推薦一套企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)分析報告框架，以及實戰(zhàn)案例（帶過程分析），適用于零售電商等行業(yè)

目的：當前，不少零售公司的門店都正在全國高速擴張中，急需一張完整企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)分析報告，讓業(yè)務人員能從中知道自己業(yè)務最近及過去的數(shù)據(jù)情況，同時，也讓公司管理層快速了解業(yè)務情況及數(shù)據(jù)波動原因，得出解決方案。部分分析報告如下↓↓，數(shù)據(jù)分析及可視化報告制作工具是FineBI

角色一：全國老大視角

下圖全國老大的賬號擁有所有省-市-區(qū)的權(quán)限，可以隨意篩選到任意層級來查看情況。

[1.2]報表日期默認選最新的日期，用戶可篩選回溯任何日期。[1.3]對整份報表的色系做了基本定義， 方便能快速識別是什么類型的指標，保證整份報表色系一致。

①本月總銷售額分析

上圖[1.1]3個KPI指標卡，可以非常情況看到本月銷售情況比起環(huán)期沒什么漲跌（[環(huán)比增長率]=-0.6%在-5%~5%這個小范圍內(nèi)認為是平的，是黃色）

上圖[1.2]近一年的每月銷售額變化情況，可以看到2月[同期]比起1月環(huán)比大幅度下降-17%，比起去年12月，也是下降的，所以2月本身表現(xiàn)就很差勁，[1.3]21年3月更是環(huán)比增長達46%,所以認為當前3月銷售額情況其實應該并不好。

上圖[1.4]近一年的銷售額日歷圖，該圖可以非常清楚的看到每日的銷售額的規(guī)律(比如周六日賣的好,月底普遍賣得好，但是沒有發(fā)現(xiàn)這個規(guī)律)，看當前3月，前2周高于平均水平，后2周低于平均水平拉低了整月。

結(jié)論：全國22年3月銷售額看環(huán)比沒變差，但是通過同比月份的環(huán)比情況，應該有些問題。且后2周的表現(xiàn)較差。

這時全國老大想知道是不是有2,3月就是有表現(xiàn)不好的規(guī)律,上圖[1.5]老大篩選去年同時間'2021-03-26',這整份報表就'回溯'到當時的情況?？梢酝ㄟ^篩選回到任何時間的報表分析，而不用再找數(shù)據(jù)部門要，雙贏。

上圖[1.6]發(fā)現(xiàn)21年2月銷售額也下降了，大概是春節(jié)的因素，但是只下降-12%，比22年2月下降-17%好很一些，且21年3月[環(huán)比增長率]足足上升了36%，[1.7]也沒發(fā)現(xiàn)3月后2周會表現(xiàn)不好的規(guī)律。

結(jié)論：全國22年3月銷售額確實有問題，特別是后2周

上圖[1.8]老大再次篩選時間='2022-03-13',為了看22年3月前兩周的表現(xiàn)情況，再次回溯報表時間。發(fā)現(xiàn)果然，22年3月前2周的[環(huán)比增長率(同時段)]為44.8% ,甚至超過了去年36%。

結(jié)論：全國22年3月的銷售額有變差，問題出在在3月的后2周。

②本月各省月銷售額占比&環(huán)比變化分析

全國老大時間選回了最新的'2022-03-26',繼續(xù)探索本月情況。

上圖[2.1]非常清楚的看到本月銷售額的[環(huán)比增長率(同時段)]上升最多的省份是'江蘇省'，足足272%,可以好好表揚下，回頭讓他們交一分報告上來看是怎么做到的。下降最最多的是'湖北省'，但銷售額就那么一點，是個新市場，無足輕重，可以先不管。

上圖[2.2]可以看到所有有業(yè)務的省份銷售額幾乎都是上升的，但是這對3月來說的意義不大，因為我們上面分析3月比2月就該大規(guī)模上升。

上圖[2.3]非常重要，結(jié)合了各省[銷售金額占比]（銷售額貢獻度）和環(huán)比變化情況，可以非常清楚的看到 '吉林省'是2月(同時段)足足貢獻了全國的25%的銷售額，但是3月卻下降到了15%,銷售額足足下降了40%，2月貢獻了全國的11%銷售額的'福建省'更是嚴重，銷售額下降了57%。

結(jié)論：22年3月的異常主要出在了'吉林省'和'福建省'上

上圖[2.4] 老大想要知道'福建省'的具體情況，使用了'聯(lián)動 鉆取'，看到'福建省'的沿海城市銷售額都下降了。[2.5] 貢獻了'福建省'2月的53%銷售額的'福州市' 環(huán)比下降了58%, 貢獻了'福建省'2月的25%銷售額的'莆田市' 更是環(huán)比下降了87%,貢獻第二的下降最多。[2.6]'福建省'也是22年3月的后2周表現(xiàn)得很差。

