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，老闆也不在意。
1、分析銷售指標有什麼意義？
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週報，用於監控資料異常以便及時發現問題。另一個是特定性問題分析，通過資料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分析，管道對比分析，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瞭解其需求，特定問題特定分析。
抑或是參考下面銷售資料分析體系，來尋求分析的思路。
2、銷售分析追蹤哪些指標？
以電商零售企業為例。主流的銷售額、訂單量、完成率、增長率、重點商品的銷售占比、各平臺銷售占比。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：
建設銷售管理分析體系，以管道組織、商品體系即時監控、統計銷售業績。
指標追蹤：
根據資料間邏輯，從匯總資料的異常，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。
3、怎樣分析這些指標？
可以從下面三個層面來跟蹤這些指標。
指標的監控，即時&累計指標的規律分析指標的對比分析
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（雖然資料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螢幕即時監控。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，以及多平臺整合與移動化監控等。
這兒舉例用FineReport搭建的資料包表：
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）通過儀錶盤展示出來，同時展示目標達成率，可以非常醒目的掌握最重要的資訊。不達標？根據此資訊就可以找到負責人進行責問了。
其他幾個主要是訂單分佈情況，分別為各個價位的訂單數量：體現客單價分佈，若某一天的資料異常，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衝擊。總之，透過觀察客單價的分佈，是能夠掌握很多資訊的。
商品銷量與平臺銷量的分佈：主要是對銷售分佈的掌握，這類資訊要說只透過這一天的資料來看出問題來，還是有些困難的，需要連起來看。下麵會有提到。
訂單時段分佈：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。通過這些資訊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佈有了很大的變動，也值得深入分析原因。
不止是每天的銷售指標值的追蹤，累計起來的資料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，當資料異常時，可以進一步查看各月份的明細資料。
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資料，兩者應更多的是結合起來使用，既要掌控全域，也要關注眼前。
指標的規律分佈
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佈與平臺銷售分佈。
上圖展示了各平臺訂單的占比分佈情況。仔細流覽可以發現：在2月份（春節）期間，總體上天貓平臺的訂單占比很高；而京東平臺上兩個旗艦店，隨著時間占比越來越高。這些資訊會有助於説明公司調整銷售策略。
當資料出現異常變動，可以進一步流覽月份明細資料，可以獲知店鋪訂單量占比的下降，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，不僅是對資料的跟蹤，也是對各負責人對追蹤。
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，透過資料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，透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準來展示。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。
上圖中可以看出，2月份之前實際銷售情況是優於計畫值，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畫額。需要進一步分析銷售情況不佳的原因。這時選擇計畫完成率對比指標，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。
透過這樣的佈局，可以對地區的銷售情況進行較全面的展示，不能透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佈圖，透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：顯示商品的權重分佈情況，權重值＝銷售額／周權重係數，周權重係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，例如週一到周日分佈為：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資料推測出的，若要對結論進行驗證，還需其它方法，比如進行AB測試等。
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