链，包含的维度有商品优势、在线品牌是否丰富等商品管理的维度。

5. 场

“场“主要包括：

描述平台环境的市场环境；整个平台运营流程：包括流量，购物车，下单，支付各环节及转化率；营销活动：营销活动的目的是为了让用户想得起你，可以使用广告，活动等形式；风险控制：一个健康的电商环境，一方面需要弱势的买方评价反馈，另一方面也需要留意交易双方对平台的监控评价。

附：电商行业的数据指标体系

本文由 @Arno Chan 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载

题图来自 Pexels，基于 CC0 协议

三大电商平台3C数码销售数据出炉 淘宝天猫增速第一

【CNMO科技消息】据CNMO了解，消费研究机构沥金近日发布《618消费电子行业观察》，天猫数码3C行业实现规模及增速双第一。

魔镜洞察数据显示，5月份淘宝天猫以90.1%增速名列各大电商平台第一，抖音增速69.2%居第二，京东增速30.2%居第三。CNMO注意到，这一增长趋势在6月也得到延误，从沥金合作数据机构的数据来看，618开卖以来，截止到6月10日，淘系平台3C数码GMV同比增速达55%，且市场份额占优。根据魔镜数据，在5月淘系3C行业细分类目中，手机行业是关键驱动力，增速达201.9%，销售额接近四成，紧随其后两个类目分别是平板电脑和笔记本电脑。

沥金分析称，3C数码的销售格局正由传统的自营零售平台，转向品牌直营店为爆发主阵地，“平台+品牌”直联合作成为行业发展的趋势。

以淘宝天猫为例，天猫生态中涵盖了小米、华为等品牌旗舰店，还拥有全球唯一一个苹果官方授权的官方网店。近两个月以来，华为新品Pura系列、vivo新品S19系列和X100系列等，均选择在天猫首发。5月20日天猫618开售1小时，苹果成交金额超15亿元，华为、小米、vivo等品牌成交也迅速破亿。截至31日晚9点，苹果、小米、华为等品牌均迈入“10亿俱乐部”。

0到1搭建电商数据分析平台：电商分销运营监测、产品销售分析风控

今天分享就是电商分销场景的数据分析。制作团队实际电商体系运营监测与风险识别预警分析需求，利用FineBI搭建分析监测平台，打通电商分销业务数据分析链路，进行常态化运营监测与风险识别预警。下面就展开看看。

01 背景及痛点

1、背景概况

随着时代发展，公司积极拓展电商业务，开设经销商，销售高速增长，但在持续且快速的攻城略地过程中，产生了一些发展风险，需要更加精细化的数据运营管理进行管控。

2、问题分析

经销商数量快速扩张，经销商、店铺体系运营缺乏实时和高效率监测；电商分销业务销量波动大，存在经销商窜货问题，线下渠道秩序受到干扰；乱价问题时有发生，对公司、经销商盈利造成不利影响；公司销售投入产出缺少完整的专项评估分析平台。02 业务需求

利用RPA技术获取经销商店铺GMV数据，统筹进出货及费用相关数据进行全量分析，需要搭建分析平台，主要从以下三大模块开展：

整体运营概况分析与监测：为费用投入及管理提供数据分析支撑，常态监测体系健康发展；产品销售分析：从各维度分析产品销售对比，挖掘产品生意机会；风险识别与预警：监测动销、刷单、破价等异常指标，识别潜在风险，协助输出风控策略。03 整体分析框架分析框架

本文对于电商运营分析与风险识别预警从以下三个角度展开，分别是整体运营概况分析与检测、产品销售分析和非业务分析识别与预警。

整体运营概况分析与监测：体系概况、运营概况和销售费率及运营监测分析；产品销售分析：产品销售结构分析、重点产品销售分析和新产品销售分析；非业务分析识别与预警：预警概览、出货进货比、单订单销量、实际售价。 04 免费获取库存管理模板及工具：

