淘宝新店开了几天了没有任何效果，应该咋提高销量( 八 )
前言
年底将至，一夜之间由秋入冬。
最近这段时间，除了忙项目之外，最重要的就是坚持更新课程。PowerBI已经更新了76节课，从数据获取、数据清洗、数据转换、数据建模、数据报告，一条龙学习数据分析。
那么今天，我将用一份订单数据，用PowerBI+Excel的处理思路，来分析如何将订单数据玩出水平。数据分析也好，电商数据分析也好，其实本质是一样的，只不过数据源不同，意味着业务逻辑不同。
正文
这是一家卖电器的店铺后台的订单数据，来源于已卖出的宝贝。隐私数据都被我删除了，无论从手机号码、家庭地址，还是会员名，真实姓名，统统去除。
这里可以分享一个小函数：Replace()，如果需要隐藏一部分文本，可以使用这个函数，正如数据源当中的“买家会员名”，我把前3个文本都用“*”来代替，既不会影响这个字段的使用，又可以合理隐藏真实信息。
而我们做电商数据分析，一定要记住，是先分析，后数据。除非刚入门的时候，不知道分析什么好，所以看到有什么数据就从数据当中去提取有价值的信息。
但真正的高手，都是先分析后数据，先胜而后战。而分析靠的是什么，其实就是运营经验，归根到底做电商数据分析，不懂电商的业务逻辑，分析出来的信息，是不适合用来做商业决策的。因为信息是错误的，那么决策的成本机会增加。
往往一条有重要指导意义的错误信息，会导致一家店铺，一家公司走向死亡。所以，没把握之前，就要做微调型决策，一步一步向前走。
那么，我们可以先分析什么呢？
既然有“买家会员名”这个字段，那么能否知道，有多少买家在过去一段时间进行了二次复购呢，甚至多次复购呢？
分析这个问题的时候，要注意，什么是复购？
复购，就是说一个客户在过去一段时间有来店铺买过两次以上的产品，也就是下过两次订单。由于订单也有可能是一个客户在同一时间拍下2个产品，每个产品1个订单，那为了方便统计，我们也默认这算是复购。
而由于数据源是取决于不同的下单日期的，如果我取的日期是最近一周，那么很有可能是没有任何复购的可能性。这个要看这个类目的产品，重复购买的周期有多久，这个一定有行业均值，而如果不知道，凭借自己的行业经验也是可以的。
为了回答这个问题，我对数据源进行了处理，处理结果如下。
借助了PowerPivot的度量值计算，分别统计有多少的“买家会员名”，以及去重之后，还剩下多少数，两者相减，剩下来的就是“复购会员数”，然后基于度量值计算，去分析复购率。
很明显，如果我以省份作为分析维度的话，那么上面这份数据透视表就可以看出不同的省份下哪些复购率高。
如果从这段时间整家店铺来算，整体复购率是16.30%，而如果细化到各个省份，每个省份都有各自的复购率计算，比如广东省，复购率16.56%，和整体复购率持平。
通过“复购会员数”最起码知道哪些人重复购买的次数有多少，数值是2，代表买过3次，其中有2次是复购；数值是10，代表买过11次，其中有10次是复购。
复购次数多，不见得消费的金额就高，所以要看其总金额，看为这家店铺贡献了多少人民币。那么从数据分析的角度来说，到这里为止，能给的决策其实就是围绕这些高复购率的省份，高复购率的会员进行重点维护。
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