文 | 帆软数据应用研究院 陈明明

一直以来，库存管理都是影响企业盈利能力的重要因素之一。管理不当可能导致大量的库存积压，占用现金流，半成品库存的缺失导致生产计划延后，成品库存的缺失导致销售订单的延误等问题。当我们撇开单纯软件对库存管理的优化、个人高超的管理能力时，企业长期积累的数据能给我们带来什么价值？以及企业要如何开展对库存管理的可视化分析？

上述的思维导图是在做项目的过程中总结的一些问题，下面主要针对三方面谈谈：库存可视化的价值、企业如何推动库存可视化项目、如何设计库存可视化项目。

一、库存的可视化分析有什么意义？

行动的前提是有明确的目标，一般库存分析的目的不外乎以下几点：

1、分析现有的库存体系，为决策提供数据支持，重点是对数据的多维度展现，还原库存体系原貌。比如：企业想要实现驻外库对全国的全面辐射，那么就要分析现有的驻外库是如何分布的，各个驻外库的库存量是多少，现有各个驻外库的辐射能力等。

2、对现有的库存体系进行优化，重点在问题的挖掘和分析。比如：在保障企业采购、生产、销售的前提下，如何提高库存周转率，节约成本，增加现金流，避免不必要的损失。

举个简单的例子：帆软数据分析平台的区域仓库利用率分析图如下，采用销量、库存金额、存销比来衡量地区库的利用率，初步判断地区库是否存在滞销情况

从总体上看，75%的地区（位于红色箭头的上方的区域，有西安、南京、深圳、上海等6个地区）处于低销量、高库存的警戒状态，需要深入分析是否有平销、甚至滞销的风险，其中属成都最为严重。而新疆地区库则是另外一个极端，存销比过低，可能会对接下来的销售计划有影响。

同时，也要注意：高库存、低销量并不一定都是业务异常。我们知道，实际业务中存在着各种情况影响着产品的销量，比如：新款产品刚刚上线，季节性产品等因素。为此，我们需要再进一步的对产品、库龄、库存结构、运输方式等深入分析，进一步验证企业是否存在滞销情况。

3、保障采购、生产、销售的正常运行，重点在合理库存的衡量、预警以及信息在各部门之间的流通。一般合理库存的值完全是凭照经验来设定，缺乏足够的数据支撑，这时我们就可以可以通过一定期间预警的次数判断和优化合理库存值。同时预警可以判断哪些原材料需要采购，哪些半成品的库存不足以支撑接下来的生产计划，因为季度性或其他原因哪些产品需要抛售、加大存货等。

到这里，大家可能会问：为什么要保障信息在各部门之间的流通？举个沃尔沃公司的例子：在一段时间内，他们绿色汽车积压了大量的库存。销售和营销部门就采用了各种促销手段进行抛售，但是生产部门并没有收到相关的信息，为此生产部门把绿色汽车的生产量扩大了一倍，导致库存大量积压的状况，这就体现了信息在各个部门之间流通的重要性。

二、如何推动库存可视化项目？

1、明确目的，我们的目的就一个：提高企业盈利能力。解释这个答案之前我们先了解一个现状：究其根本，库存产生的原因是为生产、销售服务的。而且很多企业认为以自身的发展状况，扩大市场和稳定生产才是影响身家性命的重要因素，营销、生产、采购等部门往往只关心自身的利益，希望随时都有足够的库存供自身使用。这时我们以减少库存、节约成本往往会受到各相关部门不同程度的抵触。所以我们的目的是从企业全局出发，最终目的是提高企业盈利能力。

2、分清目标，我们做的是库存管理不是仓库管理。首先，库存管理和仓库管理没有高低之分，都是企业经营重要的一环。库存管理主要体现在库存计划的设定和库存风险的管理，仓库管理主要涉及物品、仓库、仓库人员的管理，如先进先出、库位摆放、帐卡物一致等等。可以看出，库存管理重在分析，仓库管理重在流程。术业有专攻，在可视化方面，相对于仓库管理，库存管理带来的价值更直观。（关于库存分析，欢迎交流，文末是笔者微信二维码）

