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  首先还是要明确分析销售数据的目的。漫无目的,分析得再漂亮,对决策没有指导意义,领导也不在意。

  从两个层面上来讲,一个是对销售情况的整体把控,将重要的指标呈现在一张报表中,通常看的就是销售日报或周报,用于监控数据异常以便及时发现问题。另一个是特定性问题分析,通过数据的展现触发对业务思考,来挖掘原因和解决措施。比如为了提升销售额做的产品对分析,渠道对比分析,退货量对销售的影响等。

  以电商零售企业为例。主流的销售额、订单量、完成率、增长率、重点商品的销售占比、各平台销售占比。更多的也可以跟踪利润、成交率(转化率)、人均产出等。

  根据数据间逻辑,从汇总数据的异常,从时间、品牌系列、地区纬度进行钻取识别问题。

  一般都会对这些指标进行监控,有比较传统的:邮件报送(虽然数据的整合处理要花费业务人员很长时间,但也是要比没有好的);也有比较高端的:led屏幕实时监控。不管怎样的方式,也都是为了这一目的。现在很多公司已实现了指标监控的自动化,以及多平台整合与移动化监控等。

  上面的图表是针对上一天销售指标的监控,最重要的两个指标(销售额与订单量)通过仪表盘展示出来,同时展示目标达成率,可以非常醒目的掌握最重要的信息。不达标?根据此信息就可以找到负责人进行责问了。

  其他几个主要是订单分布情况,分别为各个价位的订单数量:体现客单价分布,若某一天的数据异常,比如发现客单价150的数量突然增加,则可能是店铺促销带来的效应(如果客单价下滑,但是销售额并没怎么增加,则非常明显的这次活动并不成功),也可能是某新品上线带来的冲击。总之,通过观察客单价的分布,是能够掌握很多信息的。

  商品销量与平台销量的分布:主要是对销售分布的掌握,这类信息要说只通过这一天的数据来看出问题来,还是有些困难的,需要连起来看。下面会有提到。

  订单时段分布:分析各个时间段的订单集中情况,例如上图中可以看出用户消费高峰期在晚上9点和10点左右。通过这些信息可以有针对性的调整销售策略。当然,如果突然某一天的订单分布有了很大的变动,也值得深入分析原因。

  不止是每天的销售指标值的追踪,累计起来的数据可以产生不同的感觉,如下图所示。

  一是累计销售额达成率,从图中可以看出整体的业绩表现。右边图表可以与该图形成联动,当数据异常时,可以进一步查看各月份的明细数据。

  销售指标的累计值监控,是对整体销售业绩的掌控,而日报则关注与最近的数据,两者应更多的是结合起来使用,既要掌控全局,也要关注眼前。

  很多事请,独立的去看,很难发现有什么异样,但是将时间维度拉开,扩大观察的视野之后,就会有很多新的发现。正如前面所说的产品销售分布与平台销售分布。

  上图展示了各平台订单的占比分布情况。仔细浏览可以发现:在2月份(春节)期间,总体上天猫平台的订单占比很高;而京东平台上两个旗舰店,随着时间占比越来越高。这些信息会有助于帮助公司调整销售策略。

  当数据出现异常变动,可以进一步浏览月份明细数据,可以获知店铺订单量占比的下降,是因为该店铺的业绩下滑,还是其他店铺的业绩提高,这类报表,不仅是对数据的跟踪,也是对各负责人对追踪。

  比如从地区维度出发,从多个角度对比地区之间的差异,通过数据来给相关的团队以无形的压力,提醒各团队的异常情况并及时处理。

  上图中,通过地图对各地区的销售情况进行直观的展示,可以选择不同的对比标准来展示。而右侧两个图表与地图形成联动,分别展示该地区的目标完成情况、同比环比情况。

  通过上图中可以看出,2月份之前实际销售情况是优于计划值,而在2月份之后有些疲软,5月份的累积完成额已经落后于计划额。需要进一步分析销售情况不佳的原因。这时选择计划完成率对比指标,如果所有地区的完成率都偏低,那或许是大环境的问题,如果是大部分仅少部分地区的完成率偏低,那或许更多的是地区团队的问题。