1、报表及图形选取框架

利用多维数据聚合分析，从三大模块做分析报表体系，在实际中结合经营过程需求分别分析问题，支撑决策、干预经营从而促进电商渠道长久健康发展。

2、各模块可视化报表及实现

①模块一：概况分析与监测结构及实现概览分析：通过客户数、店铺数、销量、价格、订单、退货、毛利等指标常态化通过各类指标监测电商体系运营情况及趋势。

体系运营监测：分销售区域监测客户数、进出货比、店铺数、活跃及销售。

卖力、价格、临期品、退货监测：分销售区域、客户监测订单、均价、大日期、毛利等情况。

客户盈利监测：分销售区域监测进货、出货、投入的费用费率、毛利情况。

投入产出费率监测：费率为重点，单独报表分地域、时间监测投入产出及变化情况。

②模块二：产品销售分析结构及实现概览分析：基于EDI电商销售数据，筛选所需日期及整体/分业务单元数据，从各维度挖掘生意机会辅助和支撑电商销售运营。

渠道维度分析：挖掘电商相对于线下占比更高的产品，属于电商渠道优势产品，重点发展。

平台维度分析：平台销售产品的占比分析，看到不同平台背后消费者的消费偏好，为厂商在不同平台产品发展策略提供数据支撑。

业务单元维度分析：分业务单元产品销售占比及变化，业务单元产品发展指引。

新品发展分析：重点围绕销售渠道、平台、业务单元的新品销售占比分析，挖掘新品发展的薄弱环节，支撑运营改善。

重点产品发展分析：左边按照产品占比降序排列，点击对应产品名称，右边绘制产品的正常日期、大日期产品，分业务单元、平台的销售价格，重点监控破价的地区和渠道。

③模块三：业务风险识别与预警结构及实现风险指标概况：动销、刷单、破价指标整体分业务单元概况。

结案风险分析：累计出货/累计进货指标，如果高于100%，可能存在多结案获取公司费用风险。

动销风险分析：当月出货/当月进货指标，当月出货/进货>200%或≤50%，单位均为提数。理想状态下出货提数与进货提数应该基本相等，过大或过小均有潜在动销问题。如果长期的出货远小于进货，可能存在窜货的风险，出货/进货过大的可能出现刷单的风险，特别是有订单件数、但没有订单金额的，可能出现刷空单的违规行为。

刷单风险分析：单笔订单提数>50定义为大单，出现大单的认为存在刷单风险，通常刷单风险与破价风险关联，单笔提数过大的可能价格非常低。

破价风险：实际售价< (规定售价-5元)定义为本单破价，参考客户组口径考虑到5元优惠券给出一定折扣空间，但是EDI所有SKU平均价格低于电商价盘，存在大量破价问题。

如果经销商同时存在动销风险、刷单风险、破价风险，则需要重点关注。除此之外，其他风险指标还有费用率和窜货次数等可以综合考量。

3、可视化报告案例解析

FineBI完成可视化平台搭建，分别从概况监测、产品销售分析、风险识别与预警模块形成体系，依靠本平台每月实现常规运营监测、产品销售机会挖掘、风险识别预警，以下为实践案例之一：

1、动销比监测与风险分析案例：通过BI看板在常态化的概况监测中识别动销异常，风险分析下钻找到具体风险来源，结合业务场景识别风险、分析风险、策略优化、解决风险，支撑电商体系健康长久发展。

① 2024年9月，我们完成平台搭建，2024年12月月度常态指标监测，发现整体出货/进货动销指标异常，8-12月累计出货/进货比XXX%。

②风险识别下钻分析：我们从区域动销比值维度对比，各销售大区存在出货高于进货的情况，这说明8-12月指标异常属于普遍现象。

③我们再从时间维度查看，发现高出货/进货比出现在11-12月特别异常，11-12月涉及年底，结案费用政策节点，指标异常代表可能出现一定业务层面的问题。

④我们结合业务层面维度分析，通常库存在半个月-1个月属于正常范围，此处出货大于进货异常，这其中可能存在假出库获取补贴风险。⑤我们通过风险分析BI看板继续下钻分析，客户层面也出现指标异常，再通过订单异常分析发现了一些高销售量订单的情况，下图从经销商和订单层面排名分析印证结论：

⑥依据数据分析结果，我们应该如何解决问题，接下来从三个方向解决了此类问题，方向一是全国统一调整了费用策略；方向二是强化常态分析监理手段，通过FineBI平台月度常态监测分析；方向三是开发结案核算工具模型，通过自动对接进货量，解决了核算问题。

下图为风险常态化监测分析月报，常态监测分析风险并输出排名：

下图为结案核算工具图（自动核算应结案金额，避免人为修改进货量问题）：

4、实现价值

2024年8月项目投产后，进出货差异率降低至4.6%，同比下降14.7%，较上线前下降33.8%，产品流向数据真实监测，窜货行为得到明显改善。

本分析案例的作者为伊帆队，作品荣获帆软2023BI数据分析大赛最具业务价值奖。

这份电商数据分析作品，从“整体运营概况分析与检测、产品销售分析和非业务分析识别与预警”三大模块展开，分析框架详尽、相关指标描述清楚，基于企业数据，数据处理逻辑清晰，仪表板规划明确，作品业务实际意义强。