在财务分析的实践中,一个显著的误区便是仅提供分析结果,而缺乏具体的后续建议,或给出的建议过于宽泛,缺乏实际操作性。经过深入的财务剖析,我们不难发现,若要改善某一关键指标,通常需要从最基础的维度着手进行调整。以销售额的分析为例,我们应当将其细化至产品维度进行深度剖析。接下来,我们将以天猫/淘宝平台为例,介绍如何用Finebi搭建一个具有实用性的选品分析模型。
1、数据来源
①天猫平台后台-【交易】-【已卖出宝贝】-【宝贝销售明细报表】,涉及数据指标【商品标题】、【商品价格】、【购买数量】、【订单状态】、【订单创建时间】、【商品ID】、【买家实付金额】、【发货时间】
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②天猫平台后台-【商品】-【我的商品】,涉及数据指标产品【创建时间】
③ERP系统产品【成本】、【期初存货】、【期末存货】
④生意参谋或其他第三方平台:【链接访客数】、【链接UV价值】、【搜索引导访客数】、【链接访客占比】
⑤练习数据: 雷达图.xlsx (22.58 K)
2、汇总以上数据作为导入Finebi的原始数据表
3、数据清洗:
(1) 字段设置:【宝贝id】从数字转化成文本
(2) 增加【产品上架时间差】列:选择【时间差】,【当前时间差】-【产品创建时间差】,统计单位【天】
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(3) 【增加公式列】,添加【盈利分级】
IF(${毛利率}>0.3,"S",${毛利率}>0.15,"A",${毛利率}>0.05,"B",${毛利率}>0,"C","D")
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(4) 【增加公式列】,添加【盈利加权分】
IF(${盈利分级}="S",25,${盈利分级}="A",20,${盈利分级}="C",15,${盈利分级}="D",10,5)
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(5) 【增加公式列】,添加【销量分级】
IF(${购买数量}>10000,"S",${购买数量}>5000,"A",${购买数量}>1000,"B",${购买数量}>500,"C","D")
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(6) 【增加公式列】,添加【竞争力加权分】
IF(${销量分级}="S",5,${销量分级}="A",4,${销量分级}="C",3,${销量分级}="D",2,1)
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(7) 【增加公式列】,添加【售卖时长分级】
IF(${已售卖时长}<90,"S",${已售卖时长}<180,"A",${已售卖时长}<360,"B",${已售卖时长}<480,"C","D")
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(8) 【增加公式列】,添加【产品生命周期加权分】
IF(${售卖时长分级}="S",20,${售卖时长分级}="A",16,${售卖时长分级}="C",12,${售卖时长分级}="D",8,0)
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(9) 【增加公式列】,添加【库存分级】
IF(${库存周转天数}>200.3,"S",${库存周转天数}>100,"A",${库存周转天数}>30,"B",${库存周转天数}>10,"C","D")
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(10) 【增加公式列】,添加【库存加权分】
IF(${库存分级}="S",20,${库存分级}="A",16,${库存分级}="C",12,${库存分级}="D",8,4)
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(11) 【增加公式列】,添加【链接访客加权】
${链接访客数}/100*0.25+${链接UV价值}/6*0.25+${搜索引导访客数}/30*0.25+${搜索访客占比}/0.3*0.25
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(12) 【增加公式列】,添加【访客分级】
IF(${链接访客指数}>15,"S",${链接访客指数}>10,"A",${链接访客指数}>1,"B",${链接访客指数}>0.5,"C","D")
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(13) 【增加公式列】,添加【市场热度加权分】
IF(${访客分级}="S",25,${访客分级}="A",20,${访客分级}="C",15,${访客分级}="D",10,5)
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(14) 【增加公式列】,添加【分级】
${盈利分级}+${销量分级}+${售卖时长分级}+${库存分级}+${访客分级}
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(15) 【增加公式列】,添加【总分】
${产品生命周期加权分}+${成长性加权分}+${库存加权分}+${市场热度加权分}+${盈利加权分}
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(16) 【增加公式列】,添加【产品建议】
IF(${总分}<40,"长尾产品,财务bp不建议运营",${总分}<60,"问题产品,财务bp建议解决库存或价格问题",${总分}<80,"重点产品,财务bp建议重点关注","理想产品,财务bp建议可控范围亏损投入")
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4、添加组件
【添加组件】-【折线雷达图】,拖拽【列字段】到【横轴】,【值字段】到【纵轴】
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【添加组件】-【指标卡】,拖拽【产品建议】至【文本】
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5、添加仪表盘
增加【过滤组件】-【文本下拉】,选择【宝贝ID】
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最后完成展示
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