Excel销售数据分析，你喜欢用公式法，还是数据透视表？

对于销售公司，经常需要对销售业务数据进行分析总结，如下是一份销售明细：

包含了销售日期，商品，数量，金额，客单价字段

现在需要快速汇总每种商品销售的总金额，以及总数量，和对应的客单价水平情况

1、公式法

首先，我们要列举出来有哪些商品

可以使用去除重复值公式

输入公式的是：=UNIQUE(TOCOL(B:B,3))

TOCOL第2参数填数字3，表示忽略空格和错误值

这样就去除了B列的空格

使用UNQUE公式，可以得到B列不重复值列表：

然后我们需要求对应的数量，可以使用

=SUMIFS(C:C,B:B,G2)

表示对C列求和，条件是B列里面对应G2的值

求解金额，也是同理，可以使用的公式是：

=SUMIFS(D:D,B:B,G2)

把求和区域换成了D列，条件不变

最后客单价，只需要使用总金额除以总数量即可，输入的公式是：

=I2/H2

有的小伙伴可能不太熟悉公式使用，那我们可以使用数据透视表法

2、数据透视表

我们选中数据区域任意一个单元格，然后插入数据透视表

如下所示：

然后需要将商品字段放在行标签，将数量和金额字段放在值里面

如果我们要求解客单价，我们不能将客单价字段直接拖入，改成平均值

这样求出的结果其实是不对的

以洗衣机为例：

所以在使用透视表计算均价的时候，不能拖入客单价字段，而是需要使用

数据透视表分析-字段项目和集，然后选择计算字段

然后在里面定义字段：均价，使用金额/数量

这样得到的结果才是正确的：

关于这个小技巧，你学会了么？你更喜欢用公式法还是透视表呢？

如何洞察销售数据的价值？五个方面详解销售数据分析方法！

在数字化浪潮的推动下，零售行业正经历着一场深刻的变革。实体店铺，作为零售商与顾客沟通的桥梁，其数据分析能力的高低直接关系到店铺的生存与发展。从订货到库存，从价格策略到销售业绩，每一个环节都充满了数据的潜力，等待我们去挖掘和利用。本文将带领读者走进零售行业实体店铺的销售数据分析世界，探索如何通过数据驱动的方式，提升店铺的运营效率和市场竞争力。

本文将从订货分析、发货分析、欠货分析、业绩分析、价格分析以及库存分析几个方面全面介绍零售业的销售数据分析体系。通过这一系列的销售数据分析，零售商可以更加精准地把握市场脉搏，制定有效的运营策略，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

一、 订货欠货发货分析

订发欠分析是对订货、发货和欠货数量的评估。它包括三个要素：订货量指的是计划购买的商品数量；发货量指的是实际已经发出的商品数量；欠货量则是指尚未发出的商品数量，计算方法为欠货量=订货量-发货量。通过下图，可以直观地理解这三个概念。

下表展示了北京地区和常熟地区的商品订货、发货和欠货情况。

表格中提到的“大类”是指商品的分类方式，可以根据不同的特征进行分类，这里采用的是服装、配件和鞋子的分类方式。在大类的基础上，还可以进一步细分为小类，比如鞋子可以细分为休闲鞋、运动鞋、复古鞋等。执行率的计算公式是已发货数量除以订货数量，它反映了订单完成的效率。

根据表格数据，北京地区的“配件”大类执行率达到了90.49%，这表明配件的发货情况接近完成。然而，服装和鞋子的执行率分别仅为16.07%和13.79%，明显低于配件的执行率，说明服装和鞋子的发货情况有待改善。面对这种情况，需要深入分析导致服装和鞋子执行率低的具体原因。如果是因为工厂生产延迟导致商品未能及时发货，那么需要与工厂进行沟通，解决生产问题。如果商品已经生产完毕并入库，但仓库未能发货，那么就需要调查仓库未发货的原因，并采取相应措施。

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二、 业绩分析

业绩分析通常指的是对销售情况的深入分析，它涉及结算额、目标达成情况以及同比和环比等比较分析。下表展示了一家实体店铺在1月份前13天的销售数据。

1、 结算额分析

如下表所示，我们对各实体店铺的商品单价和折扣进行了计算和汇总。单价是指顾客购买每件商品的平均花费，而折扣则反映了顾客平均每件商品享受的折扣率。

（1）折扣分析

通过观察折扣水平，我们可以推断出实体店主要销售的商品品类。通常情况下，实体店会根据不同的商品品类设置不同的折扣策略。比如，本季新品的鞋服可能会有8折的优惠，而旧季商品可能享受5折，特价商品的折扣可能在1～2折之间。如果一个实体店的平均折扣为4折，那么可以推测该店主要销售的是特价或打折商品。根据上表中的数据，三家实体店的平均折扣均为2.4折，这表明这些店铺主要销售特价商品。

（2）单价分析

同时，通过单价我们还可以大致了解这些实体店所销售商品的价格区间。

2、 目标达成分析

案例中的数据涵盖了1月份的前13天。要了解这13天内完成的业绩占本月目标的百分比以及与时间进度的对比，我们需要进行以下计算：

（ 1）时间进度

时间进度是指当前月份已过去的天数与整个月份总天数的比例，计算公式为：时间进度 = 当月已过的天数 / 当月总天数 。以当前案例为例，时间进度 = 13天 / 30天 = 43%。

