銷售看哪些數據分析

『壹』 拼多多銷售數據分析主要分析哪些方面

1、銷售狀況分析：主要是分析這一個月內的銷售情況，還要分析和這個月內的銷售指標，然後與上個月或去年同期內內完成情況進行對比，通過得出的數據分析就能夠知道具體的銷售趨勢。

2、銷售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利額情況，與上個月或去年同期對比情況，通過數據分析可知道同比毛利狀況，及是否在商品毛利方面存在不足。

3、流量、客單價分析：主要指本月平均每天流量、客單價情況，與上月或去年同期對比情況。在進行數據分析時一定要特別注重促銷活動期間及促銷活動前的對比分析，促銷活動的開展是否對提高客流量、客單價起到一定的作用。

4、促銷商業績評估：主要是促銷商品品類種數執行情況，促銷商品銷售情況、佔比情況及前期銷售對比情況分析。所謂促銷商品與前期銷售對比分析，也就是本檔期特價商品的銷售情況與特價執行前相同天數的銷售情況進行對比分析，通過數據分析看出促銷產生的效果及促銷活動存在的問題。

5、價格體系分析：劃分出符合實際的價格區間劃分標准，尋找主導價位。

價格-產品分析：主導價位區間的趨勢分析，分析主導價位產品成長空間。

價格-區域分析：各區域的價位構成分析，尋找個區域的主導價格及價格層次的產品線戰略分布。

6、季節性分析：根據季節性規律，分析銷售數據可幫助我們對生產運作、渠道供貨、庫存控制等作出合理規劃。

7、庫存分析：將本月平均商品庫存、庫存結構、庫齡情況、周轉天數，與上月或去年同期對比析。通過該組數據的分析可以看出庫存是否出現異常，特別是否存在庫存積壓現象。提示：指標指標僅對大店或銷量日均100以上店鋪適用。

『貳』 銷售數據分析主要從哪幾方面進行

銷售數據分析主要從：

1、單店貨品銷售數據分析

暢滯銷款分析是單店貨品銷售數據分析中最簡單、最直觀、也是最重要的數據因素之一。暢銷款即在一定時間內銷量較大的款式，而滯銷款則相反，是指在一定時間內銷量較小的款式。

款式的暢滯銷程度主要跟各款式的可支配庫存數（即原訂貨加上可以補上的貨品數量的總和）有關，比如某款銷售非常好，但當初訂貨非常少，也無法補的到貨，這樣在很短的時間內就銷售完了。

其總銷售數量並不大，那麼也不能算是暢銷款，因為該款對店鋪的利潤貢獻率不大。在暢滯銷款的分析上，從時間上一般按每周、每月、每季；從款式上一般按整體款式和各類別款式來分。

2、單款銷售生命周期分析

單款銷售生命周期指單款銷售的總時間跨度以及該時間段的銷售狀況（一般是指正價銷售期）。單款銷售周期分析一般是拿一些重點的款式（訂貨量和庫存量較多的款式）來做分析，以判斷出是否缺貨或產生庫存壓力，從而及時做出對策。

單款的銷售周期主要被季節和氣候、款式自身銷售特點、店鋪內相近產品之間的競爭等三個因素所影響。單款的銷售周期除了專業的銷售軟體以外，還可通過Excel軟體，先選定該款的銷售周期內每日銷售件數，再通過插入圖表功能，通過矩形圖或折線圖等看出其銷售走勢，從而判斷其銷售生命周期。

(2)銷售看哪些數據分析擴展閱讀

針對同一市場不同品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的銷售策略提供建議和參考。針對不同市場的同一品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的市場策略提供建議和參考。

微觀銷售分析，主要分析決定未能達到銷售額的特定產品、地區等。

銷售分析法的不足是沒有反應企業相對於競爭者的狀況，它沒有能夠剔除掉一般的環境因素對企業經營狀況的影響。銷售分析可以決定一個企業或公司的生產方向 。

『叄』 銷售數據分析指標有哪些

1、售罄率

計算公式：售罄率=(一個周期內)銷售件數/進貨件數

售罄率是指一定時間段某種貨品的銷售占總進貨的比例，是根據一批進貨銷售多少比例才能收回銷售成本和費用的一個考核指標，便於確定貨品銷售到何種程度可以進行折扣銷售清倉處理的一個合理尺度。

