销售成交额数据分析图表
销售数据分析报告总结(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对公司近期销售数据的全面分析，总结销售现状，找出存在的问题，并提出相应的改进措施，为公司未来的销售策略提供数据支持。
报告内容涵盖销售趋势、产品表现、区域分布、客户分析等多个方面，以下为详细内容。
二、销售趋势分析1. 销售总额分析根据统计数据显示，本季度公司销售额为XX万元，同比增长XX%，环比增长XX%。
其中，线上销售额为XX万元，同比增长XX%，环比增长XX%；线下销售额为XX万元，同比增长XX%，环比增长XX%。
总体来看，公司销售额呈现出稳步增长的趋势。
2. 销售周期分析通过对销售数据的分析，我们发现公司销售周期大致可分为三个阶段：需求阶段、谈判阶段和成交阶段。
需求阶段平均时长为XX天，谈判阶段平均时长为XX天，成交阶段平均时长为XX天。
与去年同期相比，需求阶段和谈判阶段的时长均有所缩短，成交阶段的时长略有增加。
三、产品表现分析1. 产品类别分析从产品类别来看，本季度公司主要销售产品分为A、B、C三类。
其中，A类产品销售额占比最高，达到XX%，其次是B类产品，占比XX%，C类产品占比XX%。
由此可见，A类产品为公司的主要利润来源。
2. 产品销量分析本季度A类产品销量为XX件，同比增长XX%，环比增长XX%；B类产品销量为XX 件，同比增长XX%，环比增长XX%；C类产品销量为XX件，同比增长XX%，环比增长XX%。
从销量来看，A类产品在市场中的竞争力较强，而B类和C类产品则有待进一步推广。
四、区域分布分析1. 区域销售占比分析本季度公司销售额在全国范围内呈现地域分布不均的现象。
其中，东部地区销售额占比最高，达到XX%，中部地区占比XX%，西部地区占比XX%，东北地区占比XX%。
这说明公司产品在东部地区市场表现较好，而在其他地区市场还有较大的拓展空间。
2. 区域销售增长分析与去年同期相比，本季度东部地区销售额同比增长XX%，中部地区同比增长XX%，西部地区同比增长XX%，东北地区同比增长XX%。
淘宝主要各行业销售额明细数据分析72279-PPT精品文档
“男装”类成交量TOP10品牌
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“手机”类成交量变化
•2019Q1“手机” 类在淘宝集 市的成交量近41亿元(占比 94.2%，同比增长3成，环比增 长14.2%) 、363.8万笔； •2019Q1“手机” 类在淘宝商 城的成交量也达到2.51亿元(占 比5.8%，同比增长58倍，环比 增长34.7%)、22.5万笔。
“女装/女士精品”类成交量TOP10品牌
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“男装”类成交量变化
•2019Q1“男装” 类在淘宝集 市的成交量高达23.4亿元(占比 90.7%，同比增长近3倍，环比 下降15.5%) 、1414.1万笔； •2019Q1“男装” 类在淘宝商 城的成交量近2.4亿元(占比 9.3%，同比增长30倍，环比下 降16.5%)、158.4万笔。
备注：该类包括淘宝类目中的“生活电器”、 “厨房电器”和“影音电器”三类总和
“家用电器”类成交量TOP10品牌
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“笔记本电脑”类成交量变化
•2019Q1“笔记本电脑” 类在 淘宝集市的成交量近12.6亿元 (占比89.8%，同比增长4.6%， 环比增长10.2%) 、34万笔； •2019Q1“笔记本电脑” 类在 淘宝商城的成交量也达到1.44 亿元(占比10.2%，同比增长 13.1倍，环比微降1.1%)、3.3 万笔。
淘宝主要类目成交数据分析-2019Q1
营销策划 钟展---2019年4月
1
目 录
全网成交总况 重点类目成交量变化及TOP10品牌：
• 女装/女士精品 P9 • 女鞋 P31
•
• • •
男装
手机 美容护肤 彩妆/香水
