BI分析实操案例分享：零售企业如何利用BI工具对销售数据进行分析？
在当下这个竞争激烈的零售市场，企业如何在波诡云谲的商场中站稳脚跟，实现销售目标的翻倍增长？
答案可能就藏在那些看似杂乱无章的数字里。
是的，你没有看错，答案正是那些我们日常接触的销售数据。它们就像是宝藏，等待我们去挖掘和提炼。而数据分析，尤其是利用商业智能BI工具进行的深度分析，正是我们探索这些数据宝藏的工具。随着数字技术的发展，数据分析，尤其是BI分析，已经成为零售企业提升销售额、优化发展策略的秘密武器。越来越多的零售企业正在迅速推进数字化转型，并利用数据驱动企业的运营和管理。
本文将分享对零售企业销售数据的分析案例，详细介绍如何借助商业智能FineBI工具，对销售数据进行分析，最终得出商场销售额提升策略。并基于数据分析流程步骤，展示BI分析在零售企业运营管理中的应用，揭秘数据如何成为零售企业增长的强大动力，为有数据分析需求的零售企业和业务人员提供一些参考。
文章中提到的BI数据分析工具分享给大家——
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一、可视化数据分析存在哪些难点？
当我们要进行数据分析时，显然有几个步骤是必不可少的。第一步，我们需要提取相应的数据。第二步，提取数据后，我们需要进行深入的分析。第三步，当数据分析完成后，我们还需要以某种形式进行汇报，比如在企业中常见的周报、日报等，这些都是我们向他人展示分析结果的重要方式。而在这个制作可视化数据分析报告的过程中，我们可能会遇到哪些难点呢？
1、取数复杂
在企业中，取数环节比较麻烦数据的来源往往复杂多样，它们不仅仅保存在Excel业务表中。比如，销售数据可能不仅仅包括销售额，还可能涉及销售经理的业绩、客户情况等多个方面。而客户数据则可能需要从专门的客户管理系统中提取，这个过程可能相当复杂。
此外，即使数据被提取出来，也可能存在沟通上的信息差，导致获取的数据并非我们真正需要的。如果IT人员和业务人员沟通不畅，就可能导致获取的数据与需求不符，增加后续工作的难度和时间成本。
2、Excel功能存在局限
Excel的功能虽然强大，但在处理复杂数据和制作高级图表时仍有一定的局限性。
在可视化分析的过程中，最常用的工具之一就是数据透视表。然而，数据透视表在转换为透视形式时，特别是在处理大量数据时，会遇到一个显著问题：操作上的卡顿。
此外，Excel中的函数计算也是一大挑战，特别是分析如同比、环比等复杂项目时，需要用到特定的公式，这对许多同学来说可能觉得难以掌握，尤其是没有相关工作经验或学习经历的人，那么可能会需要投入大量时间去学习如何运用Excel进行数据分析并制作图表。
3、分享过程限制多
在分享过程中，有时接收方不仅需要你的分析报告，可能还需要你提供原始文件，以便他们能详细了解你制作了怎样的图表，并评估其是否符合要求。这样一来，分享过程就显得相当繁琐。尤其是在企业环境中，当需要在不同部门间分享数据报告时，由于数据安全性和敏感性的要求，直接分享可能会受到限制。这时，数据的安全性就变得难以控制。
4、报告撰写存在局限
在撰写报告时，最常用的形式之一是将Excel中的图表与PPT结合。我们会截取图表，并结合当前的信息撰写文本，以便在展示时能够清晰地传达图表所揭示的信息和结果。
但是这种写报告的方式相对单一，需要Excel和PPT结合才能够展示问题。而且，它展示的内容是静态的，观众只能看到我们展示的东西，而缺乏一个统一的标准来判断分析的正确性和角度的合理性。因此，无论是格式还是分析角度，都受到一定的限制。
而解决上述难点的方法，就是利用低门槛的商业智能BI工具来简化数据处理和分析流程，并借助数据制作图表组件进行分析，通过具有交互效果的仪表盘进行可视化呈现。
值得一提的是，FineBI是一款功能强大的国产商业智能工具，它可以完美适配多样化的复杂数据可视化场景，从揭示数据分布的细节，到追踪时间序列的波动，再到呈现地理信息的可视化，FineBI均能呈献专业而高效的处理方式。同时，Fine BI门槛较低，无需深厚的编程基础即可上手。
现在，让我们把视线转向实际的案例，看看BI分析如何在零售企业中发挥作用，为零售企业制定销售增长策略提供数据支撑。
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二、实操案例：如何对销售额进行BI分析？
数据分析的流程包括明确分析目的、取数、数据分析以及数据可视化等环节。下面具体来看实操过程。
1、了解分析背景
先来了解一下案例的背景，这个案例的背景是关于一个商城的业务数据，主要涉及家具和办公用品两个领域。数据分析师在以往的数据中发现，2015年到2018年间商城的销售额并不高。因此，他们想要分析在未来的发展中，可以从哪些方向提升商城的销售额。所以，我们接下来所有的分析都将围绕如何提升商城销售额这一目的展开。
也就是说，我们的重点是了解如何提升商城的销售额。也可能将目标改为提升毛利率，因为这两个指标在销售中都是至关重要的衡量标准。
2、了解数据本身
（1）字段分类