2、庫存周轉率

計算公式：存貨周轉率=(一個周期內)銷售貨品成本/存貨成本

庫存天數=365天÷商品周轉率

存貨周轉率是對流動資產周轉率的補充說明,是衡量企業銷售能力及存貨管理水平的綜合性指標。它是銷售成本與平均存貨的比率。

3、庫銷比

計算公式：庫銷比=(一個周期內)本期進貨量/期末庫存

是一個檢測庫存量是否合理的指標,如月庫銷比,年平均庫銷比等,計算方法:月庫銷比,月平均庫存量/月銷售額年平均庫銷比, 年平均庫存量/年銷售額,比率高說明庫存量過大,銷售不暢,過低則可能是生產跟不上。

4、存銷比

計算公式：存銷比=(一個周期內)庫存/周期內日均銷量

存銷比是指在一個周期內，商品庫存與周期內日均銷量的比值，是用天數來反映商品即時庫存狀況的相對數。而更為精確的法則是使用日均庫存和日均銷售的數據來計算，從而反映當前的庫存銷售比例。

5、銷售增長率

計算公式：銷售增長率=(一周期內)銷售金額或數量/(上一周期)銷售金額或數量-1%

類似：環比增長率=(報告期-基期)/基期×100%

銷售增長率是企業本年銷售收入增長額同上年銷售收入總額之比。本年銷售增長額為本年銷售收入減去上年銷售收入的差額，它是分析企業成長狀況和發展能力的基本指標。

6、銷售毛利率

計算公式：銷售毛利率=實現毛利額/實現銷售額*100%

銷售毛利率是毛利占銷售凈值的百分比，通常稱為毛利率。銷售毛利是銷售凈額與銷售成本的差額，如果銷售毛利率很低，表明企業沒有足夠多的毛利額，補償期間費用後的盈利水平就不會高;也可能無法彌補期間費用，出現虧損局面。通過本指標可預測企業盈利能力。

7、老顧客貢獻率

以銷售額為例，計算公式=老顧客貢獻的銷售額/總體顧客的銷售額 x 100%，分子分母也可以換成企業關心的其他指標，比如訂單數、利潤等。

8、品類支持率

計算公式：品類支持率=某品類銷售數或金額÷全品類銷售數或金額×100%

反應該品類對整體的貢獻程度，越大說明對整體的貢獻越大。

9、客單價

計算公式：客單價=總銷售金額÷總銷售客戶數

是指店鋪每一個顧客平均購買商品的金額，也即是平均交易金額。

10、坪效

計算公式： 平效 = 銷售業績÷店鋪面積。

就是指終端賣場1平米的效率，一般是作為評估賣場實力的一個重要標准。

11、 交叉比率

計算公式： 交叉比率=毛利率×周轉率

交叉比率通常以每季為計算周期，交叉比率低的優先淘汰商品。交叉比率數值愈大愈好，因它同時兼顧商品的毛利率及周轉率，其數值愈大，表示毛利率高且周轉又快。

『肆』 銷售數據分析應該從哪些方面下手

銷售數據分析涉及的面比較廣，包括銷售額分析、銷售額分布、訂單趨勢、銷售渠道分析、成本分析、利潤分析、客戶滿意度分析、客戶需求分析、用戶投訴情況等。建議參考迪賽智慧數可視化互動平台的企業管理模板大屏，只需要復制模板修改，還可以按需求自行配置，數據分分鍾就可以生成圖表，還能及時了解銷售狀態，幫助領導做出決策。

『伍』 銷售看板怎麼體現數據

銷售對於企業的重要性想必無需多說，畢竟銷售可以為企業帶來收入，是企業利潤來源的核心。隨著企業的業務發展，銷售數據日益增多，銷售部門做報表的數據量增大，管理者對於銷售數據的了解與掌握的難度也隨之增大。

因此，管理者希望能有一種工具幫助自己直觀又快速地掌握企業的銷售數據情況。那麼可以藉助多維的動態銷售看板，如下所示：

1、按周、月、季度、年等時間分類的銷售數據匯總；

2、月、年銷售匯總數據同比、環比分析，可了解趨勢變化及其幅度大小；

3、銷售計劃的完成（達標）情況及其未完成的原因分析；

4、銷售客戶分類管理：哪些客戶所帶來的業績貢獻最大；

5、業務員業績展現：哪些屬性的員工業績最好，更具有銷售的潛質；

6、商品銷售分析：哪些商品售賣的最好，更具有銷售價值；

7、假設是集團型企業，可以將各個子公司的銷售業績情況展現；

8、可以從具體銷售部門維度出發，查看各個部門的業績情況：業績排名、完成度趨勢對比、是否達標等；

......

