Sales dashboard的核心目標是幫助你即時掌握企業的銷售數據，並快速分析績效。透過整合產品銷售收入、年度收入與占比等關鍵指標，sales dashboard能讓你清楚了解各產品的銷售趨勢與收入表現。這樣的工具不僅提升了決策的精準度，也讓企業在快速變化的市場中保持競爭力。當你能即時監控數據並掌握各部門的表現，調整策略以達成銷售目標將變得更加高效。
一、什麼是sales dashboard？
Sales dashboard是一種專為銷售數據設計的可視化工具。它將複雜的數據轉化為簡單易懂的圖表與指標，幫助你快速掌握銷售狀況。透過這個工具，你可以即時查看銷售額、客戶數量、產品表現等關鍵數據，並快速發現問題。
Sales dashboard的核心價值在於它的即時性與整合性。你可以將來自不同系統的數據（如CRM、ERP或POS系統）集中到一個平台上，避免數據分散的問題。這樣，你不僅能節省整理數據的時間，還能更快地做出決策。
以下是sales dashboard的幾個主要特點：
- 數據可視化：將數據轉化為圖表，讓你一眼就能看出趨勢。
- 即時更新：確保你掌握的數據是最新的，避免因延遲而影響判斷。
- 自定義功能：根據你的需求設置不同的指標與報表，滿足個性化需求。
Sales dashboard不僅適用於大型企業，也適合中小型企業。無論你的業務規模如何，這個工具都能幫助你提升銷售管理效率，讓你更專注於策略規劃與執行。
二、Sales dashboard有哪些功能？為什麼企業都如此重視？
1. 即時數據監控
Sales dashboard的最大優勢之一是即時數據監控。你可以隨時掌握最新的銷售數據，快速了解市場變化。例如，透過儀表板，你能即時查看團隊的回覆潛在客戶時間，這反映了團隊的主動性。你還能追蹤Email發送量，評估推廣活動的效果。通話量的數據則幫助你確保銷售專員的效率。這些功能讓你能迅速發現問題，並即時調整策略，避免錯失商機。
2. 銷售績效分析
透過sales dashboard，你可以輕鬆分析團隊的銷售績效。它將複雜的數據轉化為簡單的圖表，幫助你快速了解哪些產品表現最佳，哪些需要改進。你還能追蹤團隊的後續關心行動，確保每個潛在客戶都得到適當的跟進。這樣的分析不僅提升了團隊的效率，也讓你能更精準地分配資源，專注於高效益的業務。
3. 目標追蹤與預測
Sales dashboard還能幫助你追蹤目標的達成情況，並進行銷售預測。你可以設定具體的銷售目標，並透過儀表板即時查看進度。當數據顯示某些目標可能無法達成時，你可以提前調整策略，避免損失。此外，透過歷史數據的分析，儀表板能為你提供未來的銷售趨勢預測，幫助你更好地規劃資源與行動。
4. 支持數據驅動的決策
Sales dashboard的另一大優勢是能幫助你做出數據驅動的決策。透過整合來自不同來源的數據，儀表板提供了全面且即時的資訊，讓你能以事實為基礎進行判斷，而非依賴直覺或經驗。
例如，當你發現某產品的銷售量突然下降時，儀表板可以幫助你快速定位問題。你可以檢視相關數據，如庫存水平、促銷活動的效果或市場需求的變化，進一步分析原因。這樣的數據支持讓你能迅速採取行動，例如調整價格策略或加強市場推廣，避免損失擴大。
此外，Sales dashboard還能協助你優化資源分配。透過分析不同地區或產品的銷售表現，你可以更精準地分配預算與人力，將資源集中於高潛力的市場或產品上。這不僅提升了效率，也能最大化投資回報。
最後，數據驅動的決策還能幫助你預測未來的市場趨勢。透過歷史數據的分析與模型建構，你可以更好地規劃長期策略，確保企業在競爭激烈的市場中保持領先地位。
三、設計sales dashboard的步驟
1、分析背景
銷售管理中心提出對公司產品的年度銷售進行全面覆盤，對銷售現狀和概況做回顧性的分析，期望找出下一年提升公司的銷售業務的機會點，並提出可實行的方案，以輔助銷售做決策與執行。
下面以數據分析工具FineBI為例。
2、分析思路
第一部分，業績的回顧性統計與分析
主要用銷售，毛利，進貨產品比例，進貨店鋪比例，進貨經銷商比例，平均單店進貨額，進貨間隔月數來做拆解分析，並參考了這些指標的趨勢變化，銷售城市分佈，渠道分佈，top產品的表現等。
第二部分，業績未來的提升策略
- 存量客戶的維繫。主要是識別客戶的流失風險提出預警機制，及時對顧客進行關係維護，防止競品搶佔等造成的客戶流失；另外就是對店鋪品類的流失風險進行精細化管理，及時對此品類進行市場調研，找出產品流失根本原因，做出對於的預挽回措施。