三、库存的分析有哪些重要指标？

篇幅有限，下面仅以上述的第二个模块即对库存体系进行优化的角度对指标进行介绍。

1、预设指标

预设指标其实就是对企业现存库存管理规范的数字化，主要目的是为了从整体上衡量企业现有库存是否存在异常，此指标因企业的不同而有不同的规范。举个列子，虽然他们的这个设定不一定合理：有的企业以库存物资总额和公司销售的比值，作为衡量整个企业库存是否合理的依据，超过这个比例就视为库存存在问题。

这时候可能会有疑问，有的企业原本很少对库存进行管理，之前的预设指标主要都是为了保障采购、生产、销售的该怎么办？如果是企业自己做的且原本没有一个很好的管理规范时，最好不要一上来就整一些高大上的指标，完全可以用一些常用的指标来辅助企业发现问题。

举个简单的例子：企业想要看到现有的驻外库体系是否有问题，发现代销库的库存金额远远大于驻外库、且待销库和驻外库的总和远大于销售额。至此，通过库存金额和销售额的对比分析已经初步完成了他所担负的使命：验证驻外库体系是否存在问题。

2、固有指标

库存管理模块的固有指标不多，比如：库存变化率、库存周转率、库存周转天数、交付及时率、呆滞库存比率等。简单介绍下各个指标的计算。各个企业对库存周转率的定义不同，基本上是以销售的物料成本除以平均库存，也是财务一般对库存结构的衡量方式。库存周转天数，指定期间除以库存周转率。

上面简单的列了几个指标，但是库存的可视化不是指标的简单罗列，而是根据不同的主题进行的组合分析，例如：财务方面的账期和库存周转天数的对比，分析企业经营现金流的状况。产品的库存量、库龄、销量对比、趋势分析，从而找到哪些属于滞销产品。

四、如何设计库存的可视化分析？

1、明确目标

企业在做库存管理模块时，目的一般不单单是优化库存体系，有时还会涉及辅助决策、保障采购、生产、销售等目的。但是三个模块中一定要有一个作为主导，以此对数据进行整合、分析。如果企业在推动过程中有阻力，建议以保障生产、销售为主要目标，其他目标辅助进行。

2、明确受众

大家可能会问，我只要把指标按照公司产品、区域等架构都展现出来不就行了，还用考虑给谁用的？其实不然，不同领导层对数据深度的要求不同。总经理往往想要看到各个模块之间的联系，希望随着他思路的层层递进，都有相应的分析，而且不花费他的时间。比如：发现库存体系有问题，哪些产品、分公司、区域有问题，以现有的库存体系对现金流是否有影响等等。因为他们只需知道哪里有问题、负责人是谁，然后相关负责人会紧接着处理这个事情。而各模块负责人不仅要看到哪些模块有问题，还要看到这些模块具体有什么问题，有没有更多的数据来支撑这个问题研判，因为他们不仅担负问题的处理，还要对发现的问题进行上报。

3、结构深入、前后关联

根据项目所定的目标，对分析体系进行划分设计。比如：企业目的是对整个的库存体系进行优化，如果单单的拿出一个模块来对企业不同的产品的库存问题进行分析，没有深入到各个库存种类、区域、分公司等。可能给大家的感觉就是，这个产品滞销太严重了，要赶紧促销了，可能就会导致上述沃尔沃的状况。所以不要单单为了分析而分析，而是对企业整体的库存体系进行分析，保障数据的准确性和信息的流通性。

4、问题的执行

这个模块是在浙江卫星石化得到的启示，作为信息部门我如何确定自己的工作是否有价值，以及问题是否被及时的处理。简单介绍下他们的场景，首先通过填报设置相关的库存预警值，当库存物料不足时，预警推送相关采购负责人，同时也担任着问题的处理的确认，不然会一直预警推送相关采购负责人。帆软数据分析模版示例如下：