P11
P13 P15 P17
•
销售报表分析图
客户数据分析1、客户拜访、签约情况分析图：2004年12月第二周（虚拟数据）：Sales A:上周拜访客户数15 本周拜访客户数20 本周计划拜访客户数30上周签约客户数10 本周签约客户数 15 本周新签约客户为5Sales B:上周拜访客户数10 本周拜访客户数 20 本周计划拜访客户数 30上周签约客户数5 本周签约客户数 10 本周新签约客户为5数据分析：▲客户拜访增长率=本周客户拜访数-上周客户拜访数/上周客户拜访数Sales A 的客户拜访增长率为：本周拜访客户数 （20）—上周拜访客户数（15）/上周拜访客户数（15）=33.3%Sales B 的客户拜访增长率为：本周拜访客户数 （20）—上周拜访客户数（10）/上周拜访客户数（10）=100%▲ 客户拜访完成率=本周客户拜访数/本周计划客户拜访数Sales A 的客户拜访完成率为：本周拜访客户数 （20）/本周计划拜访客户数 （30）=66.7%Sales B 的客户拜访完成率为：本周拜访客户数 （20）/本周计划拜访客户数 （30）=66.7%▲签约客户增长率=本周签约客户数-上周签约客户数/上周签约客户数Sales A 的签约客户增长率为：本周签约客户数 （15）—上周签约客户数（10）/上周签约客户数（10）=50%Sales B 的签约客户增长率为：本周签约客户数 （10）—上周签约客户数（5）/上周签约客户数（5）=100%▲ 新签约客户比例=新签约客户/本周签约客户Sales A: 新签约客户比例=新签约客户(5)/本周签约客户(15)=33.3% Sales B: 新签约客户比例=新签约客户(5)/本周签约客户(10)=50%2、未成交客户价值系数2004年12周第二周（虚拟数据）：Sales A:本周拜访客户数30 成交客户数15 未成交客户数15 Sales B:本周拜访客户数30 成交客户数10 未成交客户数20数据分析：▲未成交客户价值系数=本周签约客户数/本周未成交客户数Sales A的未成交客户价值系数为：成交客户数15 / 未成交客户数15=100%Sales B的未成交客户价值系数为：成交客户数10 / 未成交客户数20=50%:注:未成交客户价值系数越大说明业务员的业绩越好。
销售数据可视化分析
销售数据可视化分析在当今竞争激烈的商业世界中，销售数据是企业决策的重要依据。
然而，面对大量复杂的数据，如何快速有效地理解和洞察其中的关键信息，成为了企业管理者和销售人员面临的挑战。
销售数据可视化分析作为一种强大的工具，能够将枯燥的数据转化为直观、易懂的图形和图表，帮助我们更清晰地看到销售趋势、客户行为、产品表现等重要信息，从而做出更明智的决策。
一、销售数据可视化的重要性1、更直观的理解销售数据往往包含大量的数字和表格，对于非数据分析专业的人员来说，理解和解读这些数据可能会非常困难。
通过可视化，将数据以图形的方式展示，如柱状图、折线图、饼图等，能够让人一眼就看出数据的分布、趋势和关系，大大降低了理解的难度。
2、快速发现问题和机会可视化能够快速突出数据中的异常值、趋势变化和模式。
例如，突然下降的销售曲线可能意味着市场需求的变化或者竞争对手的冲击，而某个地区或产品类别的销售增长则可能代表着潜在的市场机会。
3、有效的沟通和决策在团队会议或与上级汇报时，可视化的销售数据能够更清晰、更快速地传达关键信息，减少误解和沟通障碍。
基于直观的可视化结果，决策者能够更快地做出决策，提高企业的响应速度和竞争力。
二、常见的销售数据可视化类型1、柱状图常用于比较不同类别或时间段的数据量。
例如，可以用柱状图展示不同产品在每个月的销售额，清晰地看到各个产品的销售业绩对比。
2、折线图适合展示数据随时间的变化趋势。
比如，某产品在过去一年中的月销售趋势，能够帮助我们判断销售是在增长、稳定还是下降。
3、饼图用于展示各部分占总体的比例关系。
例如，不同地区的销售占比，能直观地了解哪个地区是主要市场。
4、漏斗图常用于分析销售流程中的各个阶段的转化率。
比如从潜在客户到最终成交客户的转化过程，帮助找出销售流程中的瓶颈环节。