（ 2）目标完成率

目标完成率则通过本月累计结算金额与本月目标的比值来计算，公式为：目标完成率 = 本月累计结算金额 / 本月目标 。例如，如果晋江店的本月累计结算金额为15597元，而本月目标为90000元，那么晋江店的目标完成率 = 15597元 / 90000元 = 17%。

（ 3）差异

差异则是目标完成率与时间进度的差值，用来评估业绩是否领先或落后于时间进度，计算公式为：差异 = 目标完成率 – 时间进度。 以晋江店为例，差异 = 17% – 43% = -26%，意味着晋江店的业绩完成情况落后于时间进度26个百分点。

通过目标完成情况分析，我们可以得知石狮店本月目标已完成44%，而时间进度为42%，差异为2% ，表明石狮店的业绩完成情况略超前于时间进度。如果维持当前进度，石狮店有望顺利甚至超额完成本月目标。

相比之下，晋江店本月目标仅完成了17%，时间进度为42%，差异为-25%，意味着晋江店的业绩完成情况滞后于时间进度25个百分点。这种情况下，需要特别关注晋江店的运营状况，并分析导致目标完成率低的原因，如店铺装修、竞争对手的折扣力度、或是员工流失等问题，需要与相关人员沟通并深入分析原因。

三、 价格分析

价格分析能够揭示不同价格区间商品的市场接受度 ，帮助我们识别哪些价格区间的商品更受顾客青睐，哪些则相反。仅通过业绩分析，我们可以了解店铺的整体销售情况，但无法具体识别哪些价格或折扣水平的商品表现最佳。因此，进行价格分析变得尤为重要。

以下表为例，它提供了某实体店在一周内服装、配件、鞋子等商品的价格数据。通过这些数据，我们可以更精确地了解各个价格区间商品的销售表现。

商品分类分为大类和小类，其中大类包括服装、配件和鞋子；小类则根据年份、季节以及折扣或定价来进一步细分。

数量占比指的是某一类商品的销售数量与总销售数量的比率；结算额占比则表示某一类商品的结算额与总结算额的比率。

以服装这一大类为例，如果“数量占比”列中的最大值为15%，这表明该分类下的商品（如2017年夏季衣服，3件100元）在市场上最受欢迎。

四、 畅销分析和滞销分析

畅销分析关注销售量最高的商品，而滞销分析则关注销售量最低的商品。畅销滞销分析有助于提高订货的精确度，通过了解哪些款式受欢迎，哪些不受欢迎，从而在订货时做出更有信心的选择。此外，畅销滞销分析还能帮助监控畅销和滞销商品的库存周转情况。

下表展示了三家实体店在1月7日至13日期间鞋子的销售排名。

对于畅销商品，需要检查实体店的库存是否能够满足销售需求，以确定是否需要补充库存。例如，从上表可以发现晋江店在前6名畅销商品中没有任何销量，就需要与该店负责人进行沟通，探究原因所在。

五、 库存分析

库存分析的核心目标是优化库存管理，确保库存的有效性，并减少无效库存。进行库存分析时，

例如，下表展示了一家实体店的库存状况，涉及的商品包括衣服、配件和鞋子。

表格首先按照大类将商品分为服装、配件和鞋子，然后进一步根据商品的生产年份和季节进行细分。完成分类后，对每个类别的库存数量、库存金额、数量占比和金额占比等指标进行分析。

1、数量占比

数量占比的计算方法是：当前品类的库存数量除以所有品类的总库存数量。

例如，如果2017年夏季服装的库存数量为162件，而所有品类的总库存量为2716件，那么2017年夏季服装的数量占比为162/2716，约等于6%。

2、金额占比

金额占比的计算方法是：当前品类的库存金额除以总库存金额。

例如，如果2017年夏季鞋子的库存金额为49674元，总库存金额为1150192元，那么2017年夏季鞋子的金额占比为49674/1150192，约等于4%。

对于无效库存，需要采取措施进行清理，比如以较低的价格一次性出售给专门收购此类商品的机构。对于有效库存，在确保满足当前销售需求的同时，应尽量减少库存量，避免过多的库存占用大量资金，影响资金的流动性。

例如，由上表可知，2016年的鞋子库存量为1246双，高于2017年的493双，这表明该实体店的主要任务是清理库存。如果是一家正常以正价销售商品的实体店，那么2016年的商品库存就显得过多，需要考虑通过提供低折扣或特价促销等方式，尽快销售这些商品。

六、 总结

随着零售行业的数字化转型，销售数据分析已成为提升实体店铺运营效率和市场竞争力的重要工具。通过对订货、发货、欠货的细致分析，我们可以优化库存管理，减少积压，加快资金流转。业绩分析让我们对店铺的整体表现有了清晰的认识，而价格分析、畅销滞销分析则帮助我们洞察市场动态，精准定位顾客需求。最终，库存分析确保了库存的健康流转，为资金的高效利用提供了保障。

本文的探讨不仅揭示了销售数据分析在零售行业中的广泛应用，也为零售商和从业者提供了实用的策略和方法。在这个数据驱动的时代，零售商需要不断学习和适应，利用数据分析来指导决策，提升顾客体验，增强市场响应速度。通过这些综合的数据运用，零售店铺能够更好地适应市场变化，实现持续增长和成功。

总之，零售行业的未来将更加依赖于数据分析的能力。随着技术的不断进步和数据量的日益增加，零售商们将拥有更多机会去挖掘数据的潜力，优化运营策略，提升顾客满意度，并在竞争中取得优势。让我们拥抱数字化，用数据赋能零售行业的持续创新和发展。

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