インテリジェント運用データ分析（0対1電子商取引データ分析プラットフォームの構築：電子商取引流通運用監視、商品販売分析、リスク管理）

0から1までのeコマースデータ分析プラットフォームの構築：eコマースの流通業務監視、商品販売分析、リスク管理

本日ご紹介するのは、電子商取引の流通シナリオのデータ分析です。制作チームは、実際の電子商取引システムの運用監視とリスク識別および早期警告分析のニーズを満たし、FineBIを使用して分析および監視プラットフォームを構築し、電子商取引流通業務データ分析リンクを開き、定期的な運用監視とリスク識別および早期警告を実施します。以下で見てみましょう。

1. 背景

当社は時代の発展に伴い、積極的に電子商取引事業を拡大し、販売店を開設し、急速な売上成長を達成しました。しかし、継続的かつ急速な征服の過程で、いくつかの開発リスクが発生しており、それを制御するにはより洗練されたデータ運用管理が必要です。

2. 問題分析

1. ディーラーの数は急速に増加しており、ディーラーおよび店舗システムの運用はリアルタイムで効率的な監視が不足しています。
2. 電子商取引流通業務の売上高は大きく変動し、ディーラーが商品を並行販売する問題が発生し、オフラインチャネルの秩序が乱れる。
3. 価格つり上げの問題は時々発生し、企業やディーラーの利益に悪影響を及ぼします。
4. 同社には、販売入力と販売出力に関する完全な特別な評価および分析プラットフォームが欠けています。

RPA テクノロジーを使用してディーラー店舗の GMV データを取得し、入出荷とコスト関連データの包括的な分析を行うには、主に次の 3 つのモジュールに重点を置いた分析プラットフォームを構築する必要があります。

1. 全体業務概要分析と監視：コスト投資と管理に対するデータ分析サポートを提供し、定期監視システムの健全な発展を確保します。
2. 製品販売分析: さまざまな側面から製品販売の比較を分析し、製品のビジネスチャンスを探ります。
3. リスクの特定と早期警告: 売上、オーダーブラッシング、価格ブレイクなどの異常な指標を監視し、潜在的なリスクを特定し、リスク管理戦略の出力を支援します。

この記事では、全体的な運用プロファイルの分析と検出、製品販売分析、非ビジネス分析の識別と早期警告という 3 つの観点から、電子商取引の運用分析とリスクの特定と早期警告について説明します。

• 全体的な運用概要分析と監視：システム概要、運用概要、販売率、運用監視分析。
• 製品販売分析：製品販売構造分析、主要製品販売分析、新製品販売分析。
• 非ビジネス分析の識別と早期警告: 早期警告の概要、出荷対購入比率、単一注文の販売量、実際の販売価格。

1. レポートとグラフィックの選択フレームワーク

多次元データ集約分析を活用して、3つの主要モジュールに基づく分析レポートシステムを作成し、ビジネスプロセスのニーズと組み合わせて問題を個別に分析し、意思決定をサポートし、運用に介入することで、電子商取引チャネルの長期的かつ健全な発展を促進します。

2. 各モジュールの可視化レポートと実装

①モジュール1：概要分析と監視体制と実装概要分析：顧客数、店舗数、売上高、価格、注文数、返品数、粗利益など、さまざまな指標を通じて電子商取引システムの運用状況と動向を監視します。

システム運用監視：顧客数、購買販売比率、店舗数、販売エリア別の活動状況、売上状況を監視。

売上、価格、期限切れ商品、返品の監視：販売エリアと顧客別に注文、平均価格、期限、粗利益などを監視します。

顧客利益監視: 販売エリア別に購入、出荷、入力コスト率、粗利益を監視します。

入出力レート監視：レートに焦点を置き、入出力と地域別および時間別の変化を監視するために個別のレポートが使用されます。

②モジュール2：製品販売分析構造と実装概要分析：EDI電子商取引販売データに基づいて、必要な日付と全体/ビジネスユニットデータをフィルタリングし、さまざまな側面からビジネスチャンスを探索して、電子商取引販売業務を支援およびサポートします。

チャネルディメンション分析：オフラインよりも電子商取引のシェアが高い製品を調査し、電子商取引チャネルで有利な製品であり、優先的に開発する必要があります。

プラットフォーム次元分析: プラットフォーム販売製品の割合を分析して、さまざまなプラットフォームの背後にある消費者の消費嗜好を把握し、さまざまなプラットフォームでのメーカーの製品開発戦略にデータサポートを提供します。

事業部門ディメンション分析：事業部門別の製品売上比率と変化、事業部門別の製品開発ガイドライン。

新製品開発分析：販売チャネル、プラットフォーム、事業部門別に新製品販売の割合を分析し、新製品開発の弱点を特定し、運用改善をサポートすることに重点を置きます。

主要製品開発の分析：左側は製品構成比の降順で並べています。該当する商品名をクリックすると、右側に商品の通常日、大型日商品、事業部別・プラットフォーム別の販売価格がプロットされ、値下げが行われた地域やチャネルの監視に重点が置かれます。

