기업의 비즈니스 데이터에는 판매 데이터, 재무 데이터, 인적 데이터, 제품 데이터 등 다양한 유형이 포함되며 모든 데이터에서 판매 데이터의 중요성은 의심의 여지가 없습니다. 판매 데이터 분석을 통해 비즈니스 문제를 파악하고, 판매 비용을 절감하며, 궁극적으로 기업의 판매 이윤을 높일 수 있습니다.
키 인덱스 추출
업종마다 판매 지표에 대한 초점이 다르다. 이 기사는 건축 자재 산업을 예로 들어 설명합니다.
관련된 판매 데이터 척도는 판매 수량, 단위 판매 가격, 판매 수익, 단위 원가, 판매 원가, 판매 마진 등입니다. 원시 데이터에는 월, 시, 분류, 측정 단위, 해당 고객 등의 정보도 포함됩니다.
그래프 및 간판 제작
중요한 데이터 지표를 추출한 후 자신의 수요에 따라 관련 간판과 차트를 만들 수 있습니다. 이에 앞서 사용자는 모니터링해야 할 지표를 이해해야 합니다.
일반적으로 간판을 만들 때 용도에 따라 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
1. 기본 데이터 간판: 글로벌 상황 개요
이 간판은 지도, 막대 차트, 원형 차트 등 일련의 기본 차트로 구성되어 있습니다. 다양한 지역, 시간, 범주의 판매 수익, 판매 비용 등의 기본 데이터를 조회할 수 있습니다. 다음 그림은 건축 자재 산업 샘플 데이터에서 생성된 간판입니다.
이 광고판에서 이 회사의 기본 판매 정보를 읽을 수 있다. 길림성은 판매 대성이며 상반기 총 수입은 3000 여만 원이다. 3 월 판매 효과가 가장 좋고, 일반 시리즈 다층 복합 제품이 가장 잘 팔린다.
이 광고판은 판매 수익으로 측정되며, 업무 담당자는 자신의 필요나 보고 대상에 따라 조정할 수 있다는 점에 유의해야 한다.
2. 문제 분석 간판: 원인 찾기
기본 간판은 사용자가 데이터를 조회할 수 있는 수요를 충족시킵니다. 데이터를 사용하여 문제를 해결하려면 구체적인 문제 분석, 목표 간판 구축, 데이터 헌터가 제공하는 기능에 따른 탐색 분석이 필요합니다.
서로 다른 범주의 상품에 대한 판매 수익, 원가 및 마진 간의 관계를 조회하려면 신규 간판을 생성하고 이축 그래프를 생성할 수 있습니다.
다층 복합 범주의 판매 수익은 비용보다 훨씬 크며 해당 마진이 특히 높다는 것을 알 수 있습니다.
어느 성시가 마진이 가장 높은지, 언제 가장 높은지 더 자세히 알아보려면 다음 그림과 같이 기존 간판을 기준으로 마진을 기준으로 신규 그래프를 생성할 수 있습니다.
다음으로 도시 및 시간 차원에서 매출 총이익 목록을 각각 드릴합니다.
▲ 도시 차원에 따라 시추하다.
▲ 날짜 차원별 드릴
▲ 시추 결과,
마침내 알게 되었다: 라이언은 4 월에 매출 총이익이 가장 컸다.
이것은 간단한 탐색 분석 과정입니다.
3. 경보 모니터링 간판: 빠른 응답
판매 데이터 모니터링 경보의 응용 시나리오는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 행동이 좋은 상품을 중점적으로 감시하고, 이상이 발견되면, 즉시 원인을 조사하여 중대한 손실을 방지하는 것입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 판매명언) 또 예를 들어 상품 재고를 중점적으로 감시하고, 어떤 지역의 재고가 부족하면 제때에 조정하세요.
간단한 예를 들어, 서로 다른 유형의 제품의 비용과 이익에 따라 분산형 차트를 생성하고 평균 이익과 평균 비용으로 각각 두 개의 참조 라인을 설정하여 전체 그래프를 네 개의 사분면으로 나눕니다. 고비용 저이익 또는 고수익 저비용의 제품을 중점적으로 모니터링할 수 있습니다. 변화에 대해 제때에 원인을 찾아내고 반응한다.
(위 그림은 DataHunter 가 만든 것입니다. ) 을 참조하십시오