一篇文章带你看完BI工具是如何帮助业务人员进行销售分析

销售分析的有用性在于它能够为企业提供重点决策协助,从而促进业绩的改善。下面是一些使用销售分析来提高业绩的方法。

企业可以通过检查销售数据了解客户对产品功能和价格的偏好。企业可以利用这些信息来修改他们的产品策略,提高产品的功能、设计和价格,以更好地满足消费者的需求,提高产品在市场上的竞争力。

销售分析帮助企业了解竞争对手的市场份额和销售策略。企业可以通过检查竞争对手的数据来改善他们的竞争策略和定位,以获得更大的市场份额。

销售分析帮助企业了解销售人员的业绩和销售情况。企业可以通过分析销售数据来评估销售人员的效率,并制定与他们的目标相一致的激励计划,以鼓励团队的激情和创新。

FineBI可以使企业能够从大量数据中收集重要的见解和信息,使他们能够做出更精确、更明智的业务选择。FineBI可以使企业从大量数据中收集重要的见解和信息,分析跨多个商店和地区的销售数据,做出更精确、更明智的业务选择。接下来,我们会将今年的绩效与去年的销售、单位、毛利率、差异和新商店分析进行比较。

为方便后续理解数据真正的业务含义,将表述不清晰的列名进行重新命名。为在可视化图表便于直观展示,在这里将表中所有列的英文列名重命名为中文名。

客户性别字段存在118个UNKNOW数据,年龄存在137个UNKNOW字段(异常值),同时两者重合度较高,因数据量不大故进行删除处理。

销售金额字段存在负值和零值31个(异常值),同样进行删除处理,这些数据占比较小进行删除处理同时也不会对整体数据产生影响。

说明:FineBI直接用“过滤”的方式将对应异常值进行“删除”处理。

①平均销售额=SUM_AGG({销售金额})/SUM_AGG({购买数量})

②销售利润={销售金额}-{购买数量}*{产品成本}

③客单价=SUM_AGG({销售金额})/SUM_AGG(${客户数量})

④销售占比=SUM_AGG({销售金额})/TOTAL(SUM_AGG({销售金额}),0,"sum")

⑤累计占比=ACC_SUM(SUM_AGG({销售金额})/TOTAL(SUM_AGG({销售金额}),0,"sum"))

FineBI帕累托分析图

通过分析图我们可以得知t恤、季节性服装和配饰是销售额排名前三的产品类别;袜子、运动服和短裤排在最后三名。此外,在产品销售方面也存在显著差异;在本季度,t恤的销量是服装的两倍多,配饰的销量是服装的三倍多。整个季度售出了150多万件t恤,新产品和配件的销量不到60万件,其他产品的销量不到30万件。

通过FineBI分析的波士顿矩阵图可以清晰的得知不同产品的利润和客单价情况。我们通过图表可以清洗的得知t恤的销售利润和客单价都处于高位,这也很清晰的说明了优衣库需要继续加大投资对于t恤产品的开发和扩大市场份额。

通过分析图表可以清晰的得知不同产品的购买数量和订单数量的变化,优衣库可以通过销量分布排名前三产品对购买数量和订单量来调整企业销售策略。

通过FineBI的数据分析,从图中我们可以清洗的得知,t恤是利润最高的产品,利润达到了63.41万,占比也是最大的,但也可以从中分析出,优衣库不同产品利润差异存在过大的差距,如:运动和短裤的利润占比不到百分之5。

总之,商店应该优先考虑营销和推广t恤、配饰和季节性新产品。它还应该注意货架的摆放,把卖得更好的产品——比如t恤——放在显眼的位置,以增加它们的可见度,吸引顾客。最后,优衣库可以减少牛仔裤、短裤、运动服和其他商品的陈列和库存。

根据FineBI的图表分析,我们可以看出优衣库的女性客户是男性占比的2.3倍,女性消费群体占比最大。

根据图表显示,女性用户无论是在工作日还是周末都是主要的消费群体,且其数量均是男性用户的两倍以上。

根据不同城市的销售额分布情况显示,销售额排名前三的城市为深圳、杭州和武汉,销售额均超过50万,其中深圳更是达到了70万以上。其他城市的销售额则普遍在40万以下,其中包括西安、成都、北京和南京等城市,它们的销售额较低,均在22万以下。

北京市的利润分布实在是太低了,是什么原因呢?利用联动分析,将北京市各产品类型的利润进行展开。

经过分析发现,北京市的利润分布存在显著差距。尽管T恤销售额达到3.1万,但只有配件和T恤的销售利润超过1万,而其他产品类型如袜子、毛衣、裙子、短裤、牛仔裤和运动类产品的利润均不足3600,其中运动类产品的利润甚至不到1000。因此,北京的店铺需要重新调整产品类型的布局。可以增加T恤、配件和当季新品的库存和陈列,因为它们的销售利润较高。对于其他类型的产品,需要进行进一步的数据调查和论证,以找出导致利润低的原因。可能的原因包括成本控制不当、定价策略不合理、市场竞争激烈等。通过深入分析和调查,可以找出问题所在并采取相应的措施来提高利润。

