【2022BI数据分析大赛】2021年度XX时尚集团销售分析

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一、选手简介

1、选手介绍

1.1团队名称:清水无大鱼

1.2队长介绍:Boa,帆软社区用户名:没关系是大宝,曾就职于某会计师事务所,现就职于某时尚集团,从事财务分析工作。个人感兴趣方向:遨游在数字的海洋里摸鱼。

成员介绍:Jenny,帆软社区用户名:杰芙妮,曾就职于某会计师事务所,有丰富财务建模分析经历,现从事酒店试睡师,个人感兴趣的方向:自媒体

 

2、参赛初衷

今天我们大家之所以欢聚在这里,是出于对数据分析的热爱(以及对奖金的渴望),因之前的事务所从业经历,常常需要运用EXCEL/ACCESS处理大数据,在许多9-11-6日子的里,对于数据处理产生了一种复杂的感情。后来跳槽至甲方后,发现企业需求不仅仅在于获取结果,更关注形式表达的美观与直接。

我们希望通过比赛实践提升BI工具的使用方法和技巧,也希望接触更多优秀的朋友,共同进步。

 

二、作品介绍

1、业务背景

XX集团作为中国初创的高级时尚品牌,国内销售份额在稳步增长中。2021年初,集团制定了8%的年度销售增长目标,实际以10%的增长率超额完成。

2022年,服装行业面临着宏观环境的不确定性以及行业内竞争的白热化,作为初创品牌,年轻的集团面临着较大的发展压力。如何扩大销售是企业目前面临的主要问题。

集团管理层在对21年销售表达肯定之余,希望财务部对21年销售增长做出分析,找出销售的增长点,从而为22年的销售明确方向与路径。

 

2、数据来源

2021年时尚集团销售总表

 

3、分析思路

3.1 品牌分析:公司旗下有6大品牌,其中一个主品牌五个子品牌,不同品牌的定位、销售策略不同,故在分析时需要分品牌比较。比较两年各品牌销售后发现主品牌A的销售额与增长幅度都最大,这也与品牌定位、客户基础相符,此外品牌F的新增销售也涨势明显,队友推测是F品牌21年促销活动较多,今年销售折扣和上年整体持平,我们比较了各品牌的平均单价与折扣,果然F品牌虽然平均单价不是最低,但是折扣最低的品牌。

队友又想到7月份E品牌曾经单独举办一场促销内购会,我们查看各品牌分月销售波动,果然E品牌在7月有个销售增加,这也验证了促销(无论是内购会还是日常打折)对销售的增加都效果明显。

3.2客户分析 :统计并按照频次对客户分组,我们识别出新增客户,拆分两年分客户可以看出,21年新客户销售涨幅迅猛,涨幅高达38%,且销售额占全部销售的三成,所以接下来对新客户销售进行重点分析。

品牌客户构成分析:统计各品牌新老客户构成,A品牌新客户消费最多,而E品牌本年度几乎没有新客户消费;

新增客户店铺分析:统计新客户销售额前十店铺,线上店铺拉新较多,在中有6家是网店,其余四家线下店铺均为2021年度新开店铺。

3.3区域分布:分析企业的销售区域及各区域表现,检索重点区域、发现潜在市场,提出下阶段区域布局策略。

重点区域分月分析:对重点区域的销售状况予以重点分析,解析该区域的发展走势及结构特点,为未来在该区域的发展提供借鉴。

产品-区域分析:通过对不同品类的销售区域分布的分析,区分区域性产品供货,为品类的划分和进一步细化提供参考。

3.4品类分析:分析产品系列和单产品结构分布,检索重点产品发展趋势,提供产品改进意见。围绕销售的增长从销售单价和销售数量的两个基础元素进行拆分比较,发现平均销售单价略有下降,销售数量上升明显,我们怀疑是单价低的商品销售增加导致,故分品类进行进一步拆分,果然发现21年相对单价较低的连衣裙销量上升明显。而后我们在款式一类里针对大类进行进一步细分,查看具体哪类款式销售较好。

