例6-3 销量与利润分析模型

合集下载

零售企业销售数据分析模型

零售企业销售数据分析模型零售企业销售数据分析模型1. 介绍零售企业面临着大量的销售数据，这些数据包含了消费者的购买行为、产品销售情况、市场趋势等等。

如何从这些海量数据中提取出有价值的信息，并为企业的决策制定提供有效的支持，成为了零售企业数据分析的重要问题之一。

为了解决这个问题，零售企业销售数据分析模型应运而生。

2. 数据收集和清洗为了进行销售数据分析，需要收集和清洗数据。

数据收集可以通过POS系统、CRM系统、网上销售平台等多个渠道进行。

收集到的数据包括销售额、销售数量、购买地点、购买时间等信息。

清洗数据是为了去除数据中的异常值、重复值和缺失值，确保数据的准确性和完整性。

3. 数据存储和管理清洗后的数据需要进行存储和管理。

可以选择使用关系型数据库或者大数据平台来存储数据。

在数据管理过程中，需要确保数据的安全性和可访问性，也需要进行备份和恢复。

4. 数据分析模型的构建数据分析模型是对销售数据进行分析和挖掘的关键工具。

根据零售企业的需求和目标，可以构建多种不同的数据分析模型，如回归模型、分类模型、聚类模型等。

这些模型可以帮助企业理解销售数据的影响因素，发现潜在的市场机会和问题。

5. 数据分析和可视化在数据分析模型构建完成后，可以进行数据分析和可视化。

通过数据分析，可以了解销售数据的变化趋势、各个产品的销售状况、不同地区的销售情况等。

通过可视化的手段，如折线图、柱状图、饼图等，可以直观地展示数据分析的结果，帮助企业快速了解和理解数据。

6. 数据挖掘和预测除了数据分析，零售企业销售数据分析模型还可以进行数据挖掘和预测。

数据挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值的信息和模式，如消费者的购买偏好、产品的销售渠道等。

预测是根据历史数据和分析结果，通过建立数学模型来预测的销售趋势和需求。

7. 决策制定和优化，零售企业销售数据分析模型可以为企业的决策制定提供支持。

通过对销售数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解市场需求、产品销售状况、消费者行为等，从而做出相应的决策和优化策略。

