上一篇讲的是《数据中台实战（五）：自助分析平台），本文讲的是事务分析模块。
事务分析设计原则
交易数据是一个公司的核心数据，领导层会非常重视。一线运营的KPI也是基于交易量。领导层和一线作战还是有一些区别的。公司领导着眼于大盘，不看一些详细的数据，而运营则需要大量的详细数据来分析数据涨跌的原因。
因此，领导的功能是计算看板，而运营的数据是可以在各个维度上拆解的数据，所以应该为领导和运营分别设计交易分析模块。
领导力的交易分析
让我们先看看领导力关注的指标。有必要对公司的领导进行研究。CEO的视角和各个业务线的老板的视角还是有些不同的。
领导层的交易指标仍应围绕公司的年度计划来定义。作为高管，他们对公司有全局观，需要看到公司每年的交易量、收入、日交易量、日收入。二是公司用户总数，每天新增用户数。此外，每个产品线都有交易量和收入的KPI，可以对每条线的总交易量、交易量、收入和完成率进行拆解。这些指标的口径要与公司高层确认，然后通过邮件同步确认，因为交易数据对于每个业务线来说都是非常敏感的数据，口径必须一致。
1. 交易指标的口径
我们还请了公司几位领导共同确定了领导关注的数据指标，主要分为三部分：交易量、收入、用户数。
交易金额没有歧义，口径比较清晰。它是订单的金额（用户看到的包括折扣在内的原始价格）和订单的时间。为了防止欺诈订单，我们增加了一条规则，所有未付款和取消的订单不计入交易金额。这一点也得到了各产品线的领导和负责人的确认。
公司用户总数以手机号为唯一ID。商务中心整体中心的手机号码数即为公司内的用户数。这很清楚。每个产品线的用户数量都有一些小问题，因为我们的用户都在用户中心，用户只有一个平台logo。注册产品线A的用户的平台标识是产品线A，不能是产品线B，所以我们和产品线的运营同事定了规矩。例如，产品线A的用户定义为平台被识别为产品线A或注册了产品线A并登录产品线B的用户。
关于收入这个指标，数据中心拿佣金按订单计算，这就要求每条业务线都连接到中心的交易中心。提交订单时，佣金已计算并记录在订单中。与业务中心产品经理沟通后，除了部分产品线外，还会有一些线下订单，不直接进入业务中心。他们的操作将定期添加到系统中，这将导致交易。数据展示不是那么及时，其他产品线交易模块已经接入业务中心。这似乎不是问题。
2. 技术选型
接下来的问题是这些指标的计算是采用离线计算还是实时计算。目前公司产品线的数据量还是比较大的。我拉起技术来评估需求，因为数据更重要，领导看到了。如果离线计算体验不好，今天只能看到昨天的交易。如果领导想知道今天的交易，我们必须找到他们。我们交易，为了解决后顾之忧，我们决定采用实时计算，每5秒计算一次全公司的交易额。
这些指标如何向领导层展示？
我们决定使用 3 个频道：
3. 移动设计
先说移动端。为了降低开发成本，我和前端开发工程师沟通，让他研究微信小程序。最后我们选择了H5嵌入小程序的形式，这样前端只需要前端开发工程师来开发代码和维护。只修改H5的代码并部署更新更方便。
职能层面的统计维度是按年计算，高层人员登录后可以一目了然地看到公司的核心指标。我们采用实时计算技术，对交易量和收入指标进行计算汇总每五秒钟对公司的每条产品线进行一次检测。数据会自动刷新，不同于传统的离线计算，只能看到昨天的数据。这些关键数据，实时性越高，体验就越好。
4. 每日短信
关于短信自动推送，我们有能力接入商务中心消息中心。商务中心已经与短信平台做了一层对接。我们只需要在短信平台设置自己的模板，调用已经打包好的业务中心即可。短信界面，正常推送即可。推送的内容是每日发送前一天各产品线的成交量和完成率的统计。
前期还是多一层检查。比如早上9.30，应该发给各个高层。为了防止出错，请技术发给我和8.30的技术负责人。一小时修改问题。另外，每次修改短信推送的内容，都会有短信平台的人工审核，有时比较费时，所以尽量第一时间确认。
5. 大屏设计
再说说大银幕。市场上有许多针对大屏幕的解决方案。我们选择阿里巴巴的DataV。基础版每月5元，仅供个人使用。我们选择了企业版，一年几千元。我们需要像我们的自助看板一样做。我们只需要根据DataV的数据规范计算出数据源，拖拽就可以形成漂亮的大屏。大数据屏要么放在数据中心，要么放在老板家里。大屏的设计可以先跟领导确认，包括款式。
大屏幕是公司展示肌肉的手段小拽网络自助下单，所以还是要设计一个简洁大方的设计。大屏DataV设计完成后，会输出一个访问地址。该访问地址无需登录即可访问，在普通浏览器中按F11进入全屏浏览即可访问。当然，如果想要效果好，还是买大一点的屏幕比较好。
基于公司特点，我们为电商产品线打造了大屏。最显眼的位置，也就是屏幕的中上部，我们放了几个跳动的数据，包括交易量、收入、用户数，都是实时数据。，每 5 秒刷新一次。屏幕中间有一张地图，订单的热力图，该区域的订单量较高，该区域的颜色较重。左侧是公司热销单品的排名。这是一个滚动数据，每5秒刷新一次；右侧是部分品类的销售情况和订单量趋势。
运营商交易分析数据
以上通过手机端、短信、大屏三种方式分析了为领导设计的交易分析模块的相关指标。接下来说一下交易分析和运营同事看到的数据指标的设计。
1. 权限问题
首先是权限问题，因为操作岗位划分的比较细。比如电商产品分为用户运营、平台运营、商品运营。对他们来说，看到他们负责的模块的数据指标是有好处的。
用户操作交易分析模块只会显示他每天的首单、回购次数、首单回购金额；平台运营看流量、坑交易量等更多相关指标；商品运营看的是那些畅销的产品，比如品类价格范围内的销售数量和金额，单品的销售数量和金额；而运营负责人需要看大局和各个模块的情况。
所以，我们的权限设置要准确到个人的级别，图表可以设置给能看的和不能看的。运营经理更关注产品线的整体情况。与老板不同，他们一般更注重详细的数据。因为他们需要分析原因并采取措施，所以要注意PC端数据的多维度筛选和导出。原因一目了然。运营负责人主要关注年度目标、完成率、月度目标、完成率、日交易量、日收入等指标。最好对这些指标做实时数据，并在手机端和PC端显示，实时监控产品。线路健康。
2. 电子商务主路径
作为一个电商产品，有一个主要的路径，从接入到插件购买到下单到支付，我们需要输出访问量，插件数量，插件数量，订单数量，订单金额，支付人数，支付金额。看每一步之间的转化率，作为一个操作，如果你长时间观察这些数据，就会对转化率的波动幅度有一个感知。如果某天转化率突然暴跌或暴增，则需要分析其背后的原因。这时候你需要详细的数据，你需要能够逐个客户看到每个客户的转化率。
一般客户端分为Apple、Android、H5、小程序、公众号（一般公众号也使用H5），可以进一步缩小问题范围，方便查找刚才提到的访问量、下单量、支付量等指标都和用户的指标有关，也很方便查看那些用户什么时候下单做进一步分析.
