重卡销量年度项目合计123456789101112
销量(台)771,11854,42544,42282,59080,44775,01858,96347,52662,42862,42860,06970,89171,911
占比7.1% 5.8%10.7%10.4%9.7%7.6% 6.2%8.1%8.1%7.8%9.2%9.3%
销量(台)767,63062,94964,54099,16586,54675,71263,72050,61848,12654,43751,29654,15856,363
同比0%16%45%20%8%1%8%7%-23%-13%-15%-24%-22%
占比8.2%8.4%12.9%11.3%9.9%8.3% 6.6% 6.3%7.1% 6.7%7.1%7.3%
销量(台)549,98539,99027,55167,69958,70751,71250,27337,24734,20741,82945,20746,70248,861
同比-28%-36%-57%-32%-32%-32%-21%-26%-29%-23%-12%-14%-13%
占比7.3% 5.0%12.3%10.7%9.4%9.1% 6.8% 6.2%7.6%8.2%8.5%8.9%
销量(台)726,45536,87234,94272,77868,88464,83159,35749,72749,34152,93669,62291,84975,316
同比32%-8%27%8%17%25%18%34%44%27%54%97%54%
占比 5.1% 4.8%10.0%9.5%8.9%8.2% 6.8% 6.8%7.3%9.6%12.6%10.4%
销量(台)1,112,01783,01786,377114,636104,37497,70497,57690,21393,666101,11092,28984,75566,300
同比53%125%147%58%52%51%64%81%90%91%33%-8%-12%
占比7.5%7.8%10.3%9.4%8.8%8.8%8.1%8.4%9.1%8.3%7.6% 6.0%
销量(台)1,143,710109,60074,827138,946122,818113,579112,07474,65971,84276,00080,06589,30080,000
同比3%32%-13%21%18%16%15%-17%-23%-25%-13% 5.36%20.66%
占比9.6% 6.5%12.1%10.7%9.9%9.8% 6.5% 6.3% 6.6%7.0%
销量(台)1,173,99098,70278,017148,755118,757108,264103,69375,78373,26083,57191,347101,60292,239
同比3%-10%4%7%-3%-5%-7%2%2%10%14%14%15%
占比8.4% 6.6%12.7%10.1%9.2%8.8% 6.5% 6.2%7.1%7.8%8.7%7.9%
年度项目合计123456789101112
数据来源：中国卡车网统计范围：27家重卡企业重型货车产销量
天然气重卡销量
年度项目合计123456789101112
销量(台)16,0911********,0298391,8381,6748009721,2562,7413,522
当月占比0.1% 3.7% 5.0% 6.4% 5.2%11.4%10.4% 5.0% 6.0%7.8%17.0%21.9%
销量(台)36,5761,7461,4141,6363,3783,9657,5213,5752,2191,7351,9842,1845,219
同比127%10813%139%101%228%373%309%114%177%78%58%-20%48%
201820192012
2013
2013
2014201520162017
当月占比 4.8% 3.9% 4.5%9.2%10.8%20.6%9.8% 6.1% 4.7% 5.4% 6.0%14.3%
重卡占比 4.7% 3.2% 3.2% 2.0% 4.2% 5.3%12.8%7.5% 3.6% 2.8% 3.3% 3.1%7.3%
销量(台)50,1051,3541,9313,9103,6063,9474,2803,5577,5884,9725,9484,6444,368
同比
37%-22%37%139%7%0%-43%-1%242%187%200%113%-16%当月占比 2.7% 3.9%7.8%7.2%7.9%8.5%7.1%15.1%9.9%11.9%9.3%8.7%
重卡占比 6.5% 2.2% 3.0% 3.9% 4.2% 5.2% 6.7%7.0%15.8%9.1%11.6%8.6%7.7%
销量(台)12,7211,3768921,3421,1838642,0691,025674930750747869
同比
-75%2%-54%-66%-67%-78%-52%-71%-91%-81%-87%-84%-80%当月占比10.8%7.0%10.5%9.3% 6.8%16.3%8.1% 5.3%7.3% 5.9% 5.9% 6.8%
重卡占比 2.3% 3.4% 3.2% 2.0% 2.0% 1.7% 4.1% 2.8% 2.0% 2.2% 1.7% 1.6% 1.8%
销量(台)19,6017944011,1329199901,4241,3451,5401,4371,6263,0934,900
同比增速
54%-42%-55%-16%-22%15%-31%31%128%55%117%314%464%当月占比 4.1% 2.0% 5.8% 4.7% 5.1%7.3% 6.9%7.9%7.3%8.3%15.8%25.0%