销售数据分析模型

销售数据分析模型销售数据分析模型是一种用于分析和预测销售业绩的工具。

它能够帮助企业更好地了解市场需求、有效管理库存、优化销售策略，从而提升销售业绩和利润水平。

在这篇文章中，我们将详细介绍销售数据分析模型的定义、作用、要点和应用，帮助读者深入了解和应用这一重要工具。

首先，我们来定义什么是销售数据分析模型。

销售数据分析模型是一种基于统计学和数学算法的分析工具，用于研究销售数据、揭示销售规律，并通过建立预测模型来预测未来销售趋势。

它通过对大量销售数据的收集、整理、清洗和分析，帮助企业进行市场预测、制定销售策略和优化销售管理。

那么，销售数据分析模型的作用是什么呢？首先，它能够帮助企业了解市场需求。

通过分析销售数据，企业可以了解产品的销售状况、市场份额和竞争对手的表现，从而判断市场需求的变化趋势，并及时调整产品组合和销售策略，以满足消费者的需求。

其次，销售数据分析模型可以帮助企业进行库存管理。

通过分析销售数据，企业可以了解产品的销售速度和销售季节性变化，从而合理安排生产计划、设置库存目标和优化供应链管理，降低库存成本、减少滞销和过期产品。

此外，销售数据分析模型还能够帮助企业优化销售策略。

通过分析销售数据，企业可以了解不同产品在不同市场和不同时段的销售表现，从而制定个性化的销售策略，如定价策略、促销策略和渠道策略，提高销售转化率和市场竞争力。

那么，如何使用销售数据分析模型呢？首先，企业需要明确目标和指标。

明确要分析的销售数据指标，如销售额、销售量、销售渠道、销售区域等，以及预测的时间范围，如月度、季度或年度。

其次，企业需要收集和整理销售数据。

销售数据可以来自不同渠道，如销售系统、POS系统、CRM系统等，需要将其整合到一个数据仓库中，并确保数据的准确性和完整性。

接着，企业需要进行数据清洗和处理。

对于大量数据，可能存在一些缺失值、异常值或重复值，需要进行清洗和去重处理，以保证分析结果的准确性。

然后，企业可以选择合适的分析方法和模型。

销售与利润管理模型设计

总结词
销售策略模型是用来制定和优化销售策略的数学模型，旨在提高销售效率和市场份额。
详细描述
销售策略模型基于市场分析、竞争分析和消费者行为研究，制定有效的销售策略，如定价、促销、分销和营销渠道等。通过模拟和优化，销售策略模型可以帮助企业实现最佳
的销售效果。
销售渠道模型
总结词
销售渠道模型是用来管理和优化销售渠道的数学模型，旨在提高渠道效率和降低渠道成本。
通过合理的库存控制，降低库存成本，提高库存周转率，避免缺货或积压现象。
订单处理与物流配送
优化订单处理流程，提高订单处理效率和准确性，确保产品及时送达客户手中。
利润分享与激励机制
利润目标设定
根据企业战略和市场环境，设定合理的利润目标，为销售团队提供明确的业绩导向。
利润分享机制
建立利润分享机制，将销售团队的利益与公司整体利润挂钩，激发团队积极性。
销售与利润管理模型设计
• 销售与利润管理概述 • 销售管理模型 • 利润管理模型 • 销售与利润协同管理模型 • 销售与利润管理面临的挑战与解决方
案 • 销售与利润管理案例研究
01
销售与利润管理概述
定义与目标
定义
销售与利润管理是指企业通过制定和实施一系列销售和利润策略，实现销售增长和利润最大化目标的过程。
案例四：某零售企业的利润增长策略
总结词
全链条成本控制与高效率运营
详细描述
该零售企业从采购、库存、物流到销售等各个环节进行精细化管理，降低成本和提高运营效率。同时，通过市场分析和消费者研究，优化商品结构和陈列方式，提高销售额和利润率。
THANKS
感谢观看
激励机制设计
通过合理的奖励制度，激励销售团队不断提升业绩，实现企业与员工的共赢。

