从Excel转战FineBI，原来销售运营数据分析可以这么简单！
1、FineBI学习背景
首先鄙人工作岗位是江铃股份的销售运营岗，汽车整车行业，江铃汽车是以商用车为核心竞争力的中国汽车行业劲旅，并拓展至SUV及MPV等领域。在中国汽车市场率先建立现代营销体系，公司按照销售、配件、服务、信息“四位一体”的专营模式，目前拥有400多家一级经销商，经销商总数超过1000家。
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作为一名销售运营岗，我每天都围绕一堆全国经销商的进销存数据和市场份额数据打交道，每天加班苦练EXCEL，仍然是做不完的表，加不完的班，相信每一个苦逼的业务相关部门都深有体会……135560
在与EXCEl不断纠缠升级过程中渐渐发现了很多无能为力的地方：
首先是需要解决数据时效性的问题，数据是流动的，每天都会有很多新的数据产生，通过EXCEl去更新统计和查看，无疑时效性特别差；更新起来麻烦不说，还容易出错；
其次数据展现方式比较单一，难以聚焦；
再者数据处理能力有限，几百兆的行业数据，经常做起来做一步卡一步，相当痛苦。
因为是半路出家做数据，在艰难的尝试自学摸索一段时间的VBA和Access之后，某天突发奇想的想起之前经常玩的三国志游戏（从第5代到14代伴随着多少回忆）。市场竞争行为不就和玩三国志类似么，知己知彼，百战不殆，如果有一天能把数据做透展示到一张地图上面，实时数据，点到哪里看哪里，无疑能够极大地方便指导业务。于是乎一通搜索，从18年开始有幸结识了帆软的FineReport和FineBI，经过断断续续一年多的自学，在入门的边缘徘徊，终于有幸于今年5月参加BI线上学习班进行了系统学习，上述想法终于得以落地。
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2、应用FineBI后的开挂之路
首先公司数据主要有两大块，一个是公司自身销售数据系统中全国代理商的进销存数据，一个是外部的市场行业份额数据。在应用FineBI之前：
内部数据每次需要处理数据就需要到系统中临时导出，操作时间慢，且更新麻烦；
外部份额数据则每次分析维度一变化就要从头算过。经常是每次开会前都要手忙脚乱去到处调数据，重复劳动，时间慢不说，每次都是东一榔头西一棒子，无法形成系统的数据分析；
后来在发展过程中公司前期上了FineReport系统，苦学了一段时间，奈何没有SQL基础，学习应用起来略有困难。在千呼万唤的期待下，公司正式上线了FineBI系统，于是瞬时间数据就如同开挂打通了任督二脉一般，通过灵活的过滤组件，以及丰富的图表展示类型能够瞬时取出所需要的数据，输出各类美观图表，最最关键的是所有这些都是可以通过拖拽或者点击各类下拉筛选框，灵活使用，无需编写任何代码就能实现。
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在FineBI工具的基础上，我们开发了销量/客源走势查询模板,保险份额查询模板，销售驾驶舱模板等一系列报表，最大的价值在于：
数据分析的时效性大大加强，不用再做重复工作，实时展现数据。比如我们每月拿到最新的市场份额数据，需要重复按照时间和地域做月度和年累统计表，不光慢，还容易出错。BI平台上来以后只要导入到原始保险数据到数据库中更新数据，报表就自动生成了，效率非常高。
数据分析维度多样，不再受时间，地域限制，简单筛选或下钻，即可查询。比如说某个经销商过来开会，我们需要临时分析当地的保险情况，一会儿这个想只看柴油情况，一会儿那个想只看高功率细分市场情况，特别磨人。有了BI以后直接在份额地图上点点鼠标，筛选下拉框，就能立马得到详细想要的细分数据了，省时省力；
数据查询便利性加强，很多报表在手机上就可以查阅，无需打开电脑即可获取需要的数据。比如我们公司每天晚上需要发当天的销售情况报表，以前是每天到9点钟数据产生的不多了，由人工导出数据EXCEl生成报表，再发到群里面，天天这样安排人晚上加班做很麻烦。现在有了BI以后直接手机APP上就可以看实时数据了，特别方便……
3、业务应用场景分享
接下来，就给大家分享几个最常用到的业务分析场景，来看看我们是如何使用FineBI提高业务预警和业务决策力的。
1.监控各区域、各门店、各品牌销售进度及同环比情况