重卡占比 2.7% 2.2% 1.1% 1.6% 1.3% 1.5% 2.4% 2.7% 3.1% 2.7% 2.3% 3.4% 6.5%
销量(台)97,0372,8314,1197,7757,0428,8008,4307,5689,88711,6827,6716,79814,434
同比增速
395%257%927%587%666%789%492%463%542%713%372%120%195%当月占比 2.9% 4.2%8.0%7.3%9.1%8.7%7.8%10.2%12.0%7.9%7.0%14.9%
重卡占比8.7% 3.4% 4.8% 6.8% 6.7%9.0%8.6%8.4%10.6%11.6%8.3%8.0%21.8%
年度项目合计123456789101112
数据来源：wind_节能与新能源汽车网，2017年2月数据来自第一商用车网，2018年1月之后该数据未公开发布
注：四川南骏2014年韩国现代注资后改名四川现代
月份总计一汽东风重汽陕汽福田江淮红岩大运华菱北奔南京徐汽三环专用四川现代庆铃日野飞碟唐骏欧铃三江航天吉利四川三环特种凯马一拖长征黄海江铃奇瑞东风南充精功镇江154,4257,03511,9839,6506,1998,4283,7032,5071,0731,2046472045451431073613360701801106090087244,4228,5378,4867,6735,1975,7261,6591,6051,3451,6191,068249392786928220606061010005170087382,63515,36416,08810,52112,29012,1663,8993,7618262,5612,28341395811815622253706301701101274000169480,44713,61616,79311,54711,32612,2723,1083,3011,5112,9931,75234065110414521331703504671177261000192575,01812,39316,1269,7199,65711,0523,2282,1301,6432,5202,503562364881762,176190044012301266300002436
58,96310,88311,5188,2558,2549,3502,1821,5507082,2071,82053743063149445136012093015882500252747,5267,22210,1287,1266,2017,7542,6771,4014081,5331,239313250622763192100100851121602100190
852,0969,7729,7497,8786,9648,4402,5061,7894921,4581,157327324394081002950601940127853300160
2016
2017
20132013
2014
2015
962,42812,42114,2518,8057,2419,9802,6391,8096551,6321,28713534085379523750902191326321001501060,06910,56614,2127,8926,01110,3953,5151,7601,3921,4571,032216463595110273070027138500001381170,77412,34017,46110,2868,87110,2453,0662,2681,7781,5671,21328563763236029005041114700100
1271,68410,77315,56710,97812,52010,8132,4473,1601,0751,4821,2725183925521702190500101430172100
合计760,487130,922162,362110,330100,731116,62134,62927,04112,90622,23317,2734,0995,7469572,8294,1703,38402090664451,5296495178001,668162,86210,96011,73610,0658,1588,8444,2822,8841,5001,6471,23032960585161129223040012800000
264,45310,82613,6439,24610,5779,1983,2792,5821,0021,561763426422821762713640202191200000
399,16516,09422,08315,23514,87113,7314,7063,7861,4232,5691,4113981,31160282416625022015011790100
486,54614,27620,10313,4139,81512,6384,7694,2231,3502,2241,3544681,0122221825831504401302370100
576,61212,94517,59813,1829,05711,0783,9342,5091,2511,8531,15029660645433349212042010020603600
6
63,7209,20213,6629,18710,1979,0954,2171,6121,6051,521935480601805854679404801910499153000750,6187,31810,6497,6037,8207,4343,3471,3081,2871,31580740349244191245174031082118614200