  通过这样的布局,可以对地区的销售情况进行较全面的展示,不能通过单一标准的好坏来展示团队的业绩。

  比如,从商品维度出发,对比不同商品的价值贡献度,给到品牌负责人压力,以及为调整商品策略提供参考。

  上图中,核心为左上角的商品利润分布图,通过该图对各商品的价值进行体现,这种图表适合商品数量较多的情况,可以很直观的显示出各商品的份量。

  权重曲线图:显示商品的权重分布情况,权重值=销售额/周权重系数,周权重系数在上一篇已经介绍过,是根据一周中每天的销售情况,对每天进行权重比例分配,例如周一到周日分布为:1.1,1,1.3,1.2,1.5,1.6,1.4。这样计算后得到的值应该是一个较为平缓的曲线,但是我们从图中看出,6月18日的销售额明显高于正常值,我们可以推断这一天是活动日,通过下面的图中我们可以发现6月18日的单价较低,也可以侧面证明该商品在6月18日属于活动促销期间。

  同时,在6月17日的销售情况比正常值要低,很可能是因为第二天活动造成的。而月初偏低、月末偏高,则有可能是营运团队在月初有一定的懈怠,月末有追赶业绩的情况。

  当然,上面的结论都是根据数据推测出的,若要对结论进行验证,还需其它方法,比如进行ab测试等。

  上述展示的分析都是基于FineReport(报表工具)制作的。更快速方便的方法,可以通过BI商业智能

  搭建数据分析平台来做一个全局业务的分析,或者你自己拿BI做数据分析也可以。

  这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作,需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接,保证数据连接测试成功。然后添加销售管理业务包,将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可。分配好对应数据权限之后,用户即可直接在浏览器前端来对这些销售数据进行即席的多维探索分析。

  以本方案为例,如上图所示,我们在销售管理业务包中添加好销售员信息表、产品名称表、分公司信息表以及销售目标表、客户信息表、合同信息表、销售活动表、合同回款信息表、活动费用表,并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。

  最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的销售管理业务包的权限分配给销售部门相关人员,并且在管理系统-用户管理中将销售部门人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

  销售管理人员在使用分配好数据权限的账号登录平台之后,就可以新建仪表盘开始做基础的数据分析了。

  以制作如上图所示的销售基础数据分析-销售人员分析页面例,首先使用仪表盘统计出企业的总销售人数,然后再用饼图统计出各大区的销售人员分布(这边可以看出我们上海区域销售人数是最多的,达到总销售人数的22.73%),最后用明细表组件展示企业的所有销售人员的销售姓名、所属大区、大区经理相关信息。这样一来,基础的销售人员配备信息也就快速可视化呈现在我们面前了。

  销售人员分析的仪表板做好之后,销售人员可以申请给IT部门的超级管理员将该模板挂出到销售管理-销售基础数据分析目录下面,并且将仪表板开放给其他人员进行查看。另外利销售活动管理、合同信息查询的销售基础数据分析也是同理,用同样的方法做好之后申请给超级管理员挂出即可。

  以上图所示的销售目标进度分析为例,对于企业销售管理来说,两个最核心指标莫过于销售额和回款额了。而企业通常每年都会设定销售目标额、回款目标额两个指标作为销售的年度考评KPI指标。

  所以这样一来在每个时间阶段,作为销售管理者我们可以分析当前的销售额目标完成率、回款额目标完成率的总体情况。

  以销售额目标完成率为例,添加好总金额和销售目标额之后,在FineBI中直接添加销售目标完成率指标,输入“总金额/销售目标额”即可得到当前销售目标完成率的数据。

  计算好销售额目标完成率以及回款额目标完成率之后,然后再按照区域逐级分解。这边我们按照区域对销售额和回款额分别使用条形图进行统计,然后降序排列即可。

  接着对每个区域的销售额、销售目标额、销售额目标完成率、回款额、回款目标完成率进行分析计算,以便来分析当前影响目标达成进度的主要问题区域所在。最后添加好相关查询控件,调整好仪表板整体布局即可。

