数据化管理(电商)－销售指标追踪

作者：王佳东 – 帆软软件产品经理

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首先，追踪这些指标有什么意义呢。还是要先明确跟踪这些指标的目的，漫无目的的态度，用来读书是可以的，如果用来分析，就浪费时间了，而且这活干起来还没那么容易呢。

1.跟踪销售指标有什么意义？

我们从两个层面上来讲，一个是对经营情况的整体把控，将重要指标呈现在一张报表中，也就是日报或者周报，可以及时发现问题，更好的促进全公司的有效运转，提升工作效率。当然，前面所说的，都是显性的价值，我觉得还有个隐性的价值是非常重要的，那就是当这些指标数据展示在面前的时候，会触发思考，这也才是发现问题、体现数据价值的关键。

另一是所谓的“小树不修不直溜，人不修理哏赳赳”。话是玩笑话，但是真的有这样一层意义，没有一个好的指标跟踪体系，哪来的动力工作呢。曾听过一个团队的负责人说，每天看着报表的数据被人甩的那么远，急的晚上睡不好觉。这就是效果。

2.哪些指标需要追踪？

我这里列出以下几个：

主流的销售额、订单量、完成率、增长率、重点商品的销售占比、各平台销售占比；更多的也可以跟踪利润、成交率（转化率）、人均产出等。

3.怎样跟踪这些指标？

可以从下三个层面上来跟踪这些指标

1. 指标的监控，实时&累计
2. 指标的规律分析
3. 指标的对比分析

3.1.指标的监控

一般都会对这些指标进行监控，有比较传统的：邮件报送（虽然数据的整合处理要花费业务人员很长时间，但也是要比没有好的）；也有比较高端的：led屏幕实时监控。不管怎样的方式，也都是为了这一目的。现在很多公司已实现了指标监控的自动化，以及多平台整合与移动化监控等。下面我拿出几个例子来，仅供参考。

上面的图表是针对上一天销售指标的监控，最重要的两个指标（销售额与订单量）通过仪表盘展示出来，同时展示目标达成率，可以非常醒目的掌握最重要的信息。不达标？根据此信息就可以找到负责人进行责问了。

其他几个主要是订单分布情况，分别为各个价位的订单数量：体现客单价分布，若某一天的数据异常，比如发现客单价150的数量突然增加，则可能是店铺促销带来的效应（如果客单价下滑，但是销售额并没怎么增加，则非常明显的这次活动并不成功），也可能是某新品上线带来的冲击。总之，通过观察客单价的分布，是能够掌握很多信息的。

商品销量与平台销量的分布：主要是对销售分布的掌握，这类信息要说只通过这一天的数据来看出问题来，还是有些困难的，需要连起来看。下面会有提到。

订单时段分布：分析各个时间段的订单集中情况，例如上图中可以看出用户消费高峰期在晚上9点和10点左右。通过这些信息可以有针对性的调整销售策略。当然，如果突然某一天的订单分布有了很大的变动，也值得深入分析原因。

不止是每天的销售指标值的追踪，累计起来的数据可以产生不同的感觉，如下图所示。

一是累计销售额达成率，从图中可以看出整体的业绩表现。右边图表可以与该图形成联动，当数据异常时，可以进一步查看各月份的明细数据。

销售指标的累计值监控，是对整体销售业绩的掌控，而日报则关注与最近的数据，两者应更多的是结合起来使用，既要掌控全局，也要关注眼前。

3.2.指标的规律分布

很多事请，独立的去看，很难发现有什么异样，但是将时间维度拉开，扩大观察的视野之后，就会有很多新的发现。正如前面所说的产品销售分布与平台销售分布。

上图展示了各平台订单的占比分布情况。仔细浏览可以发现：在2月份（春节）期间，总体上天猫平台的订单占比很高；而京东平台上两个旗舰店，随着时间占比越来越高。这些信息会有助于帮助公司调整销售策略。

当数据出现异常变动，可以进一步浏览月份明细数据，可以获知店铺订单量占比的下降，是因为该店铺的业绩下滑，还是其他店铺的业绩提高，这类报表，不仅是对数据的跟踪，也是对各负责人对追踪。

3.3.指标的对比分析

最后再说两句，前面的文章中也有强调过，数据展示只是第一步，最重要的还是对数据结果进行思考，以及将分析分析结果落地，而不是止步于数据可视化。而对于以上指标跟踪类报表，非常重要的一点是可以依据以上数据形成交流（例如上下级之间的交流，同事之间的交流），这种互动可以促进彼此对数据的使用，也促进对数据更多的思考，这样才能带来更多的价值。

很多习惯是慢慢养成的，若不能对数据进行思考与讨论，那么多漂亮的数据都没有价值。

(文中图表使用finereport开发)

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