藉助這樣的銷售看板，我們可以動態可視化的方式將所需的銷售數據一一展現出來，且製作完銷售看板，管理者可以隨時隨地查看看板數據，只需設置數據自動按需更新，後續的看板數據可自動從業務系統（用友金蝶等）或是部門整理好的EXCEL文件中獲取，可以為報表人製表減少許多繁瑣的操作，也增加了數據的安全性與准確性。

當然，上述銷售看板僅供參考，企業可依據自身實際將其他所需銷售數據用這樣的動態銷售看一一呈現出來。

『陸』 做銷售管理，需要分析哪些關鍵指標

首先還是要明確分析這些銷售指標的目的。漫無目的，分析得再漂亮，對決策沒有指導意義，領導也不在意。

從兩個層面上來講，一個是對銷售情況的整體把控，將重要的指標呈現在一張報表中，通常看的就是銷售日報或周報，用於監控數據異常以便及時發現問題。另一個是特定性問題分析，通過數據的展現觸發對業務思考，來挖掘原因和解決措施。比如為了提升銷售額做的產品對比分析，渠道對比分析，退貨量對銷售的影響等。

所以分析什麼指標，不妨找銷售經理深度了解其需求，特定問題特定分析。

抑或是參考下面銷售數據分析體系，來尋求分析的思路。

以電商零售企業為例。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。

基本業績分析：

建設銷售分析體系，以渠道組織、商品體系實時監控、統計銷售業績。

指標追蹤：

根據數據間邏輯，從匯總數據的異常，從時間、品牌系列、地區緯度進行鑽取識別問題。

商品價值分析：

根據商品的銷量、利潤等指標分析商品價值

價格帶分析：

分析價格帶利潤、價格帶銷量。

可以從下面三個層面來跟蹤這些指標。

3.1 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。

這兒舉例用 FineReport 搭建的數據報表：

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，也值得深入分析原因。

不止是每天的銷售指標值的追蹤，累計起來的數據可以產生不同的感覺，如下圖所示。

一是累計銷售額達成率，從圖中可以看出整體的業績表現。右邊圖表可以與該圖形成聯動，當數據異常時，可以進一步查看各月份的明細數據。

銷售指標的累計值監控，是對整體銷售業績的掌控，而日報則關注與最近的數據，兩者應更多的是結合起來使用，既要掌控全局，也要關注眼前。

3.2 指標的規律分布

很多事請，獨立的去看，很難發現有什麼異樣，但是將時間維度拉開，擴大觀察的視野之後，就會有很多新的發現。正如前面所說的產品銷售分布與平台銷售分布。

上圖展示了各平台訂單的佔比分布情況。仔細瀏覽可以發現：在2月份（春節）期間，總體上天貓平台的訂單佔比很高；而京東平台上兩個旗艦店，隨著時間佔比越來越高。這些信息會有助於幫助公司調整銷售策略。

當數據出現異常變動，可以進一步瀏覽月份明細數據，可以獲知店鋪訂單量佔比的下降，是因為該店鋪的業績下滑，還是其他店鋪的業績提高，這類報表，不僅是對數據的跟蹤，也是對各負責人對追蹤。

3.3 指標的對比分析

比如從地區維度出發，從多個角度對比地區之間的差異，通過數據來給相關的團隊以無形的壓力，提醒各團隊的異常情況並及時處理。

上圖中，通過地圖對各地區的銷售情況進行直觀的展示，可以選擇不同的對比標准來展示。而右側兩個圖表與地圖形成聯動，分別展示該地區的目標完成情況、同比環比情況。

通過上圖中可以看出，2月份之前實際銷售情況是優於計劃值，而在2月份之後有些疲軟，5月份的累積完成額已經落後於計劃額。需要進一步分析銷售情況不佳的原因。這時選擇計劃完成率對比指標，如果所有地區的完成率都偏低，那或許是大環境的問題，如果是大部分僅少部分地區的完成率偏低，那或許更多的是地區團隊的問題。