結(jié)論：'福建省'的22年3月后2周表現(xiàn)很差，符合全國22年3月后2周的異常，主要是'福州市'和'莆田市'影響巨大。

全國視角結(jié)束說明

至此，其實全國老大在這份報表可以繼續(xù)'篩選 聯(lián)動 鉆取'去分析'吉林省'，且目前只用報表分析的2個版塊，下面還有4個版塊可以深入分析這2個省的問題。

但是為了讓篇幅不會過長，且介紹這份報表滿足[各層級所有人員]的特性，我們將切換角色繼續(xù)往下分析。

全國老大說:'我累了，讓東北三省的負責人交一份報告上來說明'吉林省'的情況'

角色二：東北三省總監(jiān)

該賬號只能看到這3個省的數(shù)據(jù)，也只能篩選到這3個省，體現(xiàn)[可視化]的[層級管理性]:各層級所有人只能看到自己該看的東西

上圖[0.6] 報表變成了默認就是'市'為主要分析的維度，不用辛苦的每次'鉆取'這個?？吹木S度。

①本月銷售額&環(huán)比變化情況分析

上圖[1.1] '東北三省總監(jiān)'要和'全國老大'匯報'吉林省'本月的異常情況，所篩選了 省='吉林省'，接下來整份報表都是'吉林省'的內(nèi)容。

上圖[1.2] 吉林省22年3月26日當月[環(huán)比增長率]足足下降了40.2%, [1.3][1.4]21年3月(全月)可是足足上升了43%，本月業(yè)績下降就非常離譜了。[1.5]22年3月后2周表現(xiàn)得很差是主要原因。

結(jié)論：'吉林省'的22年3月后2周表現(xiàn)得很差，符合全國22年3月的后2周的異常。

②本月各市月銷售額占比&環(huán)比變化分析

上圖[2.2]可以看到'吉林省'的只有'白山市'是正常上漲的。[2.3] 貢獻了吉林省2月的34%銷售額的'長春市' 環(huán)比下降了55%, 貢獻了吉林省2月的11%銷售額的'長春市' 更是環(huán)比下降了86%,全省下降最多。

結(jié)論：'吉林省'的22年3月表現(xiàn)得很差，主要是'長春市'和'吉林市'影響最大。

③市場擴張情況:總門店數(shù)對比& 新增門店數(shù)情況

由于市場一直在高速擴張中,也就是一直在新開門店。所以本月[環(huán)比增長率]-40.2%甚至還要再減去上圖[3.1]的[總門店數(shù)環(huán)比多(同時段)]的1.7%，才是同樣門店數(shù)的一個對比情況。 [3.1][3.2]都在說明這個，可以看到2月3月的門店數(shù)增幅下降了，但是增幅下降得嚴不嚴重，看斜率是不容易看出來的。

所以需要[3.3][3.4][3.5]這個來知道市場擴張的速度具體放緩了多少，可以看到 1，2，3月放緩速度在持續(xù)增加，3月[新增門店數(shù)環(huán)比增長率]甚至是-50%, 而21年3月[新增門店數(shù)環(huán)比增長率]是115.8%。

結(jié)論：'吉林省'的21年下半年市場擴張的速度就放緩，22年市場擴張的速度更是大幅度的連續(xù)下降，當前3月份尤其嚴重。

④有銷量門店數(shù)&門店有銷率 變化情況

[銷售額]=[有銷量門店數(shù)]*[店均銷售額]， [有銷量門店數(shù)]是非常重要的，但因為門店在一直新開，所以直接對比上月會受到新開門店的影響。所以引入的[門店有銷率]=[有銷量門店數(shù)]/[總門店數(shù)(當時)] ，同時這個率也能知道門店的活躍情況，一舉兩得。

上圖[4.1] [本月有銷率環(huán)比增加]為-15.5%,[4.2] 同比(同時段)的[門店有銷率]也有72.4% ，每個月的有銷率也比較平滑，所以[本月有銷率]55.4真的很異常。

上圖 [4.3] 條形圖粗細代表[銷售額占比]，表示對全局的影響度，影響度最高的還是'長春市'，不過'長春市'上月的[門店有銷量率]本來就偏低，只有69%，環(huán)比減少了了-15.5%。 變化最大的依然是'吉林市'從上月很高的77% 減少了-31% 到46% 變化巨大。

