銷售報告數據多如何呈現

❶ 如何寫商品銷售數據分析報告範文

一份好的商品銷售數據分析報告，有以下一些要點：
第一，要有一個好的框架，跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，並且層次明了才能讓閱讀者一目瞭然，架構清晰、主次分明才能讓別人容易讀懂，這樣才讓人有讀下去的慾望；
第二，每個分析都有結論，而且結論一定要明確，如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了本身的意義；
第三，分析結論不要太多要精，如果可以的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個一個分析能發現一個重大問題，就達到目的 了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱者接受，減少重要閱者的閱讀心理門 檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，不讀下去，一百個結論也等於0；
第四、分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連你自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了；
第五，好的分析要有很強的可讀性，這里是指易讀度，每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式，寫東西按照自己的思維邏輯來寫，自己覺得很明白，那是因為整個分析過程是你做的，別人不一定如此了解，要站在讀者的角度去寫分析郵件；
第六，數據分析報告盡量圖表化，這其實是第四點的補充，用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從；
第七、好的分析報告一定要有邏輯性，通常要遵照：1、發現問題--2、總結問題原因--3、解決問題，這樣一個流程，邏輯性強的分析報告也容易讓人接受；
第八、好的分析一定是出自於了解產品的基礎上的，做數據分析的產品經理本身一定要非常了解你所分析的產品的；
第九、好的分析一定要基於可靠的數據源，其實很多時候收集數據會占據更多的時間，包括規劃定義數據、協調數據上報、讓開發人員 提取正確的數據或者建立良好的數據體系平台，最後才在收集的正確數據基礎上做分析，既然一切都是為了找到正確的結論，那麼就要保證收集到的數據的正確性， 否則一切都將變成為了誤導別人的努力；
第十、好的分析報告一定要有解決方案和建議方案，你既然很努力地去了解了產品並在了解的基礎上做了深入的分析，那麼這個過程就決定了你可能比別人都更清楚 第發現了問題及問題產生的原因，那麼在這個基礎之上基於你的知識和了解，做出的建議和結論想必也會更有意義，而且你的老闆也肯定不希望你只是個會發現問題 的人，請你的那份工資更多的是為了讓你解決問題的；
十一、不要害怕或迴避「不良結論」，分析就是為了發現問題，並為解決問題提供決策依據的，發現產品問題也是你的價值所在，相信你的老闆請你來，不是光讓你 來唱贊歌的，他要的也不是一個粉飾太平的工具，發現產品問題，在產品缺陷和問題造成重大失誤前解決它就是你的分析的價值所在了；
十二、不要創造太多難懂的名詞，如果你的老闆在看你的分析花10分鍾要叫你三次過去來解釋名詞，那麼你寫出來的價值又在哪裡呢，還不如你直接過去說算了，當然如果無可避免地要寫一些名詞，最好要有讓人易懂的「名詞解釋」；
十三、最後，要感謝那些為你的這份分析報告付出努力做出貢獻的人，包括那些為你上報或提取數據的人，那些為產品作出支 持和幫助的人（如果分析的是你自己負責的產品），肯定和尊重夥伴們的工作才會贏得更多的支持和幫助，而且我想你也不是只做一錘子買賣，懂得感謝和分享成果 的人才能成為一個有素養和受人尊敬的產品經理。

❷ 銷售部BI數據可以展現哪些內容

BI是商務智能的簡稱，今天主要介紹BI數據分析部分。 可以大概總結為 ：用數據的手段， 使得業務做的更好。

工作主要包括： 數據報表、臨時查詢、數據分析（探索性研究、問題診斷、業務預測、業務建議、效果評估）、特定數據方法

數據報表： 主要為數據監控用
核心在於：提煉抽象業務的邏輯關系， 固化成KPI和過程指標體系， 使得這些指標可以准確、真實、及時甚至提前反映出業務的好壞，使得業務人員有的放矢。

難點：1、要從業務人員紛繁的需求中提煉出共性；
2、 整理出業務的核心邏輯（例如app推廣的邏輯在於：新激活－新激活購買轉化－每日購買表現；新激活－新激活到二次訪問－留存-DAU 等等）；
3、舉一反三，通過了解業務， 腦補業務人員暫未提及的指標、唯獨甚至邏輯， 以減少臨時查詢。

