41、电商与保险行业的数据处理与盈利分析

电商与保险行业的数据处理与盈利分析

1. 电商渠道盈利分析

1.1 电商盈利分析的切入点

在电商业务中，当数据仓库与商业智能（DW/BI）团队成功实现初始点击流事实表，并将其与销售交易和客户沟通业务流程关联后，就可以着手处理最具挑战性的领域：网络盈利性分析。可以将网络盈利性分析视为销售交易流程的延伸，基本思路是将所有活动和基础设施成本分摊到每笔销售交易中。另一种选择是基于点击流构建网络盈利性分析，但这涉及到更具争议的成本分摊过程，即将成本分摊到每个会话。对于没有明显产品参与且未促成即时销售的会话，很难分配活动和基础设施成本。

扩展销售交易事实表的一个巨大优势是能够全面了解所有销售渠道（不仅仅是网络渠道）的盈利情况。这是因为必须理清成本并将其分配到各个渠道。

1.2 损益事实的粒度和维度

损益事实的粒度是在某个时间点向客户销售的销售票据上的每个单独项目，无论是单张销售票据还是单次网络购买会话。这与销售交易业务流程的粒度相同，涵盖所有渠道，通常包括门店销售、电话销售和网络销售。

损益事实的维度与销售交易事实表相同，包括日期、时间、客户、渠道、产品、促销和票据编号（退化维度）。盈利性事实表和销售交易事实表的主要区别在于成本的细分，具体如下表所示：
| 维度 | 详情 |
| — | — |
| 日期维度（2 个角色视图） | 通用日期键（外键）、本地日期键（外键） |
| 时间维度（2 个角色视图） | 通用时间键（外键）、本地时间键（外键） |
| 客户维度 | 客户键（外键） |
| 渠道维度 | 渠道键（外键） |
| 产品维度 | 产品键（外