销售数据分析模型

销售数据分析模型销售数据分析模型是指通过对销售数据的收集、整理、分析和预测，以帮助企业更好地了解其销售情况，并制定相应的销售策略和决策。

本文将从定义销售数据分析模型的概念开始，进而探讨其优势和应用场景，并介绍一些常见的销售数据分析模型，最后对其未来发展进行一些展望。

销售数据分析模型是指在销售过程中对所产生的各类数据进行收集、整理、分析和预测的一种方法。

它可以帮助企业更好地了解其销售情况，从而更准确、更全面地制定销售策略和决策。

销售数据分析模型可以帮助企业分析销售趋势、销售地域、销售渠道等相关信息，还可以通过挖掘潜在客户和市场需求，提供决策支持，提高企业的销售效率和市场竞争力。

实施销售数据分析模型可以带来多方面的优势。

首先，它能够帮助企业更好地了解客户需求和行为，在销售过程中及时捕捉到客户的态度和反馈，从而及时调整销售策略和产品设计。

其次，通过分析销售数据，企业可以发现销售团队的优势和不足，进而针对性地培训和激励销售人员，提升整个销售团队的绩效。

此外，销售数据分析模型还可以帮助企业识别市场机会和潜在客户，预测市场趋势，为企业未来的市场拓展提供重要依据。

销售数据分析模型适用于各种规模的企业和各行各业。

对于大型企业而言，销售数据的规模庞大且复杂，需要借助数据分析模型进行处理和分析，以帮助企业更好地了解其销售情况。

对于中小型企业而言，销售数据也是宝贵的资产，通过对数据的分析和挖掘，可以为企业提供决策支持，帮助其在激烈的市场竞争中取得优势。

下面我们将介绍几种常见的销售数据分析模型。

首先是销售趋势分析模型，它通过对历史销售数据的分析，揭示销售的长期趋势和季节性变化，帮助企业预测未来的销售情况，为制定销售策略提供依据。

其次是客户细分模型，它通过对客户属性和行为的分析，将客户划分为不同的细分市场，有针对性地进行营销活动，提高销售转化率和客户满意度。

再次是销售渠道优化模型，它通过对各种销售渠道的分析，确定最佳的销售渠道组合，提升企业的销售效率和市场竞争力。

100个思维模型之：业绩分析模型

100个思维模型之：业绩分析模型这是100个思维模型系列第9篇。

继续聊个很实用的模型。

我常用，也觉得很有用。

姑且称之为零售业绩公式模型吧。

前面我们聊过要算盈亏平衡。

最终赚钱，就是收入大于成本和费用。

要多赚钱，要不就降低成本和费用，要不就提升收入。

零售的业绩公式，分线上和线下的版本，其实背后本质是一样的。

线下实体门店，就以一家服装店为例吧。

业绩=客流量X进店率X成交率X平均单价X连带率基本就是这样。

有的还会在后面加上复购率、转介绍率等。

客流量，指单位时间经过商店门口的人数，跟所在商圈人气、天气、节日等有关。

一般很难改变，但是可以通过营销活动等改善。

后面的提升复购、转介绍，其实也是增加客流。

客流是业绩的基础，人都没有，业绩公式后面都是空的。

进店率，进店顾客与客流的比率。

这个跟陈列、员工、促销等都可以有关系。

成交率，就是进店顾客里，提袋、买单的比例。

可以通过提升导购的能力来提升成交率。

平均单价，让顾客消费更高单价的商品。

连带率，让顾客通过搭配等方式一次性购买多件商品。

总之，把业绩这样拆分。

分析业绩问题的时候，哪个指标有问题，就想办法对应提升。

一句话，哪里不行调哪里。

具体如何提升，也看业态，服装店和咖啡店就有区别，餐厅又有些不一样。

百度一下，就会看到很多技巧。

再来看看线上业绩的公式。

销售额=流量x转化率x 客单价然后后面再，X复购率，X转介绍率线上没有什么进店率，所以去掉了。

转介绍率，其实也就跟裂变一样的。

客单价=平均单价X连带率，两者可以切换着来。

线上和线下的业绩公式，是不是本质上一回事儿。

这套公式模型，在企业级数据分析里，倒是很常见。

大厂、小店都在用。

如今大众创业的时代，如果真的自己去做个什么生意，也最好有这种模型来做分析。

也不一定是去开个店卖实物产品，哪怕卖虚拟课程什么的，也是一样的啊。

我随便掰一下看看。

销售额=触达人数 X 咨询率 X 成交率 X 平均单价 X 课程门数 X 转介绍率差不多有这么点意思了。

销售与利润管理模型的设计ppt课件

8.2.1 获取销售流向分析模型的基础数据
管理者要按销售人员、客户、地区进行分类汇总，分析企业所经营的产品或货物的销售流向，首先要获取各分公司或销售网点的销售汇总数据。那么，如何获取销售数据呢？
1. 集中式财务管理模型下的销售数据获取方法。
如果企业采用集中式财务管理模式，那么各分公司或销售网点的销售数据定期传递到集团总部的中心数据库中，如图所示：
第8章销售与利润管理模型设计
销售与利润管理模型概述
销售流向分析模型的设计
销售业绩分析模型的建立
销售预测分析模型设计
利润管理-本量利分析模型设计
有越来越多的企业注重销售与利
润的管理，并应用计算机技术建立相应的模型，将定量分析与定性分析相结合，及时、准确地掌握企业销售业绩和经营成果，并对存在的问题进行分析，提高企业在市场竞争中的战斗本力章。主要讨论应用Excel提供的预测函数、数据透视表技术和工具、单变量求解工具等建立销售分析、销售预测及利润管理模型的方法与步骤。
销售（Z）=A*X+B*Y+C 推测销售发展趋势
4.利润分析和管理。利润分析和管理模型主要包括：盈亏临界点分析，即帮助管理者研究利润为零的特殊经营状况；各因素变动分析，即根据各种因素的变动分析其对利润的影响；目标利润管理，即根据企业的目标利润来对影响利润的各种因素进行管理。
8.1.3 主要技术和工具
5. 建立数据透视图。
8.3.3 建立销售业绩分析模型界面
1.增加销售业绩分析模型界面的工作表；选择[插入]菜单中的 [工作表]命令，增加一张新的工作表，用作界面；
2.在新工作表中增加地图；选择[插入]菜单中的[图片]命令下的 [来自文件]命令，从目录中选择公司预先编制好的BTM地图文件（数码相机或下载的文件）；或者选择[插入]菜单中的 [对象]命令，选择“Microsoft地图“——中国地图。