4、解決開發資源問題， 幫助溝通線上開發產生的數據邏輯和數據口徑。

5、做部分數據模型設計， 更好的跟dw同學溝通需求。

臨時查詢：滿足業務同學隨時看數據的需求

核心在於：在需求明確溝通、無歧義、且確認過必要性 或建 議新的數據口徑後， 及時、准確的提供數據。

難點：1、需求較多， 也比較著急， 時間成本很高。

2、 與業務同學溝通需求必要性較困難， 業務同學不太能接受自己的需求沒必要、或者想要的數據並不能解決他需要的問題

3、對重復或者預計會重復的數據， 抽象固化成報表的能力。

4、對於臨時查詢，沒有太多的核對數據時間，很多時候也沒有可校驗的報表和數據， 所以保證數據准確性更加重要和有難度。

l 數據分析：這部分內容比較廣泛， 按照業務階段包括 探索性研究、問題診斷、業務預測、業務建議、效果評估

每種分析的側重點略有不同：

探索性研究側重分析問題的全面性， 對可能的有用信息的判斷，結果的公正性和有針對性。

問題診斷側重在快速、准確、直達要害的診斷出問題， 並言簡意賅的及時給出結論。

業務預測側重在評估預測的必要性、重要性、可行性；預測結果偏差小、穩定。

效果評估側重評估的公正客觀、給出明確的、有指導性的、正確的評估結果。

難點不詳述了， 但對於數據分析師來講，做數據分析最重要的就是充分的業務理解、對業務的深入思考、與業務人員的詳細溝通、對問題判斷的一點靈感 和 對分析結果的自我挑戰和論證。 最大的誤區：分析結果的數據非常詳細，沒有明確結論或結論經不起推敲（仍然， 對於不同的分析類型， 可能這一點上不太一樣）。

l 特定數據方法：解決非數據解決不了的問題

核心：運用數據方法，解決特定問題，包括數據挖掘（為什麼不叫數據挖掘， 因為裡面有些並不是使用通用的挖掘演算法）。

這種說法也略寬泛， 比如小號判斷邏輯、appstore細分渠道、渠道價值預測。

難點：周期比較長，很多需要協調線上和dw開發資源

有效性、准確性和誤判率都需要與業務人員明確和清晰的溝通

有維護成本， 並非做好一次就結束

l 綜上

1、 BI是個重思考的職位， 基本工作內容如前所列。

建議一、BI同學提高自身能力，盡量提高臨時查詢中固化的比例，盡量協調數據開發人員的資源， 解決更多的問題
建議二、定期向業務人員介紹現有固化產品數據，做到可以產品解決的就不提臨時查詢。
建議三、業務人員積極的解決力所能及的數據問題。
建議四、業務人員提需求前，可以幫忙解決兩個問題：為什麼要這個數據？沒有現成的數據可替代嗎？

2、 加強數據分析工作。 在有限的時間內， 盡量解決給業務帶來更多價值的問題。

3、定期介紹BI工作的進展和方法，使得業務人員自己也成為分析師， 使得溝通更有效。

❸ 如何分析銷售數據

分析銷售數據的方法如下：

1，銷售數據分析工作涉及到銷售成本分析（包括原材料成本、製造損耗、運輸成本等）、銷售利潤分析（包括純利潤和毛利潤）、客戶滿意度分析、客戶需求分析等。

2，要進行銷售數據分析，主要是統計和分類，必須藉助一些工具，單靠人基本是無法完成的，尤其是客戶較多或產品比較多的情況下，更是困難。

3，最簡單的方法是使用excell，把數據都輸進去，然後統計，分類，生產圖表，這樣就對數據有個比較直觀的了解。

4，使用ERP軟體或其他一些管理軟體，更簡單，直接就可以生產圖表。

5，然後利用一些統計學的知識對這些數據圖表進行分析，了解銷售狀態，做出決策。

❹ 如何分析銷售數據與報表

為什麼要做銷售數據分析？

企業的業務數據涉及銷售數據、財務數據、人力數據、產品數據等多種類型，而銷售數據在所有數據中的重要性毋庸置疑。通過分析銷售數據，將有助於發現經營問題，降低銷售成本，最終提高企業銷售利潤。

