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。

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

1. 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；
2. 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；
3. 乱价问题时有发生，对公司、经销商盈利造成不利影响；
4. 公司销售投入产出缺少完整的专项评估分析平台。

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：

1. 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；
2. 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；
3. 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。

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。

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 2022年9月，我们完成平台搭建，2022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

2022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。