上圖[4.5]對比了當月,同期,環(huán)期的[每日門店有銷率]，定位問題到天。發(fā)現(xiàn)本月從3月8號開始脫離正常值下滑，到3月21日到達了最低點2.4%，并一直在3%上下徘徊。

[4.6] 點擊'吉林市'交互看到[4.7]也是從月8號左右脫離增增長值下滑

結(jié)論：'吉林省'的門店有銷量率減少了-15.5%，主要是在3月8日后大幅度連續(xù)下滑，符合'吉林省'3月后2周銷售額表現(xiàn)差，但還不足全部以解釋 -40%的業(yè)績下滑。

⑤月店均銷售額 & 店均銷售天數(shù) & 店日均銷售額

[月店均銷售額]代表了門店的平均銷量水平,上圖[5.1]找到了-40%銷售額剩下的原因，是 [月店均銷售額] 的 環(huán)比下降了 -24.8%。[5.5]可以很清晰進一步分析下降的主要原因是 [店均銷售天數(shù)]大幅度下降了， 而[店日均銷售額]只有略微下降，[5.6]可以看出 到3月20日才有略微的下降。

結(jié)論：'吉林省'的門店[月店均銷售額]減少了-24.8%，主要是在[店均銷售天數(shù)]大幅度減少，加上這個因素可以基本解釋 -40%的業(yè)績下滑的原因。

結(jié)論和專題分析報表補充分析

上述展示的[日?？梢暬瘓蟊韂將有可探索性，使用廣泛性，層級管理性，實時性/可回溯性，都充體現(xiàn)到了，可以知道這份報表能再自助分析探索的地方還有非常多。不過就像開頭說的，比起[專題分析報表]確實會在深度的分析上有所缺失，我們下面就補充一個和本次有關(guān)的[專題分析報表]。

'吉林省'-40%的業(yè)績下滑中，'吉林市'足足-85%的下滑。大家一般都會清楚應該是受到疫情影響。但是這個應該很不會，是怎么個個影響法，具體影響了多少，真的全是疫情的原因？上述的[日?？梢暬瘓蟊韂并不能無法證明。

[日常可視化報表]更多的讓大家知道都發(fā)生了什么，并能探索鎖定出問題的范圍， 就像我們的探索發(fā)現(xiàn)的路徑：

全國22年3月銷售額環(huán)比好像沒下降–全國22年3月后2周的銷售額異常—主要問題出自在'福建省'和'吉林省'的后2周—'吉林省' 的長春市和吉林市3月后2周確實有問題—問題主要是門店有銷率(后2周) 和 門店銷售天數(shù)。

但是真的證明問題還是需要下面的[專題分析報表]補充：

上圖這是一份簡單分析22年各城市受疫影響[銷售額]的[專題分析報表]，篩選到'吉林市'，可以看到3月份確實有疫情。這份[專題分析報表]采用了[新增本土確診病例]作為判斷是否有疫情的標準，因為收集所有城市的封管控等信息非常困難，有主觀性，口徑不一致。目前政府,商家,消費者的決策其實也是以[新增本土確診病例]為基準在做判斷,都是在關(guān)心[本土新增]。

上圖[1] 篩選2022-03-01~2022-03-26 ，和我們的[日?？梢暬瘓蟊韂一致。

[2]是通過22年無疫情日算出的日均銷售額為9084，這個是不會被篩選日期影響的，如果通過篩選里的算無疫情日算出的日均銷售額，天數(shù)太少，離疫情太近，有很多偶然性。

[3]銷量和本土新增折線圖可以看到 3月3日就開始有[新增本土確診病例]，月頭幾天銷售額就已經(jīng)收到了影響，小于22年無疫情日算出的日均銷售額的9084。且在3月7日疫情開始持續(xù)爆發(fā)的時候，銷量明細大規(guī)模下滑。

[4] (3月疫情天數(shù)）24× （疫情影響日均銷售額）-8125 =（本月因疫情總損失銷售額） -194,991 ，

[5]從而推斷（無疫情預期銷售額）為227,393， 因疫情損失為 -85.8%.

我們回顧下[日?？梢暬瘓蟊韂的'吉林市'足足-85%的下滑，上述這個[專題分析報表]就能非常好的解釋清楚。

結(jié)論：'吉林省'的22年3月份[月店均銷售額]下滑-85%是疫情導致的，（上圖）'長春市'用同方法去推斷也是發(fā)現(xiàn)一樣的情況,所以'吉林省'的門店[月店均銷售額]減少了-24.8%完全可以用疫情解釋。

(篇幅限制，沒時間更嚴謹?shù)淖C明了，但其實已經(jīng)非常明確了，這里主要是思路)

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