  销售回款分析方面,首先统计出当前时间段的应收账款、累计回款、累计回款率(累计回款率=累计回款/应收账款)这三个关键指标,用仪表盘进行展示。然后按照产品线进行分解,对比每个产品线的应收款款和回款金额数据情况。接着按照时间流逝维度进行分析,统计出当前时间区间的月度累计回款金额和月度累计应收金额,同时计算累计回款率。

  最后分别按照大区和销售进行分解,统计对应大区和个人的应收账款、实际回款,计算出大区和个人的回款率。这样一来,企业整体到销售个人的销售业绩状况就一目了然了。

  销售费用分析方面,统计当年的费用开支总金额以及年度每个月份的费用金额。接着统计出各大类的销售费用模块分布占比、全国各个省份的费用金额分布、各个客户总费用的树图统计、销售费用开票统计、各销售费用排名统计相关信息,让企业的销售费用成本一目了然的以可视化形式呈现在我们面前。

  除了以上给大家介绍的制作一些企业常用的销售数据分析之外,FineBI最大的特性就是随时满足业务人员或者企业领导的数据即席分析需求了,通过轻松的托拖拽拽操作,就能生成丰富多样的数据分析统计结果。

  以上图的年度签单&回款统计数据分析为例,只需要将签约年份字段拖拽到行表头,合同金额、回款金额字段拖拽到左值轴,即可得到每年的合同金额和回款金额走势了,真正做到想看数据“不求人”!

  企业的各项工作,主要由各部门团队分工协作完成,彼此之间需要很好地进行沟通和配合。FineBI是如何帮助企业将销售智能数据分析成果实现团队协作共享的呢?

  以上图所示的销售管理中心驾驶舱为例,展示了企业的签单金额、回款金额、单个合同金额分布、各地区/销售签单回款统计等等多个核心的销售管理分析指标。那么销售人员通过FineBI做好的一个销售管理里中心驾驶舱之后,其实在FineBI中可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员的。

  例如我这边想把它分享给企业的领导人员,那么可以在FineBI的仪表板中将做好的销售管理中心驾驶舱模板点击分享给领导部门的Tom,然后点击确定即可。这样一来,领导部门的Tom登录之后就能收到销售人员给他分享的销售管理中心驾驶舱了。

  答主结合一些案例替楼主解答一下怎么做销售的数据分析,内容比较多,耐心点哈。

  企业所需要的真正有价值的销售数据,需要依托企业内外部所有销售环节上的成员,共同将商品真实的动销数据进行收集/反馈/决策/执行/评估/预测。无论是做数据报表还是数据分析,目的都是为了用数据去做商业决策。

  销售指标是能够反映销售各个方面绩效状况的一系列定量化的数字或定性文字描述(如下图).

  这里我们主要介绍定量销售指标。定性销售指标主要考量销售人员的个人能力,包括销售技巧、对产品知识的把握等,本文不在重点介绍。关于各指标的计算方式:

  销售收现比率=(销售商品或提供劳务收到的现金÷主营业务收入净额)×100%

  销售数据分析是对企业销售数据进行分析的方法和过程,从而为制定有针对性和便于实施的营销战略奠定良好基础。销售数据的出处一定要客观真实,否则不但浪费时间精力,更有可能误导市场决策,销售数据分析流程如下图。

