销售管理驾驶舱怎么做？BI工具销售分析实操思路拆解！
众所周知，销售数据是企业在业务表达层面的核心数据，上至管理层，下至一线销售，都会时刻关注销售指标。
A：拉一下这个月的销售进度，下午开会过一下。
B：这个月XXX的销售业绩怎么这么难看，拉一下他这个月的销售数据。
C：XXX品牌这个月卖的怎么样了？
每个企业都希望通过对销售数据的监控和分析来支撑企业经营管理和决策。分析销售数据就会产出销售分析报告，那销售分析报告该从哪里切入？怎么做才能更直观易懂呢？
今天就给大家分享一个优秀的销售管理驾驶舱。
一、销售案例分析背景
销售管理中心提出对公司产品的年度销售进行全面复盘，对销售现状和概况做回顾性的分析，期望找出下一年提升公司的销售业务的机会点，并提出可实行的方案，以辅助销售做决策与执行。
二、销售分析思路
项目从两个部分展开分析：第一部分，业绩的回顾性统计与分析
主要用销售，毛利，进货产品比例，进货店铺比例，进货经销商比例，平均单店进货额，进货间隔月数来做拆解分析，并参考了这些指标的趋势变化，销售城市分布，渠道分布，top产品的表现等。
第二部分，业绩未来的提升策略：主要从两个方向来作提升：
1）存量客户的维系。主要是识别客户的流失风险提出预警机制，及时对顾客进行关系维护，防止竞品抢占等造成的客户流失；另外就是对店铺品类的流失风险进行精细化管理，及时对此品类进行市场调研，找出产品流失根本原因，做出对于的预挽回措施。
2）增量客户的拓展。增量部分主要应用按索夫矩阵的前3个（除新产品新渠道方法）
具体的指标、维度和分析模型见下图：
三、数据整理
本次项目选择的是一家零售企业的销售明细数据，包含了全国各渠道及店铺的订单明细。另外我们从国家统计局获取整理了国内各主要城市的生产总值数据，作为参考数据辅助分析。
根据分析思路，我们先从原有的“销售明细表”中拆分出了两个维度表，“渠道维度表”和“商品维度表”。然后将这三张核心的基础表以及“各城市GDP数据”导入FineBI后，直接在FineBI中通过筛选、分组汇总、合并表、添加公式等方式做成进一步分析所需的自助数据集，主要围绕商品的铺货率、商品购物篮分析、店铺流失率、商品流失率等指标进行数据处理。
（一）未铺货商品清单相关数据集处理
- 首先通过1=1的合并条件，将渠道维度表与商品维度表合并得到所有店铺与所有商品的笛卡尔积，命名为“未铺货商品清单”。因数据膨胀后量比较大，所以此处只统计到二级商品类别。
- 其次将销售明细表与商品维度表关联后并根据店铺名称、商品二级类别分组汇总，获得每个店铺已经进货的商品清单，命名为“已进货店铺清单”。
- 最后在“未铺货商品清单”与“已进货店铺清单”中都增加店铺名称与二级类别名称合并的字段作为关联条件。两个数据集合并后通过筛选是否进货，得到每个店铺的未铺货商品清单。
（二）购物篮分析相关数据集处理
首先从销售明细表中选择订单号和产品名称字段，分类汇总得到销售数量，作为A商品表。用同样的方式获得B商品表。将两者进行连接得到所有商品的笛卡尔积，并剔除了AB相同的商品组合。因数据量大，在这里我们只筛选了2023年的数据进行分析。
（三）商品流失率相关数据集处理
- 首先因数据量较大，销售明细表中订单时间只统计到年和月，假定销售明细表中“月”作为店铺进货的最小时间间隔单位，即同一店铺同一个月最多只进一次货。
- 其次根据销售明细表中的“经销商店铺名称”、“会计年度”、“过账期间”（代表月份）分组汇总得到相应的销售金额合计。并将“会计年度”与“过账期间”字段拼接合并后得到“进货年月”。
四、销售数据分析步骤及策略总结
（一）问题发现
利用销售额、毛利构造矩阵分析，发现毛利率总体呈下滑趋势，具体表现为2022年7月的45.2%到2023年6月的42.5%。
（二）如何解决
1、业务的提升
1）现有产品，现在市场的机会点
先定大策略：
- 第一步【小试牛刀】，把销量多（Top20）的单品铺货到所有经销商的所有店铺售卖，提升销售金额；
- 第二步【全面铺开】，根据二八原则，整理销售额多（如占公司整体业绩贡献前80%的单品）但经销商未进货的产品清单，与Top20的经销商进行沟通，让其增加清单进货提升销售金额；
再结合看板，分析具体机会点：
