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销售数据分析报告

时间:2021-07-21 10:16:02 报告 我要投稿

销售数据分析报告

  随着人们自身素质提升,我们都不可避免地要接触到报告,我们在写报告的时候要避免篇幅过长。那么大家知道标准正式的报告格式吗?下面是小编为大家整理的销售数据分析报告,供大家参考借鉴,希望可以帮助到有需要的朋友。

销售数据分析报告

  销售数据分析报告 篇1

  数据分析报告顾名思义肯定是要有数据来说话的,这是资料站为您准备的销售数据分析报告,希望你喜欢!销售数据分析工作涉及到销售成本分析(包括原材料成本、制造损耗、运输成本等)、销售利润分析(包括纯利润和毛利润)、客户满意度分析、客户需求分析等。

  要进行销售数据分析,主要是统计和分类,必须借助一些工具,单靠人基本是无法完成的,尤其是客户较多或产品比较多的情况下,更是困难。最简单的方法是使用excell,把数据都输进去,然后统计,分类,生产图表,这样就对数据有个比较直观的了解。或者是使用ERP软件或其他一些管理软件,更简单,直接就可以生产图表。然后利用一些统计学的知识对这些数据图表进行分析,了解销售状态,做出决策。下面是写作销售数据分析报告的方式方法。

  一、销售数据模型之维度

  二、销售数据模型之指标

  三、零售数据模型之分析方法

  1、ABC分析

  ABC分析法又称帕雷托分析法,也叫主次因素分析法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征,进行分类排队,分清重点和一般,从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类,所以又称为ABC分析法。

  ABC分析通过用于对一段时间商品销售情况的分析,可以为商品管理提供依据。评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种:销售额、销售数、毛利。单一用哪个指标进行分析都不够准确,所以对这三个指标同时进行分析,也就是给这三个指标一定的权重。比如销售额占x%;销售数占y%;毛利占z%。则该报表的显示形式如下:

  其中:综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%;x%+y%+z%=1;分类结果显示AB或者C;

  按照所计算的综合值进行排序,观察累计综合值%的变化情况,将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类,进行重点管理,采取的策略为对相关品的引进;将累计额百分数在20%—90%之间的商品标记为B类,进行一般管理;将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。

  根据货品管理及销售的情况,对ABC理论进行了一定的变化,这样对零售业的商品管理来说更具有一定的操作性。

  2、比较分析

  比较分析,也称为对比分析,就是同一个指标在同一类对象的不同实体或同一实体在不同维度上进行对比,从而得出有价值的决策信息的一种方法。非常简单,但直观易懂,在实际中应用非常普遍。同比,也叫同期比,表示和去年同一时间段的比较。

  环比,表示本月和上月的比较。一般比较分析会结合图形分析,使得结果更加明显。

  3、比率分析

  从形式上看,比率分析是指两个指标相除。按指标和实体范围的不同,常用的有以下几种类型:

  1、同一实体、同一指标,在不同时间的比率。如销售额增长率等。

  2、同一类实体、同一指标,在同一时间的比率。如毛利贡献度、销售额占比等。计算方法是单一实体的指标除以所有实体的指标之和。

  3、同一实体、不同指标,在同一时间的比率。如毛利率,周转率等等。这类比率都有特定的商业含义。

  4、20—80分析

  20—80分析来源于“二八原则”,也叫二八定律或20/80原则,意思是在任何一组东西中,最重要的只占其中一小部分,约20%;其余80%尽管是多数,却是次要的。

  在零售业中,可以根据同一类实体在同一指标间进行二八分析;从而选出需要重点管理的对象(20%部分)。一般应用比较广泛的分析对象包括:库存商品(按库存金额进行分析);商品(按销售额或者毛利进行分析);供应商(按销售额或毛利进行分析);客户(按销售额或毛利进行分析)。

  5、排序分析

  排序分析方法是在销售数据分析中常用的一种方法,就是按照某一指标或某几个指标按照从大到小或者从小到大的顺序排列,这种分析方法的好处在于清晰地让分析者知道最多或最少的实体情况。一般排序分析应用在以下几种情况:

  1、同一实体、同一指标在不同时间的排序情况,如某一商品在一个月销售额排序情况;

  2、同一类实体、同一指标在同一时间的排序情况,如小类中所有商品在今天的销售额排序;

  3、同一实体、同一时间、多个指标排序情况(由主次排序因素组成),比如商品先按销售额排序、再按毛利排序;