848,1267,9999,9497,8977,6755,9242,9371,2351,4521,1075573784904613348350150163205916000
954,4378,52312,1068,9407,2777,1432,6991,7261,4861,10877140444212714446101401401,435625000
1051,2968,13510,9998,3996,5967,3692,1751,0691,3639529394025904185270001201521,8109260038
1154,1588,80414,1278,9226,8837,1122,2731,3001,3951,2058714642086017424026070181217290020
1256,3637,45011,1569,6366,63210,3062,8043,0821,4071,2531,2145172003215639110010015939330038
合计768,356122,532167,811121,725105,558109,87241,42227,31616,52118,31512,0024,9656,9797242,7383,1302,07902510145693,80177158700960139,9904,3729,7707,9564,2035,3733,2958009371,53582926036612156758060033761017
227,5513,3555,5405,8743,6853,5832,256402705805725236143748160400065132006
367,69911,60815,10210,69711,0828,1973,3159251,6101,7621,62132942757196451208031020010130056
458,7079,44312,97210,9478,1797,8963,1798831,4041,750876275217441182121480350939922170033
551,7127,05011,8129,8817,2887,1922,1469021,3661,6219366004035563220390520014515100042
6
50,2736,31211,4338,9397,6316,2243,1878801,3651,2381,0216855675731116554026086124731029737,2475,9337,3476,7195,2075,5971,7507631,203823732405174421382132701309589460048
834,2075,7496,7826,3505,3574,3411,7505181,21560950340220850187165002010109132002
941,8297,2598,1197,5226,4925,4482,4576101,355610508407465601591015060219201260088
1045,2078,9529,2696,9026,7836,3932,4515751,356637490447497651583223013010131002110028
1146,7028,7269,2187,6667,5216,8062,2036191,371744514371484901790250420010100210001
1248,8617,4469,7879,3707,5316,8361,9468311,3151,0331,041562476110210741904701824952113101
合计549,98586,205117,15198,82380,95973,88629,9358,70815,20213,1679,7964,9794,4276491,9231,5616429027309313881879973303510
20142015
136,8727,5267,4786,1004,9294,8462,3238101,12654519332121088135755580004161200000
234,9406,5605,9016,2484,7404,4803,0507071,03248887434192701307132702001015810000
372,77814,58814,17311,37012,2337,9564,4491,6451,8601,5927988454151172211601641070020289600022
468,89314,59112,98111,6579,2417,7214,6211,7571,8101,3801,0068085342131471817694170102311040010
564,83114,46112,60010,1498,5987,0524,2871,6761,8081,3508618024051649119298127320201052330017
6
59,35211,73511,59310,5159,2136,7232,9161,5281,7531,0508773743459920811176118480151810198000749,7249,9549,1188,5756,4586,0702,9911,1321,7081,1007511,092181145172119512437010129114000
849,3379,9389,5748,4856,9185,4763,1681,0071,7061,1206026243078599125432370375150000
952,92311,23710,5578,5007,6235,3773,1031,0011,8731,1516501,002183154228137322329014910912000