關鍵指標提取

不同行業對銷售指標的側重各有不同，本文將以建材行業為例進行說明。

其中涉及的銷售數據指標包括：銷售數量、銷售單價、銷售收入、單位成本、銷售成本、銷售毛利等，原始數據中還會涉及月份、城市、分類、計量單位、對應客戶等信息。

圖表與看板製作

提取完重要數據指標後，您就可以根據需求製作相關看板與圖表。在此之前，用戶必須對需要監控的指標做到心中有數。

一般來說，製作看板時，根據目的不同可以分為三類：

1. 基礎數據看板：總覽全局

這類看板大家都比較熟悉，主要是由包括地圖、條形圖、餅圖等一系列的基礎圖表組成，用於查看不同地區、時間、類別的銷售收入、銷售成本等基礎數據。下圖是根據建材行業的示例數據生成的一個看板：

（以上圖表使用DataHunter製作）

❺ EXCEL如何作銷售數據分析圖表

1、電腦打開Excel表格，列好銷售數據。

❻ 怎樣寫銷售分析報表

首先，要有一個好的框架，跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，並且層次明了才能讓閱讀者一目瞭然，架構清晰、主次分明才能讓別人容易讀懂，這樣才讓人有讀下去的慾望;

第二，每個分析都有結論，而且結論一定要明確，如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意義，因為你本來就是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果;

第三，分析結論不要太多要精，如果可以的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個一個分析能發現一個重大問題，就達到目的了。

不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱者接受，減少重要閱者(通常是事務繁多的領導，沒有太多時間看那麼多)的閱讀心理門檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，不讀下去，一百個結論也等於0;

第四，分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程

不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連你自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了;

第五，好的分析要有很強的可讀性

這里是指易讀度，每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式，寫東西你總會按照自己的思維邏輯來寫，你自己覺得很明白，那是因為整個分析過程是你做的，別人不一定如此了解，要知道閱者往往只會花10分鍾以內的時間來閱讀，所以要考慮你的分析閱讀者是誰?他們最關心什麼?你必須站在讀者的角度去寫分析郵件;

第六，數據分析報告盡量圖表化

這其實是第四點的補充，用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從;

第七，好的分析報告一定要有邏輯性

通常要遵照：1、發現問題--2、總結問題原因--3、解決問題，這樣一個流程，邏輯性強的分析報告也容易讓人接受;

第八，好的分析一定是出自於了解產品的基礎上的

做數據分析的產品經理本身一定要非常了解你所分析的產品的，如果你連分析的對象基本特性都不了解，分析出來的結論肯定是空中樓閣了，無根之木如何叫人信服?!

第九，好的分析一定要基於可靠的數據源

其實很多時候收集數據會占據更多的時間，包括規劃定義數據、協調數據上報、讓開發人員提取正確的數據或者建立良好的數據體系平台，最後才在收集的正確數據基礎上做分析，既然一切都是為了找到正確的結論，那麼就要保證收集到的數據的正確性，否則一切都將變成為了誤導別人的努力;

第十，好的分析報告一定要有解決方案和建議方案

你既然很努力地去了解了產品並在了解的基礎上做了深入的分析，那麼這個過程就決定了你可能比別人都更清楚第發現了問題及問題產生的原因，那麼在這個基礎之上基於你的知識和了解，做出的建議和結論想必也會更有意義，而且你的老闆也肯定不希望你只是個會發現問題的人，請你的那份工資更多的是為了讓你解決問題的;

第十一，不要害怕或迴避「不良結論」

分析就是為了發現問題，並為解決問題提供決策依據的，發現產品問題也是你的價值所在，相信你的老闆請你來，不是光讓你來唱贊歌的，他要的也不是一個粉飾太平的工具，發現產品問題，在產品缺陷和問題造成重大失誤前解決它就是你的分析的價值所在了;