- 增量客戶的拓展。增量部分主要應用按索夫矩陣的前3個（除新產品新渠道方法）
具體的指標、維度和分析模型見下圖：
3、數據整理
本次專案選擇的是一家零售企業的銷售明細資料，包含了全國各渠道及店鋪的訂單明細。另外我們從國家統計局獲取整理了國內各主要城市的生產總值資料，作為參考資料輔助分析。
根據分析思路，我們先從原有的“銷售明細表”中拆分出了兩個維度表，“渠道維度表”和“商品維度表”。然後將這三張核心的基礎表以及“各城市GDP資料”匯入FineBI後，透過篩選、分組彙總、合併表、新增公式等方式做成進一步分析所需的自助資料集，主要圍繞商品的鋪貨率、商品購物籃分析、店鋪流失率、商品流失率等指標進行資料處理。
未鋪貨商品清單相關資料集處理
- 首先透過1=1的合併條件，將渠道維度表與商品維度表合併得到所有店鋪與所有商品的笛卡爾積，命名為“未鋪貨商品清單”。因資料膨脹後量比較大，所以此處只統計到二級商品類別。
- 其次將銷售明細表與商品維度表關聯後並根據店鋪名稱、商品二級類別分組彙總，獲得每個店鋪已經進貨的商品清單，命名為“已進貨店鋪清單”。
- 最後在“未鋪貨商品清單”與“已進貨店鋪清單”中都增加店鋪名稱與二級類別名稱合併的欄位作為關聯條件。兩個資料集合並後透過篩選是否進貨，得到每個店鋪的未鋪貨商品清單。
購物籃分析相關資料集處理
首先從銷售明細表中選擇訂單號和產品名稱欄位，分類彙總得到銷售數量，作為A商品表。用同樣的方式獲得B商品表。將兩者進行連線得到所有商品的笛卡爾積，並剔除了AB相同的商品組合。因資料量大，在這裡我們只篩選了2023年的資料進行分析。
商品流失率相關資料集處理
- 首先因資料量較大，銷售明細表中訂單時間只統計到年和月，假定銷售明細表中“月”作為店鋪進貨的最小時間間隔單位，即同一店鋪同一個月最多隻進一次貨。
- 其次根據銷售明細表中的“經銷商店鋪名稱”、“會計年度”、“過賬期間”（代表月份）分組彙總得到相應的銷售金額合計。並將“會計年度”與“過賬期間”欄位拼接合並後得到“進貨年月”。
4、具體分析
利用銷售額、毛利構造矩陣分析，發現毛利率總體呈下滑趨勢，具體表現為2022年7月的45.2%到2023年6月的42.5%。
（1）業務的提升
①現有產品，現在市場的機會點
先定大策略：
- 第一步【小試牛刀】，把銷量多（Top20）的單品鋪貨到所有經銷商的所有店鋪售賣，提升銷售金額；
- 第二步【全面鋪開】，根據二八原則，整理銷售額多（如佔公司整體業績貢獻前80%的單品）但經銷商未進貨的產品清單，與Top20的經銷商進行溝通，讓其增加清單進貨提升銷售金額；
再結合看板，分析具體機會點：
- 針對爆品未鋪全的情況，可透過氣泡圖和排序表看板，定位到哪些產品買的多，但售賣的店鋪少。
- 定位爆品：機會點在大廚牌濃湯類，大廚牌大餡水餃類，大廚牌頭牌蝦等系列產品。他們單店進貨額高，但是但是由於渠道沒有鋪全導致營業額喪失。
- 賦能業務對應策略：把爆品的其他未鋪貨店鋪，透過合作試銷來提升銷售。針對3個主要產品對應的鋪貨商，業務人員可從看板直接看到，高效高質的指導了運營工作。篩選結果如下圖：
②現有產品，開拓新市場的機會點
先定大策略：
- 城市維度：根據GDP的排名，對一線、新一線的城市進行查漏補缺，做新城市市場開拓；
- 渠道維度：與更多的電商平臺或者其他渠道進行合作；
- 開拓方式維度：透過先銷後付等方式，用爆品佔領市場份額。
再結合看板，分析具體機會點：從GDP分佈與現有各城市銷售分佈發現，除上海區域份額較高，其他很多城市有機會。
- 北京，深圳，重慶，廣州，蘇州，成都，武漢，無錫，福州，南通，東莞，常州，揚州等城市屬於全國GDP排名靠前城市，可在這些城市拓展更多的超市，賣場。
- 杭州市，南京市，天津市，寧波市，青島市，長沙市，佛山市等GDP高的城市之前未進入市場，可快速拓展業務進入市場。
- 由於產品結構，多為麵食和水餃，可以對北方城市做產品的進一步下沉。
③新產品，現有市場的機會點
先定大策略：
- 開發不同口味新品
- 現有產品，進行組合捆綁折扣銷售，如【爆款+非爆款但毛利率高的產品】組合，並給組合折扣，捆綁促銷。
再結合看板，分析具體機會點：
根據以下A產品：B產品原來組合的銷售數量，提高高毛利產品的數量增加利潤。
例如推薦組合：