5、地图当销售数据与地理位置相关时，地图可视化可以提供非常直观的洞察。
比如，不同省份或城市的销售分布情况。
三、销售数据可视化的实施步骤1、明确分析目标在开始可视化之前，首先要明确我们希望通过数据回答的问题或解决的业务问题。
展会报表分析图表(表格21)
展销会日期 每周成交总金 额(万） 每周成交套数 每周累计成交 单位均价
12.302.16-20 2.21-24 1.3 3.1-3 3.8-10 3.15-17 3.22-24 3.29-31 4.5-7 4.195.7 5.9-11 5.17-19 5.24-26 5.316.2 6.7-9 6.14-16 6.21-23 6.286.30 7.5-7.7 7.127.14 7.197.21 7.267.28 8.2-8.4 8.98.11 8.168.18 8.238.25 8.309.1 9.6-9.8 9.139.15 9.209.22 9.279.29 9.3010.7 10.1110.13 10.1810.20
----- 由销售主管统计
日期 本周广告费
12.302.16-20 2.21-24 1.3
3.1-3
3.8-10 3.15-17 3.22-24 3.29-31
4.5-7
4.195.7
5.9-11 5.17-19 5.24-26
5.316.2
6.7-9
6.14-16
6.216.23
6.286.30
7.5-7.7
7.127.14
----- 由销售主管统计
表格21
1.3
20
24
17
24
31
5.7
19
26
6.2பைடு நூலகம்
16
6.23
6.30
7.7
7.14
7.21
7.28
8.4
8.11
8.18
8.25
9.1
9.8
9.15
9.22
9.29
10.7
2019年双十一天猫数据分析报告
行业研究行业跟踪报告品类方面，手机、家电和美妆个护居前三，品牌消费趋势明显。
根据星图数据，双十全网销售额前3的品类为手机数码、家用电器和个护美妆，与2018年特征一致。
个人护理品类销售额前3的品牌为欧莱雅、玉兰油、雅诗兰黛。
奶粉乳品类销售额前3的品牌为爱他美、惠氏、蒙牛。
休闲食品类销售额前3的品牌为三只松鼠、百草味、良品铺子。
天猫双十一开场2小时148个品牌成交过亿。
物流方面，快递量增速近30%，物流时效性持续提升。
全天各邮政、快递企业共处理5.35亿快件，同比增长28.6%，再创历史新高。
天猫双十一包裹量12.92亿件，同比增长29.2%。
在菜鸟支持下，今年天猫物流再上台阶，8小时第1亿个包裹发出，较去年提前59分钟；8小时47分，进口订单清关量突破1000万，通关速度提升；12小时，国内324个城市签收双十一包裹，实现凌晨下单早上达；18小时31分，物流订单量破10.42亿，超过2018年全天。
京东物流截至12日凌晨，实现92%自营订单、90%行政区县24小时达。
苏宁分钟级配送订单量同比增长869%，99.26%的订单在30分钟内完成。
另外，中通快递订单量耗时23时31分45秒突破2亿单；圆通快递订单量突破1亿单，较去年缩短了4小时8分钟。
阿里持续投资物流领域，双十一前增值菜鸟233亿元。
11月8日，菜鸟为了推动物流行业数字升级、智慧供应链构建、全球智能物流骨干网建设，开启了新一轮融资，其中阿里增资233亿元，持股比例从51%上升至63%；菜鸟其他现有股东也参与了融资。
菜鸟成立初，阿里持股43%，此后逐步增加持股比例，体现了阿里对物流以及对核心电商业务体验的重视。