- 针对爆品未铺全的情况，可通过气泡图和排序表看板，定位到哪些产品买的多，但售卖的店铺少。
- 定位爆品：机会点在大厨牌浓汤类，大厨牌大馅水饺类，大厨牌头牌虾等系列产品。他们单店进货额高，但是但是由于渠道没有铺全导致营业额丧失。
- 赋能业务对应策略：把爆品的其他未铺货店铺，通过合作试销来提升销售。针对3个主要产品对应的铺货商，业务人员可从看板直接看到，高效高质的指导了运营工作。筛选结果如下图：
2）现有产品，开拓新市场的机会点
先定大策略：
- 城市维度：根据GDP的排名，对一线、新一线的城市进行查漏补缺，做新城市市场开拓；
- 渠道维度：与更多的电商平台或者其他渠道进行合作；
- 开拓方式维度：通过先销后付等方式，用爆品占领市场份额。
再结合看板，分析具体机会点：从GDP分布与现有各城市销售分布发现，除上海区域份额较高，其他很多城市有机会。
1.北京，深圳，重庆，广州，苏州，成都，武汉，无锡，福州，南通，东莞，常州，扬州等城市属于全国GDP排名靠前城市，可在这些城市拓展更多的超市，卖场。
2.杭州市，南京市，天津市，宁波市，青岛市，长沙市，佛山市等GDP高的城市之前未进入市场，可快速拓展业务进入市场。
3.由于产品结构，多为面食和水饺，可以对北方城市做产品的进一步下沉。
3）新产品，现有市场的机会点
先定大策略：
- 开发不同口味新品
- 现有产品，进行组合捆绑折扣销售，如【爆款+非爆款但毛利率高的产品】组合，并给组合折扣，捆绑促销。
再结合看板，分析具体机会点：
根据以下A产品：B产品原来组合的销售数量，提高高毛利产品的数量增加利润。
例如推荐组合：
饺子18：饺子4组合购买数量变成：1：1
饺子18：水饺1组合购买数量变成：1：1面点6：面点3组合购买数量变成：1：3
饺子19：水饺1组合购买数量变成2：1
等通过以上组合方式提高高毛利产品的销售比例，降低低毛利产品比例，并在组合后折扣率可给95折吸引消费者购买，给了折扣后依然可以提高整体的毛利率。
2、业务的提升
1）渠道关系维护
先定大策略：
通过流失店铺分析，预警哪些店铺有流失风险，及时维护与店铺之间的客户关系。
再结合看板，分析具体机会点：
①62.11%的店铺最近进货时间和过去平均进货时间差不多，基本上没有流失风险，可继续保持紧密合作。
②时长与平常进货平均时长比例未4-5倍的店铺（这部分店铺的销售金额占比未7%）有较大流失风险，此部分店铺需要尽快进行关系维护。
③除2倍以下无流失风险以外，其余的根据时长与客户的销售排名依次进行关系维护，优先处理销售前30%和销售30%-60%的流失风险客户。
2）店铺品类精细化运营
先定大策略：
定位到未流失店铺的哪些品类，出现了被竞品抢占市场的风险
再结合看板，分析具体机会点：①下图流失金额分布流失客户中大厨牌定做款汤圆流失金额排名最高，很长时间没有进货了。红框中其他类别的流失金额排名靠前。
运营可对这系列产品用看板联动功能，找出具体哪些店铺出现了流失风险，及时进行关系维护，防止被竞品占领时长。
②下图展示的是总销售金额排名靠前的商品流失率，总金额排名靠前的流失店铺及时进行关系维护防止客户维护，金额高的产品流失店铺销售金额比重不高的同时也做一波营销策略。如下图的商品优先级最高，一目了然。释放了重复统计的人力与时间，提升了效率。
五、结语
通过本文的案例分析，我们可以清晰地看到BI工具FineBI在销售数据分析中的强大功能和应用潜力。FineBI不仅提供了直观、高效的数据可视化工具，而且能够从多个维度（如销量、产品、渠道和店铺运营）对数据进行深入挖掘和分析，帮助企业快速、准确地把握市场趋势，优化销售策略，提高业务效率和盈利能力。
在当前激烈的市场竞争环境下，利用BI工具进行销售数据分析已成为企业提升竞争力、实现可持续发展的关键。通过学习和掌握FineBI这一先进的BI工具，不仅能够提高个人在数据分析领域的专业能力，还能为企业带来更多的商业价值。
最后，我们鼓励读者深入了解FineBI，积极应用其功能，将数据转化为有力的商业洞察，助力企业在未来的市场竞争中取得更加卓越的业绩和成就。让我们一同迎接数据驱动的未来，开创更加美好的商业新纪元！
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