电商经营分析案例

电商经营由于通常涉及多个自营店铺和其他各种分销店铺，销售渠道链路长、各类数据繁杂零碎，数据监控和取用相对困难，因此对数据的管理和整合就显得非常重要。

x电商公司在数据的整合和管理方面，主要遇到两个问题：

1）通过旺店通取数，然后在 Excel 中整合，各部门根据自己的口径进行取数和即时分析，数据口径不统一，出现大量重复工作。

2）由于采用 Excel 做了大量的数据分析，但由于电商数据庞杂，遇到了性能瓶颈限制。

3）电商全平台的分析过程中除了销售额、利润等常见指标，还有一些难以量化和对比的因素，Excel 分析存在瓶颈，无法将货盘趋势整合进来，不能敏锐捕获市场变化，导致对电商数据监控不足，为业务服务不够，数据价值得不到充分的发挥。

2.1 方案理念

要解决上述问题，更好的管理电商经营数据，让数据充分发挥价值，就必须：

• 将处理好的庞杂的数仓数据统一存储数据库，并提供高性能、能够即时分析的 BI 平台进行数据分析和展示，解决各部门 Excel 分析带来的数据不统一、分析无法溯源、数据无法共享、重复工作多等问题；避免大数据量 Excel  造成的性能问题。

• 根据数仓数据制作全平台销售库存货盘分析，监控全平台整体销售等情况，敏锐监控市场变化。

因此采取以下方案：

1）优化获取业务数据流程：利用 FineDataLink 数据集成工具，对接旺店通等电商经营数据平台并入库，结合填报的数据，建立数据仓库，助力形成数据分析架构线上化，实现数据口径的统一。

2）搭建数据仓库框架：使用FDL搭建数仓，将各业务系统数据统一梳理到数仓，整合维度表，并建设好DW、DM层的逻辑框架；

3）提供统一的分析平台：提供统一的 BI 分析平台，将数仓处理好的统一口径的数据对外提供，便于业务进行即时分析，避免使用 Excel 带来的性能问题和重复工作，同时可实现数据共享。

2.2 方案架构

首先梳理业务流程，然后将各个阶段业务流程对应的数据表单进行梳理，整理数据关系，为搭建数据仓库做准备。

电商经营数据地图如下图所示：

1）使用 FineDataLink 搭建数仓：

旺店通电商系统中由五张表构成：货品档案 qm_wdt_erp_goods、销售出库 qm_wdt_erp_stockout_detail、退货入库 qm_wdt_erp_stockin_refund、采购qm_wdt_erp_purchase_order_detail、库存查询qm_wdt_erp_stock_spec。

各表的功能如下：

手动维护的填报数据如下：

例如核心是通过销售出库与退货入库、采购、库存数据明细关联和计算获取销售收入、净利润，然后再与货品档案和其他维表关联带上商品编码、店铺信息等形成宽表。

数据库源表间逻辑关系如下图所示：

• FineDataLink 和旺店通 ERP 系统对接，取出明细数据，同步至数据仓库形成 ODS 层；

• 手工维护的维度数据导入库中，并使用 FineDataLink 对数据进行关联，并清洗、计算，得到衍生可应用的指标，装载入企业数据仓库，生成 DW 层明细数据，再根据仪表板展示需要对明细进行汇总、时间段处理生成前端可以直接使用的 DM 层数据，以便后续被 BI 用来制作分析看板。注：tmp 为处理数据的中间表。

搭建好的数据仓库数据表明细如下表所示：

ODS 、 DW 、DM 层任务见第三章具体说明。

2）其次，使用 FineBI 对宽表进行数据处理、展现、数据分析，制作全平台销售库存看板，实现即时分析和监控。

1. 监控全平台整体销售达成情况，分析全年销售趋势，对平台、品牌销售的明细和分布进行探查，做到对平台-团队-店铺和品牌-品类项目的统筹管控。

2. 按照品牌和单品分类分析库存情况，关注货盘结构、货盘明细，分析在库库存情况。

3.1 全量同步业务系统数据，形成ODS层

将来自旺店通 ERP 系统的接口数据取至指定数据库，如下图所示：

调度任务：

同时，手动填报维护店铺、品牌等维度数据表，导入数据库中，如下图所示：

3.2 关联计算生成DW销售明细数据

根据不同维度要求和不同主题域，DW层为各商家编码的关键指标宽表。

调度总任务：

基于 ODS 层数据，根据「货品档案 qm_wdt_erp_goods」和手动维护的维度表进行处理，获取货品维度表「dw_goods_weidu」

然后将「销售出库 qm_wdt_erp_stockout_detail」和「退货入库 qm_wdt_erp_stockin_refund」进行维度汇总整理。

最后将货品维度和出入库数据、采购单数据进行关联，生成商家编码销售明细「dw_spec_sale」，该数据表中包含了以商家编码为维度的销售收入、退货额、采购价格等等销售明细数据，如下图所示：

3.3 汇总数据生成DM主题层

按照前端仪表板的展示需求，DM层在DW层的基础上将数据进行进一步整合和处理，形成：商家编码维度销售和库存宽表、地区销售额表。

调度总任务：

将明细层的数据：商家编码销售明细「dw_spec_sale」与库存数据合并，并对销售额、库存等数据按照各个时间区间进行汇总，得到商家的各种时间段销售+库存数据「dm_spec_stock」，如下图所示：

将明细层的数据：商家编码销售明细「dw_spec_sale」降维并汇总成本、收入、毛利等等数据，生成商家编码维度销售汇总数据「dw_spechz_sale」，如下图所示：

另一方面，汇总降维获得地区维度的销售数据表「dm_area_index」，如下图所示：

至此，商家编码维度销售数据和库存数据即可被使用制作可视化看板。

3.4 数据引入 FineBI 分析平台并制作驾驶舱

1）为了便于进行电商经营数据的应用，将数仓搭建好的 DW层和 DM 层数据接入 BI 分析系统。后续所有业务人员可持续使用统一数据源进行分析。

2）制作全平台销售库存分析看板，实现即时分析和监控。

1. 监控全平台整体销售达成情况，分析全年销售趋势，对平台、品牌销售的明细和分布进行探查，做到对平台-团队-店铺和品牌-品类项目的统筹管控。

2. 按照品牌和单品分类分析库存情况，关注货盘结构、货盘明细，分析在库库存情况。

4.1 FineDataLink数仓在线体验

点击 Demo体验 登录后，搜索「电商经营场景」，点击即可体验。具体操作步骤如下图所示：

4.2 报表体验

点击 Demo体验 登录后，在目录中选择「FineDataLink最佳实践」，即可查看「电商全平台分析」看板。具体操作步骤如下图所示：