辅助提高订单额的对比分析法如何使用？

有四种方法可以帮助增加订单量，比较分析就是其中之一。对比分析，如果深入研究，仍然是一种历史悠久、应用广泛的分析方法。本文仅用于分析订单，因此我们只从两个角度来看，一是分析的维度，二是分析的标准。所谓的分析维度可分为以下三类：时间维度：同比、环比等时间对比。空间维度:区域比较、团队比较、商品比较／不同实际类别之间的比较，如服务比较、不同方法比较等。设计维度：设计的对比值，如计划与实际的对比、理论值与实际的对比、评价值与实际的对比等。在最后一篇文章中，我们只能关注以下维度的比较：实际值与目标值的比较区域之间的比较／服务类型对不同时间对不同交易方式（交易平台、支付方式等）的比较标准一般可分为绝对数比较和相对数比较。绝对数比较是直接数值比较，如区间订单量和订单量的比较。相对数比较，计算相关指标后，比较收益值，如商品销售比例、不同地区计划完成率、客户单价等。虽然这些东西非常重要，但在实际分析过程中，一般不需要太理论化，根据实际场景自然选择，不华而不实。以下是一些实际的分析案例，供参考。分析目标：从不同角度进行比较分析，实现数据跟踪，提高订单量分析角度：从区域维度，从多个角度比较区域差异，通过数据给相关团队无形压力；提醒团队异常情况并及时处理。从商品维度出发，对比不同商品的价值贡献，给品牌负责人带来压力，为商品策略的调整提供参考。分析方法:1。从区域维度出发，从多个角度比较区域差异，通过数据给相关团队带来无形压力；提醒各团队及时处理异常情况。在上图中，通过地图直观地展示各地区的销售情况，可以选择不同的对比标准进行展示。右侧的两个图表与地图形成联动，分别显示该地区的目标完成和同比环比。例如，从上图可以看出，2月前的实际销售情况优于计划值，2月后有些疲软，5月份的累计完成金额落后于计划金额。销售状况不佳的原因需要进一步分析。此时，选择计划完成率的比较指标。如果所有地区的完成率都很低，那可能是一个大环境问题。如果只有少数地区的完成率很低，那可能更多的是地区团队的问题。通过这种布局，可以更全面地展示区域的销售情况，而不是通过单一标准来展示团队的业绩。2.从商品维度出发，比较不同商品的价值贡献，给品牌负责人带来压力，为商品策略的调整提供参考。在上图中，核心是左上角的商品利润分布图，通过这张图反映了每种商品的价值。该图适用于大量商品，可以直观地显示每种商品的重量。右侧的两个折线图可以与气泡图联动。让我们分别介绍：权重曲线图：显示商品的权重分布和权重值＝销售额／上一篇文章介绍了周权重系数和周权重系数，根据一周中的日常销售情况分配日权重比例。比如从周一到周日，分布为1.1、1、1、3、1.2、1.5、1.6、1.4。这个计算值应该是一个相对温和的曲线，但我们从图中看到，6月18日销售明显高于正常，我们可以推断这一天是活动日，通过以下图片我们可以发现6月18日单价较低，也可以证明6月18日商品属于活动促销期。与此同时，6月17日的销售情况低于正常值，很可能是第二天的活动造成的。而且月初偏低，月末偏高，可能是运营团队在月初有些懈怠，月末有追赶业绩的情况。当然，以上结论都是根据数据推断出来的，如果要验证结论，还需要其他方法，比如ab测试。单价分布显示了商品的单价分布。通过监控商品的单价分布，可以看出商品销售的健康状况。销售比例排名可以评估不同品牌的负责人，形成压力，提高品牌负责人的销售强度。上图中的图表可以根据实际情况切换，如商品利润分布，可以切换成以下气泡图，从多个角度显示商品的价值。当然，以上两个图表都是针对某些情况的例子，为了适应独特的业务场景，必须在具体场景中进行调整。相信比较分析在公司中的应用非常广泛，不仅比较、分析、跟踪、分析结果（与相应负责人联系分析结果，找出异常生活失败的原因，并根据原因制定解决方案），使数据产生价值，让分析产生价值。(finereport用于文中图表的开发)

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