5、系统优化

紧接着上个模块，我们如何对已有的体系进行优化，不仅是因为需求调研的误差，更是因为企业经营管理的变化。主要关注两个方面即可，一个是预设指标的优化，根据企业自身的状况设置指标优化体系，如通过指标在一定期间的预警次数判断预设指标是否需要优化，后续通过对历史数据的对比、趋势分析对指标进行调整。二是模版的优化，对模版的使用人员、进行行为分析（使用频率、使用方式等），对模版建议进行收集，不断进行优化，使各个模块的关联更加密切，更符合企业实际的业务场景。

由于需求和应用的不同，财务分析分为内部经营管理分析和外部财务报表分析。这两种分析的角度和出发点是完全不一样的，大家不要把它们混淆起来。不要做内部经营分析的时候，也拿外部财务报表分析的指标来做，那就是外行了。

对于日常在企业工作的财务人员来说，做对外财务报表分析的机会并不多，我们在网上经常看到的对上市公司财务报表的分析，是基于投资人的角度来对这家公司披露的财务及经营信息所做的分析。实际工作当中，大家应用到更多的其实是内部经营管理分析。

所以今天我主要谈一谈内部经营分析该怎么做，这个对大家工作的实际帮助效应更大。

做内部经营分析，以当前的实际状况来看，我按效果分成了四个层次，大家可以对照看看自己目前的分析是处在一个什么层次？

第一个层次，也是最低的层次，只做简单地对数据进行数学计算，数据分析不深入、不细分，更不查找原因。比如只通过计算，说明本期的销售收入，成本、费用等等的变化，增加或减少了多少，最多再来个百分比幅度，然后，就没有然后了。这种我之所以把它归结为最低的层次，是因为这种所谓的分析不能说明任何的问题，只是账面数据的加减而已。

据我所知，很多公司的内部经营分析还是局限在这个层次。

第二个层次，能够做数据细分，分析的也相对比较深入。比如可以通过同比、环比、预算比等，分析出各项目增减变化的趋势，同时对成本、收入等的变化能够继续深入分析，比如成本具体到单个产品，收入具体到区域或客户等等。这种分析明显比第一种要细化深入地多，也能够发现到一些问题，而且这些问题可以要求相关功能部门继续做出分析或解释。这种分析方式，目前在比较大一些和正规一些公司已经能够做到了，相对来说也算是做的比较好一点的了。

第三个层次，是在第二种的基础上进一步深化，增加出与主要竞争对手之间的对比分析。这种分析的好处就是除了内部纵向对比，还可以与行业横向对比。这种分析对高层来说，帮助作用就会更大。因为企业毕竟是生活在竞争环境之中，知己知彼，学习别人的长处、克服自己的短处，才能使企业发展得更好。同时这种分析还能够克服自己企业内部的盲目自满情绪，不会老觉得自己做得还不错。但如果你只是进步了5%，别人进步了10%，那相比之下你还是退步了，这种退步早晚会让你被淘汰。

第四个层次，也是价值最高的经营分析。前面三种，我们综合看下来，会发现有一个特点，就是所有的分析都是基于对已经发生的事实的数据分析，不管是内部还是外部，数据都是已经发生了的，只是如何想办法解决数据来源的问题。只要解决了数据来源的问题，相对来说，分析起来就会比较简单。但是这种分析，我们通常是叫历史数据分析，书本上也把它叫作“死后验尸”。但财务管理更强调前瞻性，也就是预测分析。对未知的状况进行分析、判断、预测是最难的，但也才是最有价值的。我们在财务管理教材上经常会学到，财务要为决策层提供数据决策支持，这种支持是什么？很多很多的财务人都把这种决策支持理解为历史数据的汇总，这种认识是有很大的局限性的，甚至可以说是一种误区。所以这也就造成了，很多公司财务只是负责提供数据，与决策根本不沾边，这是大家都能看到的不可否认的现实。如果想要改变这种现状，就必须要达到第四个经营分析层次，经营预测分析!

