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作者为了提升数据分析的实战能力,通过阿里云天池的免费数据集某印度公司19年Q1销售分析报告,围绕是什么-为什么-怎么做进行分析。本文主要介绍了作者如何通过分析报告的五个部分:概况分析,原因分析,问题发现,措施建议,目标树立,来洞察数据背后的关键业务的分析过程。
作者分析了此公司19年Q1的月度销售利润情况,如下图:
总结:
通过核心指标分析该公司2018年收入27.3万但利润却只有-0.2万,呈现亏损状态;但2019年又转亏为盈,Q1已经实现收入15.9万,利润2.6万;
作者看月度数据发现这个转亏为盈的状态是从18年10月份开始,猜测公司10月份做了战略调整;而月度销售收入目标达成情况还较为良好,因此把问题定位在成本上;
我们拉出各产品各年度平均单价/成本和销量对比发现,产品【Tables】作为高价商品,2年销量都不高,但是因为成本远大于单价导致产生了较大负利润,从2018年11月开始该产品控制成本开始小于单价;【Electronic Games】【Chairs】情况相似
【Saree】能较大幅度影响年度利润额在于他虽然单价低,但是销量高,同样因为成本大于单价问题而产生较大负利润;
【Printers】由于控制住了成本+适当提高单价,因此对19Q1利润贡献占比达20.4%;【Bookcases】由于扩大了销量+适当提高单价,因此对19Q1利润贡献占比达17.3%
总结:
通过各产品年度利润对比,作者发现导致2018年负利润的关键产品在【Tables】【Electronic Games】【Saree】【Chairs】;且19年产品【Printers】【Bookcases】【Accessories】利润贡献有了较大提升;
【Tables】平均单件利润由-331变成209,【Electronic Games】平均单件利润由-38变成26,【Saree】平均单件利润由-6变成23,【Chairs】平均单件利润由-15变成62 ;
通过对客户进行RFM分类,发现公司客户基础较为薄弱,公司【一般挽留客户】【一般发展客户】就已超过50%,而【重要价值客户】【重要发展客户】占比较低;通过对客户购买时间进行分类发现,公司【一次性客户】【流失客户】占据主流;
通过客户分布发现,公司的全体客户群体主要覆盖在城市【Madhya pradesh】【Maharashtra】,通过钻取发现【重要价值客户】【重要发展客户】【重要挽留客户】同样主要分布在这两个城市;因此这个城市可以作为后续营销重点;
总结:
通过对产品成本/销量划分4象限,发现产品【Hankerchief】【Stole】【Saree】2年的单价较低而销量又较高,且头巾/披肩/纱丽服对用户的价值也较高,可以初步定位为营销商品;
通过产品关联分析发现,【Hankerchief】与【Stole】支持度/置信度/提升度都最高,因此可以被确定为营销商品;
整体月度趋势呈现上升趋势,因此通过二次移动平均法我们可以简单预测201904-06月销售收入分别为6.0,6.4,6.8万;2019H1的销售收入目标最低也应达到35.1万,按照与Q1同样的销售利润率,推测2019Q1应该达到利润5.7万
总结: 通过简单的销售预测我们可以把19上半年销售收入35.1万,利润5.7万作为最低目标,如未达到此目标半年度分析的时候需要去深挖原因与解决方案。
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