为什么90%的电商企业忽视了BI报表中的隐藏商机？

一、电商数据分析中数据清洗的重要性

在电商数据分析领域，数据清洗是至关重要的一环。就拿行业平均数据来说，一般电商企业每天会产生大量的原始数据，这个数据量的基准值大概在几十万到几百万条之间，不过会有±(15% - 30%)的随机浮动。比如一家位于深圳的初创电商企业，它在日常运营中，从各个渠道收集到的用户浏览记录、购买行为、库存信息等数据，可能会存在很多问题。

有些数据可能是重复的，比如用户多次点击同一个商品页面，记录就会重复生成；还有些数据可能是缺失的，像某些订单的客户联系方式没有填写完整；甚至有些数据是错误的，比如价格字段出现异常值。如果不进行数据清洗，直接用这些原始数据进行分析，得出的结论很可能是不准确的。

以一个简单的销售数据分析为例，如果存在重复的销售记录，就会导致销售额虚高，进而影响对产品销售趋势的判断。而缺失的数据则会使分析结果出现偏差，无法全面了解市场情况。错误的数据更是会带来严重的误导，可能会让企业做出错误的决策，比如根据错误的价格数据制定促销策略，不仅无法达到预期效果，还可能造成经济损失。

所以，数据清洗是电商数据分析的基础，只有把数据清洗做好了，才能为后续的BI报表制作和深入的数据分析提供可靠的数据支持。

二、BI报表在电商数据分析中的应用

BI报表在电商数据分析中扮演着非常重要的角色。行业内，优秀的电商企业通过BI报表呈现的数据可视化效果，能够让决策者快速获取关键信息。一般来说，一个完善的电商BI报表体系，能够涵盖销售、库存、用户等多个维度的数据。

以一家上海的独角兽电商企业为例，它的销售BI报表会清晰地展示不同时间段的销售额、销售量、销售利润等指标。通过这些数据，企业可以直观地看到销售趋势，比如在节假日期间销售额会有明显的增长，增长幅度可能在行业平均基准值的±(15% - 30%)之间波动。

库存BI报表则能帮助企业实时掌握库存情况，包括库存数量、库存周转率等。通过对这些数据的分析，企业可以合理安排采购计划，避免库存积压或缺货现象的发生。用户BI报表会对用户的行为进行分析，比如用户的浏览习惯、购买偏好等，从而为企业的精准营销提供依据。

BI报表的优势不仅在于数据的呈现，还在于它能够进行指标拆解。比如对于销售额这个指标，可以拆解为销售量和销售单价，进一步还可以按照不同的产品类别、地区、客户群体等进行细分。这样企业就可以深入了解影响销售额的各个因素，从而有针对性地制定改进措施。

然而，在使用BI报表时也存在一些误区需要注意。有些企业可能过于依赖报表的表面数据，而忽略了对数据背后原因的分析。比如看到销售额下降，只是简单地认为是市场竞争激烈，而没有深入分析是产品质量问题、营销策略不当还是其他因素导致的。

三、Excel与BI报表在电商数据分析中的成本效益对比

在电商数据分析中，Excel和BI报表都有各自的应用场景，但从成本效益的角度来看，两者存在明显的差异。

先来说说Excel，它是一款非常普及的办公软件，几乎所有电商企业都在使用。对于一些小型初创电商企业，尤其是数据量不大的情况下，Excel具有成本低、易上手的优势。企业不需要额外购买昂贵的软件，员工通过基本的培训就能使用Excel进行简单的数据处理和分析。

以一家杭州的初创电商企业为例，它每天的订单量在几百单左右，数据量相对较小。员工可以使用Excel对订单数据进行整理、计算销售额、统计客户信息等。每个月在Excel使用上的成本几乎可以忽略不计，主要就是员工的时间成本。

但是，随着企业的发展，数据量不断增加，Excel的局限性就逐渐显现出来了。处理大量数据时，Excel的运行速度会变得很慢，而且容易出现卡顿、崩溃的情况。此外，Excel在数据可视化和指标拆解方面的功能相对较弱，无法满足企业对深入数据分析的需求。

相比之下，BI报表虽然需要企业投入一定的资金购买软件和进行实施，但它能够带来更高的效益。BI报表可以快速处理大量数据，生成美观、直观的可视化看板，让企业决策者能够更高效地获取信息。而且BI报表具有强大的指标拆解和数据分析功能，能够帮助企业发现潜在的商业机会，制定更科学的决策。