 

4、数据处理

4.1数据获取:从销售系统中导出2021年全年销售明细,字段包含仓店名称、仓店行政省份、品牌、销售月份、VIP卡号、数量、吊牌价、实销价、实销折扣、品牌、款式种类、款式大类、款式小类等。

4.2数据脱敏:为了数据的保密性,我们对集团销售数据进行了处理,在维持各要素构成结构不变的前提下对销售额进行整体缩减;此外我们还对品牌名称做了脱敏,用英文字母进行代替,主要是运用excel查找-替换功能,因操作较为简单,不做过多叙述。

 

5、可视化报告

这个部分主要包括三点:图表的选择和设置、指标计算及定义、分析结论、最终结果呈现

5.1图表依据数据表达特性适合的,并通过不断尝试各种颜色搭配突出重点。

5.2主要涉及的计算指标包括:

5.2.1品牌平均单价以及平均折扣

平均单价=2021年度品牌实销额/实销数量

平均折扣=2021年度品牌实销额/实销数量

以上两个指标比较简单,先根据品牌完成透视,直接在EXCEL中计算导入BI后,制作组件即可。

5.2.2新老客户的定义

新客户(散客):无VIP卡号

老客户(会员):有VIP卡号

集团CRM(客户关系管理)政策为:散客在购买一单后,才能注册成为品牌会员。

5.3不断排版,进行美化

两年比较数据均选用较为直观的折线图,具体在为展示分类增幅时选用了范围面积图;为突出现期增加闪烁效果,在进一步分品牌、款式等分析时多选用饼图便于观测占比。

5.4 设置数据联动

对于销售区域的省份和各省每月销售情况、各省分品类销售情况进行联动;对于各品类的销售情况与细分款式进行联动,使得展示效果更加清晰直观。

5.5分析结论:

  • 主品牌A在2021年独领风骚。2022年继续以A为中心,同时大力提升子品牌的销售表现。E品牌的成长空间最大,在适当情况下,2022年整体折扣可以稍微降低,拉开单价梯度。
  • 2021年新客户销售涨幅迅猛,涨幅高达38%。2022年保持拓展新会员,维护老会员的策略,让新会员留下来,让老会员增加消费频次。实现全渠道积分打通,进一步提高客户线上消费体验感,减淡疫情对线下门店的冲击。
  • 2021年销售重点区域集中于沿海地区。2022年坚守沿海销售阵地,要开荒大后方市场。
  • 2021年集团销售最好的品类为毛衣,每一品类基本都有销售淡旺季之分。2022年扩展销售区域,冲破季节限制,可以考虑进军南半球市场。另外,可以研发新型面料或者智能穿戴设备,刺激消费需求。

5.5结果展示:

作品公共链接:https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/Cs9S

分享扩散:

沙发
发表于 2022-5-10 12:28:21
案例打卡:会计师事务所的2位大神,能感受到excel都用的不错,选择FineBI是个不错的选择,起码不需要写代码,谢谢分享,共同加油。
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板凳
发表于 2022-5-23 21:42:16
案例打卡:整体的布局还是可以美化一下,空白的地方感觉怪怪的。作品还是可以再提高一下
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地板
发表于 2022-5-30 09:21:09 发布于APP客户端
案例打卡:从分析结论角度可以感觉到两位从业者的专业度,偏宏观角度的整体性策略建议。在月销量柱状图那里感觉有一点点密集,用tab分别展示效果是否会好一点?但是就没有办法整体对比,有利有弊吧~
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5楼
发表于 2022-5-31 12:55:47
思路很不错,从多个维度展开销售分析,服装类具备明显的周期属性,可以对这个维度进行一些探索性分析,有助于制定更合理的生产和价格策略
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最后回复于:2022-5-31 19:08

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