数据展现与分析平台建设方案

数据展现与分析平台建设方案

XXXXXX有限公司

2008-8-20

目录

1工商信息共享平台的重要性 (1)

2数据分析与展现总体目标 (1)

3数据展现平台系统部署要求 (2)

4数据源分析 (2)

5数据展现方法 (3)

5.1展现原则 (3)

5.2展现维度 (3)

5.3展现指标 (3)

6数据模型展现方案 (5)

6.1烟草行业分析模型 (5)

6.1.1品牌分析模型 (5)

6.1.1.1单品牌进销存分析模型 (5)

6.1.1.2商品群进销存分析模型 (6)

6.1.1.3品牌结构分析模型 (7)

6.1.1.4品牌二八分析模型 (8)

6.1.1.5品牌销售异常分析模型 (9)

6.1.1.6品牌成长分析模型 (9)

6.1.1.7单品销售日分析模型 (10)

6.1.1.8产品宽度分析模型 (11)

6.1.1.9品牌贡献度分析模型 (12)

6.1.1.10品牌波士顿矩阵分析模型 (13)

6.1.2库存及配送分析模型 (14)

6.1.2.1库销比分析模型 (14)

6.1.2.2节假日库销比分析模型 (14)

6.1.2.4品牌补货预测模型 (15)

6.1.2.5采购分析模型 (16)

6.1.2.6库存ABC模型 (16)

6.1.2.7库存周转分析模型 (17)

6.1.2.8配送分析模型 (18)

6.1.2.9库存结构分析模型 (18)

6.1.2.10购进分析模型 (19)

6.1.2.11库销预测分析模型 (20)

6.1.3销售分析模型 (20)

6.1.3.1销售计划分析模型 (21)

6.1.3.2销售趋势分析模型 (21)

6.1.3.3销售结构分析模型 (22)

6.1.3.4价格分析模型 (22)

6.1.3.5销售排名分析模型 (23)

6.1.3.6区域经营分析模型 (24)

6.1.4市场营销及市场投放分析模型 (25)

6.1.4.1市场需求总量分析模型 (25)

6.1.4.2品种投放分析模型 (25)

6.1.4.4促销分析模型 (26)

6.1.4.5价格档次投放分析模型 (26)

6.1.4.6广告效益分析模型 (27)

6.1.5供应商分析模型 (27)

6.1.5.1库存与未执行合同对比分析模型 (27)

6.1.5.2库存与未到货合同对比分析模型 (27)

6.1.5.3厂商库存走势分析模型 (28)

6.1.6财务分析模型 (28)

6.1.6.1费用结构分析模型 (28)

6.1.6.2效益分析模型 (29)

6.1.7成本毛利分析模型 (29)

6.1.7.1毛利分析模型 (29)

6.1.7.2毛利结构分析模型 (30)

6.1.7.3配送成本分析模型 (30)

6.1.7.4库存成本分析模型 (31)

6.1.8客户分析模型 (31)

6.1.8.1客户构成分析模型 (31)

6.1.8.2客户数量与销量对比分析模型 (32)

6.1.8.3客户获利性分析模型 (33)

6.2管理分析模型 (35)

6.2.1杜邦分析模型 (35)

6.2.2客户ABC分析模型 (36)

6.2.3品牌TOPN分析模型 (37)

6.2.4销量回归分析模型 (37)

6.2.5销量趋势成长分析模型 (38)

6.3数据挖掘分析模型 (38)

6.3.1品牌配货回归分析模型 (38)

6.3.2库存方差分析模型 (39)

1工商信息共享平台的重要性

随着烟草行业市场化竞争格局的逐渐形成，网上配货模式已开始取代传统的

合同订单方式成为“按客户订单组织货源”的有效方式。XXXXXX有限责任公

司已开始建立起网络营销信息系统实现网上配货，是适应行业信息化发展的需要，也是公司自身适应市场竞争、提升服务能力的需要。

根据《哈佛商业评论》的研究，商品库存保持一年的费用至少相当于其产品

进价的1/4，库存周转率对公司的经营成本及利润的影响很大。

卷烟物流配送对卷烟产品和服务的有效传递非常重要，但通常我们把物流配

送视为一种成本而不是当作潜在的区分产品或服务的手段。因此，通过信息化解

决优化配送网络与销售渠道、减少库存量、加快库存周转来改进卷烟物流配送体

系是烟草行业企业发展的重要途径。而要做到这些，关键是进行更好的集成与数

据分析，提高各商业公司对整体物流配送中即时信息的可见度。在此，信息系统

将发挥重要的作用。

正是由于以上原因，XXXXXX公司通过建立网上卷烟营销信息系统来进行

日常的物流配送工作，通过与各省市商业公司实现信息互联来部署统一的物流配

送管理，为行业物流信息交互提供基础。在满足业务需求的基础上，集成各省市

行业的物流信息，通过物流信息展现平台，进行多方位的数据分析与需求预测，根据“按客户订单组织货源”的要求，达到更好地服务市场、满足需求的目的。

2数据分析与展现总体目标

随着XXXXXX公司网上配货系统的运行，配货业务的扩展和客户量的增加，这些业务数据每天将不断地增长，如何将业务数据加工整理成有价值的信息，并对这些信息进行快速综合分析并应用于网上配货就成为企业的现实需求。XX中烟网上配货课题组根据网上配货需要数据分析模型作为辅助决策支持工具这一要求启动相应的课题研究项目，根据项目的要求，我们开始分析现有的网上配货系统的运作流程和数据处理方法以及各项数据报表的展现情况，确定系统数据分析与