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超市销售数据分析
1.总体效益
2.商品效益
3.顾客效益
4.结论与建议
从销量入手：
1、与去年同期相比查找销量下降原因；
2、从滞销品查找，主要分析零销售商品；
3、应季商品销量分析；
4、分析各区销售占比；
5、促销活动开展时的销量变化。
从价格体系入手：
1、认真研究周边商圈价格情况与己对比；
2、根据毛利额的情况看价格设定是否合理；
3、进价分析。
从商品结构入手：
1、根据各类商品购买力找出缺品；
2、在同系列供应商的增加或减少对销售的影响；
业务背景介绍：小海，一名新入职的零售超市BI工程师，在导师的指导下，分析了该超市2014-2017年的网上超市数据。
分析目的：通过分析平台4年内的销售情况，全面掌握网超经营情况，发现问题、发现爆款、发现利润点，实现经营的可控可预测。
分析工具：FineBI
数据可视化报告：见文末
分析思路：小海确定了基本的分析思路，将其分为6个分析专题。
数据加工：由于导师提供的数据已初步清洗，小海主要进行了字段解释、选择分析字段、删除重复和无效数据等处理。
数据分析过程：以下为6个模块的分析结果：
①核心指标概览：畅销商品集中在技术类产品，经营情况逐年增长，建议提前储备商品。
②配送数据分析：标准物流选择占比最高，但延期发货情况严重，建议优先选择一等物流。
③商品数据分析：明星产品类别包括手机、餐椅、存储柜等，桌子类产品利润为负数，应扩展市场和加大宣传。
④利润数据分析：客户利润最大的是普通消费者，西部市场利润最大，应关注亏损严重的家具品类。
⑤退货数据分析：退货金额为5.76万，退货订单为718单，退货数量为2848，建议严把质量关，减少失误和损耗。
⑥客户数据分析：重要客户占比较大，普通客户数量最多，应重点关注重要客户和普通客户。
数据可视化报告：（各模块分析结论见左侧）
使用到的数据分析及报告制作工具为FineBI。
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