1069,62218,64313,03910,0509,0686,4634,1731,1092,3091,5609151,0221967216317469514016199601150215
1191,84920,06217,36515,90115,5737,1475,2821,6873,1081,7511,0011,011369384157695103223451665008040
1275,3167,09617,73214,50013,7259,1252,7571,5703,5001,3801,281985332363241401740132695206102100
合计726,437146,391142,111122,050108,31978,43643,12015,62923,59314,4679,8099,2273,5691,9541,9921,815821671368921721931009620521,306640183,01724,80112,80513,30611,1556,9196,1781,8072,5201,1398568052901181371072700101414900000
286,37720,97015,71414,00813,2959,3064,6412,0062,1001,862868804353145134433450022130900000
3114,63623,11723,50118,87717,41810,6707,1304,0173,0102,5521,3581,2097502601701501115617118203111000290
4104,37422,00020,52618,01514,15810,4616,4094,1172,5601,9141,5621,214744172111782115622141501500000
597,70420,08819,67317,56715,2958,8884,2524,1832,3251,4101,4521,256537182140180199200151815900000
6
97,57520,15818,82617,61816,5899,9783,0183,8772,5051,2151,1691,261399258170225102106292416911120000790,21322,49315,16116,11014,1489,0333,2483,5102,3649701,1081,079332133199117559901021419000000
893,66621,16316,62216,35016,2209,6973,0003,5392,4091,5021,047880312107113271133150112330240000009101,11023,60919,32716,15015,96811,0223,1473,6102,6581,3371,5031,31738517921627217915042672700170001095,48422,97518,31714,26713,52411,0783,6084,3572,5191,0751,3971,0373709214029618920491114170001320001184,75514,20418,79514,05014,4579,7862,7393,6832,1311,4639231,00438812818628923010361014155002090001266,2604,36415,89313,22211,0337,8783,3022,0572,6372,0161,011881318237205585234063356400306000合计1,115,171239,942215,160189,540173,260114,71650,67240,76329,73818,45514,25412,7475,1782,0111,9212,6131,70471752414618711510312066429001109,60034,20516,74818,54514,5237,1285,3585,3172,5231,4161,0111,320530101246316189000161032093000274,82720,28411,10914,10011,0575,5163,4023,0161,8601,3391,32090533410711020214900001020140003138,94633,54627,47620,67020,55713,7665,6416,6693,1072,6381,1071,6306721302765263990756230617090004119,72226,70022,90019,90018,00013,6005,3146,8992,2252,5501,634
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20172016
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合计443,095114,73578,23373,21564,13740,01019,71521,9019,7157,9433,4385,4891,5363386321,044737075639119210116000月份总计一汽东风重汽陕汽福田江淮红岩大运华菱北奔南京徐汽三环专用四川现代庆铃日野飞碟唐骏欧铃三江航天吉利四川三环特种凯马一拖长征黄海江铃奇瑞东风南充精功镇江
