某店铺在3~6月这个时间段出现了大幅度的销售额下滑,这里有一份该店铺5月份和6月份的重要指标数据。下面我们通过杜邦分析法对该店铺进行店铺诊断。

一、分析思路

首先根据5月份、6月份两个时间段，计算各指标的环比增幅,再根据电商核心公式“销售额=访客数X支付转化率X客单价”进行拆解并创建杜邦分析表,最后观察数据。

二、分析方法

运用杜邦分析法,分析诊断各个指标的变化情况,找到店铺出现问题的根源。

三、指标详解

杜邦分析法:利用几种主要的指标比率之间的关系来综合地分析店铺的运营状况。环比增幅:与上期的数量作比较,计算出增长幅度。

任务实战

我们通过采集该店铺5月和6月的相关指标数据,计算每个指标的环比增幅,并通过杜邦分析法构建模型,从而发现店铺的问题所在。

(一)打开数据源

打开数据源“项目三任务一店铺诊断”。

(二)计算环比增幅

计算每个指标的环比增幅,计算公式为

环比增幅=(6月份的数据-5月份的数据)/5月份的数据

在D2单元格输入“=(C2-B2)/B2”,并向下填充。

选中“month growth”一列的数据,右击,选择“设置单元格格式”选项，将数据类型改为“百分比”,并保留两位小数。

(三)设置模型

在工作簿的下方新建工作表Sheet2,并对上方的数据结果进行引用,采用杜邦分析法构建树状模型。

如何引用表格数据?这里以“Payment amount”这个指标名称为例,在新建的Sheet2工作表的任一单元格中输人“一”,再切换到Sheet1工作表，选中需要引用的数据。按 Enter键就会自动返回到Sheet2工作表。

指标名称下方需要引用最近一个月的销售数据,还要在右边引用相关的增幅数据,对“Payment amount”整体相关数据引用结果。

杜邦分析法主要以拆分思维为主,根据电商黄金公式可以将“Payment amount”向下拆分为对“Number of visitors”、“per ticket sales”和“Conversion rate”这三个指标的分析。引用相关数据。

可以看出，“Number of visitors”的增幅为-80.48%，可以对“Number of visi- tors”进行下一层的拆分,最后形成的小型诊断模型。

(四)数据分析

观察模型，得知支付金额的下跌主要是拉新(新访客数)环节出现了问题。已知存在的问题后，需要从不同的视角观察访客数从而找出问题的缘由。