  4、分组排序分析,如按照供应商分组,对供应商所供应商品的销售额进行排序。

  6、动态分析

  动态分析法是根据在一段时间内的数据变化,通过计算各种动态分析指标来描述现象发展变化的过程和结果,进而揭示现象发展变化的速度、趋势及规律性,并依此可对现象未来发展做出预测的统计分析方法。

  动态分析的指标按其分析应用的情况和计算方法不同可分为两大类,一类是通过将各期发展水平进行平均所形成的,包括平均发展水平、平均增长量、平均发展速度和平均增长速度;另一类是通过发展水平之间的对比计算形成的,包括增长量、发展速度和增长速度等。

  发展趋势分析方法是基于动态分析中的一种,分为中短期趋势分析与预测方法、长期趋势分析与预测方法、季节变动分析与预测方法。

  7、图形分析

  图形分析的方法是利用图形的直观效果来展现查询结果数据,分析图形包括:饼状图、柱状图、折线图、区域图等。从图形分析的方法来说,一般有以下三种方法:

  1、对比图示法

  通过用图形表现出数据之间的比较关系;

  2、曲线图示法

  一般用曲线图示法来表明某一实体某个指标的数据发展趋势。

  3、因果图示分析法

  用因果图示分析法把影响分析问题的诸多因素用图形表现出来,这样就很容易看出主次要因素。一般来说,图形分析是与其他分析结合起来进行分析的,使读者更加清晰、易懂。

  8、相关分析

  相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法,是两变量间线性相关分析的拓广。其方法用以决定是否可以从其它的变量衡量预测另一主要变量的情形,通过衡量两个随机变量之间“直线关系”的方向与强弱程度来判断这两个变量间的相关性。 在零售业中,相关分析可以应用于以下几种情况:

  1、同一实体,不同指标间进行相关分析;比如供应商的销售额与费用的关系;商品的数量与销售额的相关关系;

  2、同类实体的同一指标的相关关系,比如供应商间销售额的影响关系;

  3、不同实体,不同指标间的相关关系;比如员工数量与企业销售额间的关系;

  9、回归分析

  回归分析(Regression Analysis)是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具,它是在一组实验或观测数据的基础上,寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。通过回归分析,可以把变量间的的复杂的、不确定的关系变得简单化、有规律化。回归分析一般有线性回归分析、非线性回归分析、多元线形回归分析,一般最常用的就是一元线形回归分析。

  回归分析作为相关分析的研究方法,同样,在零售业可以对以下情况进行分析:

  1、同一实体,不同指标间进行相关分析;比如供应商的销售额与费用的关系;商品的数量与销售额的相关关系;

  2、同类实体的同一指标的相关关系,比如供应商间销售额的影响关系;

  3、不同实体,不同指标间的相关关系;比如员工数量与企业销售额间的关系;

  10、方差分析

  一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存。由于各种因素的'影响,研究中的数据呈现波动状,造成波动的原因可分为两类,一类是不可控的随机因素,另一类是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的思想就是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素,各因素之间的交互作用,以及显著影响因素的最佳水平等。

  11、平衡分析

  所谓平衡就是各个互相联系的因素之间,在数量上保持一定的合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间发展是否平衡,揭示出事物间出现的不平衡状态、性质和原因,指引人们去研究积极平衡的方法,促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。

  零售业中一般应用的指标包括:

  损益平衡点=门店总费用÷毛利率,损益平衡点越低,表示获利时点越快;损益平衡点越高,表示获利时点越慢。

  损益平衡点与销货额比=损益平衡点÷销货净额

  比率若小于1,表示有盈余,比率越小,盈余越多;比率越大于1,表示有亏损,比率越大,亏损越多。

  12、因素分析

  因素分析法是用来测定受多种因素影响的某种经济现象总变动中各个因素的影响的方向和影响程度的一种统计分析方法。常见的因素分析方法有以下三种:

  1、相关联因素分析法

  本方法不是借助于数字模型,而是根据相关因素的性质,表明其数量变化对所研究现象变动的影响关系与制约关系,从本质上讲属于经验方法。比如员工的努力程度正向影响商品的销售额;

  2、相乘因素分析法

  通过数据间相乘关系来测定各影响因素对某种经济现象总变动的方向和程度所产生的影响;一般采用通过固定一个因素,来观察另一个因素对结果的影响程度。比如:销售收入=销售数量*商品单价;

  3、相加因素分析法

  对于某一经济现象的影响是由于其总体内部的各个组成部分(或构成因素)变动影响的结果。如:商家的销售额=门店1销售额+门店2销售额++门店n销售额;

