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
1.数据也能做大扫除?为什么要做数据清洗?一、什么是数据清洗 数据清洗是在数据处理和分析之前,对数据集进行清理和整理的过程。这个过程包括识别并纠正错误的、不完整的、不准确的、不相关的或者是重复的数据,以确保数据的质量和准确性。数据清洗的目的是提高数据的质量,使其更适合进行数据分析或数据挖掘。 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3OTg5Njk2NA==&mid=2247498023&idx=2&sn=265853ec856d1b49af66c5dd7dc4bbb0&chksm=fd5daaccca2a23dabd78a08866b64f6ce2fabe0f71ad5b8cd2149273286cc43b6042550f7a59&scene=27
2.大数据什么是数据清洗?(附应用嘲及解决方案)FineDataLink提供了丰富的数据清洗功能,帮助用户高效地进行数据处理。以下是FDL中可用于数据清洗的主要功能: 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https://blog.csdn.net/oOBubbleX/article/details/140350709
3.基于matlab进行数据分析matlab数据分析方法数据清洗 主要工作是删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据,筛选掉与挖掘主题无关的数据,处理缺失值、异常值等。 缺失值处理:一般可删除记录、数据插补和不处理。数据插补常用方法如下: 其中,插值法有Hermite插值、分段插值、样条插值法,而最主要的有拉格朗日插值法和牛顿插值法。 https://blog.51cto.com/u_16099302/9353652
4.数据治理知识分享—数据元主数据参考标准指标数据业务术语07、数据清洗 依据标准对存量主数据开展清洗工作,清洗过程除了基于质量规则对已有不规范数据进行属性补充、规范化填写以外,更重要的是识别重复的数据、对重复数据进行去重及合并,数据层面主要通过新旧编码映射的方式确保旧编码的业务正常开展。 08、数据共享 存量数据的共享,主要通过初始化导入方式开展;增量数据的共享,主要https://www.asktempo.com/news/industry-information/1461.html
5.大数据毕设基于Hadoop的音乐推荐系统的设计和实现(六)数据清洗是将拿到的一定格式的数据进行脏数据的清洗工作,把不需要的数据列信息给清洗掉,并且对数据进行存储。由于本次的数据是进行模拟产生的,所以数据的清洗功能比较简单就是实现主要是对数据进行的清洗操作时将不需要的数据列信息清洗掉以方便后面数据的处理过程,也就是让后面不用存储那么多数据和处理那么多数据,这样https://developer.aliyun.com/article/1404874
6.感悟与反思┃“数据清洗工作”的总结与反思——席义博当时告诉大家把每遇到一次报错,都做一系列整理工作,包括问题描述、截图、出错的源文件处理等等,之后还涉及到类似“断点续传”的操作,如果每次出错都重新来过,数据清洗的效率将大大降低。这么过了几天,对大家的报错情况基本都有数儿了,我虽说不清楚为什么,但至少能清楚地描述出“当如何如何时”就会有“报错”,也许http://www.sxmu.edu.cn/bdcd/info/1097/1393.htm
7.数据清洗的步骤是什么(上)数据清洗工作是数据分析工作中不可缺少的步骤,这是因为数据清洗能够处理掉肮脏数据,如果不清洗数据的话,那么数据分析的结果准确率会变得极低。另外数据清洗工作占据数据分析工作整个过程的七成以上的时间,所以说我们要格外的重视数据清洗工作,那么数据清洗的步骤是什么呢?下面我们就给大家解答一下这个问题。 https://www.cda.cn/view/26802.html
8.数据分析是什么工作内容数据分析是什么工作内容 数据分析的工作内容包括:数据体系的搭建、数据清洗、数据预处理、可视化展示。(1)数据体系的搭建:每一个产品的功能都需要通过数据来监控这个功能的使用情况,包括用户量的变化情况使用的体验情况,业务的健康情况,业务的机会点等。所以在公司或者企业内部都会建立起一套相对应的叫做数据体系的东西https://36kr.com/p/dp1517207321827335
9.数据分析的流程是怎样的数据分析主要有八个流程:1、目标的确定;2、数据获取;3、数据清洗;4、数据整理;5、描述分析;6、将数据展现和输出;7、洞察结论;8、报告撰写。 1、目标的确定 只有弄清分析的目的是什么?才能准确定位分析因子,提出有价值的问题,提供清晰的思路。 这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来https://www.linkflowtech.com/news/626
10.牛笔了,我用Python画了一个生日蛋糕,成功赢得了女友的芳心!数据库连接可用于连接众多数据库以及访问通用数据库接口,可用于数据库维护、管理和增、删、改、查等日常操作。 04 数据清洗转换 数据清洗转换主用于数据正式应用之前的预处理工作。 05 数据计算和统计分析 数据计算和统计分析主要用于数据探查、计算和初步数据分析等工作。 https://www.jianshu.com/p/59a8e49b8cf0
11.大数据处理流程中数据清洗工作是在()阶段完成。大数据处理流程中数据清洗工作是在()阶段完成。 "大数据处理流程中数据清洗工作是在()阶段完成。"这道题的答案是什么呢,答案在下文中哦。 大数据处理流程中数据清洗工作是在()阶段完成。 A.数据采集 B.数据预处理和导入 C.数据存储和管理 D.数据分析和挖掘https://www.duote.com/tech/tiku/279635.html
12.数据治理:如何实施数据清洗,提升数据质量?一、什么是数据清洗?在数据治理工作中,为了彻底解决企业的数据质量历史遗留问题(数据不一致、不完整、不合规、数据冗余等),必须对存量数据进行改造,实施“数据清洗”工作。“数据清洗(Data cleaning)”一词,是数据治理领域中的专业术语。从字面意义上理解,“数据清洗”就是将数据上“脏”的部分清洗干净,让https://baijiahao.baidu.com/s?id=1738204692952251565&wfr=spider&for=pc
13.engineering):利用领域知识和现有数据,创造出新的特征,用于文章主要介绍了特征工程的相关内容,包括特征工程的定义、重要性,以及特征理解、清洗、构造、选择、变换和降维等方面。具体涵盖了结构化与非结构化、定量与定性数据的区分,数据清洗中的数据对齐、缺失值处理、异常值处理等方法,特征构造中的统计量构造、周期值、数据分桶、特征组合,特征选择的三种形式及多种具体方法,特https://juejin.cn/post/6874516288149028872