- 餃子18：餃子4組合購買數量變成：1：1
- 餃子18：水餃1組合購買數量變成：1：1麵點6：麵點3組合購買數量變成：1：3
- 餃子19：水餃1組合購買數量變成2：1
等透過以上組合方式提高高毛利產品的銷售比例，降低低毛利產品比例，並在組合後折扣率可給95折吸引消費者購買，給了折扣後依然可以提高整體的毛利率。
④渠道關係維護
先定大策略：
透過流失店鋪分析，預警哪些店鋪有流失風險，及時維護與店鋪之間的客戶關係。
再結合看板，分析具體機會點：
- 62.11%的店鋪最近進貨時間和過去平均進貨時間差不多，基本上沒有流失風險，可繼續保持緊密合作。
- 時長與平常進貨平均時長比例未4-5倍的店鋪（這部分店鋪的銷售金額佔比未7%）有較大流失風險，此部分店鋪需要儘快進行關係維護。
- 除2倍以下無流失風險以外，其餘的根據時長與客戶的銷售排名依次進行關係維護，優先處理銷售前30%和銷售30%-60%的流失風險客戶。
⑤店鋪品類精細化運營
先定大策略：
定位到未流失店鋪的哪些品類，出現了被競品搶佔市場的風險。
再結合看板，分析具體機會點：
- 流失金額分佈流失客戶中大廚牌定做款湯圓流失金額排名最高，很長時間沒有進貨了。紅框中其他類別的流失金額排名靠前。運營可對這系列產品用看板聯動功能，找出具體哪些店鋪出現了流失風險，及時進行關係維護，防止被競品佔領時長。
- 總銷售金額排名靠前的商品流失率，總金額排名靠前的流失店鋪及時進行關係維護防止客戶維護，金額高的產品流失店鋪銷售金額比重不高的同時也做一波營銷策略。如下圖的商品優先順序最高，一目瞭然。釋放了重複統計的人力與時間，提升了效率。
最終生成了一個完美的sales dashboard：
四、sales dashboard的實際應用範例
天虹:這家傳統零售企業通過數實融合迎來了業績增長的“第二曲線”
企業介紹
天虹是一家歷史悠久的零售企業，自2013年起將數位化作為核心戰略，通過會員、商品、行銷的全面線上化構建轉型基礎。旗下科技子公司靈智數科（2019年成立）專注於實體零售數位化，推出智能化客戶資產管理平臺「靈智·企微助手」和智慧用工管理平臺「小活兒」，服務永旺、屈臣氏等零售企業。目前天虹線上年GMV達57億元，數位化會員超4700萬，線上銷售佔比24%，實現從內部優化到行業賦能的跨越。
業務需求痛點
- 戰略決策鏈路長：期望通過提供全面的經營指標與數據支撐，優化管控工作。優化業務環節契合度，提高管理決策在實際業務的落地性。
- 問題根因定位慢：通過打通各業務環節上下游系統的匹配、協同關係，可以有效基於上游的供應和庫存供應進行準確計劃預測，設計歸因式的下鑽分析路徑，高效定位具體業務問題進行針對性處置。
- 會員風險管控能力較弱：需要建設風險預警、追蹤體系實現會員體系的精準風險管控。
解決方案
在2021年，天虹啟動了與帆軟的合作，尋求通過自助式BI工具改善業務人員的數字化工作效率。
關鍵會員畫像
通過支持運營部門收集和分類不同屬性會員的基礎信息，運用FineReport和FineBI工具，綜合統計會員比例，為精準營銷提供數據支持。這項分析工作針對天虹及其合作的零售門店客戶，是常規需求，旨在通過深入分析會員生命週期、會員價值和會員結構等方面，為運營決策提供全面的視角和依據。
單品銷售數據看板
區域總經理和門店店長利用平臺從商品品類角度分析銷售指標，為產品運營部門提供數據支持，以便及時調整銷售策略以適應市場變化。這種分析特別針對零售門店環境，其中單品銷售看板因其高訪問量而顯得尤為重要。通過FineReport工具，我們能夠詳細展示單個商品的銷售額、顧客量和客單價，並通過時間對比來進行深入的銷售趨勢分析。
移動端物流中心日報
為解決門店零售客戶面臨的供應多樣化問題，天虹利用平臺抽取數據，設計物流中心日報系統。該系統每日定時向門店店長推送日報，及時通報門店的缺貨、要貨和發貨情況。幫助店長準確掌握庫存狀態，有效減少庫存積壓或不足問題，確保門店運營效率和客戶滿意度。
Sales dashboard是提升銷售管理效率的關鍵工具。設計時，你需要明確目標，選擇適合的KPI，並注重數據的可視化呈現。這樣的工具不僅能幫助你即時掌握銷售數據，還能支持更精準的決策。建議從簡單的銷售儀表板開始，逐步優化功能並應用於實際業務。
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