普康近三年国内血球销售数据统计分析报告最近对公司近三年来国内血球销售情况进行了数据统计。相比于2011、2012年的销售额，2013年的销售额比前两年有所增长。2013年销售业绩截止到5月份一共出货577台，其中第一季度出货数为：337台，为今年的销售工作带了“开门红”。今年内销售额要求达到两千台的标准，而前5个月的数据远未达到我们的要求。因此我们需要在下半年持续发力。 一、整体销售趋势行业分析 1、任务量分析： A、按季度划分： 针对2013年的任务量，两千台的销售额。如将两千台的销售额按季度进行划分，每季度的任务量应该在500台。按百分比进行统计，每季度的销售后应为25%。而截止到五月份，2013年销售额只有577台，第一季度为337台，第一季度销售额仅为全年的：20%，低于预期销售5%。按滚动方式，将5%滚动到第二季度，第二季销售额应为30%。但截止到五月份，第二季度的销售额为：240台，因此6月份我们的销售额应达到423台方可完成上半年的销售任务。 B、按月份划分： 如按月份划分平均分配，2013年我们的销售额情况如下： 其中2月放假时间长，因此销售额适当减少；12月份临近放假，因此销售量适当减少。 根据以上数据结合我公司2013年实际销售情况，6-12月我们的销售任务非常艰巨。 2、产品结构分析： 2013年我们对产品质量进行全面提升，血球产品在行业内来说，各方面反映均占优等的。质量稳定，性能可靠，如不出现批量性的质量问题，我们产品是非常稳定的。据目前销售出去的仪器整体情况来看，终端用户反映也很不错。有了不错的口碑、稳定的质量。因此我们下一步要进行全面销售。 3、价格体质： 今年我们主要人用仪器主要投放型号为：PE-6100型号，动物使用型号主要投放型号为：PE-6800VET。相对于2011年和2012年在产品在性能上有了很大的提升，原来的单通道改成了目前的双通道产品，速度和性能各方面都有了提升。但是在价格上2013年的产品价格同
前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军，但是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪，哪怕每天干25个小时，工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。 营销总经理工作模型一：数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析，寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点，接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务（比如乡镇铺货）等等，整个分析流程图示如下：
企业经营分析主要指标 几年经营下来，大家一定很关心自己的业绩，我们可以通过市场角度、财务角度和综合绩效评价等方面对企业的经营进行分析，从而揭示企业经营中的问题，以及提供创造价值途径。 利用学习过的财务管理知识对企业的经营状况进行分析。分析可从以下方面展开。 1企业筹资分析 1)企业筹资分析的意义：企业筹资分析有利于保证生产经营顺利进行；有利于降低企业筹资成本；有利于权衡收益与风险。 2)企业筹资成本分析。企业筹资成本是指企业因获取和使用资金而付出的代价或费用，它包括筹资费用和资金使用费用两部分。 企业筹资总成本=企业筹资费用+资金使用费用 企业筹资成本或单位资金成本(资金成本率)能够综合说明企业资金筹集的效益状况，通常资金成本率越低，说明企业筹资效益越好，反之，资金成本率越高，则说明筹资效益越差。 3)企业筹资结构分析。通过筹资结构分析，可以促使企业筹资结构优化，改善企业财务状况，提高企业承担财务风险的能力，降低企业的筹资成本。 企业负债筹资结构分析 一般认为该指标为50%比较正常，超过100%为企业破产的警界线。 一般说，在全部负债构成率正常情况下，流动负债构成率不应太高，否则企业短期偿债 能力可能会受到影响。 一般说，在全部负债构成率合理的情况下，长期负债构成率较高，对企业生产经营是有利的，因为给缓解企业短期负债的压力。对企业负债筹资结构分析，不仅可从静态角度分析各项同结构的合理程度，而且还可以从动态的角度比较各项负债结构情况或变动趋势。 企业所有者权益筹资结构分析 资本的多少反映企业所有者权益的大小，决定了企业资金实力的强弱。因此，一般地说， 资金使用费用单位资金成本=筹资金额-筹资费用 =?∑ 某筹资方式成本该筹资方式筹资额综合资金成本各筹资方式筹资总额=100%?全部负债全部负债构成率全部资产=100%?流动负债流动负债构成率全部负债 =100%() ?所有者权益所有者权益构成率全部资金或资产=100%?长期负债长期负债构成率全部负债
实验二企业销售数据的分类汇总分析实验2-1 “北风”贸易公司客户特征分析 实验目的 ?理解数据分类汇总在企业中的作用与意义； ?掌握数据透视表工具的基本分类汇总功能； ?掌握建立分类汇总数据排行榜、生成时间序列、绘制pareto曲线图、计算各地区客户分布、统计各地区客户的平均销售额和大宗销售时间序列的方法和步骤。 实验环境 ? microsoft office access 2003； ? microsoft office query 2003； ? microsoft office excel 2003。 实验内容：“北风贸易”公司客户经理希望能获得有关客户特征的分类汇总数据，以便根据客户的特点，预测未来的销售情况、制订有关销售的策略。 客户经理希望能够利用数据透视表完成以下的汇总工作： 1. 按照销售额汇总客户各年度销售排行榜，按照从大到小的方式排列，并且列出各客户在各类别上的销售额。 实验步骤: (1).首先创建数据源:启动Microsoft Query程序,执行”文件/新建”命令,按下图所示设置好数据源名字和相关定义,即完成了数据源的创建.
