独立站网站数据分析(19)-销售额数据分析

在前面的数据分析文章中，我们分析了用户行为、转化漏斗、流量、渠道、页面等诸多分析的方面，那么最后要分析的就是交易数据了。为什么放在最后，很简单，交易数据太少的时候，分析得出的结论很容易产生偏差甚至是错误。尤其是在使用多渠道进行推广的时候，过少的独立站交易数据更是会影响对结论的判断。

网站前期单量少的时候，你可能更多关注的是每天有几单，上个月销售额是多少，这个月又是多少。但是一旦当你的独立站运营了1年多，网站每天能稳定出单时，对销售额的细致分析就该提上日程了。因为这样的深入可以帮助我们优化业务决策、改进营销策略以及提升用户体验。

销售额分析可以解决哪些问题

销售额分析不仅仅是告诉我们销售额的变化， 更是可以帮助我们做以下的决策：

1. 找到销售的高峰期和低谷期（这也可能是市场的淡旺季），帮助营销人员调整营销活动的时间安排，这样，可以在销售量低的时候进行促销，以刺激需求；在销售量高的时候则加强品牌宣传，提升品牌知名度。

2. 通过分析不同产品类别或SKU的销售额，独立站运营可以了解到哪些产品最受欢迎，哪些产品销售不如预期。这有助于优化产品组合、调整定价策略，并为推广活动选择重点产品提供依据。

3. 活动销售额分析，运营人员可以评估不同促销活动的效果，哪种类型的促销活动（如满减、买一送一）在增加销售额方面表现最佳？这些数据有助于选择最具吸引力的促销策略。

4. 渠道效果分析：销售额分析可以比较不同销售渠道（谷歌广告、社交媒体、网红合作等）的表现，帮助企业确定哪些渠道是主要的收入来源。这可以指导资源分配，确保投资在最具回报的渠道上。

5. 用户购买行为理解: 通过分析不同用户群体的购买行为，企业可以了解用户的偏好和购买模式。这有助于个性化营销，向特定用户推荐相关产品，提高交易转化率。当然，想要做这个，就意味着你得做一些措施，让用户愿意提供这些基本的人口统计学信息（如性别、年龄、生日等）

6. 季节性和节假日策略，一些特定的季节或节假日是否可以带来用户的购买冲动？针对季节性或节假日的分析可以让企业可以制定相应的季节性促销计划，提前准备商品库存，以满足用户的需求。

总之，销售额分析不仅是了解销售情况的手段，更是指导营销和推广决策的有力工具。通过深入挖掘销售数据，网站可以更加精准地调整策略，提升业务表现，实现持续的增长和竞争优势。

如何分析销售额数据

首先，我们先明确一般用于分析的几种方式

• 趋势分析

• 同比及环比

• 平均值对比

这几种分析方式可以应用在交易金额，转化率，交易金额，频次，注册率等多项指标上。

其次是数据的维度：产品类别、时间、国家、渠道、访问设备，而且维度和维度之间也可以组合进行对趋势的分析。比如组合产品类别和时间（日、周、月）这两个维度、转化率和时间（周、月)的维度。

在这里，我列出一些常用的分析图表，以3个月的demo 数据做演示:

1，以天为维度，对总体销售额进行趋势分析，可以拆分为以月或周的单位，查看趋势，找到销售淡旺季。

如下图所示，在源数据里增加“周”的时间维度后，使用曲线图为柱状图来查看每周的数据，并对应“网站日志”来定位到销售高峰和低谷的影。

排除掉运营操作带来的影响后，如果在较长的时间周期内，呈现出比较规律的变化，有此可以判断，是市场用户群体的使用偏好带来的影响。举个例子，我的博客在每周末都呈现出访客量降低，而工作日则趋向正常的时态，通过GA4和GSC上的的impression展示数据，都可以看到这样的稳如心电图般的数据。同时也对比其他行业内的网站，如AMZ123等，他们的百度指数也同样呈现出了周末热度下降的心电图般的规律。

这样一来，你就知道有的周期规律的频次可能是每周，而有的可能是季节性，或该类产品的消费淡旺季。如果是后者，那你就需要更长的周期来观察趋势和规律了。（当然，如果你很懂这个行业，经验也可以告诉你答案）

2， 以天为维度，对销售额数据进一步拆分为周、月，进行周同比/环比、月同比/环比比较。

基本上所有商城后台都提供“Compare”的数据。一般使用后台功能，对你你关注的时间段和上个月同周期段的对比，或者去年这个时间段的对比。

3，以渠道为维度，分析渠道收益及价值

4，以国家为维度，分析不同国家的销售额及转化率。可以用饼图看某个时间段的销售额组成

也可以关注转化率指标，看下网站在不同国画家的转化率，判断是否需要针对某个国家的访客及页面来进行优化

5，以访问设备为维度，分析设备的销售额及转化率

一般的列表样式，就可以告诉我们是否需要在移动端或PC端加强。你只需要做的就是清洗数据。

6，以产品/类别及日期为维度，分析品类在不同周期短的淡旺季。

可以继续采用下图样式的趋势图， 以周或月为时间维度。来找到不同SKU或品类的淡季旺季。

如何从后台获得源数据

其实数据分析本身并不难，也不需要花费多少时间，在数据分析的第一篇文章里，我就提到了数据的价值，我们只要花费20%的时间就可以带来80%的价值。但是在花费这20%的时间之前，你需要花费80%的时间去建立并积累数据，而我个人觉得最耗费时间的就是数据清洗和整理。

因为在拉取这些数据时， 你大概率会遇到以下问题：

1. GA4的交易数据不准，交易量和交易金额与网站后台的交易数据对应不上。

2. GA4里缺少产品类别的维度，无法按该维度进行交易数据的拆分。

3. GA4后台提供的数据报表下载中，日期的格式不是标准日期格式，意味着需要源数据进行格式化处理才能进行分析。

4. 一旦涉及到其他维度，如产品、国家、shopify网站后交易数据都是整段时间，无法再breadown by day

5. 网站后台数据和GA4的数据，在分析时到底以谁为准？

其实写到这里，我相信小伙伴们，心里都有了一份答案。因为这些问题解决起来并不算很难，技术的问题让技术去解决，格式的问题excel处理就好，shopify的数据源问题，导出订单源表就行。如果需要更丰富的数据维度，API，Big query，数据清洗都是解决方案。方法总比困难多嘛！

很多时候，你会发现其实难的并不是解决问题，而是发现问题，然后决定先做什么，后做什么，集中资源去攻克优先级最高的问题。毛泽东曾经说过”集中兵力看起来容易，实行起来难，人人皆知以多胜少是最好的办法，然后很多人做不到，相反地，每每分散兵力，原因就在于指导者缺乏战略头脑，为复杂的环境所惑，因此被环境所支配，失掉了自主的能力，采取了应付主义”。

所以当我们在分析交易数据的时候，只要确保以下2点，就可以解答以上提出的5个问题了。

1. 明确的分析意图 （代表着你这次分析想解决的问题，或影响的决策是什么）

2. 准确且完善的源数据 （代表你之前的准备工作）