  销售额/销量:分析近几年的总体销售额、量,与行业标准相比较,从而分析企业的业绩状况并判断企业的业绩变化类型。

  季节因素:依据行业销售淡旺季规律,与销售数据中的销售行程进行对比,分析淡旺季发展规律;可以为客户提供渠道压货规则及生产运作规划。

  价格体系:通过总体价格结构分析,了解企业的优势价位区间,提供价格结构调整的合理性建议。

  区域分布:分析企业的销售区域及各区域表现,检索重点区域、发现潜在市场,提出下阶段区域布局策略。

  重点区域分析:对重点区域的销售状况予以重点分析,解析该区域的发展走势及结构特点,为未来在重点区域的发展提供借鉴。

  区域销售异动分析:对增长和下跌明显的区域予以重点分析,总结经验教训,有效避免潜在的威胁。

  区域产品分析:将重点区域中的产品结构进行时间上的横向对比,进行多要素复合分析。

  产品线结构分析:分析产品系列和单产品结构分布,检索重点产品发展趋势及新产品的市场表现。

  产品-区域分析:通过对产品的销售区域分布的分析,区分战略性产品/技术性产品、全国性产品/区域性产品,为产品的划分和进一步细化提供参考。

  价格-产品分析:主导价位区间的趋势分析,主导价格区间的产品构成以及发育状况,分析主导价位产品成长空间。

  价格-区域分析:各区域的价位构成分析,寻找各区域的主导价格以及价格层次的产品线战略分布。

  在进行实际分析的时候,五种方法是销售人员会经常用到的,包括:细分、拆解、对比、销售漏斗和分类。只要掌握了这五种分析方式,基本上可以应付大多数的销售分析工作了。

  什么是维度?维度起源于几何学,指的是连接两个同种空间的通路,而用在数据分析的时候多指一种视角,比如性别、地区、时间、距离等,都是数据分析时常会用到的视角。

  比如我们要用时间作维度,一种方法是通过同一空间下前后时间的对比来了解事物的发展趋势;也可以通过同一时间下空间上的横向比较来了解的自己现状和差距,如不同国家人口数、GDP的比较,不同省份收入、用户数的比较,不同公司、不同部门之间的比较,这些都是同级单位之间的比较,简称横比。

  怎样拆解维度?拆解的前提是找到了合适的维度,那么怎样找维度呢?找到细分维度的本质是发现因变量的影响因素。

  我们可以用6W2H、也可以用营销“4P”的框架来分析,把可能需要思考的维度都列出来,然后再根据案子具体的情况,看他会涉及到哪些维度,从中选择适合的维度,进行下一步的拆解和分析。

  假设我们现在需要从产品线维度来拆,一般礼品电商公司可能不止卖一种礼品,可能还会卖高端签字笔、望远镜等,那么据此可以拆分的问题就是:各个产品的销售额贡献率是多少?按照二八原则,理想状态是80%的销售额来源于20%的产品,我们需要知道爆款是什么,卖得不好的产品是什么?细分清楚才能进行下一步的分析,才能了解销售额变动的原因,判断之后的趋势。

  如果考虑内部,我们可以把问题拆分成,有哪几个部门在卖?由哪几个项目经理负责销售?他们各自对销售额的贡献情况如何?

  这一步说的是谁是你的客户?客户类型有哪些?谁是使用者?谁是影响者?谁是决策者?消费层次如何?采购频次如何?……

  我们可以看看有哪些销售渠道,比如是线上还是线下呢?如果都是线上,那么是信息流平台还是网上商城?

  客户为什么要买我的产品?客户消费场景有哪些?客户的痛点有哪些?有哪些环境因素影响了客户的购买?

  这个如何购买可以是对支付方式的研究,比如是货到付款还是先付款后发货?是微信支付还是支付宝支付?

  如何购买也可以是营销组合要素如何影响消费者的购买决策,消费者在购买决策的看重哪些因素,是购买的便利性呢?还是产品的设计性?还是价格?

  还可以考察一下客户的购买成本是如何构成的,是否包含理解成本、货币成本、风险成本、时间成本、便利成本等。当然具体问题具体分析。

  对比分析是指对同一维度的数据进行比较,以了解业务现状,找到业务的薄弱环节或部分。

  这里的“谁”涵义比较宽泛,比如是不是同一单位在比?比如同样是销售金额,3000人民币和900欧元就没法直接比,得先统一单位,然后再比。

  也就是选择比较的对象要有可比性。比如公司的某个产品的销售额不能和全省该产品的社会零售总额去比,这都不是一个量级,怎么比?比较只能和同量级的比。

  如果各种步骤都准确,那么比完之后,我们就能知道自己大概所处的状态了,如果这个状态相对较好,就继续保持,如果状态相对较差,就可以着手改进优化了。

  对优化师来说,薄弱部分和薄弱环节都是优化工作的切入口,实操中,好的优化师往往对“差”有相当高的敏感性。

  销售漏斗包含了拿下一个订单的整个过程,熟悉销售的管理者都知道,一个销售机会从感兴趣—询价—提方案—成交,是靠销售人员一个个销售行为推动的。由于每个公司的销售过程不一样,因此公司之间的销售漏斗也都不一样;同一家公司,如果每个产品的销售方法不同,漏斗也会不一样。