图6、菜鸟网络成立日股权结构表1、2019淘宝天猫双十一成交额变化图时间金额（亿）时间金额（亿元）00:01:00 65 08:00:00 150500:01:36 100 10:04:49 1682（2017全天交易额）00:03:22 200 11:28:00 180000:05:25 300 13:00:00 191400:08:26 400 14:21:27 2000（较去年减少近8小时）00:17:06 571（2014全天交易额）16:31:12 2135（2018全天交易额）00:48:52 800 18:00:00 221501:01:21 912（2015全天交易额）20:00:00 231601:03:59 1000（较去年提前44分钟）22:00:00 245701:26:07 1207（2016全天交易额）23:00:00 255002:00:00 1281 24:00:00 2684资料来源：亿邦动力，兴业证券经济与金融研究院整理表2、2018淘宝天猫双十一成交额变化图时间金额（亿元）时间金额（亿元）00:00:23 1.2 01:47:26 100000:01:00 51 06:04:12 111100:02:05 100 08:08:52 1207（2016全天交易额）00:04:40 200 09:00:00 1267.200:08:45 300 09:29:35 130600:15:38 400 12:08:40 150000:21:00 460 14:06:47 160000:26:02 500 15:49:39 1682（2017全天交易额）00:35:20 571（2014年总成交额）18:35:11 180001:00:00 672 20:49:01 190001:01:00 700 22:28:38 200001:16:37 912（2015全天交易额）24:00:00 2135资料来源：亿邦动力，兴业证券经济与金融研究院整理京东金额突破2000亿元，京东生鲜增速较快。
电商品类销售数据分析模板
日期
访客数
搜索人数
搜索点击人数
加购人数
2、行业品类成交概况
。 品类
支付金额占比 支付金额环比
3、行业热销趋势：搜 索4、增行长业单搜品索分人析群、画搜 像5、：行性业别买、家职画业像、：购性 别、职业、年龄、淘
二、竞品分析。 1、竞品品牌维度数据 。
日期
访客数
转化率
客单价
时间进度
全年目标
链接
售价
月销量
品类
总单数 参与活动单数 赠品数量 总单数环比 销售金额环比 销售件数环比 客单环比
数量
周销 金额
折扣率
库存
数量
金额
店铺1 累计销售数量 周销数量
总零售金额 周销售金额 周销金额占比 周销数量 周销折扣 周零售金额
周转
店铺1
店铺2
周销金额 库存数量 周转 累计销售数量 周销数量 周销金额 库存数量 周转
收藏人数
支付金额 支付订单数 支付件数
客单价
支付商品件数 收藏人数
加购人数
支付价格带
前三支付品类
加购人气
品类5
收藏人数
加购人数 支付买家数 支付转化率
加购后流失人 数
商品名称
负面评价数 PC围观人数占比 手淘围观人数占比 负面评价关键词
链接
特点
转化率
支付金额
客单价
支付订单数
支付商品件数
支付价格带
2）引流对比。
二级来源
购物车 直接访问 聚划算 天猫搜索 淘宝站内其他
钻展 淘宝客 宝贝收藏 淘宝搜索 直通车
访客数
活动1
活动2
3）商品效果。 商品名称
网点线上渠道销售数据对比分析图excel表格模板
35,000 30,000 25,000 20,000 80 8,200 120 116 76 23 2,250 6,583 65 3,895
网店不同产品的成交分析
31,420 159 189 20,870 200 150 100 50 0 商品01 商品02 商品03 商品04 商品05 商品06 商品07 商品08
网点线上渠道销售数据对比分析图
商品名称 商品01 商品02 商品03 商品04 商品05 商品06 商品07 商品08 合计 手机客户端 销售数量 50 70 68 13 89 46 38 109 483 销售金额 5,000 7,000 6,500 1,250 17,520 3,890 2,195 12,000 55355 电脑客户端 30 50 48 10 70 30 27 80 345 3,200 5,000 4,800 1,000 13,900 2,693 1,700 8,870 41163 80 120 116 23 159 76 65 189 828 总计 8,200 12,000 11,300 2,250 31,420 6,583 3,895 20,870 96518 销售数量 销售金额 销售数量 销售金额