  13、结构分析

  结构分析法又称为组分析法,是在统计分组的基础上,计算各组成部分所占比重,进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式,就是计算结构指标。其公式是:

  结构指标就是总体各个部分占总体的比重,因此总体中各个部分的结构相对数之和,即等于100%。通过结构分析可以认识总体构成的特征。如,在某超市销售额中,食品大类占比36%,非食品大类占比45%,非食品销售占比19%。还可以揭示总体各个组成部分的变动趋势,研究总体结构变化过程,揭示现象总体由量变逐渐转化为质变的规律性。如,某某超市的食品销售额在第一年占30%,第二年占32%,第三年占36%,表明当地顾客群对食品的偏好越来越大,说明超市食品引进应该更加多一些。也可以揭示现象之间的依存关系,如研究某商业企业中商品销售额与供应商的依存关系,可将各商品销售额分组计算每个组相应的供应商情况。例如,某超市年销售额300万元以上的供应商占15%,说明商家企业的商品销售额更多地依赖于那些比较大的供应商的商品。

  四、销售数据模型之建立

  有了销售数据分析的纬度、分析的指标及对指标的分析方法,那么就可以通过这三者的组建建立销售数据的分析模型。按照这样的方法可以出现以下多种数据分析模型:我们假设纬度有X个,指标有Y个,分析方法有Z个;则:

  1、单一纬度、单一指标与分析方法的组合;

  比如选择纬度为商品、指标为销售额、分析方法为ABC分析,那么组建出来的模型就为商品销售额的ABC分析;按照这种方法,可以组建X*Y*Z个数据分析模型;

  2、多纬度、单一指标与分析方法的组合;

  比如纬度选择商品、供应商、指标为销售额、分析方法为排行分析,那么组建出来的模型就为供应商商品按销售额的排行分析;按照这种方法,可以组建的X*X*Y*Z个数据分析模型;

  通过这种方式的组建,虽可以建立很多数据分析模型,但由于是组合而成,不见得每个数据分析模型都很有效,故要排除无效的分析模型,选择对企业的业务分析有力度的分析方法来提升企业的业务。

  销售数据分析报告 篇2

  一、备案情况概述

  11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套,销售备案面积为145.66万㎡,成交均价3847元/㎡,总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套,日均备案面积4.86万㎡。

  与上月相比,本月销售备案套数增长幅度很大,涨幅达到122%!比今年销售状况最好的5月也多出18.7%。综合多方面因素分析,主要有以下两个方面的原因:一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来,市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应,被短暂压抑的市场需求开始释放,由此导致了销售量的剧增;另一方面,也是受国家调控影响,导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再,而是出现向十一月转移的趋势,这也促进了本月销售量的增长。此外,在十月末有数个楼盘集中开盘,其销售合同备案的延迟到十一月,这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。

  房地产新政实施后的几个月内,除8月份处于市场销售淡季最低谷之外,其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平,即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。

  单就本月销售套数激增这一指标来看,说明市场上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势,究竟是强劲反弹还是昙花一现,需要今后的市场反应来印证。

  虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳,但商品房成交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势,本月成交价格涨幅不足1%。成交价格的持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺盛的需求。

  二、销售备案数据分析

  1、各区域备案数据

  本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有新项目推出,销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动,这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二,近几个月该区域推出新盘较多,且市场反应尚可,此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多,且多集中在月末,因此虽然本月销售备案套数并不多,但在下月的销售备案情况中将会有体现。

  2、各建筑类型备案数据

  从销售备案套数方面来说,小高层和高层建筑类型的销售情况要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型,连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售和供应的主流。随着高层建筑的不断增多,多层和小高层比重将越来越小。而随着国家全面否决别墅用地,别墅在市场上的出现也将会是越来越少。

  3、不同面积段备案数据

  从备案套数数据分析,本月120㎡以下的房型占总体销售量的61.7%,比上月有小量的下降,但依然占据主要地位。而随着房价的持续上涨,120㎡以上的房型总价偏高,相对而言销售存在难度,因此目前这部分房型主要存在于高端住宅和新政实施以前动工的住宅项目中,在新建的项目中也存在部分。随着国家政策的落实到位和地方细则的出台,120㎡以下所占比重将会继续增加。