零售企业销售数据分析模型

数据分析对企业信息化越来越重要。

业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的需不断探索的课题。

本文收集整理了零售企业中对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析内容，以及对方法和内容的详细解释。

其分析方法对采购数据、库存数据的分析同样适用。

这些方法犹如一把把钥匙，可以用来打开数据分析的神秘大门。

下面收集整理了零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，并通过简单实例展示如何将三者关联起来构造一个分析模型。

供大家参考：要建立一个分析模型，有三个构成因素：一、维度：指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、供应商等；二、指标：指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、成长率等；三、分析方法：指明了我们用什么样的方法去分析处于这个维度的指标。

一、销售数据模型之维度二、销售数据模型之指标三、零售数据模型之分析方法1、ABC分析ABC分析法又称帕雷托分析法，也叫主次因素分析法。

它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。

由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。

ABC分析通过用于对一段时间商品销售情况的分析，可以为商品管理提供依据。

评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种：销售额、销售数、毛利。

单一用哪个指标进行分析都不够准确，所以对这三个指标同时进行分析，也就是给这三个指标一定的权重。

比如销售额占x%；销售数占y%；毛利占z%。

则该报表的显示形式如下：其中：综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%；x%+y%+z%=1；分类结果显示A\B 或者C；按照所计算的综合值进行排序，观察累计综合值%的变化情况，将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类，进行重点管理，采取的策略为对相关品的引进；将累计额百分数在20%-90%之间的商品标记为B类，进行一般管理；将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。

业绩数据分析模型

业绩数据分析模型业绩数据分析模型是一种用于帮助企业分析和评估其业绩情况的工具。

它可以帮助企业了解其销售、营收、利润等关键指标的表现，找到影响业绩的关键因素，并提出改进策略。

本文将介绍业绩数据分析模型的基本原理、常用分析方法和应用案例。

一、业绩数据分析模型的基本原理1.数据收集：首先需要收集和整理企业的业绩数据，包括销售额、利润、市场份额等指标。

这些数据可以来自企业内部的财务系统、销售系统等，也可以来自外部的市场调研报告、竞争对手的公开数据等。

2.数据清洗与整理：数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和整理。

清洗包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等操作；整理包括将数据按照一定的逻辑结构进行整理，便于后续的分析和建模。

3.数据探索与描述统计：对数据进行探索性分析，主要包括数据的分布情况、相关性分析、趋势分析等。

可以通过绘制直方图、柱状图、散点图等图表来可视化展示数据的特征。

4.模型建立与分析：根据业绩数据的特点和目标，选择适当的数学模型进行建立和分析。

常用的模型包括线性回归模型、时间序列模型、因子分析模型等。

模型的建立旨在揭示数据背后的规律和趋势，并通过模型的评估和优化来提出改进策略。

5.结果解释与决策支持：对模型的结果进行解释和分析，结合业务背景和经验，提出相应的决策支持。

例如，通过模型发现产品在一些市场的销售额下降，可以考虑调整定价策略、加大市场推广力度等。

二、常用的业绩数据分析方法1.趋势分析：通过对一段时间内的数据进行观察和分析，寻找数据的变化趋势。

可以使用线性回归、移动平均等方法来拟合数据的趋势线，评估业绩的增长或下降趋势。

2.相关性分析：通过计算不同指标之间的相关系数，来评估它们之间的关系强度和方向。

相关系数的取值范围为-1到1，负相关表示两个指标呈反向变化，正相关表示两个指标呈同向变化。

3.因子分析：通过将多个指标综合考虑，构建出可以反映整体业绩的综合指标。

因子分析可以减少指标间的冗余性，提取出主要影响业绩的因素，并给出权重，为决策提供参考。

利润模型财务分析报告(3篇)