销售数据可视化利用数据可视化工具分析销售情况
销售数据可视化利用数据可视化工具分析销售情况销售数据可视化：利用数据可视化工具分析销售情况数据可视化是一种将数据转化为可视化图形的方法，通过图表、图形和其他可视化方式，将抽象的数据呈现出来，使其更易于理解和解释。
在销售领域，数据可视化工具可以帮助分析师和销售团队更好地理解销售情况，掌握市场趋势，并制定相应的销售策略。
本文将介绍数据可视化在销售领域的应用，并探讨利用数据可视化工具分析销售情况的方法。
一、数据可视化在销售中的重要性在现代商业环境中，销售数据几乎无处不在。
无论是销售额、销售量、客户分类、渠道分布等等，这些数据都蕴含着丰富的信息和潜在的商机。
然而，这些数据通常以数字的形式存在，难以被人直观理解和利用。
数据可视化的出现弥补了这一缺陷，帮助人们更好地解读和利用销售数据。
数据可视化在销售中的重要性主要体现在以下几个方面：1. 直观呈现销售情况：通过图表、图形等方式将销售数据可视化，能够更加直观地展示销售情况，从而帮助销售团队全面了解当前的销售状况和趋势。
2. 深入分析销售数据：利用数据可视化工具，可以从不同的维度对销售数据进行深入分析。
比如，可以根据产品类型、销售渠道、客户分类等因素进行销售数据的分析，找出销售的症结所在，为制定销售策略提供数据支持。
3. 检测市场变化：通过数据可视化工具，销售团队可以实时监控市场变化，抓住销售机会。
当销售数据出现异常时，可以及时调整销售策略，保持竞争优势。
二、数据可视化工具的选择与应用选择合适的数据可视化工具对于分析销售数据至关重要。
目前市面上有很多数据可视化工具，如Tableau、Power BI、Google Data Studio 等。
下面将介绍两种常用的数据可视化工具，并讨论它们在销售数据分析中的应用。
1. TableauTableau是一款功能强大且易于使用的数据可视化工具。
它支持多种数据源和数据类型的导入，并提供了丰富的可视化图表和工具，帮助用户更好地理解和呈现销售数据。
双十一市场销售额、成交额、物流订单量及各大电商平台销售情况分析
双十一市场销售额、成交额、物流订单量及各大电商平台销售情况分析基于迅速引流聚客的需求，2009年双十一购物节应运而生，主打品牌促销。
十年时间，双十一交易规模迅速扩张，2009/2018年全网销售额分别为0.5亿/3,143亿元，九年CAGR高达164.3%，双十一也已经从阿里的品牌大促演变为全网狂欢，2018年双十一，天猫成交占比已降至67.9%。
与此同时，后端物流能力快速进化，2010年双十一期间（11.11-11.16）全行业快递处理量仅1,000万件，而2018年已达18.82亿件，2018年完成1亿件快递签收用时仅2.6天（VS2013年需9天）。
一、2019年天猫双十一市场数据分析2019年双十一全网成交额为4101亿元，超过2018年双十一的交易额3143亿元，同比增长30.1%，同比增速也好于2018年时的24%。
具体看各平台，2019年天猫双十一全天成交额2684元，同比增长25.71%，天猫双十一物流订单量达到创纪录的12.92亿；京东2019年双十一全球好物节（11月1日到11月11日）累计下单金额为2044亿元，同比增长27.90%；苏宁双十一当天全渠道订单量增长76%，苏宁金融移动支付笔数同比增长139%；拼多多2019年并未公布总的交易数额。
根据菜鸟网络的数据，由此产生物流订单12.92亿单，同比上涨24%，增速符合预期。
京东宣布全球好物节（从11月1日零时起至11月11日23时59分59秒）期间累计下单2,044亿元，同比大幅超越2018年。
根据国家邮政局的监测数据，双十一全天各邮政、快递企业共处理5.35亿快件，是二季度以来日常处理量的3倍，同比增长28.6%。
公司方面，中通宣布当天快递订单量超过2亿单（2018年同期宣布突破1.5亿件），圆通宣布比2018年双十一提早4小时08分突破1亿单订单，申通宣布15:25分时件量超过2018年双十一全天，德邦宣布到18:42大件快递产品收入超过1亿元（以上公司宣布数据均未经审核）。
