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零售行业怎么做销量报告?柱状图让业绩一目了然

时间:2019-06-05  来源:亿信华辰  浏览数:0

零售行业每天都有庞大的销量数据产生,成功的零售商能够对这些销量数据进行分析,从而指导自己的业务。知名品牌阿迪达斯就拥有非常成功的案例。阿迪达斯每天都会收集旗下门店的销量数据,形成销量数据报告,让经销商们可以更准确地了解当地消费者对商品颜色、款式、功能的偏好,同时分析出什么价位的商品更容易被接受,从而解决了商品库存问题,指导经销商获得更好的销量。

那么零售行业销量数据报告该怎么做,才能让数据展示发挥出其商业价值,而不是只停留在数据表面呢?本期辰哥讲图表的重点就是通过对比类图表,来帮助零售及新零售行业的销售复盘商品销量,提升业绩能力。

销量报告常用思维有哪些?

销量数据报告是通过大量的数据收集和分析,结合自身业务理解,说明现有业务的优势与不足,并提出业务的合理化建议,指导业务良性发展。业务报告也不只是单纯的数据报告,我们需要对数据进行以下几点总结:

  1. 1、对业务的改进优化
  2. 2、帮助业务发现机会
  3. 3、创造新的商业价值

销量报告之图表选择

销量数据报告,首先我们要学会对数据进行合理的对比分析。把数据与参考数据通过对比来说明问题。一项业务有销售总额,UV,转化率等等指标,这些指标可以在一定程度上说明业务的进展情况。但是单独的指出过于片面,缺乏实际的指导意义。这时候我们就需要选择合适的对比类图表来进行可视化分析。

对比类图表有哪些呢?

以亿信BI产品来说,我们的对比类图表就有基本柱状图,堆积柱状图、瀑布柱状图、多系列队柱状图、百分比堆积柱状图、基本气泡图、散点气泡图、螺旋气泡图、子弹图、南丁格尔玫瑰图、基本面积图、平滑曲线面积图、数据监控面积图、横向面积图、K线图、词云图雷达图等。

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使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数据的大小,通常用于展示不同分类间的数据对比,不同时间的数据对比。这么多对比类适用的图表,那么适合销量报告的是什么呢?


销量报告通常有增长、收入、地区、月度、季度、年度、产品等要素,既要展示数值,又要进行对比。这个时候,没有比柱状图更适合的可视化手段了(其他对比类见下篇)。

柱状图详解

柱状图(即基本柱状图),使用垂直或水平的柱子来显示类别之间的数值比较。其中一个轴表示需要对比的分类维度,另一个轴代表相应的数值。但要注意的是,基本柱状图的数据最好不超过12条。



在柱状图中,每一个条状代表一个分类数据,相较于其他图表,柱状图由四个部分构成:


  • 纵轴:数据值,连续数据字段映射矩形的高度
  • 矩形:展示主要数据值,高度与纵轴映射
  • 横轴:分类值,分类数据映射不同矩形
  • 图例:矩形释义

通过柱状图,我们可以看到分类数值的对比情况,能展示出每一个分类“有多少”。因此,它经常用于销量数据报告。但是当数值超过了一定限度,我们一般会采用横向柱状图,也即条形图进行展示。



横向柱状图(即条形图)与柱状图结构要素相同,但是由于柱状图在显示的分类较多时,会出现分类名目重叠等显示问题,如果用横向柱状图就可以避免这样的情况。



业务场景中销量报告的柱状图有哪些

下图是2016年某产品一整年的月销售额,如何判断这12个月销量走势呢?哪些月份销售额更高,哪些月份销售额较低?如果光看数据恐怕要将数据一一浏览,但是如果借助可视化图表,销售淡季和旺季就一目了然了。


图表中,矩形展示了每个月销售额数值,同时展示了销售额的最大值和最小值以及最大值和最小值的值差。当然柱状图也有其他的变形用法,如堆积柱状图。


堆积柱状图在每一个分类中的矩形用颜色分割成不同区间段以显示小分类的数值大小。堆积柱状图能够同时展示大分类和小分类的数据以及各个小分类在大分类中的占比情况。当然此时叠加的小分类要具有可对比性,如图中的不同产品销售收入是可以叠加的,但不同年份的收入、毛利润、净利润等数据则不适宜叠加对比。

除此以外,还有适用于多类别的横向柱状图。如下图所示,展示了2016年32个省份的销售额。如果用纵向柱状图(即标准柱状图),因为分类数量较多,纵向排列不够简洁,前后跨度太大会影响对比和阅读体验。所以这个时候,更适合采用横向柱状图。

当然,柱状图家族还有瀑布柱状图、双向柱状图......等等。在销量报告的使用场景中,只要根据自己的数据状况和对比情况来选择合适的柱状图类型即可。

4步完成柱状图,让销量一目了然

上面整理里了这么多柱状图的使用方法,如何用亿信BI实现呢?接下来辰哥就讲讲如何用亿信BI来制作柱状图销量报告。

①根据需要,将工具-统计图组件-柱状图直接拖拽到分析模板或者目标区域中:


③可以选择不同的统计图类型、配色方案,设置显示效果,在高级选项处可对图例、标题、坐标轴等进行微调设置:


④点击完成、保存、计算查看效果:

零售行业常常需要分析商品销量数据,并对消费者的生活、购物习惯做出了合理推测,提出业务优化建议并成功提升业绩。小到店铺,大到平台,是一个道理;店铺可以分析哪些商品更容易出现在一个订单中,再将这些商品互相推荐互相引流,以及在店铺页中靠近展示等;平台可以分析哪些类目的连单性更强,若女装与女鞋、家装家具和家用电器的连单性较强,则可以考虑将两个类目联合起来共同策划活动,若商品侧允许还可策划满减、满件等营销,加深连带,提升业绩。

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