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该仪表板主要用来监控各销售区域的销售情况，针对完成进度较差及同比下滑较多的区域，可以即时点击区域下钻到各经销及各车系品类对比查看，分析具体是哪里出现了下滑。目前我们已经按照此销售进度地图运行周例会制度，依据数据结果，每周通知进度落后区域及落后经销商做具体分析和提升举措汇报，并闭环跟踪执行情况。
2.经销商库存状况分析管理
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该报表主要用来监控经销商的库存情况，可以下钻到各城市，或按品类下钻，在综合考虑发运周期等逻辑情况下动态监控各区域库销状况，对于库存不够的经销商能够及时提醒补充库存，避免出现缺车状况。
3.市场份额情况分析查询
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该报表可以用来查询市场主要竞争品牌的份额现状和变化情况，可以自由筛选时间段，车系，甚至功率段等细分市场的情况，并可按照区域、城市下钻。或者直接在系统中和某个竞品品牌数据进行对比，查看哪些区域属于弱势区域，聚焦寻找增量机会。
4、FineBI推广为业务持续赋能
其实对于销售来说，数据分析需求一直都是最大最迫切的，毕竟是和业绩直接挂钩的，所以个人觉得只要让数据产生了价值，推广应用就是水到渠成的事情。平时各种领导的想法或者数据分析视角都会有，从实际需求出发，系统性的分析数据才能最大的产生效益。
举个简单的例子，以前每个月份额数据更新出来了，每每要加班赶着出数据分析，而且只能做很粗放的表层数据，具体细分市场还需要每个业务层面各自分析。这样一是对每个业务分析能力的要求比较高，二来几百个业务重复做一个事情浪费时间，还不一定对。后面上了BI的份额分析报表，直接更新导入数据就能出结果，既加快了数据处理的效率，又能大大节约销售片区时间成本，广受好评。
同时后续我们也规划将数据报表集成到移动APP端以及微信企业公众号中，定时推送报表并自动提醒异常数据信息，这样即使经常在路上出差的销售可以及时方便的查询数据。
另外通过在高层例会销售应用的成果展示，也有一些兄弟部门主动找上门来，希望将之前因为技术计算有困难或者数据量太大而无法经常做的项目通过BI来解决。比如目前正在尝试HR的人力资源数据分析以及售后的维保数据分析。其实这部分数据分析需求一直都有，只是因为是重要但不紧急的需求，没有配备专人去进行学习和分析。目前相关部门已指派专人和信息部对接，一起学习和制作模板，挖掘更多的BI应用价值。
5、关于《BI工程师从入门到精通》线上学习班的后记
特别庆幸当时报了BI线上学习班，之前陆陆续续对着帮助文档自己摸索着学习了大概1年多的时间，但是进步不是特别明显，一直感觉没有摸到边。主要是平时工作量也蛮多的，很难沉下心来花大块时间自己钻研。报班以后总会强迫自己按照老师安排的节奏去学习，尤其是每次限时提交作业，哪怕工作再忙也会提醒自己挤出时间，一定要跟上进度，另一方面课程中有很多企业案例实操作业，带着问题在学习群里面和老师同学们沟通，学习效率提升明显。
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课程练习当中的案例都十分经典，印象比较深的是关于违章的统计以及客户价值分析的作业，和我们汽车厂家的售后维保应用场景高度契合，我们经常需要去分析免费首保以外的客户售后维修保养情况，包括客户免费首保之后的第一次自费维保情况、客户保养时间间隔，最后保养时间等的数据分析等，总能在平时的作业案例中找到参考思路和方法，非常感谢帆软老师们的用心良苦。
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另外在学习FineBI过程中，也是和FineReport进行相互对比强化学习，BI的应用确实比FineReport方便很多，简单拖拽即可。比如最简单的动态折叠树结构，FineReport还需要构建树数据集，而BI拖动字段就可以直接自动构建折叠树，另外BI的数据联动也非常的方便，不需要设置各种参数，直接可视化勾选联动组件。对我们这种非IT的业务人员简直是太友好了！
最后用一句课堂上非常好的结束语来激励大家：保持一颗终身学习的心态，莫问前程，勇往直前！
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