随着电子商务的不断发展,跨境电商成为了众多企业拓展业务的重要渠道。本文将以某跨境电商店铺为例,从时间维度入手,对其发展历程进行深入分析,并提出相应的优化建议。

分析思路与方法

针对网店的复盘,我们可以从年、季、月、周、天等不同时间维度进行分析。鉴于所给数据为2月至5月的每日数据,我们将以日为单位进行全面分析,通过对比法发现各指标数据的差异。

指标详解与数据分析

通过创建数据透视表,我们汇总了店铺从2月至5月的各项指标数据,包括访客量、付款人数、客单价、老客户数、新客户数、老买家付款人数、销售额及浏览量等。

数据分析发现:

1. "per ticket sales"(客单价)在2月至5月持续下降,需要增加关联销售,提升客单价。

2. "Number of old buyer paid"(老买家付款人数)增长明显,说明在2月至5月店铺的客户管理方案效果较好。

优化建议

1. 针对客单价下降的问题,可以考虑增加关联销售,提升客户的购买欲望,提高客单价。

2. 继续保持良好的客户管理策略,维护老客户的黏性,提高复购率。

3. 同时也要关注新客户的拓展,实现老客户与新客户的良性互动,共同推动店铺的长远发展。

常见问答(FAQs)

Q1: 如何通过数据透视表分析店铺指标?

A1: 可以将"月""date"等字段拖入"列"标签框,将各项指标拖入"值"标签框,设置"值显示方式"为"求和项",从而得到各指标在不同时间段的数据情况。

Q2: 如何设置"per ticket sales"的数据格式?

A2: 选中"per ticket sales"一行的数据,右击选择"设置单元格格式",在"数字"分类中选择"数值"选项,并设置"小数位数"为"2"。

Q3: 如何为各指标添加数据条?

A3: 选中某指标的数据,单击"开始"选项卡中的"条件格式"下拉按钮,选择"数据条"选项中的任意样式,即可为该指标添加数据条。