第1篇一、引言利润是企业经营的最终目标，也是衡量企业财务状况和经营成果的重要指标。

本报告旨在通过对某公司利润模型的财务分析，揭示其盈利能力、成本控制、收入结构等方面的状况，为企业的经营决策提供参考。

二、公司概况某公司成立于XX年，主要从事XX行业产品的研发、生产和销售。

经过多年的发展，公司已在全国范围内建立了较为完善的销售网络，并形成了较强的品牌影响力。

截至报告期末，公司注册资本为XX万元，员工人数XX人。

三、利润模型分析1. 收入分析（1）收入构成公司主要收入来源于产品销售，具体包括以下几类：- 主营业务收入：占公司总收入的XX%，主要来自XX产品的销售。

- 其他业务收入：占公司总收入的XX%，包括技术服务、配件销售等。

（2）收入增长率近年来，公司收入增长率保持在XX%左右，呈现出稳步增长的趋势。

其中，主营业务收入增长率为XX%，其他业务收入增长率为XX%。

2. 成本分析（1）成本构成公司成本主要包括以下几部分：- 直接成本：占公司总成本的XX%，主要包括原材料、人工、制造费用等。

- 期间费用：占公司总成本的XX%，包括销售费用、管理费用和财务费用。

（2）成本控制公司通过以下措施加强成本控制：- 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。

- 加强采购管理，降低采购成本。

- 严格控制期间费用，提高费用使用效率。

3. 利润分析（1）利润构成公司利润主要包括以下几部分：- 毛利润：占公司总利润的XX%，是公司经营的主要盈利来源。

- 净利润：占公司总利润的XX%，是公司扣除各项费用后的最终盈利。

（2）利润增长率近年来，公司利润增长率保持在XX%左右，与收入增长率基本保持一致。

四、盈利能力分析1. 毛利率分析公司毛利率近年来保持在XX%左右，处于行业平均水平。

与同行业公司相比，公司毛利率具有一定的竞争优势。

2. 净利率分析公司净利率近年来保持在XX%左右，处于行业平均水平。

与同行业公司相比，公司净利率具有一定的竞争力。

市场六部销量统计分析报告

市场六部销量统计分析报告1. 引言本报告旨在对市场六部销量进行统计分析，为企业决策提供参考依据。

通过对市场六部销售数据的整理和分析，可以了解各部门的销售情况和趋势，从而为下一阶段的市场策略制定提供指导。

2. 数据来源和方法2.1 数据来源市场六部销售数据来源于公司内部销售系统的数据库，包括每个部门的销售额、销售量、销售时间等信息。

2.2 数据整理方法为了对销售数据进行统计分析，我们采用以下方法对数据进行整理：•清洗数据：排除异常值和缺失值，确保数据的准确性和完整性。

•数据归类：将销售数据按照部门进行归类，并计算每个部门的销售额和销售量。

•数据计算：计算每个部门的销售额占比和销售量占比，并绘制相应的占比图表。

3. 市场六部销售数据分析3.1 销售额分析通过对市场六部的销售额进行分析，我们可以了解各部门的销售情况和贡献度，从而为优化资源配置提供参考。

首先，我们来看各个部门的销售额情况：部门销售额（万元）部门1 100部门2 80部门3 120部门4 60部门5 90部门6 110从上表可见，部门3的销售额最高，为120万元，其次是部门6和部门1，分别为110万元和100万元。

而部门4的销售额最低，仅为60万元。

接下来，我们计算每个部门的销售额占比，并绘制饼图：销售额占比图销售额占比图从销售额占比图可以看出，部门3的销售额占比最高，为25%，其次是部门6和部门1，分别为23%和21%。

部门4的销售额占比最低，仅为9%。

3.2 销售量分析除了销售额外，销售量也是评估市场六部销售情况的重要指标。

下表展示了各个部门的销售量情况：部门销售量（件）部门1 2000部门2 1500部门3 1800部门4 1200部门5 1600部门6 1900从上表可见，部门1的销售量最高，为2000件，其次是部门6和部门3，分别为1900件和1800件。

而部门4的销售量最低，仅为1200件。

我们还可以计算每个部门的销售量占比，并绘制饼图：销售量占比图销售量占比图从销售量占比图可以看出，部门1的销售量占比最高，为23%，其次是部门6和部门3，分别为22%和21%。

销售与利润管理模型概述(PPT 37张)

