用数据驱动决策,好销量是如何出来的?

数据工厂功能简介

【数据工厂】是数据加工和处理的工具,通过简单的拖拉拽即可实现企业级的数据建模,配合仪表盘实现多维度的数据分析,轻轻松松实现专业级的分析报表。常用于企业中的销售分析、财务分析、绩效管理等业务场景,为企业决策提供强有力的数据支撑


关键指标多维展示,助力战略决策

TATA木门天津分公司作为家居建材行业的销售型企业,销售数据可以说是其最重要的数据之一,因此尤为关注在日常运营中的客流、意向信息、订单、销售额、退单等多个指标:

  • 客流:进店的客户数
  • 信息:意向客户数
  • 订单:预定订单数
  • 主单:生产订单数
  • 留信息率:客流到意向客户的转化率(意向客户数/客流*100%)
  • 信息转化率:意向客户到预定订单的转化率(预定订单数/意向客户数*100%)
  • 退单率:退单数/预定订单数*100%
  • 订单转化率:预定订单到生产订单的转化率
  • 回款:回款总额
  • 完成率:回款完成率


TATA木门将这些数据进行汇总分析,以求为销售提升提供强有力的支撑:



但对销售数据进行分析时,由于每块数据都会涉及到多个纬度,统一的分析处理带来了巨大工作量。
于是TATA木门再一次利用了计算功能强大的数据工厂,让所有业务数据经过数据工厂运算,由仪表盘分析展示,从而实现大批量数据的处理分析,供全员查看查询。

日移动累计占比分析,科学把握销售节奏

点击安装 日移动累计计算应用模版

  • 过去:由于数据分析量巨大,难以细致分析每一个点,每月销售策略多少还依靠经验积累。
  • 现在:数据分析细致到每一角落,实现日移动累计占比等动态分析,科学有效地驱动了销售节奏。

日移动累计占比:当日累计销售额占全月销售额的比重。
监控该数据可清晰把握当前销售状态,以及时调整销售节奏 。


聚合计算各品类概况,数据驱动产品策略

  • 过去:每月各品类销售数据人工汇总计算,存在误差以及滞后性。
  • 现在:对各品类销售额、销售数量等信息都进行了多维展示,让重点产品销售额占比、排名等信息清晰可见,真正实现了为销售策略调整提供强有力的数据支撑。


销售策略调整后,再通过数据工厂实现改进效果追踪, 实现从“分析 → 发现问题 → 优化 → 追踪 → 再分析”的完美闭环。



数据展示销售全局,及时跟进销售策略

年度、季度、月度订单对比分析


销售业绩冲刺大屏


该效果是如何实现的?

借助数据工厂,实现多张销售数据相关表单的汇总和加工处理。
配合仪表盘实现多维度的数据分析,最终实现数据驱动销售管理。

数据工厂设计思路:

  • 十大销售关键指标计算

通过追加合并和横向连接将多张销售数据表单合并为一张销售数据总表。
通过字段筛选筛进行数据筛选。
通过分组汇总,实现进店客流、意向客户总数等关键指标的计算。
然后通过字段设置-新增计算字段,实现留信息率、信息转化率等关键指标的计算。

  • 每月日移动累计销售额计算

通过数据工厂的多次分组汇总来实现计算1-31号每天的累计销售额,比如5号的累计销售为1号到5号的总销售额。
再通过字段设置-新增计算字段,实现累计销售额占比(当日累计销售额/本月总销售额*100%)的计算。

  • 各品类销售数据计算

通过数据工厂的追加合并将各品类销售额数据合并,通过分组汇总计算每个品类的总销售额。



客户评价

借助数据工厂,无需编码,通过简单的托拉拽实现多维度的专业级销售数据分析,为我们的销售管理提供了可靠的数据支撑。

——TATA木门天津分公司 马小龙


想通过视频详细学习该案例or系统化学习数据分析?

数据工厂功能介绍: 功能详解

数据工厂入门教学实战视频: 视频教程

如果您对案例感兴趣,欢迎加入数据工厂使用交流群:

本文是否对您有帮助?
 有帮助
 没帮助
您是否遇到了以下问题?
如需获取即时帮助,请联系技术支持