Cómo analizar datos e informes de ventas
Los datos comerciales de una empresa incluyen datos de ventas, datos financieros, datos humanos, datos de productos y otros tipos. La importancia de los datos de ventas en todos los datos es indudable. El análisis de los datos de ventas ayuda a identificar problemas comerciales, reducir los costos de ventas y, en última instancia, aumentar las ganancias de ventas de la empresa.
Extracción de índices clave
Las diferentes industrias tienen diferente énfasis en los indicadores de ventas. Este artículo tomará como ejemplo la industria de materiales de construcción.
Los indicadores de datos de ventas involucrados incluyen: cantidad de ventas, precio unitario de ventas, ingresos por ventas, costo unitario, costo de ventas, beneficio bruto de ventas, etc. Los datos originales también involucran información como mes, ciudad, clasificación, unidad de medida, cliente correspondiente, etc.
Producción de gráficos y paneles
Después de extraer indicadores de datos importantes, puede crear paneles y gráficos relevantes según sus propias necesidades. Antes de hacer esto, los usuarios deben comprender las métricas que deben monitorearse.
En general, a la hora de realizar cuadros de mando, se pueden dividir en tres categorías según los diferentes usos:
1. Cuadro de mando de datos básicos: visión general de la situación global.
>Todos Todos estamos familiarizados con este tipo de panel, que consta principalmente de una serie de gráficos básicos que incluyen mapas, gráficos de barras, gráficos circulares, etc. Se utiliza para ver datos básicos, como ingresos por ventas y costos de ventas en diferentes regiones, momentos y categorías. La siguiente imagen es un cartel generado a partir de datos de muestra de la industria de materiales de construcción:
Puede leer la información de ventas básica de la empresa en este cartel: la provincia de Jilin es una importante provincia de ventas, con ingresos totales de más de 30 millones en el primer semestre del año. Marzo tiene los mejores resultados de ventas, siendo las series convencionales de productos compuestos multicapa las que tienen las mejores ventas.
Cabe señalar que este cartel se mide por los ingresos por ventas y el personal de la empresa puede ajustarlo según sus propias necesidades o objetivos de informes.
2. Kanban de análisis de problemas: encuentre la razón
El Kanban básico satisface las necesidades de visualización de datos de los usuarios. Si desea utilizar datos para resolver problemas, debe analizar problemas específicos, establecer paneles específicos y realizar análisis exploratorios basados en las funciones proporcionadas por DataHunter.
Si desea ver la relación entre los ingresos por ventas, el costo y el beneficio bruto de diferentes categorías de productos, puede crear un nuevo panel y generar un gráfico de doble eje:
Como Como puede ver, los ingresos por ventas de la categoría de compuestos multicapa son significativamente mayores que el costo y el beneficio bruto correspondiente también es particularmente alto.
Si quieres saber más sobre qué provincia o ciudad tiene el beneficio bruto más alto y cuándo es el más alto, puedes crear un nuevo gráfico basado en el panel original con el beneficio bruto como estándar de medición, como se muestra a continuación:
A continuación, explore la lista de ganancias brutas desde las dimensiones de ciudad y tiempo respectivamente:
▲Explore por dimensión de ciudad.
▲Dimensión de perforación por fecha
▲Los resultados de la perforación muestran que,
Finalmente lo sabemos: Ruian tuvo la mayor ganancia bruta en abril.
Lo anterior es un proceso de análisis exploratorio simple.
3. Tablero de monitoreo de alerta temprana: respuesta rápida
Existen muchos escenarios de aplicación para el monitoreo de datos de ventas y la alerta temprana: por ejemplo, centrarse en monitorear productos con buen comportamiento si hay una anomalía. se encuentra, verifique inmediatamente la causa para evitar pérdidas importantes. Otro ejemplo es centrarse en monitorear el inventario de productos y hacer ajustes oportunos si no hay inventario suficiente en un área determinada.
Como ejemplo simple, genere un gráfico de dispersión basado en el costo y beneficio de diferentes tipos de productos, y establezca dos líneas de referencia usando el beneficio promedio y el costo promedio respectivamente, dividiendo así todo el gráfico en cuatro cuadrantes. Puede concentrarse en monitorear productos de alto costo y bajo costo o productos de alto costo y bajo costo, y descubrir rápidamente las causas y responder a los cambios.
(La imagen de arriba fue hecha por DataHunter.)