无论是百货超市、大卖场、电器商城等线下店铺,还是天猫店、淘宝店、京东店等线上店铺,促销活动已经是目前零售行业普遍使用的营销方式。面对打折、满减、优惠券、代金券、大抽奖、储值卡等等形形色色的促销形式,商家该怎样评判每次促销活动的成功与否、收益如何呢?
Q:面对琳琅满目的打折优惠促销活动,零售商家如何知道活动办得好不好?
借助大数据技术和YonghongBI平台,今天我们用3个典型的活动分析场景,拆解活动效果量化的数据分析思路。分别针对单个活动成果、活动前后销售影响、投入产出收益,再现零售企业促销活动的基本分析框架。
1.活动业绩
活动业绩,主要用于单个活动的成果监控/复盘。围绕着目标达成情况,考量活动是否满足业务预期。
活动成效的好坏,评价的方式可以有很多种,但归根结底是要看是否满足企业制定的业务目标。转化成具体数字,就是销售额的完成情况。根据基础等式:销售额=客单价*销售量,促销活动的核心目标基本围绕着客单价和销售量。
如“满300减100”是为了让客户单次消费总购买金额达到期望目标300,即客单价300;再比如“整10点特价秒杀”,促进单次活动或者单件商品的店铺销量。

基于YonghongDesktop模拟活动业绩的分析思路,如上图所示:


(1)以单个店铺的视角,用环形图凸显销售额预期达成率和实际销售额,并结合利润情况,反映整体活动与预期的差异。(部分活动以拓客为目标,所以用户数也是很多促销活动的重要考察指标)
(2)店铺活动经营情况清单,即“活动期间各店铺业绩”表。以表单形式,直观列举各店铺的经营数据(一般是销售额、利润的预期、实际达成率、同环比等数据),横向对比不同店铺在单次活动中的业绩情况。并可以针对表现较好或较差的店铺做更进一步的深度钻取,了解其业绩汇总结果背后的具体细节数据。
活动业绩分析参考指标:活动销售量/额、利润额、客单价、连带率、目标完成率、利润完成率、往期活动对比、活动期间用户参与数、新增客户数等。
2.活动影响
活动影响,主要反映活动前/后销售影响,综合评估活动效果。拉长时间轴,常常会发现活动前后的销量影响都是不可避免的,那么在更大的时间力度上看待促销活动的真实收益才更为客观。
假设当月不举办促销活动,正常的销量和价格带来的收益(一般为销售额或者利润)为A1,举办该促销活动的收益为A2。如果A1与A2差距不大(如5%的范围),那么其实该活动带来的影响可能是负面的,因为商家投入了更多人力/精力/成本在活动上。

基于YonghongDesktop模拟活动影响的分析思路,如上图所示:


(1)以核心产品为主线,配合活动销售清单,考察产品的成本、活动价和毛利,了解单品SKU与预期的差异。
(2)将活动销售清单(单品)配合产品销售情况的波动曲线(销售量/价格),掌握真实的活动前/后数据波动。通过点击清单的产品名称,显示不同产品的趋势图,结合店铺和时间跨度过滤器,综合计算某段周期内的整体收益。
活动影响分析参考指标:商品价格走势、客单价走势、活动的爆发度、衰减度等。
3.活动效率
活动效率,主要通过ROI(投入产出比)评估。ROI在活动分析中,属于最常见的也是最核心的指标之一。它从平均收益的视角,清晰呈现了活动费用/让利的回报效率。
活动费用线下一般指卖场布置、舞台演出、户外广告、媒体投放、卖场外物品、活动抽奖及相关人员费用等,而线上一般流量费用占比较大。让利一般指降价导致的单品利润减少,以及奖品费用。数据分析中考虑的回报效率,通常是用活动销售额和投入费用的比值作为衡量标准。

基于YonghongDesktop模拟线上活动效率的分析思路,如上图所示:


(1)以流量来源为视角(中上饼图+右上柱线图),观测流量和费用是否存在不一致(即是否存在花了很多钱,流量却较少的情况),以便后续合理规划投放方式及费用。
(2)ORI分布观察单店的实际投入产出状况分布(下侧柱线图)。寻找最佳的活动匹配店铺,销售额高且ROI高。同时对本次活动反馈较差(ROI低)的店铺,做下钻分析,综合考察这类店铺的活动明细数据,还可参考其历史活动表现,业务进行考量优化(如下次类似活动不再参与)。
活动效率分析参考指标:ROI(投入产出比)、流量、推广费用、活动销售额等。
以上的分析场景,更多的是基于活动本身的事后分析。那么活动举办前,是否可以借助如客户画像、商品画像等,给活动策划提供更多的参考依据?
又或者更进一步,利用历史数据,直接预测出哪些产品做促销、促销做多少量、什么时候做促销、哪些产品组合可以带来最大收益等等这些问题呢?
在《BI赋能零售》的后续文章中,我们将一同探索更多落地的零售行业数据分析场景。

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