当拿到详尽的数据表格之后想象一下，你会从哪些角度入手进行分析呢？我们的目标是提高销售额，那么分析的角度自然应该围绕这一目标展开。城市排名、关注门店排名、商铺排名等都是一个很好的切入点。
在深入分析之前，我们需要对字段进行分类整理。对于重复的字段可以进行归类，在这个案例中，可以将字段分为产品、区域、客户、时间四个类别。比如产品ID和产品名称可以归为产品类别，城市和地区可以归为区域类别，客户ID和客户名称则属于客户类别，省份则属于更广泛的区域类别。完成分类后，我们就可以更清晰地看到数据的结构了。
（2）掌握指标类型
这样，我们构成了产品、区域、客户和时间四个基本分析维度。产品维度分析有助于识别销售额较高的产品。区域维度分析能够揭示市场潜力较大的地区。客户维度分析展示不同客户群体的购买行为，而时间维度分析则反映销售趋势的变化。掌握了这些维度后，我们就可以更加全面地分析数据，为提高销售额提供有力的支持。
明确这些维度后，分析方向就会变得清晰。我们可以从这四个维度深入探索，以找到提升销售额的具体策略。比如，从区域，或者客户或销售经理的维度看，我们该如何优化销售策略以提高销售额？从产品维度分析，我们能否找到提升销量的关键点？
（3）确定指标体系
在这一步，我们需要将指标体系进一步细化为用户维度、产品维度、地域维度和日期维度等二级维度。这一步骤不仅有助于我们更清晰地理解数据的结构和逻辑，还为我们后续的分析工作提供了有力的支持。在三级指标层面，我们需要明确每个维度下具体的分析目标和内容。比如，在客户维度下，我们可以关注每个客户的销售额贡献率；在产品维度下，除了销售情况外，我们还可以关注退货率、利润率等关键指标；在区域维度下，我们也可以进行类似的分析。通过这样的层层递进和细化分析，我们将能够更深入地洞察业务数据背后的故事和规律。
3、确定分析计划
如果只是想展示数据，比如展示整个地区销售额的概况、客户数量，以及销售额的增长趋势等，那么只需要进行数据呈现。但如果需要探索问题原因，比如销售额的环比增长率相比上个月有所下降，就需要进入探索性数据分析，去寻找导致这种情况的原因。如果不仅想找出原因，还希望预测未来的趋势以便知道未来应该如何改进，就需要进行预测性数据分析。
在数据分析之前，我们应该先确定好分析计划。比如，在用户维度中，如果我们觉得仅通过客户和销售额制作三个图表显得单一，那么就应该思考如何拓展，增加更多相关的图表来丰富分析内容。确定好分析计划能确保我们从不同角度全面分析问题，并避免重复制作表达相同含义的图表。在理清整个思路后，我们再继续进行深入分析。
4、进行数据分析
针对销售额，我们可以进行总体分析，包括总销售额、利润率、退货率、总客户数量等数据，也可以针对地区、产品、客户、时间等不同维度进行更细致的分析。
必须要说的是，借助商业智能FineBI工具，通过简单拖拽就可以实现复杂的数据分析和呈现。
而在分析销售数据时，我们还可以利用几个数据分析模型，对分析进行辅助：
1）四象限分析
该模型依据销售额和利润两项指标将项目划分为四个模块，明确区分出高销售额高利润的优质项目、销售额高但利润低的项目以及利润高但销售额低的项目。这种分类有助于目标明确的决策制定和项目优化。
通过四象限分析，我们可以发现大多数项目都集中在左侧的两个象限中，即销售额或利润较低的区域。这提示我们可能需要关注这些销售额较低的客户群体，探究他们为什么销售额不高或利润较低。同时，我们也可以看到在右侧象限中也有一些表现优异的项目或客户群体值得我们去学习和借鉴。
2）RFM分析
这个模型根据客户的消费金额、消费频次和距今消费时间三个维度来划分客户类型。通过RFM分析我们可以将客户分为八个不同类型并根据他们的消费习惯和忠诚度来制定相应的营销策略。这对于零售行业来说尤为重要因为它可以帮助商家更好地了解客户需求提高客户满意度和忠诚度。
当然，在数据分析中还有很多其他的模型，如帕累托二八分析、购物篮分析等。这些模型都有各自的特点和应用场景，大家可以根据自己的需求和数据特点来选择合适的模型进行分析。
三、总结
本文中，我们深入探讨了零售企业如何利用商业智能FineBI工具对销售数据进行深入分析。通过实际案例，我们展示了从数据提取、清洗、探索性分析到最终的可视化呈现的全过程。随着数据分析的深入，零售企业能够更加精准地把握市场动态，理解消费者行为，从而在竞争激烈的市场中获得优势。BI分析不仅能帮助企业识别销售增长的机会点，也能为企业规避风险、优化运营提供数据支持。
帆软软件深耕数字行业，能够凭借强大的产品，为企业快速搭建报表系统与数据分析平台。旗下产品FineBI——市场占有率第一的BI数据分析软件，旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据，加速企业数字化转型，提升市场竞争力。得益于FineBI强劲的大数据分析功能，用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息，自由地对数据进行分析和探索。
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