以一家北京的上市电商企业为例，它每天的订单量达到了数万单，数据量庞大。使用BI报表后，企业的数据分析效率得到了极大的提升，能够及时发现市场变化和用户需求，从而调整营销策略，增加销售额。虽然每年在BI报表软件和维护上的投入可能达到几十万甚至上百万，但与带来的经济效益相比，这些成本是值得的。

为了更清晰地对比两者的成本效益，我们可以通过一个简单的成本计算器来计算。假设一家电商企业的数据量为X，使用Excel时员工的时间成本为T1，使用BI报表时软件购买和实施成本为C，维护成本为M，带来的经济效益提升为E。当E - (C + M) > T1时，使用BI报表的成本效益就更高。

四、电商数据分析中的指标拆解

在电商数据分析中，指标拆解是深入了解业务、发现问题和制定策略的关键。行业内，电商企业常用的核心指标包括销售额、转化率、客单价等。

以销售额为例，它可以拆解为销售量和销售单价。进一步拆解，销售量又可以按照不同的产品类别、地区、客户群体等进行细分。比如一家广州的独角兽电商企业，通过对销售额的指标拆解发现，某个地区的销售额增长缓慢。经过进一步分析，原来是该地区的某个产品类别销售量下降导致的。再深入研究，发现是该产品在该地区的竞争对手推出了更具竞争力的产品，从而导致了销售量的下滑。

转化率也是一个非常重要的指标，它可以拆解为浏览量、点击量、购买量等多个环节。通过对转化率的指标拆解，企业可以了解用户在购买过程中各个环节的流失情况，从而有针对性地进行优化。比如发现用户在浏览商品页面后，点击进入详情页的比例较低，可能是商品主图不够吸引人或者标题不够有吸引力；如果点击进入详情页后，购买的比例较低，可能是商品详情页的描述不够详细或者价格过高。

客单价同样可以进行指标拆解，它可以分为平均购买数量和平均商品单价。通过对客单价的指标拆解，企业可以了解用户的购买习惯和消费能力，从而制定相应的营销策略。比如发现平均购买数量较低，可以通过推出组合套餐、满减优惠等活动来提高用户的购买数量；如果平均商品单价较低，可以通过推出高端产品或者提高产品附加值来提高平均商品单价。

在进行指标拆解时，需要注意避免陷入一些误区。比如过度拆解指标，导致分析过于复杂，反而无法抓住重点；或者只关注单个指标的变化，而忽略了指标之间的相互关系。

五、可视化看板在电商数据分析中的作用

可视化看板在电商数据分析中具有不可替代的作用。行业内，优秀的电商企业都非常重视可视化看板的建设，通过它能够将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来。

一般来说，电商可视化看板会展示关键的业务指标，如销售额、转化率、库存情况等。这些指标会以图表的形式呈现，比如折线图可以展示销售额的变化趋势，柱状图可以比较不同产品的销售量，饼图可以显示不同地区的销售占比等。

以一家成都的初创电商企业为例，它通过可视化看板可以实时监控各项业务指标的变化。当销售额出现异常波动时，看板上会立即显示出来，企业可以迅速采取措施进行调整。比如有一天销售额突然下降，通过看板上的数据分析，发现是某个地区的订单量减少了。进一步查看该地区的相关数据，发现是当地的物流出现了问题，导致订单延迟发货，从而影响了销售额。企业及时与物流公司沟通解决问题，使销售额很快恢复正常。

可视化看板不仅能够展示数据，还能够帮助企业进行数据对比和分析。比如可以将不同时间段的销售额进行对比，了解销售的季节性变化；也可以将不同产品的销售情况进行对比，找出畅销产品和滞销产品。

此外，可视化看板还可以提高企业内部的沟通效率。不同部门的员工可以通过看板快速了解业务情况，避免了繁琐的数据汇报和沟通。比如销售部门可以通过看板了解库存情况，及时调整销售策略；运营部门可以通过看板了解用户行为数据，优化运营方案。

在建设可视化看板时，需要注意数据的准确性和实时性。如果数据不准确，会导致决策失误；如果数据更新不及时，就无法及时发现问题和采取措施。

图片展示：

本文编辑：帆帆，来自Jiasou TideFlow AI SEO 创作