③モジュール3：ビジネスリスクの特定と早期警告の構造と実装リスク指標の概要：ビジネスユニット別の動的販売、オーダーブラッシング、価格破壊指標の全体的な概要。

ケースクローズリスク分析：累計出荷/累計購入指標が100％を超える場合、複数のケースがクローズされ、会社手数料が発生するリスクがある可能性があります。

販売動向リスク分析：月間出荷/月間購入指標、月間出荷/購入> 200%または≤ 50%、単位は撤退数です。理想的には、出荷数と購入数は基本的に同じであるべきです。数が多すぎたり少なすぎたりすると、販売に問題が生じる可能性があります。出荷量が購入量を大幅に下回る状態が長期間続くと、チャネル転換のリスクが生じる可能性があります。出荷/購入量が多すぎる場合、誤発注のリスクが生じる可能性があります。特に、注文件数があるのに注文金額がない場合には、虚偽注文に該当する可能性があります。

オーダーブラッシングリスクの分析: 注文数が 50 を超える単一の注文は、大口注文として定義されます。大口注文にはオーダーブラッシングリスクがあると考えられます。通常、オーダー・ブラッシング・リスクは価格破壊リスクと関連しています。 1回の注文で注文数が多すぎる場合、価格が非常に低くなる可能性があります。

価格破壊リスク：実際の販売価格 < (指定販売価格 - 5 元) が、この注文の価格破壊と定義されます。顧客グループの能力に応じて、5元のクーポンを考慮して一定の割引スペースが与えられます。しかし、EDI における全 SKU の平均価格は電子商取引の価格表よりも低いため、価格破壊の問題が多く発生します。

ディーラーが販売促進、オーダーブラッシング、価格破壊のリスクに同時に直面する場合は、特別な注意を払う必要があります。さらに、経費率やクロスセル発生件数などの他のリスク指標も総合的に考慮することができます。

3. ビジュアルレポートの事例分析

FineBI は、概要監視、製品販売分析、リスク識別、早期警告モジュールからシステムを形成し、可視化プラットフォームの構築を完了しました。このプラットフォームを利用することで、定期的な運用監視、製品販売機会の発掘、リスクの特定、早期警告が毎月実現されます。以下は実際のケースの 1 つです。

1. 売上対パフォーマンス比率の監視とリスク分析のケーススタディ： BIダッシュボードによる定期的な概要監視で売上対パフォーマンスの異常を特定し、リスク分析を通じてリスクの具体的な原因を掘り下げ、リスクを特定し、リスクを分析し、戦略を最適化し、ビジネスシナリオと組み合わせてリスクを解決して、eコマースシステムの健全で長期的な発展をサポートします。

①2022年9月にプラットフォーム構築を完了しました。 2022年12月に月次の正常指標を監視したところ、出荷・仕入販売指標全体が異常であることがわかりました。 8月から12月までの累計出荷・購入比率はXXX%でした。

②リスク特定とドリルダウン分析：地域別売上比率を比較したところ、各販売地域で出荷額が仕入額を上回っており、8月から12月にかけての異常な指標は共通した現象であったことが分かりました。

③ 次に時間軸で見てみると、11月と12月に出荷・購入比率の高さが特に異常であることがわかりました。 11 月と 12 月は、年度末とケース終了料金ポリシー ノードに関係します。異常な指標は、特定のビジネス レベルの問題を示している可能性があります。

④業務レベルからの分析により、半月～1ヶ月程度の在庫は通常は正常範囲内であることがわかりました。ここで、出荷が購入よりも多いのは異常であり、補助金を得るために虚偽の出荷を行うリスクを伴う可能性があります。 ⑤リスク分析BIダッシュボードをドリルダウンし続けると、顧客レベルで異常な指標が見つかりました。次に、注文異常分析を通じて、売上の高い注文をいくつか見つけました。次の図は、ディーラーと注文レベルのランキング分析からの結論を裏付けています。

⑥データ分析の結果に基づいて、どのように問題を解決すればよいでしょうか？次に、このような問題を3つの方向から解決しました。最初の方向性は、コスト戦略を全国で均一に調整することでした。 2 つ目の方向性は、FineBI プラットフォームの月次定期監視と分析を通じて、日常的な分析と監督の手段を強化することでした。 3 番目の方向は、購入量に自動的に接続することで会計問題を解決するケースクローズ会計ツール モデルを開発することでした。

次の図は、定期的なリスク監視と分析に関する月次レポートです。定期的にリスクを監視、分析し、ランキングを出力します。

次の図は、ケースクローズ会計ツールの図です（購入数量の手動変更を避けるために、クローズする金額を自動的に計算します）。

4. 価値を実現する

2022年8月にプロジェクトが生産開始された後、輸出入差額率は4.6％に減少し、前年比14.7％減、開始前と比べ33.8％減少しました。製品フローデータが正確に監視され、クロスセル行動が大幅に改善されました。

この分析事例の作者は Yifan チームであり、彼らの研究は Fanruan 2023BI データ分析コンペティションで最もビジネス価値賞を受賞しました。

この電子商取引データ分析作業は、「全体的な操作プロファイルの分析と検出、製品販売分析、非ビジネス分析の識別と早期警告」という 3 つの主要モジュールから開発されています。分析フレームワークは詳細であり、関連する指標は明確に記述されており、企業データに基づいており、データ処理ロジックは明確であり、ダッシュボードの計画は明確であり、作業は強力な実用的なビジネス意義を持っています。