  每个销售机会向前流动的速度也不同,这取决于客户的状态,例如:采购紧迫性、兴趣度,之前调研了多少信息等。甚至有的销售机会出现跳跃式移动,例如:直接从“兴趣阶段”直接到“价格提案”阶段。

  3. 识别出每个销售机会转化到下个阶段,通常销售(比如打了第一通电话)和客户有哪些行为(比如接受了拜访);

  Tips:多久才能建立起销售漏斗?答案取决于你的产品、潜在客户和营销能力。如果你有一个低成本获客的方案,例如:百度搜索广告,那么可以立刻建立起来,如果你提供的是一个小众但昂贵的产品(例如:私人飞机),这个漏斗可能要几个月甚至一年的时间才能建立。

  分类就是把一些对象,按照某种规则,划分为若干个类别,然后分析各个类别的特征,并以此来指导我们的行动。分类思想的应用很多,例如对客户的分类,在之前《思维 数据驱动决策的10种思维》的文章中提到的RFM分析模型,也可以用简单的利用某个指标的值(例如渠道标识,这样我们就可以分析到各个渠道客户的质量等)。基于这些客户的分类,我们就可以进行精准的客户营销了。在电商或者零售业上,我们经常做的分类还有商品分类,经典的有按照品类分类,或者ABC分类,这些对于我们做商品运营都是非常重要的。

  在销售部的分支-服务一线销售的组里工作了两年。来说一下零售这一块的销售数据分析。

  看了排名第一的回答,他的数据维度主要包括销售额在地理,产品分析/产品价格分析。我个人的经验来看,这太局限。销售的数据不应该仅仅包括销售额,价格等和钱相关的。也应该包括库存数据/门店覆盖等相关的数据。

  A1.销量/销售额分析:①同比环比分析②各个渠道产品的占比&同比环比分析③各个地理位置的占比&同比环比分析

  A2.销售指标制作分析:①销售指标的拆解②销售指标拆解的是否合理③各个渠道/产品/地理位置的指标达成情况,好与不好的原因。

  A3.门店数据分析:①门店增长速度②门店覆盖率③有效门店(即能产生销量的门店)占比④新品在门店覆盖率⑤门店单产情况

  A5.市场整体情况/竞品:①所在行业整体市场是缩减还是增长②公司的销量/销售额在市场上占比&占比变化情况分析③同理,竞品公司的销量/销售额在市场上的占比&占比变化情况。

  销售数据分析,又称内容销售分析,主要用于衡量和评估经理人员所制定的计划销售目标与实际销售之间的关系,它可以采用销售差异分析和微观销售分析两种方法。销售分析可以决定一个企业或公司的生产方向。

  销售差异分析,针对同一市场不同品牌产品的,主要是为企业的销售策略提供建议和参考;针对不同市场的同一品牌产品,主要是为企业的市场策略提供建议和参考。

  传统行业和电商的销售数据分析,也会有轻微差异。在这里简单说几个可能会涉及的分析方面:

  从时间上一般按每周、每月、每季;从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。在对相同类别的款式的销售进行对比后,再结合库存,可以判断出需要补货的量,以快速补货,提高单款的利润贡献率;畅滞销款分析还可以查验陈列、导购推介等等。

  指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况(一般是指正价销售期)。一般是拿一些重点的款式(订货量和库存量较多的款式)来做分析,以判断是否缺货或产生库存压力,从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。

  传统店铺,一般一个地区的开业和打烊时间都是差不多的,但中间的班次安排可能有所区别。对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析,从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高,再根据这一结果对员工班次进行调整。

  对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言,店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析,来做多店之间的货品销售数据分析管理。对于销售/库存对比,一般店铺的选择是在同一区域内;在款式选择上一般是上货时间差不多。

  根据2080法则,20%的顾客完成80%的销售额,20%的顾客即我们的老顾客。

  传统店铺中持品牌VIP卡的顾客,由于对VIP卡的办理条件制定不合理,部分老顾客无法达到VIP办卡条件,部分发放的VIP卡为无效卡。对老顾客进行消费登记和统计,并进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。可以制定出更合理的VIP卡办理条件,对老顾客更加准确管理。