第十二，不要創造太多難懂的名詞

如果你的老闆在看你的分析花10分鍾要叫你三次過去來解釋名詞，那麼你寫出來的價值又在哪裡呢，還不如你直接過去說算了，當然如果無可避免地要寫一些名詞，最好要有讓人易懂的「名詞解釋」;

第十三，最後要感謝那些為你的這份分析報告付出努力做出貢獻的人

包括那些為你上報或提取數據的人，那些為產品作出支持和幫助的人(如果分析的是你自己負責的產品)，肯定和尊重夥伴們的工作才會贏得更多的支持和幫助，而且我想你也不是只做一錘子買賣，懂得感謝和分享成果的人才能成為一個有素養和受人尊敬的產品經理。

❼ 銷售數據如何分析

關於銷售數據分析，可以參考以下內容：

原本以為當上銷售領導，可以拿著高薪與老闆近距離接觸，瑣碎之事交給小弟，其實苦逼的生活才剛剛開始，老闆經常要數據，每次都要重新做分析，恐怖！

換了一個數據分析工具，第一次做好分析之後，以後數據結果會自動定時更新哦（當然我連接了資料庫數據、表單數據），整理了常見數據跟大家分享。

1、銷售外勤管理

作為一個小領導，每天都要看下屬的客戶拜訪情況，團隊的成員會在協同軟體上詳細記錄自己的拜訪的情況，包括客戶名稱、行業和具體情況 。

• 地區分布：通過提供BDP個人版的數據地圖，你能直觀看到銷售額的全國分布情況，還可鑽取到各省的各個城市，一步一步分析問題，找到對應負責人，不斷優化銷售策略。

這些數據都是銷售最經常關注的數據，做好圖表後直接通過BDP的「分享」功能將數據結果分享給Boss，分析效率大大提高了呢，就有更多時間去管理銷售業績，優化營銷策略，讓業績不斷提高~~~

Ps：上面美觀的數據圖表均來自BDP個人版~

❽ 如何做好銷售數據分析

你好，可以參考下面快消行業銷售數據分析的案例：

某公司是全球最大的日用消費品公司之一，同時也是世界500強企業，擁有員工近10萬人，涉及產品包括化妝品、個人清潔、個人護理、面部護理、嬰兒護理、家居清潔等諸多品類。多年以前，該公司就在中國成立研發中心，重點開拓國內市場。時至今日，已在北京、上海、天津等地成立了多家分公司，員工總數近萬人。

隨著國內快消市場競爭環境的日趨激烈，這家公司也面臨著較大的增長壓力，同時，針對龐大的銷售團隊，如何進行更好的管理，也成為了目前該公司急需解決的問題。

業務痛點

• 為完成月度/季度/年度銷售指標，需要實時了解整體業務運營情況，找出增長或下降原因，及時做出有效的應對；

• 銷售團隊龐大，想要及時了解每一名銷售主管的銷量完成情況、拜訪完成情況、在店時間等指標；

• 業務系統繁多，如DMS經銷商系統、CRM銷售管理系統、WMS系統、財務系統等，各系統數據結構不統一、介面混亂，無法進行統一分析，數據孤島問題嚴重。

現有做法

• 一直以來，該公司都以晨會形式進行銷售團隊的管理，但往往每次晨會都如走過場一般，黑板上的銷售排名缺少及時有效的數據支撐，很難從人分析到店，再到產品，很多決策還是靠「拍腦袋」決定。

• 組建報表團隊，負責每一個業務系統的數據報表工作。由於報表產品基本以「周」、「月」為單位，所以管理層無法及時掌握銷售情況。同時，在日益復雜的數據和系統壓力面前，報表團隊也逐漸成為了管理上的瓶頸。

• 面對銷售增長率的下降，該公司往往會找到咨詢公司，從消費者分析入手，對產品結構品牌策略業務布局進行戰略上的調整，以尋求增長之道。但這種方式成本太過高昂，而且在實際執行中往往存在很多桎梏。

