|
从搁浅到启航：我的FineBI进阶之路
第一部分 培训收获
1. 初识 FineBI
2024 年底，我在市场部的一次汇报中首次接触到 FineBI 打造的数据看板。其简洁美观的可视化效果和高效的呈现方式给我留下了深刻印象，让我意识到它非常适合用于业务汇报与决策支持。于是，我主动开始自学，并顺利通过了 FineBI 认证工程师（FCA）考试。随后，我还向部门同事展示了自己制作的看板，希望能推动工具在团队中的应用。然而，当时并未获得足够的关注与认可，此后也仅以个人版偶尔使用，未能深入实践。
2. 再次结缘
时隔一年，2025 年底，公司成立了 AI 数字化运营团队，并正式采购了 FineBI 企业版。更令人欣喜的是，团队成员获得了官方提供的免费系统培训资格。我毫不犹豫地积极报名，期待将此前积累的兴趣转化为扎实的能力。
3. 开启系统学习
由于已有一定基础，起初我对课程难度预估不足，学习态度略显松懈。结果在第二次作业中，因未严格遵循规范要求而被扣分。这次经历让我及时警醒，认真反思后调整了学习策略：从作业三开始，我逐项对照标准、反复检查细节，最终作业三至作业九均获得满分。这一过程不仅提升了我的操作规范性，也让我真正体会到“系统化学习”的价值。
第二部分 作品简介
1.数据预处理
数据来源是企业ERP系统，提前了通用无机产品线23-25年销售数据，数据预处理流程如下：
数据清洗与脱敏处理：
① 剔除其他不相关订单，删除对分析无意义的字段
② 对客户信息、订单信息、产品编码进行脱敏处理，转换成自定义编码；
③ 字段标准化：统一时间字段格式，明确各指标单位；
2. RFM模型数据处理
RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段。
R最近一次消费 (Recency)：客户距离最近的一次购买时间的间隔
F：消费频率 (Frequency)：指客户在限定的期间内所购买的次数。
M：消费金额 (Monetary)：客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标
3. 分析思路
1. 数据准备
选取时间段：选择2023年至2025年的无机产品线销售明细作为分析的基础数据集。
脱敏处理：为保护客户隐私及商业敏感信息，在不影响数据分析准确性的前提下，对所有涉及个人或企业身份的数据进行脱敏处理。
数据转换：将原始销售明细导入Excel，并进一步整理成一个主表和三个维度表：
2. 整理业绩概览
基于主表，计算并汇总整体销售额、毛利额及其增长率等关键绩效指标，形成年度业绩报告，以直观了解过去三年的整体发展趋势。
3. 客户及区域维度分析
客户维度：通过分析客户维度表，识别高价值客户群、流失风险较高的客户以及新客户开发潜力，制定针对性的客户维护与拓展策略。
区域维度：利用区域维度表评估各地域市场的表现差异，找出最具增长潜力的区域，优化资源配置，强化市场渗透力。
4. 产品维度分析
对比产品维度表中的各项指标，如销量、毛利率等，识别出畅销产品与滞销品，探索影响产品销售的因素（如价格、质量、市场需求变化等），据此调整产品组合策略。
5. 总结与改进方向
综合以上分析结果，总结2025年的销售亮点与存在的问题，提出具体的改进建议，包括但不限于客户管理优化、产品结构调整、区域市场开拓等方面。
根据上述分析结论，制定2026年的战略布局，明确目标设定与实施路径，助力企业在新的一年中实现更高质量的发展。
通过这一系统化的分析流程，不仅能全面掌握公司过去三年的经营状况，还能为未来的发展提供有力的数据支持和决策依据。
4. 可视化报告
整个销售分析看板分为4个部分，首先是销售总览，使用了指标卡，展示总销售额，完成率，毛利额毛利率，客户数和产品数总体信息。然后用柱形图，折线图以及点图展示2023-2025年的整体销售变化，再用组合图中的柱形图和折线图展示1-12月份的销售趋势和指标完成情况，以及毛利额及同比增长率，增长率负值用红色表示。
接下来是对客户维度的分析，通过3个环形饼图，分别展示了集团内外客户数及对销售额的贡献，复购客户与非复购客户的对比，以及根据市场类别的划分，对CRO/CDMO，企业终端客户，经销商/平台客户以及高校科研客户的销售情况进行对比，并用Tab组件，把这4个市场分类的客户毛利及增量率组合在一起。根据客户分布区域，使用热力地图可以清晰看到主要客户发布在华东地区，通过销售额累积占比图可以看到头部10%客户贡献了约80%的销售额，并进一步使用柱形图分析这部分头部客户。
第三部分是对产品维度的分析，产品结构高度集中于无机盐，占比达72.03%，其他品类占比较小。Top 10产品中，部分如1156271毛利率高达50.45%，属高价值产品，而1200248虽销售额高但毛利率仅5.23%，偏向走量或低价竞争策略。供应链表现优异，现货占比98.68%，当天发货率达93.90%，体现出高效的库存与交付能力。重点产品多关注库存量，保证不断货，并且能满足大订单的需求，其他产品线，对关注竞争对手的情况，对比价格和库存情况，尽量拓展新产品，提高这些产品线的市场份额。
第四部分是总结，通过以上的看板数据，可以看出2025年通用无机产品线整体表现稳健：销售额达成年度目标的100.2%，毛利额显著增长，毛利率提升至33.11%；客户数和产品数分别增长18.1%和5.9%，复购率达70.21%，供应链高效（现货占比98.7%，当天发货率93.9%）。月度趋势显示5月和11–12月为销售与毛利高峰，尤其12月毛利同比增长50%，年底冲刺有力。
但风险亦需关注：销售高度集中——前10%客户贡献80%收入，CRO/CDMO单一细分市场占比超44%；部分高净值客户流失，客单价超20万元且毛利率高；个别产品（如1200248）毛利率仅5.23%，拉低整体盈利；区域上过度依赖华东，全国布局不均衡。
后续建议聚焦三方面：一是优化客户管理，实施分级服务、挽回高价值流失客户、拓展西南华南等新区域；二是调整产品结构，淘汰或改造低毛利产品，主推高毛利品类并推动组合销售；三是复制华东成功经验，通过热力图精准投放资源，加快全国市场渗透。
第三部分 未来展望
1. 坚持把学习做扎实
这次培训让我意识到，工具用得熟是一回事，用得对、用得有价值才是关键。接下来，我会继续花时间深入学习 FineBI 的高级功能，比如数据建模、联动分析和自动化报表等，不只停留在“能做出来”，更要做到“做得准、看得懂、用得上”。同时也会关注行业里的优秀案例，看看别人是怎么把数据真正用在业务决策中的。
2. 推动 BI 和产品工作的结合
我所在的岗位和产品密切相关，过去很多时候靠经验判断用户需求或产品表现，现在有了 BI 工具，希望能把数据分析更紧密地融入到产品日常工作中。比如，通过用户行为数据识别高价值客户群体，或者用漏斗分析找出产品使用中的卡点。长远来看，希望借助 FineBI 把数据变成产品优化的“眼睛”，既帮助我们做出更好的产品，也能更精准地服务优质客户。
| 