通過這樣的布局，可以對地區的銷售情況進行較全面的展示，不能通過單一標準的好壞來展示團隊的業績。

比如，從商品維度出發，對比不同商品的價值貢獻度，給到品牌負責人壓力，以及為調整商品策略提供參考。

上圖中，核心為左上角的商品利潤分布圖，通過該圖對各商品的價值進行體現，這種圖表適合商品數量較多的情況，可以很直觀的顯示出各商品的份量。

右側兩個折線圖可與該氣泡圖實現聯動，我們分別介紹一下：

權重曲線圖：顯示商品的權重分布情況，權重值＝銷售額／周權重系數，周權重系數在上一篇已經介紹過，是根據一周中每天的銷售情況，對每天進行權重比例分配，例如周一到周日分布為：1.1，1，1.3，1.2，1.5，1.6，1.4。這樣計算後得到的值應該是一個較為平緩的曲線，但是我們從圖中看出，6月18日的銷售額明顯高於正常值，我們可以推斷這一天是活動日，通過下面的圖中我們可以發現6月18日的單價較低，也可以側面證明該商品在6月18日屬於活動促銷期間。

同時，在6月17日的銷售情況比正常值要低，很可能是因為第二天活動造成的。而月初偏低、月末偏高，則有可能是營運團隊在月初有一定的懈怠，月末有追趕業績的情況。

當然，上面的結論都是根據數據推測出的，若要對結論進行驗證，還需其它方法，比如進行ab測試等。

『柒』 如何從數據分析銷售

從數據生成、數據處理、數據建模、數據分析、數據應用5個方面分析銷售。
1、數據生成，將這些數據大體分為三類，用戶數據、行為數據和業務數據。
2、數據處理，在進行分析之前需要將數據通過清洗轉換、空值處理等轉化為結構化數據，為後續的數據分析打下良好的基礎。
3、數據建模，所有數據進到數倉以後，需要根據實際待分析的業務數據進行數據建模。
4、數據分析，有了維度和度量的概念後，我們需要在數據分析階段引入聚合概念。
5、數據應用，可以將得到的結果按照可視化圖表或數據看板的方式進行展現，實時監控，尋找異常數據或成功的機會。

『捌』 銷售數據分析方法有哪些

1、對比分析：通過多種產品數據進行對比分析，這樣可以實現產品功能的好壞分析。

2、多維度拆解：用不同的視角去拆分、觀察同一個數據指標。分析流程為啟動事件分析、分析完成之後的結果、多維度拆分小結。

3、漏斗觀察：就是一連串想後影響的用戶行為。一個個行為構成，是前一步對後一步是有影響的。

4、評估渠道質量並確定投放優先順序：評估產品各渠道營銷情況，決定渠道投放的優先順序。

5、分布情況分析方法：是在一個事件不僅僅只有累計數量這么一個可以觀察的指標，還可以觀察這個事件在不同維度的分布來觀察。

6、用戶留存的分析方法：分析產品用戶數據，看看用戶是否可以發展為長期用戶。

『玖』 銷售分析需要哪些數據做參考

需要的數據：

1、按周、月、季度、年的分類銷售數據匯總；

2、月、年銷售匯總數據的同比、環比分析，了解變化情況；

3、計劃完成情況，及未完成原因分析；

4、時間序列預測未來的銷售額、需求；

5、客戶分類管理；

6、消費者消費習慣、購物模式等等

『拾』 銷售報表那些數據屬於關鍵數據

銷售分析關鍵數據：
1、銷售量：銷售量=進店量×成交率×客單數
2 、銷售額 ：銷售額=進店量×成交率×客單價=客流量×駐足率×進店率×試穿率×試穿成交率×客單價
3、進店量：進店量=客流量×進店率
4、進店率：進店率=進店量/客流量
5、觸摸率：觸摸率=觸摸產品的人數/進店量
6、試穿率：試穿率=試穿人數/進店量
7、試穿成交率：試穿成交率=成交人數/試穿人數
8、成交率：成交率=購買人數/進店量
9、客單價ATV：客單價=銷售額/客單數
10、客單數UPT：客單數=銷售件數/客單數
11、店鋪動銷率：店鋪動銷率=店鋪動銷SKU數/倉庫總SKU數×100%
12、平效：店鋪銷售額/店鋪銷售平米數，即單位銷售面積在單位時間內產生的銷售額。
13、人效：店鋪銷售額/店鋪員工編制數，即單位時間內店鋪中每個員工的平均銷售額。
14、時效：店鋪銷售額/店鋪營業時間，即單位時間內平均每個小時產生的銷售額