  传统店铺,商品陈列、员工个人的工作能力、工作心态、附加推销能力以及其服装搭配习惯等等因素也是至关重要,所以会更多涉及员工个人销售能力分析、个人销售业绩分析、客单价分析等等。

  品牌的市场定位分析,包括城市定位、店铺定位、竞争品牌和周边店铺数据分析等等。

  销售预测,根据以往的销售情况以及使用系统内部内置或用户自定义的销售预测模型预测未来销售情况,并生成同类型的销售计划。

  根据电商的销售订单数据,较易分析网站订单的转化率、毛利率、订单有效率、重复购买率、退换货率、总销售额、品牌类目销售额、总订单、有效订单等等。

  确定了分析方案并整理好数据后,非“数据分析”专业人士,可以借助专业的数据分析工具,提高分析效率。例如商业智能BI——DataFocus,有独特的中文搜索式数据分析系统,这个系统不需要代码或SQL语言基础,所以也适合普通的业务人员使用。使用它的公式和关键词进行搜索式分析还是很便捷的。并且可以良好应对上面提到的,按时间统计、人数统计、分析比例、RFM分析等等。

  此次案例分析的数据为某公司在美国各州的产品销售数据,包括产品的成本、单价、毛利、净利润、销售收入、库存等,通过对产品的销售情况进行分析,发现销量较好、收益较高的产品类型,并且发现可能影响该类产品销售利润率的因素,据此来提高该产品的销售利润。

  对该公司产品的销售情况进行分析,先通过柱状图对比该公司四类产品的销售收入和库存情况,了解该公司卖的较好的一类产品。

  该公司主要经营的产品有四类,分别是咖啡、浓缩咖啡、花草茶和茶,其中浓缩咖啡的销售收入最高,库存最低,而明显茶的销售收入是最低的,库存量也较大。因此我们可以初步判定该公司咖啡类的饮品的销售情况优于茶类饮品。

  从图1可知,该公司的咖啡类饮品的销售情况较好。因此接下来的分析主要围绕着该公司的咖啡类饮品展开。分别计算咖啡和浓缩咖啡的利润增长率,观察两者的差距。

  从上图可以明显的看出咖啡和浓缩咖啡的销售利润率的走势基本是一致的,但是明显咖啡的销售利润率一直高于浓缩咖啡。结合图1,可以发现,在四种饮品中,销售收入最高且库存最低的是浓缩咖啡。因此就这一疑惑,仔细分析了可能对咖啡类饮品的销售利润率存在影响的因素。

  成本费用利润率就是企业一定期间的利润与成本的比率。成本费用利润率指标表明每付出一元成本费用可获得多少利润,体现了经营耗费所带来的经营成果。该项指标越高,利润就越大,反映企业的经济效益越好。

  因此,通过计算咖啡和浓缩咖啡的成本费用增长率,观察两类产品的经济收益情况。

  从上图可以观察得到,咖啡的成本费用利润率与浓缩咖啡的成本费用利润率虽偶有交叉,但咖啡的成本费用利润率基本高于浓缩咖啡,也就意味着咖啡每付出一元成本费用可获得的利润高于浓缩咖啡,即咖啡所创造的经济收益高于浓缩咖啡。

  通过上述计算出的销售利润率和成本费用利润率,可以发现前三张图得出的结论有明显的矛盾。因此接下来主要对可能影响销售利润率的因素分解研究。首先观察这两类咖啡在美国不同州的销售情况。

  从图中可以观察到,咖啡销售利润率最高的州是Massachusetts(马萨诸塞州),最低的是California(加利福尼亚),而浓缩咖啡销售利润率最高的州是Iowa(爱荷华州),最低的是New York(纽约)。因此,可以推断咖啡在经济发达的州的销售情况并不理想,浓缩咖啡在纽约甚至出现了最大的负利润,明显拉低了浓缩咖啡整体的销售利润率。

