【2023BI数据分析大赛】零售行业TO B 销售分析

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一、选手简介

1、选手介绍

帆软社区用户名:yzm203214,本人有10年快消行业经验,目前就职于一家提供企业数字化服务帮助企业进行数字化转型的某乙方公司任职业务顾问,个人感兴趣的方向是把各种业务分析场景用BI工具实现自动化。

2、参赛初衷

因为工作需要,学习并使用Fine BI一年,希望通过比赛实践提升BI工具的使用技巧,以及验证学习成果。

 

二、作品介绍

1、业务背景

某快消品牌销售公司,客户主要是各类经销商,直销客户。销售部门最大工作是要完成总部下达的销售目标,作为销售中层管理者需要定期跟踪目标完成情况,及时发现问题,及时追赶销售,以致于能完成全年目标。本分析看板的设计目的是用于中层管理者(营销总监)向上汇报,以及向下追销售达成,定位原因,寻找销售增长机会点。

 

2、数据来源

网上公共数据源:https://www.kaggle.com/datasets/ad043santhoshs/sales-domain

包括4张事实表:销售明细,销售折扣,成本明细,价格明细;2张维度表:客户信息,产品信息。还有自造数据表:销售目标,城市信息维表,客户销售分组表等。

 

3、分析思路

(1)核心指标、维度及分析场景的规划

围绕目标达成的分析主题,主要从目标达成,还是不达成的方向去拆解,对于目标达成看未来的销售趋势了解未来的增长点,对应目标未达成就从中分析主要原因,针对具体客户或产品进行追踪销售。

维度选择上包括时间的维度,和人、货、场。主要的指标是收入,毛利,毛利率。

 

(2)搭建指标维度矩阵

 

(3)看板布局设计

分三个版面,第一版面展示整体销售完成情况,第二版面进行客户分析,第三版面进行产品分析。用Visio大概画了这三个版面的布局。

 

版面一:

 

版面二:

 

版面三:

 

4、数据处理

4.1原数据源的世界国家名称换成中国省份,地区刚好是27个,根据2023年GDP排名,去除自治行政区只保留省份刚好也是27个,按销售额排名对应GDP排名进行了数据置换。(主要是为了地图集中展示好看一点)

处理步骤:

①用销售明细事实表,合并价格明细表,用数量*单价算出总金额。

②合并客户维度表,匹配客户相关信息

③按原地区,汇总总金额,按总金额降序排序

④用公式算出排名,rank=DEF(COUNTD_AGG(${market})+1,${market},${amount}>EARLIER(${amount}))

⑤用排名字段与城市信息表的GDP排名字段关联,合并城市信息表

⑥保留需要的字段,完成

 

4.2新建立一张销售目标表,分月,分客户,计算目标,用了一个随机函数进行计算。公式=销售额*RANDBETWEEN (90-110)/100

处理步骤:

①用销售明细事实表,合并价格明细表,用数量*单价算出总金额。

②按年月,客户编码分组,汇总金额

③计算目标,target=${amount}*(RANDBETWEEN(90,110)/100)

④设置需要的字段,完成

 

4.3用历史销售数据制作了一张客户销售分层表

处理步骤:

①用销售明细事实表,合并价格明细表,用数量*单价算出总金额。

②按年月,客户编码分组,汇总金额

③过滤年月,只取近2年的数据

④按客户编码分组,汇总金额,计算月份个数

⑤算销售金额的平均值,avg_sale=${sale amount}/${number}

⑥根据平均值分组,完成

 

 

4.4为了实现可以根据仪表板上选择时间来计算指标,建了一个时间参数,并计算了时间参数的年份和月份。各年累计和月累计指标通过DEF函数来计算,指定年份=时间参数的年份,月份=或者<=时间参数的月份。

计算时间参数的年,月指标

年月过滤组件绑定时间参数

 

4.5合并多个事实表与维度表,形成销售明细大宽表

处理步骤:

①用销售明细事实表,通过两表的同一字段产品编号、fiscal_year分别对应关联,合并价格明细表

②通过两表产品编号关联,销售明细表的fiscal_year与成品明细表cost_year关联,合并成品明细表

③通过两表的客户编号、fiscal_year分别对应关联,合并销售折扣表

④新增公式列,用数量*对应的价格,算出销售金额,成本金额,用销售金额*折扣点数算出折扣金额,销售金额-成本金额-折扣金额=毛利金额。新增4个对应的数据列。

⑤通过客户编号、产品编号合并,产品维表,客户维表,客户销售分组表

 

5、可视化报告

这个看板最核心的功能是会根据年月过滤组件选择的年月去计算各指标数据并展示。近12个月的趋势也会根据当前选择的年月展示前12个月的数据。点击任何一个维度或者是指标,都能联动其他图表进行联动分析。

 

(1)第一排主要指标卡片展示,中间展示时间进度卡片,用于提醒及对比目标完成进度的滞后。

月累计收入、毛利和年累计收入、毛利等指标,通过设置时间参数,用DEF函数指定过滤条件为仪表板上选择的年月来计算累计的截止时间。

如:年累计收入=DEF_ADD(SUM_AGG(${sale amount}),[],[${year}=${YEAR},${month}<=${MONTH}]),数据年份=过滤组件上的年,数据月份<=过滤组件上的月。

对于同比增长率和同比增长差额的指标设置了警示形状标识,同比下降展示红色向下箭头,同比上升展示绿色向上箭头。

对于月度的目标达成率指标设置了警示形状标识,未达标展示黄色三角形,达标展示绿色圆形

 

(2)分别按月累计收入、年累计收入展示前10排名和后10排名客户收入及目标完成情况。中间展示各省份的年销售目标完成情况,省份颜色深浅按销售额大小排。再加上近12个月的月收入趋势情况图,看整体的销售趋势。

 

(3)第二版面对客户进行分析。从区域销售对比、客户月均销售额分层、客户价值四象限、销售同比、销售目标达成情况进行深入分析。

各地区年累计销售收入对比:

分三个渠道,直销,批发,零售,分别对各渠道中各地区的销售收入进行对比分析。从按渠道计算的销售平均值线可以看到,每个渠道中基本上都是华东地区和华南地区销售收入是超过平均值的,其他地区都低于平均值。

客户价值四象限:

以年累计收入与年累计毛利率作为横轴纵轴的指标,分别设置这两个指标的平均值作为分析线,形成了四象限。散点大小加入年累计收入指标作为设置,颜色加入年累计毛利额指标作为设置。达到从图形上看,点大的是表示收入高的,颜色深的是毛利高的效果。

 

(4)第三版面对产品进行分析。从产品结构,分渠道、平台进行销售同比分析,以及对产品销售趋势进行分析。

 

(5)整体分析结论:

综合分析:

截止至2021年11月,年累计销售收入41.10百万元,全年目标达成率76.73%,目前时间进度已达91.67%,销售进度明显落后于时间进度。

从近12个月销售趋势看,1至8月销售趋于平稳,从9月开始销售进入旺季,逐月增长,预计12月到达最高。

查看前10名和后10名月累计收入和年累计收入客户的目标完成率情况,需要进一步分析客户及产品的情况。

 

客户分析:

从不同的渠道对比,华南区和华东区销售额最多,特别是在Retailer渠道。

根据近2年客户平均月销售额把客户分成5个层级,分类占比比较健康。同比去年月均销售都有大幅提升。目前年累计销售目标达成率最低的是月均>10W的客户。

最有价值客户有3个,分别是Amazon,Atliq e Store和Atliq Exclusive,销售额远超过平均值,位于前三名,毛利率也保持在平均值附近。

但同时也是这3个客户的销售目标达成率最低,需要关注大客户的销售情况,以确保公司全年目标达成。

 

产品分析:

公司主要销售4大产品,销售占比比较平均,AQ Mforce Gen X销售额稍少一点。

各个产品都主要是在Brick & Mortar平台和Retailer渠道销售最多。

产品AQ Zion Saga与去年同期收入对比,增长最快。

各产品的月销售趋势与整体销售趋势保持一致,从9月开始销售进入旺季,逐月增长,预计12月到达最高。

 