3. 渠道销售分析
第二个重要部分是交易渠道分析。成熟的电商平台销售渠道不止一种。以电子商务产品为例。有普通的网上销售，网上销售分为自营和非自营。
另外，对于作为我们大客户的VIP客户，即客单价高的客户，我们将提供VIP服务，如走市看货、优先发货、产品质检等服务。还有一些其他渠道，比如最近比较火的网红直播销售渠道，主要面向C端客户，特点是订单量大，退货率比较高。还有一些线下销售渠道。我们将定期与优质供应商举行线下私人订货会，并通知优质买家到场提货。这种类型的特点是订单量大，因为它是一个采购过程。如果是当场亲自选货，退货率比较低。
对于这些销售渠道，我们都是由不同的同事操作的。在交易量方面，我们需要分离出每笔销售遇到的交易量。一方面，我们可以找到最赚钱的销售渠道，也有一些销售渠道性价比相对较低；另一方面，可以分为这些运营团队的表现如何。
那么我们如何区分不同销售渠道的销售呢？
我们统一要求各销售渠道负责人为负责供应商填写负责人。负责人会提前进入系统，填写部门，因为订单中有产品的信息，产品属于某个供应商。这个供应商有一个负责人，可以通过负责人找到负责的部门。因为销售渠道是以部门为单位的，所以我们用部门来区分不同销售渠道的销售情况。
涉及的指标主要包括销售渠道总成交量、日成交量、客单价等。客户单价决定了我们是否应该以该价格向该销售渠道的买家提供产品。
4. 购物频率和区间分析
另一个重要的部分是购物频率和购物间隔的分析。购物频率是针对付费用户的。可以先看用户的购物频率分布，根据购物频率确定购物频率分析区间。例如，购物频率区间为0、1、2、3、4、5、6、超过6次。
这个图可以直接反馈平台的粘性。如果大部分的支付时间都是0，那么我们所做的工作需要更多的激活。如果大部分分布在1、2，说明平台现有用户粘性不是很高，价值也不是很高。如果大部分的购物频率都比较高，说明平台的价值还是比较高的。另外，购物频率也基本可以决定我们产品的上新周期。如果用户每7天购买一次，如果用户再次来，我们必须向用户推荐新产品。
一般来说，电商产品的神奇数字（北极星指标）是一个新用户来到我们的平台。如果他一周购买1-2次，他的购买留存率会变得非常高。购买保留率是指当日。对于已购买的用户，这些用户中有多少会在 7 天或 14 天后继续购买产品。
这周你是怎么买1-2次的？可以进行购物间隔分析。我们可以看一下注册到第一个订单后的区间分布，比如1-7天的用户，8-30天的用户等等，我们先看一下分布。
此时，您会发现一个模式。随着时间间隔越来越长，下单的用户会越来越少。也就是说，在用户注册后的1-7天内，利用各种手段让他下单的效率是最高的，否则用户就会偷偷溜走。如果范围大，也可以取出距离注册时间还有1-7天的用户，做一个分布分析。你会发现在注册当天下单的概率最高。注册时间越短，整体订单量越大。
所以当日用户新注册时，我们的操作方式是最有效的，随着用户注册天数的增加，未下单的用户转化难度会越来越大。
同理，我们也可以查看从第一次下单到第一次回购的时间间隔，我们也将时间定义为1-7天、8-30天等。
电商产品的规律是大部分人在第一次下单后会重新购买，而有些人的重新购买时间集中在1-30天，所以在用户第一次下单的时候就进行了重新购买的操作订单然后去同一天。最有可能是通过某种手段刺激他回购，而且持续的时间越长小拽网络自助下单，就越难转化。
根据对购物间隔的分析，可以定义平台的魔数，即用户必须想办法让他在注册后的一到七天内下单。报名当天也很重要，可以采取一些措施。基于这个神奇的数字，你可以配合运营解决如何让用户在注册后的一周内下单1到2次。当你有了这么明确的目标，你所有的事情都围绕着这个目标，你会发现效率真的不一样了。
-结尾-