  其次是产地不同的影响,这里的产地主要指咖啡在每个州的不同区域的销售情况。

  从图中可以观察到,咖啡在不同区域的销售利润率都为正数,特别是东部地区,咖啡销售利润率达到最高。但相反,浓缩咖啡在东部地区的销售利润率为负数。

  从图中可以观察到,销售利润率最高的和最低的都属于浓缩咖啡,Decaf Espresso(脱咖啡因咖啡)的销售利润率最高,Caffe Mocha(摩卡)的销售利润率最低。

  从图中可以看出,所有类型的产品中,销售利润率最高的是无咖啡因的浓缩咖啡,其次是常规的咖啡,接着是无咖啡因的咖啡,最低的是常规的浓缩咖啡。因此我们可以推断,浓缩咖啡的销售利润率可能会被常规的浓缩咖啡这一最低值大幅拉低。

  最后将这7个结果图导入“某公司咖啡销售情况”数据看板中,为了使数据看板更为美观,在全局样式中选择第三个预设样本,选择“自由布局”。操作结果如下:

  综上所述,该公司主要经营的产品有四类,分别是咖啡、浓缩咖啡、花草茶和茶。通过观察销售收入和情况,可以初步判定该公司咖啡类的饮品的销售情况优于茶类饮品。

  通过计算销售利润率,可以发现咖啡的销售利润率要高于浓缩咖啡。咖啡的成本费用利润率也基本高于浓缩咖啡,即咖啡所创造的经济收益高于浓缩咖啡。这与上面所得的结论:浓缩咖啡的销售收入最高,库存最低,存在明显的矛盾。

  通过分析发现,咖啡在经济发达的州的销售情况并不理想,浓缩咖啡在纽约甚至出现了最大的负利润,明显拉低了浓缩咖啡整体的销售利润率;咖啡在不同区域的销售利润率都为正数,特别是产地为东部地区的咖啡,但相反产地为东部地区的浓缩咖啡的销售利润率为负数;销售利润率最高的和最低的咖啡品种、咖啡类型都属于浓缩咖啡,因此可以推断,浓缩咖啡的销售利润率可能会被最低值大幅拉低。

  1、在确保咖啡销售稳定的情况下,可以对茶叶的销售进行进一步的推广和拓展。

  2、较高的销售收入与较低的库存并不代表着销售利润率高,而一个产品只有销售利润率高才能为企业带来更多的利润。因此企业不能仅仅关注销售收入和库存情况,要更多的关注销售利润率等情况。

  3、销售利润率容易被最低值大幅拉低,因此,要尽量减小最低的销售利润率对商品整体的影响。如减少浓缩咖啡在纽约的销售量,或者是降低东部地区的咖啡生产。

  传统零售分析主要基于分析昨日成果来指导决策,例如销售额分布、利润趋势等。但是在这个信息爆炸的时代,卖方市场竞争激烈,因此仅从销售数据统计出发的数据分析开始不足以支持企业的进一步决策,客户角度的深入探索,可以根据客户的消费特征,挖掘出更有价值的信息。

  销售分析首先就是对商品交易量分布进行了解,交易量即客户在一段时间内购买商品的频率。利用位置图可以对交易分布一目了然。

  利润是企业经营结果的综合呈现方式。使用热力透视图,对数字的大小做直观的展示。如图该超市不同类别的商品在各省的销售利润差异较大,甚至某些省的利润还出现负值情况,需要注意成本控制。

  根据客户的消费特征进行定向精准营销越来越受重视,包括后续会员设置及个性化服务等。使用散点图,一个点代表一个客户,横坐标为该客户的销售额,纵坐标为该客户带来的企业利润。

  客户消费量即客户在一段时间内购买的商品数量。一般来说,购买次数越多的客户,其产品粘性越高,客户价值越大。使用组合图,折线图代表利润,柱状图代表销售数量,能更好的进行规律查询和对比。

  配送是指根据客户要求对产品进行分拣配货,并按时送达是定地点的物流活动。商品配送分析主要围绕各省市配送情况、配送准时情况、产品发货情况、产品延迟发送情况4个方面进行分析。

