在实际工作中,面对数据分析的任务,如何从提出问题到得出有效结论并提供建议,是一个值得学习的过程。通过一个具体的亚马逊店铺数据分析案例,我们可以学习到分析思路和方法。

大家好,我是Nicolas,目前主要负责亚马逊的数据分析。某一天,总经理找到我,说公司之前做的亚马逊Prime活动因为某些指标没达标而被挂掉了,让我分析一下原因并提出解决方案。

一、提出问题

为什么店铺的Prime活动会被挂掉?

二、分析问题

1. 根据亚马逊后台数据,店铺的Prime及时送达率只有90%,低于标准。

2. 那么是什么原因导致及时送达率低呢?

3. 分析商品从下单到签收的流程,列出几个关键环节:打单时间、发货时间、送货时间。

三、理解数据

销售同事提供的店铺订单数据看起来很全面,但对分析Prime活动问题帮助不大。关键是要获得订单物流数据。

四、数据清洗

根据订单追踪号,通过爬虫获取所有订单的物流数据,并对数据进行清洗整理。

五、构建模型

根据销售提供的逻辑,增加了几个判断指标:预期打单时间、预期发货时间、预期送达时间、快递公司实际送货时间、打单到发货时间。通过对比预期时间和实际时间,找出问题所在。

六、评估模型

分析结果显示,主要问题出在快递公司未及时发货。同时发现,不同仓库的发货效率也存在差异,06和07仓库的发货时间较长。还有部分城市的快递送达时间超过两天,不符合Prime活动要求。

七、分析结论和建议

1. 总体来看,造成未及时送达的主要原因在于未及时发货。

2. 快递公司单日和一天内送到的占比是97.2%。

3. 分析未及时发货的数据,发现打单到发货时间集中在1-2天。

4. 部分订单接系统有延迟,但国内可以保证订单进系统后在规定时间内完成。

5. 06和07仓库的发货效率较低,需要进行问责。

6. 店铺之前的Prime活动范围内有12个城市,快递公司无法保证两日达,需要剔除。

综上所述,本次分析提出了以下有效建议:

1. 加强对06和07仓库的管理,提高发货效率。

2. 剔除无法保证两日达的12个城市,缩小Prime活动范围。

3. 持续监控物流数据,及时发现并解决问题。