(2).打开EXCEL，执行“数据/导入处部数据/新建数据库查询”命令，在Microsoft Query中数据的整理。 （导入的数据源数据）
（按销售额从大到小汇总客户各年度销售排行榜） （3）列各客户在各类别上的销售额：从Microsoft Query中导入数据，再进行分类汇总，以下为所操作的过程图。 （导入的相关数据）
（各客户在各类别上的销售额） 对以上图的一些说明：图中共有93个客户，产品类别共有是一直到BY列。
Excel案例食品公司销售分析 问题描述： 某食品公司主要经营几类干货的零售和批发业务，几类干货均有零售指导价，即销售单价，批发价根据购买数量的多少有相应的折扣。该公司销售部使用 Excel软件对销售情况进行管理，每月将销售数据记录在销售记录表中，如下图所示。请你帮助公司销售部对各类干货的销售记录进行计算和统计，完成下列操作： 1、按照下图表格中的内容，在EXCEL中将该表严格按照原表要求建立。 2、将“销售记录表”中的“销售单价”和“折扣”列的数据补充完整。要求：使用VLOOKUP 和IF函数完成，具体操作如下： (1) “销售单价”列的计算。 在销售记录表中单击单元格 F13 ，输入计算公式： “=VLOOKUP(A13,$F$3:$G$9,2,FALSE)”，按回车键。该公式的含义为：在单元格区域“F3:G9” 即在“销售价格表”中查找单元格 A13 中商品名称所对应的销售单价。第3个参数“2”表示返回“销售价格表”中的第 2 列的值。 使用填充柄“+”下拉至单元格 F30，即可完成所有商品销售单价的计算。 (2) “折扣”列的计算。 在销售记录表中单击单元格 G13 ，输入计算公式： “=IF(E13<$A$4,$B$3,IF(E13<$A$5,$B$4,IF(E13<$A$6,$B$5,$B$6)))”，按回车键。该公式的含义为：如果单元格 E13 中商品销售数量小于“销售折扣表”中单元格 A4所对应的数量，则返回单元格 B3中的折扣率值；否则再将 E13与 A5 比较，如果小于A5的值则返回 B4的值；否则再将 E13 与A6比较，如果小于A6则返回 B5的值，否则返回 B6的值。 使用填充柄“+”下拉至单元格 G30，即可完成所有商品销售折扣的计算。 3、利用公式，计算出“销售记录表”的“销售金额”列的值。公式为：=(销售单价*销售数量)*(1- 折扣)。
实验二企业销售数据的分类汇总分析 实验2-1 “北风”贸易公司客户特征分析 实验目的 ?理解数据分类汇总在企业中的作用与意义； ?掌握数据透视表工具的基本分类汇总功能； ?掌握建立分类汇总数据排行榜、生成时间序列、绘制pareto曲线图、计 算各地区客户分布、统计各地区客户的平均销售额和大宗销售时间序列的方法和步骤。 实验环境 ? microsoft office access 2003； ? microsoft office query 2003； ? microsoft office excel 2003。 实验内容：“北风贸易”公司客户经理希望能获得有关客户特征的分类汇总数据，以便根据客户的特点，预测未来的销售情况、制订有关销售的策略。 客户经理希望能够利用数据透视表完成以下的汇总工作： 1. 按照销售额汇总客户各年度销售排行榜，按照从大到小的方式排列，并且列出各客户在各类别上的销售额。 实验步骤:
(1).首先创建数据源:启动Microsoft Query程序,执行”文件/新建”命令,按下图所示设置好数据源名字和相关定义,即完成了数据源的创建. (2).打开EXCEL，执行“数据/导入处部数据/新建数据库查询”命令，在Microsoft Query中数据的整理。 （导入的数据源数据）
（按销售额从大到小汇总客户各年度销售排行榜）
（3）列各客户在各类别上的销售额：从Microsoft Query中导入数据，再进行分类汇总，以下为所操作的过程图。 （导入的相关数据）
对以上图的一些说明：图中共有93个客户，产品类别共有是一直到BY列。
影响店铺销售业绩之销售数据分析 在企业的经营管理过程中，会产生大量的与营销有关的数据信息，这些数据信息是企业研究市场营销规律，制定生产、销售、促销计划，调整经营措施的基本依据。随着资讯科技的发展，企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。某些经营理念好的品牌已经对所有终端店铺安装了专业的服装销售软件并进行联网，在公司营销中心还配备了专业的数据分析员进行及时的数据分析并做出对策。Excel软件也有着强大的数据分析功能。相反，更多的品牌公司及加盟商连最基本的销售数据（如日报表、月报表等）都没有，甚至上月销售多少都不知道，有些是有数据却仅仅作为摆设，并没有去作以分析和应用。加强营销数据的采集与管理，并进行合理、正确、有效的实时性分析，有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性，形成科学营销的新理念，提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力。 一、店铺销售数据分析的作用。 1、有助于正确、快速的做出市场决策。 服装生意有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。在服装营销的过程中，只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整产品组合及库存能力，调整产品价格能力、改变促销策略，抓住商机，提高商品周转速度，减少商品积压。 2、有助于及时了解营销计划的执行结果。 