房地产销售数据分析
房地产销售数据分析【引言】房地产市场一直都是国民经济的重要组成部分，它的发展涉及到众多行业的利益，也直接影响到国家的宏观经济运行。
为了更好地了解房地产市场的运行情况，本文将对房地产销售数据进行深入分析。
【数据来源】本文所使用的房地产销售数据来自于国家统计局和房地产开发商提供的公开数据，覆盖了近五年来主要城市的销售情况。
数据包括了销售额、销售面积、成交均价等指标，以及不同类型的住宅、商业和写字楼等物业类型。
【销售额分析】销售额是衡量房地产市场活力的重要指标之一。
通过对销售额数据的分析，可以揭示市场的变化趋势和销售状况。
根据数据显示，房地产销售额在过去五年中呈现出不同的变化。
在2017年至2019年期间，销售额呈现稳定增长的趋势，但在2020年受到新冠疫情的冲击，销售额出现了较大幅度的下降。
然而，在2021年随着经济的恢复，销售额开始逐渐回升。
此外，通过分析不同城市的销售额数据，还可以发现地域之间的差异。
一线城市的销售额普遍较高，这与其经济实力和发展水平密切相关。
而二线、三线城市的销售额相对较低，但在近期也出现了不俗的增长。
【销售面积分析】销售面积是另一个重要指标，它可以反映出市场的需求和供应情况。
通过对销售面积数据的分析，我们可以更好地了解房地产市场的规模和结构。
根据数据显示，近五年来的销售面积整体上呈现稳步增长的趋势。
尽管疫情的影响导致2020年销售面积出现了一定程度的下降，但在2021年随着经济的复苏，销售面积也开始出现回升。
不同类型的物业销售面积也存在差异。
以住宅为例，由于居民的购房需求较高，住宅销售面积一直保持较高水平。
而商业和写字楼等物业的销售面积相对较小，这与其供应量的限制和需求的特殊性有关。
【成交均价分析】成交均价是分析房地产市场价格水平的重要指标。
通过对成交均价数据的分析，可以了解市场的价格趋势和变化情况。
根据数据显示，近五年来的成交均价整体呈现上涨的趋势。
在2017年至2019年期间，成交均价较为平稳，但在2020年的疫情冲击下出现了一定程度的下降。
2020年双十一主要平台销售数据汇总分析(天猫、京东、拼多多)
内容目录1. 2020年的双十一，整体数据口径变得不可比 (4)2.双十一的实质形态：由“拉动增长”变为“聚集销售” (8)2.1. 天猫双十一GMV增速愈发趋近于平台全年GMV增速 (8)2.2. 近年来双十一“发力”时间变长，以达“聚集销售”之目的 (9)3.玩法：天猫开启两轮预售，拼多多保持无套路特色 (11)3.1. 天猫：养猫游戏用户量超5亿，预售、红包、彩蛋多重玩法加磅 (11)3.2. 京东：“双百亿计划”打造低价好物专场 (13)3.3. 拼多多：无套路，无定金，直接低价，补贴无上限 (17)4.比价：略有实质优惠，但也存在缺货等现象 (19)5.品牌方思路：对双十一的态度/策略，或许正在发生变化 (22)6.投资建议 (24)图表目录图1：天猫披露11月1日0时– 11月11日24时，双十一成交额4982亿 (4)图2：2020双十一规则及数据口径改变，我们无法知晓经营意义上可比的GMV数据 (4)图3：2020-10阿里全网美容护肤类预售额同比+141% (5)图4：2020-10阿里全网女装类预售额同比+60% (5)图5：2020双十一当日成交额构成——天猫占59% (6)图6：2020天猫双十一消费者参与创新高，具有活力 (6)图7：IT基建愈发成熟，履约能力进一步加强 (6)图8：2020京东双十一累计下单金额达2715亿元 (7)图9：京东物流提速，93%自营订单24小时送达 (7)图10：2020苏宁易购双十一（1日至11日）线上订单量同比+75% (7)图11：10.30-11.11抖音宠粉节支付口径突破187亿元，其中11.11单日破20亿元 (8)图12：天猫全年GMV及增速 (9)图13：天猫双十一GMV及增速 (9)图14：天猫双十一GMV已趋近于平台全年GMV增速 (9)图15：天猫超级红包每日可领3次，领取后可开启“分享开宝箱”&“天天开彩蛋” (12)图16：猫开彩蛋活动每日一期彩蛋发放，可获得红包、优惠券等 (12)图17：天猫养猫两种玩法：做任务领奖励+社交玩法组队成团 (13)图18：天猫消费券主要包括官方补贴品类券和5折店铺券 (13)图19：京东双11活动品类日安排 (14)图20：京东红包每天可领3次，最高1111元 (14)图21：京东超级百亿补贴提供数码、家电、居家等全品类爆品 (15)图22：京东超省百亿消费券提供地方政府消费券和各类优惠券 (15)图23：京东满减活动分两个档位：每满1000减60&每满300减40 (16)图24：京东双11大赢家，全民分10亿 (16)图25：拼多多双11主题：无套路不怕比，无定金不用等 (17)图26：拼多多百亿补贴持续加码，补贴力度持续加大 (18)图27：拼多多优惠券分为两个档位：20元券&50元券 (18)图28：拼多多限时秒杀、万人团活动 (19)图29：各大平台比价之Airpods 2——均有实质优惠，拼多多、京东价格低于批发价 (20)图30：国外化妆品各大平台比价——国外大牌护肤品打折方式较为直接 (20)图31：国产化妆品各大平台比价——通过主推不同规格、组合避免直接对比 (21)图32：预售价与双十一当日现货直销价比较——预售更便宜 (21)图33：2020天猫11.1-11.11销售额排名及变动情况 (23)表1：部分相关公司估值 (1)表2：活动力度如何一步步加大——双十一发展历程梳理 (10)表3：天猫&京东&拼多多双十一活动时间表 (11)表4：国内化妆品品牌的打折模式更复杂 (21)表5：2019年天猫“双十亿10亿俱乐部”品牌中，仅有7个为中国品牌 (22)表6：2019&2020双十一国货美妆Top6及其在美妆全榜单的排名 (23)表7：相关公司估值表 (24)1.2020年的双十一，整体数据口径变得不可比刚刚结束的双十一中，GMV 的整体增长势头仍在延续。
天猫运营数据统计分析表-全
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749
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剩提现额 ######## 客服计划 503625
2051 2051 2051 2051 2051 2051 2051
日工作内容
序号
工作内容
商品管理
交易管理
评价管理
店铺 基础管理
纠纷管理 客户管理
立即执行
京东/天猫/管理
每日主要工作内容
具体内容 商品错误修改 不在本部门管理内
48943
428
29
24472
袜子
问题分
序号 1 2 3
山东 112646
34221
自主访 问
0
0%
3908
1226
66749
2,303
54
33374
裤子
4
辽宁 92972
24364
付费流 量
2,051
100%
701
1183
72284
2,088
61
36142
裤子
5
江苏 83510
25088
站外其 他
15-21天一次店内活动。
已完成 5月7日
把上周新品VIP价格去掉
临时工作
2012年度规划
表格更改制定
明天工作内容和重要工作安排
老师说，下班前写好明天要做的3-6件事 会节省1个小时的时间。
学习－泛泛地了解一些知识和经验是远远不够的，努力加强自己的专业知识，一直到比同行知道得更多，做得更好。 自省－认真反省自己的不足之处和改进方法，并给自己限定时间改变。
销售数据年中分析表excel模板表格
按月份分析
月份 一月 二月 三月 四月 五月 六月 销售团队 销售一队 销售二队 销售三队 销售四队 销售五队 最佳个人销售 张继军 王林会 易看 黄啤来 吴业荣 销售额(元） 478069 324102 240460 356688 380342 418650 销售数量 583 420 300 480 510 476 客单价（元） 820.02 771.67 801.53 743.10 745.77 879.52 销售额排名 2 1 4 3 5 销售额排名 1 2 3 4 5
按团队分析
总成交金额 568976 865513 200033 458632 185643 总成交数量 856 1560 400 762 210