Slide 3
8.1.2 销售与利润管理模型的基本功能
Renmin University of China
Slide 4
8.1.2 主要技术和工具
1. 2. 3. 4.
数据透视表宏和控件数据分析单变量求解技术和工具
Renmin University of China
Slide 5
本章内容
北京分公司新疆分公司东北分公司
Renmin University of China Slide 8
集团总部中心数据库
8.2.1 获取销售流向分析模型的基础数据
分散式财务管理模式下的销售数据获取方法
各分公司将销售数据以EXCEL表数据或TXT送到总部.
Renmin University of China
Slide 2
Renmin University of China
本章内容
8.1 销售与利润管理模型概述
8.2 销售流向分析模型的建立
8.3 销售业绩分析模型的建立
8.4 销售预测模型的设计
8.5
8.6
Renmin University of China
利润管理-----本量利分析模型设计
利润管理综合模型与案例分析
Renmin University of China
Slide 19
8.3.1 数据透视表—销售业绩分析模型中的主要技术和工具 3. 通过向导创建数据透视表
Renmin University of China
Slide 20
8.3.1 数据透视表—销售业绩分析模型中的主要技术和工具
Renmin University of China
计算机财务管理
第八章销售与利润管理模型

【全版】销售与利润分析推荐PPT

正数表示超额完成值，负数表示未完成值
二、销售额和利润额分析
（一）使用图表分析预计和实际销售额（二）计算各季度利润总和并创建图表
（Hale Waihona Puke ）使用图表分析预计和实际销售额图表以图形化方式表示工作表中的内容，是直观显示工作表内容的方式。图表具有较好的视觉效果，方便用户查看数据的差异和预测趋势。下面我们为各季度的预计销售额和实际销售额创建一个柱形图表并进行编辑。
如果要查看利润额高于平均值的记录和利润率大于12%的记录，可以使用Excel的条件格式；若要分析利润率的显著性，可以使用函数。
（二）使用条件格式标识利润率
选中单元格区域H4：H15
（三）使用函数分析利润率显著性
下面我们来分析利润率的显著性，假设利润率大于10%的为显著利润，大于8%的为较好利润，否则为一般利润。
（三）使用函数分析利润率显著性第2章销售与利润分析
选中H4：H15单元格区域，然后输入公式“= (G4:G15)/(F4:F15)*100%”，按【Ctrl+Shift+Enter】组合键，计算出所有产品的利润率，并将该区域的小数位数设置为2，并设置其数字格式为百分比
（一）使用条件格式标识利润额
在工作表中输入数据并格式化表格
（二）计算利润额、利润率和超额/ 未完成额
下面我们来计算利润额、利润率和超额/未完成额数据，在计算之前，先来熟悉一下各部分的对应关系：
利润额就是营业额扣去一系列成本后剩下的收入。利润率就是指销售利润率，它等于利润/销售额*100%。
利用数组公式计算两个数据区域的差
输入公式
复制公式
（二）计算各季度利润总和并创建图表
复制公式，然后分别修改公式中的单元格地址，即把4、5、6 分别修改成7、8、9， 10、11、12和13、 14、15，即可得到其他季度的利润合计

销售及利润分析

1、产品销售数量变动对销售利润的影响
销售数量变动对基期产品产品销售数＝ × 销售利润的影响销售利润量增加率
上期单价产品销售数本期销售量× ＝ × 100％－1 上期单价量增加率上期销售量×
2、产品销售价格变动对销售利润的影响
销售价格变动对本期产品＝ × 本期单价－上期单价销售利润的影响销售数量
2、单位边际贡献变动对销售利润的影响
单位边际贡献变动对销售利润的影响

本期销本期单位上期单位售数量边际贡献 - 边际贡献
3、固定成本变动对销售利润的影响
固定成本变动对本期固上期固＝－销售利润的影响定成本定成本
4、销售品种结构变变动系数＝ × 100％基期销售总额
（二）销售总额变动的原因分析
销售数量变动的影响＝本期销售量－上期销售量 × 上期单位售价
单位售价变动的影响＝本期单位售价－上期单位售价 × 本期销售量
二、产品销售预算完成情况的分析
本期产品实际销售收入产品销售收入预算完成率 100% 本期产品预算销售收入
6、产品销售结构变动对利润的影响第一种方法是调整对比法
第二种方法是余额法
（二）边际贡献法
产品销售利润

