如何通过数据工厂做销售分析?

企业的数据收集上来之后,要想让数据发挥价值,必然要经过处理分析和展示的过程,然后呈献给终端管理运营人员查看、追踪,了解当前的业务发展状况,以获得增长的突破点,以及经营管理的问题所在。

今天将从几个小例子入手,简单展示一下我们通过数据工厂和仪表盘能够做哪些销售相关的可能的分析。

因小编身处家居建材行业的销售终端,所以就主要从销售分析角度来用几个小实例呈现一下。


一、销售分析

我们在进行销售分析时,一般都会涉及到以下分析维度。

销售效率分析。包含销售额或销售量、业绩完成率、同比环比增长、客单值。

  • 市场分析:市场占有率。

  • 人员分析:销售排名。

  • 盈利能力分析:销售毛利率、净利率、费用率等财务指标。

  • 运营效率分析:库存周转率、应收账款周转率、滞销库存比率。

  • 渠道分析:渠道销售额/销售量占比、渠道毛利率、渠道客单值等。

  • 产品分析:产品的结构分析、热卖单品分析、产品配套率分析、产品客均单价分析。

  • 顾客分析:顾客区域分析、客单值分析、顾客转化率分析(销售漏斗)、

  • 时序分析:时间变化分析、同比和环比分析。


二、设计效果

1、部门和个人的时时销售完成情况

在这部门里有2个实现结果。一是利用报表关联,实现销售业绩分析的时时展现(数据工厂无法时时更新);二是利用仪表盘和数据工厂实现排名、同比等分析。


2、时序分析

包含类销售漏斗(客流→信息→订单→退单),各个比率的时间变化、销售的时间变化。


3、退单分析

这里包含渠道分析。


4、客户分布分析


5、渠道分析

实现各个渠道的订单及销售的占比分析。


**6、时间对比分析 ** 实现年、季度、月份、周的各年对比。


**7、产品分析 ** 包含产品类别分析、热卖产品分析、产品配套率分析。


三、数据工厂建模

为完成以上的销售分析,在数据工厂设计上,分为5大部分。如下图:


  1. 完成客流、信息、订单、回款、退单、任务的数据汇总整合。
  2. 完成产品明细(在回款中以子表单形式存在)的数据处理、汇总。
  3. 完成客户的区域分布数据的整合汇总。
  4. 完成订单、回款的同期数据处理。
  5. 完成日期表的整合处理。




【特别感谢】:本文由简道云用户马小龙先生原创,感谢对简道云的大力支持!

【原文阅读】:「点击阅读作者原文」



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