按个人分析
总成交金额 120300 85642 77456 56896 45893 总成交数量 130 98 80 65 42
销售额 ( 元）
600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 一月 二月 三月 四月 五月 六月 700 600 500 400 300 583 200 100 0 一月 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 二月 420
1560
五月
六月
一月
二月
三月 四月 五月 销售额排名
六月
销售五队 销售四队 销售三队 3 4 1 2 0 2 4
5
销售四队
销售三队 销售二队 销售一队
856 400
762
销售二队 销售一队
210
销售一队 销售二队 销售三队 销售四队 销售五队 张继军 130
6
总成交金额
店铺数据分析表
成交 成交 成交 件数 单数 率
连带 率
周销 售
VIP购 买人数
VIP购 买金
额
KPI数据 分析
提升计划
A
104
42 40% 18 14 13% 1.3 10635 4 2943
B
68
27 40% 9 6 9% 1.5 6934 2 2604
C
60
29 48% 9 6 10% 1.5 6345 2 1997
成交率=成交单数/接单人数 此处的成交率是店铺整体的成交情况 成交率=成交单数/试穿人数 此处的成交率是店铺员工个人在销售 环节中的表现情况
思考：在销售环节中影响店铺成交的因素有哪些？
加盟店铺周营业数据分析
店铺：
店长：
员工姓 名
接单人 数
试穿人数
试穿 率
数据时间：5月21日-5月27日
成交 成交 成交 件数 单数 率
19
1907 3826 2260 19814
该后面员期提工需升销加售强技销巧售及技连巧带及方搭面配较技欠巧缺方，搭1（、配可淡技和场巧销搭方售配面技演：巧练
例：下面是一新开店铺，现请通过下面的数据分析出店铺中下一阶段店铺
的提升方向在哪里？如何提升？
加盟店铺周营业数据分析
店铺： 店长：
数据时间：2012-05-21----2012-05-27
员工 接单 试穿人 试穿 成交 成交 成交 连带 周销 VIP购 VIP购买
KPI数据分析
提升计划
姓名 人数 数 王娜 28 15
数据分析表的目的：
帮助店铺管理者更好的分析出店铺员 工在一定周期内的工作表现；每位员工在 工作中的强项及短板，总结下一阶段工作 重点，针对性的做提升计划；为店铺业绩 提升做数据支撑。
店铺数据分析表格
店铺销售数据分析1服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。
例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表）在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。
服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。
以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。
例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。
8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。
从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。
促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。
在促销活动中，服装销售应该是款少量大。
从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。
就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。