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通过BI从不同的角度对销售收入进行汇总

   【IT168 信息化】

  销售收入无疑是BI系统中不可缺少的一个分析主题。在实际工作中,由于分析角度过于复杂,为此对系统的灵活性有比较高的要求。如用户可能需要从销售区域、销售时间、销售客户、业务员等等不同的角度进行分析。但是其后台采用的数据还是同一个。为此我们不可能也没有必要,为每一个角度设计一个不同的窗口。那具体该如何实现呢?如下图所示。笔者的一些建议或许大家可以参考一下。

通过BI从不同的角度对销售收入进行汇总

  一、统计角度的考虑

  在做销售收入汇总分析时,第一个需要考虑的就是其统计的角度。如上图所示,笔者只是列举了两个简单的例子,分别从销售区域和月份来统计销售收入。可见不同的统计角度,会得到不同的结果,对于用户的参考价值也不同。为此往往不同的统计角度,其相互之间是不可替代的。

  如从销售区域的角度看,企业决策者能够知道哪些区域的销售额比较低。销售额比较低的区域,可能是新开拓的市场,又或者说其购买力比较低等等。总之不同的区域如果销售额相差很大的话,总会有原因。BI系统直观的显示这个信息之后,市场专员就需要分析其背后的原因。

  由于不同的统计角度,其反应的信息有很大的差异。为此对用户的参考价值也不同。在实际工作中,我们在系统设计时需要充分考虑到用户的统计角度。为了提高系统的灵活性,我们并不建议用户直接通过更改源代码来实现不同角度直接的转换。而是通过一个下拉列表或者系统自定义的功能,来重新调整其统计的角度。简单的说,在不需要更改源代码、不影响现有用户使用的情况下,用户可以通过点击菜单来选择所需要的统计口径。在系统设计中,这个角度的选择并不是很难,只是一个统计字段的不同而已。难就难在用户与系统之间的接口,即如何让用户自主的选择统计的角度,而不影响系统其他用户的正常使用。

  在这里笔者建议采用动态报表的形式。即各个用户所采用的报表相对独立。一个用户需要新的统计数据时,直接从内存中再抽去一次数据进行统计。如此的话,就不会对现有的其他用户产生不利的影响。从而又能够保障新用户的需求。

  二、统计层次的考虑

  统计角度设计好之后,就需要考虑统计层次的问题。如上图所示,在对销售区域进行统计分析之后,是不是就完事了呢?其实还不然。作为管理者的话,他们还需要知道每个销售区域中各个月份的销售收入情况或者不同种类产品的销售情况。如作为一个华北区的销售总监,其不但需要了解自己与其他区域总的销售业绩的差异。同时还需要知道每个月份的差异(或者说不同产品的销售差异)。这有利于其分析造成差异的原因。

  在实际工作中,有时候企业新推出一个产品,其可能只在一个特定的区域内进行销售。如果不同的地区之间销售业绩的差异是由于这个产品所引起的,那么这也是比较正常的情况。为此在做统计分析时,需要考虑到不同的统计层次问题。合理设计统计层次,有利于帮助管理者进行原因的分析。如查找不同地区销售额差异或者不同月份销售差异等原因。

  所以这个统计层次的考虑与统计角度的考虑一样的重要。不做在设计时,其难度要比同级角度大。因为统计层次的话,一般需要在系统实施之前就确认。因为统计层次的实现往往需要在源代码级别进行实现。一般是有实施顾问或者企业的系统管理员来实现。终端的用户往往没有这个能力来完成这项工作。所以从技术的难度来讲,要比统计的角度难一点。在实际工作中,我们一般会将怎么设计不同的层次交给企业的系统管理员来完成。遇到其难以解决的问题,再有我们实施顾问或者开发人员来完成。从系统的稳定性考虑,一般我们都建议企业要实现考虑好这个统计的层次。如果在中后期进行更改的话,可能需要花费更多的代价。

  三、新老客户的考虑

  在很多考核的项目中,一般都需要去掉最高分与最低分,以更加客观的反映实际情况。那么在这个销售收入的统计分析中,是否也需要采取这种措施呢?由于这直接跟用户的考核相关。为此我们在系统设计与实施中,不得不考虑这方面的内容。

  如笔者以前负责过一家客户,他们比较看重与企业的长期发展。为此他们比较重视老客户是否流失。在统计销售收入的时候,他们额外提出一个要求,就是要对新老客户区分对待。如对于一年以上的客户才是老客户。从销售员角度来统计销售收入时,不能够将新增加的客户的销售额考虑进去。通过这个限制措施,可以防止客户与销售员之间传统。因为往往经过一年的交易,企业基本上可以判断出这个客户的好坏,是否直接长期的交往。这就有助于督促销售员去开发有价值的客户。而不是不管客户的质量,而只管客户的数量。

  为此在考虑统计角度与统计层次的时候,需要向企业用户确认是否需要区分新老客户的问题。如果需要进行区分的话,那么就需要注明新老客户区分的方法。如是以交易的时间进行区分、还是以交易的次数进行区分等等。不同的企业,在这方面往往有不同的要求。需要区别对待。

  四、例外事项的处理

  在对销售收入进行统计分析时,还需要考虑一些例外的事项。如上面笔者提到过,企业开发出一个新产品,一般会在一个特定的区域内先进性试推广。如果发现市场接受力还可以的话,才会在全国各地进行推广。此时如果在不同区域之间统计销售收入,为了更加客观的体现各个区域的销售业绩,往往需要将这些产品的销售收入剔除掉。类似的情况比较多。如有些区域,销售总监根据区域的特色,可能还会有第三方的收入等等。

  为了能够更加客观的反映不同销售区域的销售收入情况。往往需要将这些例外事项排除在外。在基本信息输入时,我们就可以在这些特殊的事项中进行标记。然后在统计时,加入一个Where语句,将不符合条件的内容排除掉。这就要求企业在基本信息录入时,要有一个长远的规划。即在录入基本信息时,就要考虑到以后有这方面区别的需要。只有如此,他们才会在原始输入录入时就加入一定的标记。

  不过这些内容也不能过绝对。有时候用户在统计时有可能需要包含这方面的信息。这也就是说,我们在创建数据仓库的时候,不能够将这些例外事项的数据排除在外。如对于这个销售记录来说,可能在这里统计时不需要考虑这些例外事项。但是再其他的地方,如产品销售收入比重分析中需要用到。而这两个功能起采用的是同一份数据。为此在导入数据时,需要导入完整的数据。然后在统计分析中,再使用Where条件语句来进行过滤,剔除一些例外的事项。笔者认为,这么设计才比较科学。
 

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