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怎么制作数据分析表 销售月报表数据分析( 三 )


我们可以参考下面这个零售门店销售数据分析模板：
分析模板内容
1、汇总指标数据展示
浏览者可直观掌握各门店的总体销售情况：收入、成本、毛利、数量、订单数等指标一目了然 。
2、各区域收入占比图
从区域维度 ， 帮助浏览者快速了解不同区域的销售收入占比情况：哪个区域收入比重最高 ， 哪个区域收入比重最低 。
3、门店销售分布图
帮助浏览者快速掌握各个门店的销售价值分布 。
4、门店销售收入排名图
由高到低的门店销售收入排名（可自行设计排序方式） ， 帮助浏览者快速掌握哪些门店的销售收入排名最高 ， 哪些门店的销售收入排名垫底 ， 从而针对不同门店的销售情况采取不同的调整策略 。
5、具体销售明细表
帮助浏览者深入了解销售基础数据具体明细：商品数量、单价、销售额、成本、毛利、排名等指标情况一目了然 。
动态的过滤分析展示
如图所示 ， 动态的可视化方式 ， 可帮助浏览者从不同维度分析零售门店的销售情况 ， 打通数据之间的孤岛 ， 更好地管理不同区域、不同门店的销售业绩 。
简言之 ， 通过这样的销售数据分析模板对销售数据的应用 ， 可帮助管理者从日期、门店、区域、商品等不同维度深入分析销售业绩情况 ， 提升门店业绩 。相信在周会或月会上 ， 这样的门店销售数据分析模板不仅仅可以让数据被看到 ， 更让数据和业务和管理紧密相连 ， 让数据价值清晰可见 。
Q5：干货分享：服装店销售数据分析怎么做
产品不会说话 ， 数据本身也不会说话 ， 那么怎么知道某产品的销售表现如何？产品价值如何？该产品是否有潜力？是否有效果？哪家店铺的销售业绩最好等等......
这需要收集整理一系列的产品销售表现数据进行判断 。那么服装店销售数据分析怎么做 ， 可以让数据价值一目了然？我们可以参考下面这样的服装销售数据分析报表：
如上图所示 ， 多维的动态分析报表 ， 可帮助浏览者快速查看不同店铺的服装销售情况：
1、所有门店的销售数据指标（销额、成本、数量、毛利、订单数）一目了然；
2、轻松查看不同区域的收入占比构成；
3、各门店销售数据价值分布了如指掌；
4、各店铺销售收入排名情况清晰直观；
5、不同的服装销售品类的销售数据指标及其明细销售情况直观展现 。
借助这样的销售数据分析报表 ， 我们在浏览时 ， 可根据自己的分析需求调整字段与维度组合 ， 从而实现多维度的服装销售数据分析 。
比如 ， 我们可从时间维度出发 ， 通过时间段的选择 ， 查看不同年度及月度的服装销售数据同环比趋势情况：
比如 ， 我们可从区域维度分析查看不同区域下各个店铺的销售及其明细指标情况：
比如 ， 我们可从门店的维度筛选分析服装销售数据的表现情况；
比如 ， 我们还可从具体商品维度 ， 分析具体哪些品类更有销售价值 ， 可为下个阶段的选品提供参考：
显然 ， 借助上述这样的额多维的服装销售数据报表的特点是：即使很多人同对这张数据报表的分析维度进行调整查看分析 ， 相互间也互不影响 ， 当浏览者重新打开报表时 ， 呈现的依旧是之前预设的报表字段与维度组合 。
当然 ， 制作服装销售数据分析报表让很多人头疼的莫过于需要不定期的重新制表 ， 过程重复且繁琐 。但借助BI制作完上述的数据报表后可设置自定义更新方案 ， 让报表数据自动更新 ， 这样一来 ， 下次需要用到报表时 ， 无需花费多余的时间精力进行重复制表操作 ， 便可轻松浏览到服装店铺的销售数据情况 。
注：上述数据报表仅供参考 。
Q6：如何分析销售数据与报表
为什么要做销售数据分析？
企业的业务数据涉及销售数据、财务数据、人力数据、产品数据等多种类型 ， 而销售数据在所有数据中的重要性毋庸置疑 。通过分析销售数据 ， 将有助于发现经营问题 ， 降低销售成本 ， 最终提高企业销售利润 。


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