  4、不同户型备案数据

  本月销售备案情况显示占主要销售部分的房型是一室、两室两厅、三室两厅和四室两厅,其中三室两厅和两室两厅依然占绝大部分比重,这说明目前市场上的购房需求还属于合理正常化的阶段。而四室三厅、复式住宅和别墅等属于高端客户的户型的销售量比较一般,而这也与高端产品的销售特点是一致的。

  5、不同档次备案数据

  根据市场信息网统计数据,按不同的价格区间本文将交易价格在2500元/㎡以下的商品房列为普通住房,将交易价格在2500—5499元/㎡的商品房列为中高档住房,交易价格在5500元/㎡以上的(包含别墅)列为高档住房。

  本月高档项目销售备案状况比上月有多好转,本月有金都汉宫等高端项目正式销售,且取得不俗的销售业绩,加上以往其他高端项目的销售拉动,备案也比较及时,因此数据有所上升。

  占主要部分的还是中档项目即价格在2500-5499元/㎡区间内的项目,2500元/㎡以下的项目一般都在江夏、吴家山等远城区。而实际上,随着房价的上涨,市区内3500元/㎡以下的项目也是比较少了,主要集中在东西湖、后湖等板块,可以说3500-5499元/㎡这个价格区间的销量显示了大多数购房者的真实承受能力,这个价格范围内的项目一般处于中心城区或者近城区,生活便利,离原来的居住地点也不远,相对而言总价也还在可接受的范围内。

  6、区域成交价格分析

  本月成交备案价格最高的区域是武昌区,由于区域内集中了众多高档项目,而且具有良好的景观资源,因此武昌区的价格近来上涨较快,超过了江汉区。而汉阳区在几个代表性楼盘的拉动和新区建设的利好消息之下,区域成交价格也是持续上涨。

  三、增量备案数据分析

  1、各建筑类型增量分析

  本月新增量中,高层建筑面积新增95.94万㎡,而小高层建筑由于增量较少,反而抵不上销量,两者权衡因此出现存量下跌的状况,也即小高层建筑本月新增量为零,且小高层存量消化了15.84万㎡。根据多方面数据综合分析,高层建筑本月销量和增量都有如此大的量可能有集中备案和报批因素。别墅出现增量则是新政以前的项目的后续工程。

  2、不同面积段新增量分析

  从上图可以看出本月各个面积段的增量中,140㎡以上的占50%以上,而综合市场因素分析,本月新增项目中并没有如此大的体量,因此本月新增数据依然存在集中备案因素,导致各面积段新增量数据较高。而91-120㎡面积段销售量大于新增量,使得该面积段的存量下跌。

  从本月各面积段的增量数据来看,前一段时间趋于稳定的供应结构将会有一定调整,主要体现在大面积房型的供应量将会有一定上升。由于国家规定“90㎡以下户型占总量70%”的硬性指标,因此今后的结构调整仍将是个不得不重视的问题。

  3、各区域新增量分析

  本月各区域的新增量呈现出参差不齐的现象,武昌区和东西湖区由于几个大盘的推出导致新增量大,而汉阳、洪山等区域也有新项目推出,但新增量依然小于销售量,这反映出目前市场上仍然存在较大需求。

  四、总结

  本月备案情况无论是销售套数还是销售面积都出现了“井喷”现象,备案套数更是跃居全年最高水平,以往房地产业内的“金九银十”的黄金销售期也似乎转移到十一月。而事实上,从本月新增备案项目、开盘项目、销售状况等方面来看,也确实印证了这一点。但是由于今年的特殊情况,市场对于地产新政的效果需要一段时间才能反映出来,在此期间内因此各项指标都出现了一定量的下跌。而本月备案套数、备案面积的剧增可以理解为前一段时间被压抑的市场供应和需求得到了集中释放的结果。

  本月各区域市场体现出一定的不平衡性,主要体现为区域市场上的供求关系不同,从各区域新增量情况来看,有的区域持续大体量供应,而有的区域则增量不抵销量,使得本月消化了部分存量。

  同时,根据本月不同面积段的新增量数据显示,140㎡以上的大面积房型在市场上比重增加,一方面带来销售压力的同时,另一方面也使得市场供应结构发生变化,对市场的良性发展产生一定影响。

  由于全市高端项目多集中在武昌的临江、临湖区域,因此近来武昌区的成交价格被拉升,导致本月武昌区域成交备案价格高于其他区域。随着金都汉宫的正式销售,全市的高端住宅基本都已经开始销售且在近期内也不会有新的高端项目推出,高端市场竞争越发激烈,而这些高端项目今后走势如何将值得关注。

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