解決方案

• 基於DH Data Connector Framework（數據連接器框架），整合DMS、CRM等幾大業務系統，構建統一、實時的數據分析平台；

• 建立全局業務看板，實時掌握整體銷售額、利潤、成本、庫存等關鍵指標，通過全維度數據下鑽，分析銷售變化趨勢，探尋銷售增長點；

• 建立RD晨會看板，向各級銷售人員及時傳遞各項關鍵數據，包括本月銷售完成情況、銷售目標完成率、店點分銷情況等銷售數據，以及在店時間、拜訪數等行為數據，支撐銷售及管理人員的日常工作；

• 根據該公司的管理層和銷售團隊組織架構，設置許可權分配，滿足各級人員查看和分析數據。

以上內容由DataHunter整理提供

❾ 如何做好報表展示

做好報表，需要明確報表的使用者和使用意圖。

1、對於基層業務人員，如銷售人員。

其核心需求是數據呈現，主要是快速呈現企業日常經營情況，能夠快速查詢許可權范圍內的數據，對日常的業務有一個比較清晰的、直接的、准確的認知。

• 對於一個銷售業務員，能夠實時看到自己的銷售業績、訂單數量、完成情況。

• 對於一個人力專員，能夠及時看到招聘進度和實時的招聘情況。

所以，要想做好這類報表，可以通過設置過濾條件，實現不同維度的組合查詢。

❿ 如何通過數據分析商品銷售情況

從兩個層面上來講，一個是對經營情況的整體把控，將重要指標呈現在一張報表中，也就是日報或者周報，可以及時發現問題，更好的促進全公司的有效運轉，提升工作效率。當然，前面所說的，都是顯性的價值，我覺得還有個隱性的價值是非常重要的，那就是當這些指標數據展示在面前的時候，會觸發思考，這也才是發現問題、體現數據價值的關鍵。

另一是所謂的「小樹不修不直溜，人不修理哏赳赳」。話是玩笑話，但是真的有這樣一層意義，沒有一個好的指標跟蹤體系，哪來的動力工作呢。曾聽過一個團隊的負責人說，每天看著報表的數據被人甩的那麼遠，急的晚上睡不好覺，這就是效果。

哪些指標需要追蹤？

這里列出以下幾個：主流的銷售額、訂單量、完成率、增長率、重點商品的銷售佔比、各平台銷售佔比；更多的也可以跟蹤利潤、成交率（轉化率）、人均產出等。

怎樣跟蹤這些指標？

可以從下三個層面上來跟蹤這些指標。

1、指標的監控（實時和累計）

指標的監控一般都會對這些指標進行監控，有比較傳統的：郵件報送（雖然數據的整合處理要花費業務人員很長時間，但也是要比沒有好的）；也有比較高端的：led屏幕實時監控。不管怎樣的方式，也都是為了這一目的。現在很多公司已實現了指標監控的自動化，以及多平台整合與移動化監控等。下面我拿出幾個例子來，僅供參考。

注: 文中圖表使用finereport開發

上面的圖表是針對上一天銷售指標的監控，最重要的兩個指標（銷售額與訂單量）通過儀表盤展示出來，同時展示目標達成率，可以非常醒目的掌握最重要的信息。不達標？根據此信息就可以找到負責人進行責問了。

其他幾個主要是訂單分布情況，分別為各個價位的訂單數量：體現客單價分布，若某一天的數據異常，比如發現客單價150的數量突然增加，則可能是店鋪促銷帶來的效應（如果客單價下滑，但是銷售額並沒怎麼增加，則非常明顯的這次活動並不成功），也可能是某新品上線帶來的沖擊。總之，通過觀察客單價的分布，是能夠掌握很多信息的。

商品銷量與平台銷量的分布：主要是對銷售分布的掌握，這類信息要說只通過這一天的數據來看出問題來，還是有些困難的，需要連起來看。下面會有提到。

訂單時段分布：分析各個時間段的訂單集中情況，例如上圖中可以看出用戶消費高峰期在晚上9點和10點左右。通過這些信息可以有針對性的調整銷售策略。當然，如果突然某一天的訂單分布有了很大的變動，也值得深入分析原