京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接
https://edu.cda.cn/goods/show/3845?targetId=6754&preview=0
“最近的销售数据,让运营经理头大了!”
小张是某电商平台的运营经理,最近发现一个不妙的趋势——销售额连续三个月下降,最新一个月环比下降了 15%!一开始以为只是短期波动,但翻看了去年的数据后,他意识到事情可能没那么简单。到底是市场大环境变差了,还是自家出了问题?小张决定使用趋势分析来摸清销售额变化的底细。
趋势分析,说白了就是“观察数据的走势,看它是涨是跌,再想办法解释背后的原因。”这就像是医生给病人看体检报告,血压、血糖这些数据是升是降,能反映出健康状况,销售数据也是一样的道理。
简单来说,趋势分析主要做以下几项工作:
第一步
画个趋势图,看看整体走势
小张先把过去一年的销售数据拉出来,绘制销售额趋势图:

从上面的趋势图可以看到:
销售额在 7 月达到高点,然后开始下滑。8月之后数据一直在下滑直到12月。小张确定,这不是短期波动,而是一个持续的下降趋势。
第二步
拆解核心指标,找到下降的真正原因
销售额可以拆解为以下三个核心指标:
销售额=访客数(UV)×转化率×客单价
分别来看这三个指标的变化趋势。

通过访客数(UV)趋势图可知:访客量稳定,问题不在流量
访客数(UV)在 7月之后虽然略有下降,但基本保持稳定,整体保持在6月的访客数附近,但销售额并没有保持在6月的销售额水平上下。这说明销售额下降并不是由于流量减少,更大可能是流量进来后没有转化为订单。
因此,我们需要进一步查看转化率的变化趋势。

转化率趋势:下降明显,
从转换率趋势图可以看出,转化率从7月的22%降低到了12月的13%,下降幅度达到9%。这说明,尽管访客数有所减少,但影响销售额的主要因素是转化率的大幅下降。
那么,是什么导致转化率下降?我们需要进一步分析转化率的细分维度,例如:
流量来源:是否某些渠道的转化率下降?
用户类型:新用户 vs. 老用户,谁的转化率下降更多?
第三步
进一步深挖,找出影响转化率的具体因素

流量来源分析结论:付费流量转化率下降
从图表可以看到:
自然流量转化率基本保持稳定,说明老用户或者主动搜索进来的用户行为没有太大变化。
付费流量转化率下降明显,这说明:付费流量的质量下降,可能是投放渠道的用户精准度变差;付费广告可能吸引了很多低意向用户,导致他们访问但没有购买。
**关键结论:销售额下降的部分原因是广告投放的流量质量变差,带来的用户不精准,导致转化率下降。

新老用户分析结论:新用户转化率下降明显
从图表可以看出:
老用户转化率基本保持稳定,说明老客户的购买习惯没有太大变化。
新用户转化率明显下降,说明:近期获取的新用户质量较低,他们进入网站但没有完成购买;新用户的引导或促销力度可能不足,导致他们流失。
关键结论:销售额下降的另一个重要原因是新用户的转化率下降,说明近期的营销策略可能未能有效吸引高质量用户,或用户进入后缺少足够的购买激励。
第四步
趋势预测,未来会发生什么?
接下来,小张预测了未来两个月的销售额,如果不采取任何措施,是否还会继续下降?
使用时间序列回归模型(ARIMA模型)预测未来两个的销售额数据分别为93.55万元和92.67万元,即如果不调整策略,销售额可能继续下降,意味着如果不采取优化措施,销售额还会继续下滑。

第五步
优化策略,如何改善销售?
根据上述情况,小张提出可以采取的优化措施:
**针对“付费流量质量下降” **
**针对“新用户转化率下降” **
**针对“整体转化率下降” **
综上,趋势分析可以帮助快速识别业务变化,找到问题根源,并做出精准预测。结合趋势图表,可以更直观地发现问题,而不是凭感觉猜测。通过合理的优化策略,可以改善销售趋势,避免损失继续扩大。
以上的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13