同样的方法也可以用于对南京等其他城市进行探索分析,以优化产品布局并提高利润。

根据图表显示,除了广州外,其他城市的线下渠道销量均高于线上渠道销量,且不同城市的线上线下销量差异较大。大多数消费者更倾向于线下消费,如上海的线下销量是线上的两倍,重庆的销量是线下的七倍,西安的销量是线下的五倍。只有武汉的线上线下销量基本持平,消费者在线上和线下的选择没有明显差异。相比之下,广州是唯一一个线上销售渠道下消费者人数超过线下渠道的城市,消费者更偏向于在线上店铺购买,线上消费者人数约为线下的两倍。

根据客户消费习惯以及优衣库的价格销售策略,衣物通常需要试穿才能确定是否适合。因此,大部分人会在线下店铺选品、试穿,然后购买,或者在线下店铺选品、试穿后记住合适的产品,在线上下单加购直至找到更合适的价格再付款。因此,线下渠道仍然是主流销售渠道,而线上渠道则起到了锦上添花的作用。针对未开通线上销售渠道的城市,如深圳、杭州等,可以考虑开通线上销售渠道,以提升整体销售。

根据以上表格显示的工作日与周末的销售额、购买量及客户数分布情况,我们发现工作日的销售额明显高于周末。然而,根据常识我们知道,优衣库在周末的销售通常比工作日更好,因为周末来店购买的人通常更多。这一差异的原因在于工作日的销售额是5天的累积,而周末只有2天的销售额累积。

为了更直观地展示销售情况,我们在表格中增加了平均指标。结果显示,周末各项指标的平均销售都比工作日的平均销售更高,周末的平均指标都比工作日的平均指标高出了1.7倍。

不同城市的分析显示,深圳、杭州、武汉是优衣库的消费主力城市,销量占整体销量的50%以上。店铺可以考虑在这些城市增加分店,并增加相应的产品库存和宣传策略,以满足消费者的需求。

通过FineBI整理出来的图文分析仪表盘,企业可以通过分析来及时调整企业的战略,产品策略,营销手法等。FineBI的强大功能给企业带来了最直观和最清晰的分析方法,让领导满意,让自己工作一帆风顺!

post2024-03-2117:22:32

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THE END
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5.数据清洗工具:基于规则引擎的数据预处理什么是数据清洗工具? 数据清洗工具是一种用于数据预处理的软件工具,它能够通过规则引擎对数据进行清洗、筛选、转换以及修复,以准备好数据用于分析和建模。数据清洗工具通常能够识别和处理数据中的错误、缺失、重复、不一致等问题,提高数据的质量和可靠性。 数据清洗工具的作用 https://www.jianshu.com/p/11574e1fa674
6.数据预处理在AI中的重要性及实操方法在人工智能新手入门教程中,数据预处理往往被忽视,但它是构建有效模型和提高系统性能的关键步骤。无论是机器学习还是深度学习,如果没有进行恰当的数据预处理,模型可能无法达到最佳效果。 什么是数据预处理? 简单来说,数据预处理就是对收集到的原始数据进行清洗、转换和特征工程,以便更好地适应后续算法使用。这个过程包括https://www.zuenw.cn/ke-ji/527288.html
7.数据清洗有哪些难点?为什么要做数据清洗?1. 数据过滤 当用户需要进行空值、重复值过滤,或是筛选出符合目标的值以进一步处理时,可以直接使用「数据转换」中的数据过滤功能进行数据处理。这是数据清洗中非常基础且常用的功能,有助于提高数据的质量和可用性。 2. 新增计算列 FDL提供了「新增计算列」功能,可以使用多种函数实现对数据的清洗计算。这个功能允许用https://www.fanruan.com/bw/article/178563
8.为什么要进行数据清洗呢?今天讲数据清洗,为什么要进行数据清洗呢?我们在书上看到的数据,譬如常见的iris数据集,房价数据,电影评分数据集等等,数据质量都很高,没有缺失值,没有异常点,也没有噪音,而在真实数据中,我们拿到的数据可能包含了大量的缺失值,可能包含大量的噪音,也可能因为人工录入错误导致有异常点存在,对我们挖据出有效信息造成了一https://m.elecfans.com/article/717997.html
9.劳顿管理信息系统习题集第6章商务智能基传选.pdf33.理清数据之间的关系,并最大限度减少冗余以及棘手的多对多关系的过程被 称之为 A)规范化 B)数据清理 C)数据清洗 D)数据定义 E)最优化 Answer: A Difficulty: Easy 34.用于描述整个数据库中的关系的视图被称之为 A)数据字典 B)交互关系图 C)实体关系图 D)数据定义图 E)数据分析表 Answer: C Difficulthttps://m.360docs.net/doc/3917096721.html
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