详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过对服装销售数据的分析，可及时反映销售计划完成的情况，有助于营业人员分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。 3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率。 数据的管理与交流是服装企业系统正常运作的标志。服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的，缺少数据管理和交流，往往会出现经营失控，如货品丢失等。而店与店之间的数据交流的缺乏，更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。 二、单店货品销售数据分析。 1、畅滞消款分析。 畅滞消款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅消款即在一定时间内销量较大的款式，而滞消款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅消款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞消款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。畅滞消款式的分析首先可以提高"订货的审美观"和对所操作"品牌风格定位"的更准确把握，多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助；畅滞消款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率；畅滞消款分析还可以查验陈列、导购推介的程度，如某款订货数量较多，销售却较少的情况下，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款；畅滞消款分析可以及时、准确对滞消款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。 2、单款销售生命周期分析。
知名企业销售数据分析案例 讲师：纪浩然 一、广东移动数据分析 图1 广东移动数据模型（2006年）
如图1所示，2006年，广东移动在后台做支撑时，做了几个模型：业务分群、产品关联、彩信和彩铃的增量。在彩信和彩铃产品中，用到了LOGISTIC回归，如图2、图3所示： 图2 数据挖掘分析的整个过程 图3 数据挖掘分析的纬度 其中，客户预警就是感觉客户要流失，然后去关怀他。
图4 客户群聚类分析 如图4所示，在做客户分群中用了聚类，它把广东移动的客户分成了九个群，这就是用多维度的数据去做聚类。 图5 关联分析 图5是对数据进行关联分析，因为其数据业务很多，所以把数据业务用来做关联，做好关联以后做套餐、捆绑销售。
图6 销售模式 如图6所示，在彩铃、彩信的销售模型上做的是逻辑回归。做Logistic回归就是把这些数据总结出来，如半年之内是否用过彩信、当月网内主叫时长占比等指标，抓住这些因素就可以做推销，这就是精细化管理。 同样彩铃也是用Logistic回归，抓住影响因素，如图7所示： 图7 彩铃业务Logistic回归分析
图8 营销效率对比 移动管理是非常严谨的，全部是KPI管理、靠数字说话，移动的员工分A类、B 类、C类，A类员工是有编制的，待遇比B类员工要好很多，B类员工升A类员工就 体现在KPI考核上。 图9 实施精确营销前后的收入对比 二、淘宝网数据分析
淘宝网数据分析的特点包括： 1.庞大的指标体系 淘宝网的指标体系非常庞大，包括包括流量、转化率、客单价等，据不完全统计，指标达到200多，还在不断增长。 2.分析目标务实并且分散 淘宝网数据的分析目标非常务实但是很分散，比如，做淘宝页面的装修，就是去分析什么主题、页面装修会带来更多的网销量。 3.分析工具简单实用 淘宝网数据的分析工具目前还是以Excel为主，但是其机器的性能非常强大，其分析工具就是两个：Excel、VBA。 4.以报表工具为客户提供业务支撑 淘宝的RFM分析，就是最近一次的购买时间、现在购买的频率以及购买的金额大小三个因素会直接影响客户再次购买的概率。
零售企业如何分析客流数据？ 家乐福选址开店，总会选择城市中心位置；绝大部分商超、便利店将安全套摆放在紧挨结账口的货架上；星巴克点单时要横向排队，而肯德基、麦当劳则是 纵向排队；711 平均每 2 个星期更换商品，筛选出能区隔市场的商品并淘汰销量不佳的商品；宜家采用自选方式，除非你主动要求店员帮助，否则店员不会轻易打扰你……这些看似简单的经营行为背后，都是对客户的深刻洞察。 统计数据显示，欧美、日本、新加坡等发达国家和地区的大型商场和连锁商业网点都已广泛使用客流统计，通过客流统计数据来辅助运营管理决策。随着业务发展遭遇瓶颈，国内不少注重运营的零售企业逐渐意识到问题所在，开始通过客流统计和分析来指导精细化运营，从而降低成本、提升效率。 那么，零售企业应该如何做客流数据分析呢？举例来说，一家便利店运营负责人关心的客流数据会包括： 1、每天客流量有多少？客流什么时候来？ 通过客流统计分析，掌握店铺每天的客流量，客流量的高峰时段和低谷时段。第一，把握黄金转换时间结合促销活动提高店铺单价和成交率；第二，在人员管理层次上，可以有效进行排班管理，同时低谷期时、高峰期前可利用中间空档时间进行商品补充；第三，在客流量低谷时段，能够有效利用资源，最大化降低店铺的运营成本。