  客户在下单后,产品配送中心通过合理控制产品入库、在库及出库时间后发货配送。

  物流配送的准时情况对于客户对商品服务的满意程度来说具有重要意义。以时间为维度进行统计。

  发货天数是指物流公司将物流信息录入系统中的时间,并不是实际发送时间,因此一般来说真正的发货时间要略早于录入系统的时间。

  产品实际发货天数-计划发货天数即为产品延迟发货情况。这里的发货是指物品从供应地向接受目的地运输的天数。出现延迟的原因不等,或许是天气、节假日等。

  销售额是经营营销结果的最好“证据”,可以对一周、月、季度、年的经营情况进行全局洞察。在本案例中,产品销售分析将围绕各省市销售额分布、区域销售额分布、产品销售额详情、不同类型客户销售情况。

  根据客户的不同属性划分不同客户群。下图中将客户根据角色的不同分为公司、小型企业以及个人消费者,比较不同客户群2015-2018年的销售额情况。

  利润也称净收益,是企业经营效果的综合反映,也是其最终成果的具体体现。利润的本质是企业盈利的表现形式。对利润可能产生影响的因素有多种多样,因此了解一些简单的影响因素是很有必要的。在本例中,利润相关分析将围绕各产品利润分析、各区域利润分析、各区域经理业绩三个方面进行。

  不同地域之间的人文差异可能会导致同一产品在不同省市产生销售差异,接下来就2018年各省市的销售利润额数据进行对比,了解不同省市可能会产生的消费差异规律,如图所示。

  已经了解不同省市销售差异的基础上,对整个区域的利润数据进行汇总,可以找出区域分布差异,如图所示。

  影响利润的因素非常复杂,利润计算的结果与人有分不开的关联,极有可能因人而异,具有很强的可操纵性。因此了解区域经理的营销经验能力是非常有必要的,如图所示。

  退货是在零售行业非常常见的一个现象,再好的超市不能说他自己从来没有被退过货。当然,退货不代表你的商品质量不行,也可能是基于客户的习惯、库存量太大、保质期太短等等。因此研究客户退货的原因,能尽量争取减少客户退货情况的发生,提高超市的利润。在本案例中,产品退货分析将围绕退货区域情况、退货产品数量、退货产品类型销售情况、退货产品名称销售情况4个方面进行。

  基于地图整体了解超市的退货情况,发现区域不同可能会导致的分布差异,经济制约着该地区的消费水平,有些地方,买得多退货也多,有些区域则买的多退货少。该超市的退货情况如图所示。

  为了超市的利润,退货的流量总是越小越好。有些产品的质量和包装问题,可以在商品生产期间进行优化,降低商品的质量问题就可以帮助降低退货率,如图所示。

  除了客户退货之外的商品,还有一些由于保质期较短或在保质期内由于各种原因未能售出的,则应该将其单独归类列出来。

  第一类号码搜集最低端的就是盲打,也就是打号段。常用软件是号码魔方。此类号码大都有空号,停机,静默号码等。(价格:298元/年)

  第二类:企查查,天眼查,启信宝,这类号码搜索软件大都是年报的数据,全是公司层面的号码,但是里面会掺杂很多代账公司的号码,但是比打号段要好。(价格普遍在300-500/年,每天可以搜索到5000个企业号码)

  第三类:搜客宝,洞客探迹。这类类似于第二类。但是优势在于可以搜索到个人,营业部,烟酒店等客户的电话,抓取维度是从市面上很多公开网站中抓取的数据。(价格:3000-10000元/年不等)

  4、可以截取指定号码发送短信的短信接收用户,同时可以限定性别、地域、年龄

  也就是我们说的脱敏数据,这种数据的优点在于非常精准,不管你是金融贷款,房屋中介,教育培训都会涵盖了。缺点就是不适合于个人,因为此类号码有着数据不出门的特性,也就是必须要装数据提供者的外呼中心才能使用(价格:5-10元一条,一般不单卖,最少100条起卖)

  总之八仙过海,各显神通。当然还会有第五种第六种的数据维度,再次不方便细说,欢迎大家来补充纠正。

  里面有一个【一键生成报表】功能,传上去的数据直接就可以变成报表,灰常简单实用。

  他们还有分析师给你讲解报表怎么用,我报名就是为了搞清楚各个指标怎么给别人讲,但是听完了突然萌生了自己做表的想法,因为太尼玛简单了啊。。。。。

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