CDA
作者简介：
赵敏昊，CDA持证人，三年数据分析师经验
在电商行业竞争日益激烈的今天，如何通过技术手段提升盈利能力和挖掘潜在利润，成为企业关注的焦点。
AI技术的引入，为电商带来了新的增长点。从个性化推荐、智能客服到数字人直播，AI不仅提升了用户体验，也优化了运营效率。通过AI挖掘用户行为数据。可以实现从“流量驱动”向“价值驱动”的转变。
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电商成本利润如何分析
消费市场进入存量阶段，像618大促等节日不再是简单的促销，而是品牌竞争的关键时刻。不能只盯着GMV，真实的交易质量才是关键，交易指标能清晰反映销售业绩和交易背后的问题。
净GMV达成率反映了扣除退款/取消订单后的目标完成度，计算公式为（实际GMV-退款金额）/目标GMV×100%。通过它可了解真实销售业绩，避免被表面GMV数据误导。
大促期间由于优惠券额度比较大，所以销售额不断提升，但经过成本核算，利润反而下降。据《2024中国电商发展报告》，2025年TOP100电商企业平均净利润率跌破5%，退货率每上升1%，企业净利润减少0.8%-1.2%。以某电商App的相关数据进行拆解分析，用数据思维重构盈利模型。
1. 显性成本
在电商运营中，显性成本是那些可以直接看到并计算的成本，但这些成本往往被低估或忽视。
（1）商品成本：商品成本不仅仅是进货价，还包括采购过程中的各种费用，如质检、包装、运输等，退货、二次质检等隐性成本却会大幅增加实际成本。
（2）物流成本：未优化包装尺寸可能导致单件物流费用增加，从而减少利润。此外，物流时效性不佳也可能导致客户满意度下降，进而影响复购率和口碑。
（3）营销费用：在投放信息流广告时，没有精准定位目标客户，大量点击来自非目标用户，甚至竞品调研人员，提高了获客成本。
2. 隐性成本
（1）库存成本：仓储成本会侵蚀毛利，商品在仓库中滞留时间越长，成本就越高，可能需要以低价清仓处理，进一步损失利润。
（2）决策试错：在没有充分调研的情况，跟风投入大量资金，但投资回报率低，错失其他更有潜力的营销渠道或业务模式。
（3）数据流失：用户行为数据没有有效利用，导致复购率下降。缺乏有效数据分析和营销策略。
3. 利润增长关键方法
成本结构重组是提升利润的关键步骤之一，通过优化商品成本、物流成本和营销成本，可以有效提升毛利率。比如分析App平台的扣点和退货率等因素，制定售价。降低单件物流成本，从而释放更多利润空间。
用户终身价值是衡量其长期价值的重要指标，分析客单价、复购次数、获客成本等因素，可以精准定位高价值用户群体，定向营销提升投资回报率。数据是电商运营的重要资产，通过有效利用，可以提升营销效率和用户价值。
02
如何借助AI挖掘利润？
利润的挖掘需要系统化的分析和优化，借助数据分析、AI工具，可以梳理运营流程，发现潜在的利润增长点。
通过相关数据，可以梳理采购、库存、销售、物流等各个环节的成本和收益情况。以某电商App平台一定时期内销售数据为例，可以通过借助DeepSeek来实现初步透视分析。
经过初步分析，DeepSeek进行了汇总整理，通过企业的BI可以获取初步情况，通过AI工具可以进一步解读。
其中，净利润完成率为82.92%，略低于销售完成率（91.46%），说明成本或费用控制仍有提升空间。总营收完成率高达95.08%，说明市场表现强劲，但利润转化效率有待提高。
利润总额完成率100.03%，勉强达标，净利润完成率82.93%，未完全达成，说明税费、分摊费用等可能影响了净利。
异常定位是发现潜在问题的关键环节。通过对SKU级别的利润进行分析，可以精准识别那些高销量但低毛利的商品，对其成本结构和销售策略进行深入剖析，寻找优化空间。
策略升级是提升利润的重要手段，基于利润透视和异常定位的结果，可以建立动态定价模型，针对退货率较高的SKU，预售制可以提前锁定需求，降低库存积压风险，定金膨胀则可以吸引消费者提前下单，增加用户粘性。
流程优化是提升运营效率和降低成本的有效途径，能够减少库存积压和仓储成本，提升客户满意度，减少因退货处理不及时导致的客户流失。
DeepSeek给出了挖掘利润的建议，
1. 优化成本结构
重点关注办公费等完成率低的部门，分析其费用明细，控制不必要的开支；对亏损产品（如家具）进行成本拆解，尤其关注物流与市场费用。
2. 区域策略调整
加强中部和南部的市场投入与仓储建设，降低区域运营成本，提升利润空间。
3. 客户分层经营
强化对高利润客户（普通消费者）的服务与产品推送；分析企业客户利润偏低的原因，是否因定制化服务成本过高或定价不合理。
4. 产品线优化
逐步淘汰或重新设计亏损产品（如书架、餐桌）；加大高利润产品（技术类、办公用品）的推广与库存支持。
利润看板除了使用数据分析工具如FineBI等搭建，也可以借助AI工具来辅助分析，及时监测利润完成率，发现异常问题，提前采取措施减少损失。
电商盈利分析的本质，是通过精细化的数据分析，了解每个SKU的流动，找到隐藏的利润点实现真正的增长。
通过AI挖掘用户需求、优化运营流程、提升用户体验，电商企业不仅能够实现更高效的盈利模式，还能在激烈的市场竞争中占据先机。
CDA数据分析师在电商行业的数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了模型搭建的详细内容，对于数据岗的工作来说特别有帮助，一些企业可以给报销考试费。