产品销产品销产品变单位固定售数量售单价动成本税金成本
1、产品销售数量变动对销售利润的影响
产品数量变动对上期边际本期销售 - 1 销售利润的影响贡献总额量完成率
最后，听取用户的反映与要求，促进企业改进各方面的工作，提高产品质量，提高企业信誉，使产品畅销。二、销售及利润分析的内容销售与利润分析的内容包括产品销售的分析和产品销售利润的分析

60销售量与利润总额回归分析-最後

截距銷售量（萬件）
殘差輸出觀察值預測為利潤總額（萬元） 1 354.6878136 2 370.3554301 3 397.6034588 4 418.0394803 5 437.7943011 6 452.0995161 殘差 13.89218638 4.644569892 -9.603458781 -28.03948029 -17.79430108 36.90048387 標準化殘差 0.590085417 0.197283054 -0.40791714 -1.1910068 -0.7558319 1.567387366
銷售量與利潤總額分析
月份 1 2 3 4 5 6 銷售量（萬件） 157 180 220 250 279 300 利潤總額（萬元） 368.58 375 388 390 420 489
摘要輸出迴歸統計 R 的倍數 R 平方調整的 R 平方標準誤觀察值個數 ANOVA 自由度迴歸殘差總和 1 4 5 係數 247.7393011 0.681200717 SS MS F 7250.073725 7250.073725 10.46456 2771.286608 692.821652 10021.36033 標準誤 t 統計 P-值 49.81646021 4.97304104 0.007635 0.210578783 3.234897212 0.031827 0.850565714 0.723462034 0.654327542 26.3215055 6
系列1
總額（萬元）
常態機率圖
利潤總額（萬元）
600 500 400 300 200 100 0
系列1
利潤總額（萬
0 8.333333333 25 41.66666667 58.33333333

销售数据分析模型案例讲解

从区域内的产品动态来看区域内产品的组成变化，即区域的产品适应性，从而发现潜力产品、老化产品等。
从区域的价格分布来看产品的提升空间，即不同区域的价格构成合理性，从中分析市场提升的空间和方向。
具体分析方法
1 “三维”数据分析法：
数据分析的目的是为了找到问题，要逐层深挖“罪魁祸首”。首先看整个公司的达成率、成长率、增长率、产品结构，发货客户数是否健康，发现任何一个指标异常，立刻要从 “区域、客户、产品”三条线往下深挖：业绩滞长是哪个产品造成的——这个产品业绩差是哪个区域造成的哪些客户造成的，最终锁定问题产品的产生原因——问题产品的问题区域和问题客户。业绩滞长是哪些区域造成的——这个区域的问题产品和问题客户是谁，最终锁定问题区域产生的原因——问题区域的问题客户和问题产品。哪些经销商业绩问题最严重——这个问题经销商业绩差是哪个问题产品造成的，层层抽丝剥茧找到最终原因，管理才会有的放失。
具体分析方法
2 6个月纵向分析法：
对锁定的问题产品问题区域问题客户可以纵向深度分析6个月数据，该区域6个月内的总销量及主要品项的达成/增长/成长率是否稳定？发货客户数和发货品项数有无异常趋势？从6个月的纵向趋势分析更容易剔除当月偶然因素，做出完整结论。比如：问题区域纵向分析示例：“该区域6个月以来连续4个月达成率小于100%，达长率近5个月低于公司水平，已经有三名经销商停止进货。高价产品A每月销量在减少（说明这个产品回转很差快死了），需要立刻去走访，尤其注意观察停止进货的经销商是什么原因？还有高价产品A的市场表现有什么异常？
具体分析方法
3 区域分类分析法：
把全国市场分为三类：管理类市场（如：市场波动大，成长率小于5%甚至负成长）；成长类市场（如：市场稳定成长率小于50%）；攻击类市场（如：市场空白较多，成长率大于50%甚至更多）。对不同类型的市场进行归类分析，除了所有市场都要求任务达成率之外，不同类型市场要关注不同指标：对管理类市场，由于市场不稳定，有负成长趋势，所以要重点关注“零发货客户”指标，小心市场萎缩。对攻击类市场，由于可开发空白较多（这类市场不应该有淡季，应该逐月增长，因为有很多空白网点待开发），所以要持续关注逐月增长率，同时成长率低于20%说明进攻速度放缓，应予关注。对成长类市场，重点关注成长率，保证市场稳定。