跨境电商数据分析可以涵盖多个方面，以下是一些主要的分析方面，以当地市场大盘为切入点：
通过分析自身与竞争对手在当地市场的市场占比，企业能够深入了解自身在市场上的地位和竞争力。若市场占比较大，可通过加大市场投入、优化产品和服务等方式巩固领先地位；若市场占比较小，应采取提升产品品质、拓展市场渠道等措施以提升市场份额。这一分析有助于企业制定相应的市场策略，以提升竞争力并保持市场领先地位。
通过细分产品（SKU）的销售额，可以了解每个具体产品在市场上的表现。分析畅销产品和滞销产品，探究其销售趋势、销售额贡献度，以及不同产品之间的竞争关系。这有助于企业调整产品组合，优化库存管理，提高销售效率。
通过细分产品（SKU）的销售额，可以洞察不同产品在市场上的受欢迎程度和需求趋势。针对不同产品的销售情况，分析其受欢迎程度的原因，例如产品特性、价格策略、市场竞争情况等。这有助于企业调整产品定位和市场策略，满足市场需求，提升销售额。
通过细分产品（SKU）的销售额，可以分析不同价格区间的产品销售情况，了解价格对销售额的影响程度。通过对价格弹性的分析，企业可以制定更合理的定价策略，平衡销售额和利润之间的关系，提高销售收入。
通过细分产品（SKU）的销售额，可以分析不同销售渠道（如不同电商平台、线上线下渠道等）对销售额的贡献度。了解不同渠道的销售表现，评估渠道效果，有助于企业优化渠道布局和资源配置，提升销售额和市场份额。
通过细分产品（SKU）的销售额，可以分析不同产品在不同季节或节假日的销售表现。了解季节性销售变化，有助于企业制定相应的营销活动和促销策略，最大化销售收入。
首先，分析仓储费、物流费和营销投放费用在总成本中所占比例。通过比较不同费用项目的占比，可以了解到企业在不同环节的成本分布情况，帮助企业合理调配资源，降低成本，提高盈利能力。
进一步分析仓储费、物流费和营销投放费用与销售额之间的比例关系。比较这些费用与销售额的比值，可以评估企业的经营效率。如果这些费用占比过高，可能表明企业在某些环节存在效率问题，需要优化管理流程或寻求成本节约的方法。
针对仓储费、物流费和营销投放费用，分析其在不同季节或节假日的变化趋势。了解这些费用的季节性变化，有助于企业合理安排资源，应对不同季节的业务高峰和低谷，避免资源浪费和成本过高。
针对营销投放费用，分析不同营销渠道的投放效果和回报情况。通过比较不同渠道的投放费用与销售额的关系，评估不同渠道的营销效果，帮助企业调整营销策略，优化资源配置，提高投放效率。
综合考虑仓储费、物流费和营销投放费用等成本因素，分析企业的利润情况。通过综合考虑成本和销售收入之间的关系，评估企业的盈利能力，指导未来经营决策，实现利润最大化。
跨境电商涉及不同国家、地区的市场，通过数据分析可以深入了解客户需求和消费行为，制定精准的市场营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
针对不同国家、地区的消费者，通过数据分析实现个性化营销，根据用户的浏览和购买行为定制推荐，提高购买转化率和用户满意度。
了解竞争对手的策略和表现是关键，通过数据分析监测和比较竞争对手的销售数据、价格策略等，制定相应的竞争策略，保持竞争优势。
跨境电商涉及国际物流环节，通过数据分析监控和分析物流数据，优化物流流程，提高效率和准时交付率，降低运输成本。
本文将根据三个原始数据表，确认三个分析方向，来进行分析：
结算明细：该数据主要反映了店铺经营的各项收入、退款和费用情况。结算明细包括了收入、退款、运费、平台服务费等各项费用的明细记录。
退货明细：该数据主要反映了退货的货物情况和退货原因。退货明细包括了退货编号、退货商品、退货数量、退货原因等信息。
销售类的自助数据集规化：
首先在原始结算明细表中勾选必要的内容项，以区分销售收入和销售退款
其次过滤这两个条件作为收入和退款的判断节点；
费用类（营销费用）的自助数据集规化：
同样是在原始结算明细中进行勾选必要的内容项，与销售类不同的在于它用一个条件不相同；
由于费用这一块在原始表格内没有直接能体现出“营销费用”的类别，所以在这里会新增一列；
最后整合好一个结算明细-营销类的自助数据集。
在整理好上述小自助数据集后整合为一个汇总数据集，由此可视为一个数据中心，通过上下合并将每个小自助组数据集合并在一块，便整理好在结算明细中所有的汇总数据。
通过店铺驾驶舱可以快速了解到周期内的销售收入、退款和费用的汇总金额，以及各个国家的净收入情况（即收入减去退款和费用的金额）。此外，还可以查看订单量、客单价、退款比例、营销费用比例、促销返点比例和平台费用比例等关键数据指标。这些数据比例可以帮助管理层全面了解店铺经营情况，为制定下一步的经营计划提供重要参考。
平台费用比例举例说明：先使用SUM_AGG筛选出“类型”字段内含“FBA费用”的数值，得出“FBA费用”后再除以“销售收入”+“销售退款”的总收入得出比例，为了美观不体现比例中的负号可以使用ABS公式。
由此可以看出季度中各项收入、退款、费用的具体情况，该看板通过交叉表可以引用整合好的自助数据集直接生成。
由此可以看出一定周期（季度）环比往期的涨跌率，在上述2）的内容里在“金额”进行设置环比增长率即可展示。
由此可以看出一定周期（季度）各国家环比往期净收入的涨跌率，步骤与3）相同。
由此可以看出各个国家在每个月的退款率，这个是运营在每个月经营店铺中重要的绩效考核之一，所以展示的方式以月份为标准。
在指标的基础上增加公司的相应退款率指标，可以根据以下设置进行评估：
20%以下：合格状态
20-25%：较低状态
25-28%：较高状态
超过28%：超高状态
这样设置可以帮助管理层快速了解公司的退款率表现，并对其进行评估。如果某个国家的退款率与其他国家相比在同一周期出现失衡，管理层可以及时采取措施进行调整和改进。
数据来自于订单明细，由此会再按照国家定义其所属的洲区域，分为北美和欧洲，从而可以体现出产品购买更侧重于哪一块的客户更多。
在“国家”这个类别进行自定义分组归类“北美”和“欧洲”即可。
由此可以体现出哪一类的SKU在哪一些国家销售属于热销产品，横轴用“金额”数值体现，纵轴用“国家”体现。
数据来自于退货明细，体现出发生退货时货物的状态，可售状态则意味着产品回仓后仍可二次销售。
由此可以看出销售和退货率是呈正比的情况，退货的各个状态在季度周期内均与销售呈折线上升趋势。
综合所有数据情况，做此份报告的最后总结如下：
整体店铺呈现上升趋势，Q3季度下降是由于产品所处行业淡季影响，而Q4季度上升则是受西方国家黑色星期五促销活动的推动。
随着销售额的增长，促销返点和营销费用也呈正比上升趋势，部分销售额增长来自于运营推动的优惠活动。
post2024-03-2517:04:57
一文带你了解BI如何助力企业经营分析
想提高证券投资分析能力？BI工具来帮你！
库存分析怎么做？FineBI分析工具包教包会！
什么！？使用BI工具进行供应链数据分析原来如此简单！
浏览：76012
浏览：67002
浏览：65375
浏览：64620
浏览：56784
浏览：55016
内含200+数据可视化分析Demo，各场景分析模型和指标体系，给您的数据分析提供参考