2、我的顾客都是谁？他们喜欢什么商品？ 一家经营状况良好的便利店，绝不仅是吸引新客流，还需要精确的用户画像， 搞明白「我的顾客都是谁」，这样才能拉来源源不断的回头客。到店顾客的男 女比例、年龄分布、购买力等对店铺的装修风格、商品选择、营销策略等方面 产生重要影响。抓住一个顾客的购物喜好、购物习惯和购物频率，我们就可以 及时提供个性化的服务；抓取一群人的购物喜好、购物习惯，我们在市场营销、广告宣传、促销活动上就能够做到有的放矢、四两拨千斤。
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、需要不断探索的课题。 零售企业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一些详细解释。其中，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。 首先需要确定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，并通过简单的实例展示，阐述如何将三者关联起来构造一个分析模型。 要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。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。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。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。 一、销售数据模型之维度 1、商品 商品是零售分析的最细维度之一。大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析，并且商品的层级只有一层。 2、供应商 商品是由供应商提供的，在不同内部组织同一商品可能存在不同的供应商。同一商品在不同的时间也可能存在不同的供应商。供应商所在地和区域有关联。 3、内部组织 对于连锁企业，组织架构一般是：总部---事业部（业态）---区域公司---子公司---门店。内部组织所在地和区域有关联。 门店的关键属性有：面积、员工数、所在地。 公司及总部的关键属性有：员工数、所在地。 配送中心的关键属性有：面积、员工数。 4、商品类别 一般的分类有：大类---中类---小类---细类。商品类别直接和商品关联。 5、客户 客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。 6、区域 区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区---省/市---县/区。一般按正式行政单位划分。 7、时间 时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年---季度---月---日---时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年---节气---日---时刻；农历节假日。 8、品牌 品牌的层次有：品牌层次---品牌，品牌直接和商品进行关联。一个品牌只能属于一个厂商，一个厂商可以有多个品牌。 9、采购员 采购员也称为买手，层次有：采购组---采购员。中小型企业，一般都是统一采购，所以采购员可以直接和商品进行关联。大型企业，一般按区域公司采购，这时采购员需要和区域公司、商品同时进行关联。
2017上半年国内五大航企经营数据统计 截止到2017年8月底，各大上市航空公司基本都对发布了2017年半年报。本文针对南方航空、东方航空、海航控股、春秋航空以及吉祥航空五大航空公司上半年的经营数据进行统计对比，上半年该五大航企共实现营收亿元，归属于上市公司股东的净利润亿元，旅游运输量亿人次。 五大航企中营收同比增速最快的是海航控股，与去年同期相比增长%。净利润最高的航企是东方航空，2017上半年共实现净利润亿元，同比增长%。旅客运输量最多的当属南方航空，上半年共运输旅客6059万人次。 数据来源：各公司公告、中商产业研究院整理 南方航空 8月29日，南方航空发布2017年半年报，公司2017年1-6月实现营业收入亿元，同比增长%;归属于上市公司股东的净利润亿元，同比下降%。 2017年上半年，旅客运输量6059万人次，比上年同期增加%;客座率为%，比上年同期增加%;飞机利用率为每日小时，比上年同期增加小时。旅客运输收入为亿元，占主营业务收入的%;每收费客公里收益为元，比上年同期减少%。上半年南航货邮运输收入为42亿元，占主营业务收入的比例为%，每货邮吨公里收益为元，比上年同期增加%。 东方航空
8月29日，中国东方航空股份有限公司对外发布2017年半年度业绩报告。2017年上半年，东航实现营业收入亿元，同比增长%;利润总额为亿元，同比增长%。归属于上市公司股东的净利润为亿元，同比增长%。 上半年实现客运收入亿元，同比增长%;直销收入同比增长%，直销收入占比同比提升个百分点;承运旅客万人次，同比增长%;东航常旅客会员人数达到3146万人，同比增长%。 海航控股 海航控股8月25日晚间披露的2017年半年度报告显示，公司2017年上半年实现营业收入亿元，同比增长%，主要受益于总周转量和旅客运输量的增长及新航线的开通。归属于上市公司股东的净利润为亿元，同比下降%。上半年共实现旅客运输量万人次。 春秋航空 8月16日，春秋航空发布2017年半年度报告。报告显示，2017年上半年春秋航空营业收入达亿元，同比上年增长%，归属于上市公司股东净利润达亿元，同比上年下降%，净利润的下降主要是受油价上涨，航油成本大幅提高影响，以及民航局自2017年4月1日执行的关于民用机场收费标准调整方案。春秋航空2017年上半年旅客运输量达832万人次，同比上年增长%;平均客座率%，比上年同期下降个百分点。 吉祥航空