(6)仪表板链接

https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/QzGR

 

三、参赛总结

1、FineBI工具

不需要懂很多代码就可以实现业务自助分析,是非常好用的工具。6.0比之前5.0功能更强大了。但是在建模计算上相比PowerBI还需要继续努力改进。

2、参赛总结

最大的难点是指标需要根据选择年月来计算累计值。一开始想用ACC_SUM的函数,但是这个需要根据展示的维度来累计的,与想要的选择年月来计算不同。后面查找了很多帮助文档,通过参数与DEF函数结合来计算,最终达到想要的结果。过程中花费大量时间去验证指标计算结果是否正确。通过此次大赛让自己学习了如何灵活运用函数和参数来达成目标,收获很大。

发表于 2023-8-17 09:37:56
恭喜通过大赛初审!!请耐心等待二轮专家评审!
发表于 2023-9-15 11:14:14
打卡:文章整体分析全面,看板展示多样,配色搭配可以在丰富一些,对行业有一定的借鉴作用。
参与人数 +1 F币 +1 理由
兔子酱 + 1 打卡奖励

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发表于 2023-9-16 18:03:24
打卡:
工具运用的很多,整体的分析思路不错,UI设计的整机很舒服。整体故事化的讲解,逻辑贯穿始终
发表于 2023-9-20 19:52:34
打卡:
非常详细的一份报告,内容很丰富。指标维度矩阵这个模板值得学习。DEF函数+时间参数的数据处理方法值得借鉴。在参赛总结中,可以看出作者遇到难题主动学习的能力十分强。
参与人数 +1 F币 +1 理由
兔子酱 + 1 打卡奖励

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发表于 2023-9-21 09:25:32
详细的数据分析报告,整理思路清晰,内容饱满。
用于向上回报的营销分析模板是不是用红色或者橙色背景自带营销积极向上的感觉会好一些。
用于向下追踪和发现问题的分析模板是不是用蓝色,给人逻辑严谨、数据准确的感觉会好。
参与人数 +1 F币 +6 理由
兔子酱 + 6 打卡奖励-最走心评论

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发表于 2023-9-24 15:23:44
在零售行业耕耘这么多年,事业没有突破,原来离专业的人还有很大的差距,作者分析的很到位,细节也突出,自己没提升的原阳也很明显,分析模版颜色过于单调。不是很醒目。
参与人数 +1 F币 +1 理由
兔子酱 + 1 打卡奖励

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发表于 2023-10-1 10:23:20
打卡:作品结构清晰,分析角度全面系统。作者首先描绘了业务场景,然后详细阐述了数据处理思路和报告布局设计,显示了对商业分析的专业理解。报告从多个维度对销售情况进行多角度分析,运用各类图表展示核心业务指标,实现了动态交互功能
参与人数 +1 F币 +1 理由
兔子酱 + 1 打卡奖励

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发表于 2023-10-1 22:19:10
打卡:
指标分解的很清晰,而且进行了详细的说明。很不错的分析报告,分析框架解读清晰,具有完整的数据分析过程体现,作品采用数据可视化故事形式呈现,布局合理、色彩协调,数据很好的支撑了结论。
参与人数 +1 F币 +1 理由
兔子酱 + 1 打卡奖励

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发表于 2023-10-11 14:29:42
每个步骤写的都很详细,分析思路,指标逻辑,布局设计,数据加工(这一步骤和我去年参赛很像,但是内容不同),作者分析的很全面,布局合理。但是色彩上,看起来有点朦胧,如果有突出的颜色显示重点就好了。
参与人数 +1 F币 +1 理由
兔子酱 + 1 打卡奖励

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发表于 2023-10-13 10:18:46
打卡:完整的数据分析过程,配色统一,图表类型选取合理,故事化表达相关的数据分析场景,值得学习。
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最后回复于:2023-10-13 10:18

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