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：
（1）分析当地市场的整体规模和增长趋势
企业可以评估市场的潜力并制定相应的市场策略。在这个过程中，需要考虑竞争对手的情况，包括其产品、定价和营销策略，以更全面地了解市场情况。同时，也需要关注产品热度与趋势，了解消费者对不同类型产品的需求程度，从而调整产品组合并抓住市场机会。
（2）消费者行为分析是理解目标客户群体的关键
在进行消费者行为分析时，企业还需要考虑营销效果评估，即分析不同营销活动的效果，包括广告投放和促销活动等。通过评估营销活动的效果，企业可以及时调整营销策略，提升市场曝光和销售效果。另外，物流与配送分析也是与消费者行为密切相关的。在了解消费者购买偏好的基础上，企业需要分析当地市场的物流情况，包括配送速度、成本和服务质量等，以优化物流供应链，提升客户满意度和忠诚度。最后，客户反馈与售后服务分析也是不可忽视的一部分。通过分析客户的反馈和投诉情况，企业可以了解客户对产品和服务的满意度，及时改进产品质量和售后服务，提升客户体验。
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。
总销售额（月/季/年）是企业销售业绩的重要指标，反映了特定时间段内的销售表现。分析总销售额可以揭示销售趋势和变化，了解市场需求、产品表现以及竞争环境。同时，观察销售额的季节性变化有助于优化营销策略，最大化销售机会。通过比较销售额与经营目标的实现情况，企业能及时调整策略以确保长期发展。综上所述，总销售额分析为企业提供了深入了解销售业绩和未来决策的重要依据。
（1）产品表现分析：
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。
（2）市场需求洞察：
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。
（3）价格弹性分析：
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。
（5）季节性销售分析：
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。
（1）成本分析：
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。
（2）效率评估：
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。
（3）季节性变化分析：
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。
（5）利润分析：
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。
电商平台在日常店铺经营中产生大量订单、流水、营销等数据。财务部门通常使用Excel进行数据处理，包括汇总、整理和清洗数据。然而，这种方式容易导致数据处理耗时长、数据丢失或异常，进而影响财务汇报的准确性。FineBI能够通过电商平台原始数据快速进行数据清洗、分类、汇总，并生成直观的图表展示。它能够按周期、品类、店铺等维度展现数据情况，减少数据处理时间和错误率。报告基于公司在跨境电商平台一个店铺的2021年销售、财务和退货数据。分为销售、财务、退货三个模块，可通过国家、收入、退款等维度的图表实现联动。
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：
（1）订单明细
订单明细：该数据主要反映了订单主要下单的国家及销售额情况。订单明细包含了订单编号、购买者信息、购买时间、购买商品、购买数量、销售额等信息。
（2）退货明细
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。
（3）结算明细
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。
从订单明细可以获取店铺的客单价和订单来源信息，有助于了解消费者的购买行为和店铺的营销效果。从退货明细可以了解退货后货物的状态，是否可以重新销售，以及买家退货的原因，有助于改进产品质量和服务。结算明细可以展示实际到账的收入、支出的退款以及经营费用，是管理层关注的重要节点，有助于制定下一步的店铺经营计划。
FineBI数据处理
在处理结算明细时，主要的挑战在于区分收入、退款和费用项，因为不同的跨境电商平台可能有不同的结算规则和格式。因此，在这一环节需要花费一些时间来设置逻辑模型，确保正确划分销售收入、销售退款、营销费用、平台费用、促销返点和赔偿款等项目，以便进行后续的数据集规范化工作。这意味着需要对数据进行逐项核对和逻辑设置，以确保数据的准确性和一致性。
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；
在“商品详情”这一条件下进行筛选出“广告费用”的情况作为汇总数值。
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：
（1）周期分析：
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。
（2）区域分析：
北美占总销售额的49.34%，其中美国占比92.00%，欧洲占总销售额的50.65%，其中西班牙占比51.65%，说明美国和西班牙是主要的销售来源国。
（3）退款分析：
21年店铺整体平均退款率为26.58%，而加拿大的退款率相较于整体水平高出6.11%，需关注加拿大客户的产品适配和体验问题。
（4）费用分析：
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。
（5）品类分析：
西班牙的SKU 1GxxxxLX1、JVxxxxMPS、UFxxxxB9Z，以及美国的SKU QNxxxxZ3N、0ZxxxxJR2是主要的热销Top5产品，需要继续关注和维护热销产品的情况。
FineBI作为数据分析工具，为企业带来了显著的价值。它的使用节省了大量在Excel中处理数据的时间，代替了繁琐的人工数据汇总工作，有效提高了工作效率。通过FineBI，数据分析变得更直观，问题也更容易被发现。多样化的数据可以通过FineBI 的BI功能进行展现，帮助用户从不同的角度理解数据，发现隐藏在数据中的价值。因此，FineBI的使用不仅仅是提高工作效率，也是个人价值技能的体现，尤其在当前大数据环境下，掌握FineBI工具成为了必备的工作技能之一。
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