我们知道，在实际经营决策中，很多东西是矛盾的，是需要管理层进行决策的。比如，对于规模制造企业来说，生产效率最大化可以降低成本，但是生产效率的最大化必然导致生产量的增加，生产量的增加就会导致供应量的增加，供应量的增加可能会使销售价格被拉低，降低了销售收入，那在生产效率和销售价格之间如何取平衡? 再比如，同样是规模企业，按客户订单式生产，可以使单位产品的售价提升，获得比较好的利润，但是却会损害生产效率，使整体生产成本增加，那又如何在订单生产还是在成本优先之间如何平衡？再比如，我们知道快速消费品行业往往需要投入市场费用，比如广告费、促销费等等，这种促销对销售收入的增长可能会有帮助作用，但如何在市场费用的投放和收入增长之间取平衡？

还有，现在市场环境不好，信用政策放松，可以提高销售收入，但毫无疑问也会带来风险，如何在收入增加和风险增加之间取平衡？

再有就是，我们通常认为销量大的客户就是好客户，这是一个传统的认识。但这种衡量只是用了一个销量的指标，这种简单的衡量是不是真的对？如果我们考虑了公司投入的资金、价格的优惠、返利的幅度等，再结合考虑销量指标，这家客户是不是还是贡献度最大的好客户?或者说，在不同市场状况下，我们在保量和保利润两种决策上，是不是可以有不一样的政策选择?

财务如果能够在这样一些经营决策上，为公司为高层提供决策支持，很明显，这种经营分析的价值才是最大的。

那如何才能做好这第四个层次的分析呢？

六个步骤：

1、 找出影响决策目标的关键因素；

2、 对这些关键因素进行量化，而且要有相对准确的数据来源作支撑；

3、 构建形成决策目标的数据模型；

4、 与高层或专业职能部门分析、预测，确定数据模型中的相关权重或敏感系数；

5、 根据数据模型，加入企业自身的运营数据，测算出不同情景下的决策目标结果，供高层做决策选择；

6、 财务部门定期跟进，以实际运营结果与预测结果对比，不断修正数据模型的相关系数，使预测结果与实际结果差距最小化，通俗地称为可控。

这种做法与经营预算有相类似之处，但比经营预算更加细化、更加严谨。对于高层来说，他希望知道的是他的决策可能带来的可量化结果是什么，财务帮助他做到了这一点，就是最好的决策支持！

如果你作为一名SEMer，每天80%的工作时间是打开后台，监控核心关键词的排名，每天去调整价格，调整移动比例，否定一些垃圾流量的话，那么我会觉得，你与一名优秀的SEMer人员之间，还有很大的提升空间。

因为一名优秀的SEMer，每天应该有80%的工作时间在做数据分析，20%的工作时间是最后将数据分析出的结果进行后台操作。有人问过我，你认为SEM推广的核心是什么？我以多年的经验总结出两个因素：“行业市场分析”与“数据分析”。

数据分析基于推广数据的筛选与总结。数据报表也分为两种：一种是 后台数据报表（账户报告、关键词报告、地域数据报告、搜索词数据报告等等），这些报表可以后台直接下载筛选使用；

还有一种是 基于第三方统计平台与代码标记的数据报表（关键词跟踪报表、url转化报表、各平台流量占比数据报表等等）。接下来我就给大家分享一下如何筛选适合自己推广数据报表以及如何筛选数据有价值信息。

一、账户报告

数据分析重要程度：★★★★

阐述：账户报告是推广数据分析最基本数据报告，账户报告可以清楚显示出账户推广的展现量、点击量、消费量、点击率、平均点击价格。做日报表或周报表可以做出环比数据值，可以清楚分析整体账户推广情况。

要根据自己账户推广设定限值，当环比数据达到限值得时候，就要重点关注分析。即使环比数据是正向发展，也可以分析出来原因，这样也可以明确效果提升的原因。

例如：推广账户数据环比展现量限值5%，既展现量环比增长5%还是降低5%都要明确分析，如发现今天账户推广数据环比昨天降低7%，既触发限值，结合实际调整操作可分析得知，昨天核心词有调整匹配方式，有4%的长尾关键词昨日没有置左展现，所以根据数据可以清楚知道账户环比降低原因。

根据原因作出相应正向调整即可。而且账户报告，每天的PC与移动的消费占比也一定重视，账户的效果波动可能也多数与PC与移动消费占比有关。

二、搜索词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：搜索词报告是作为数据分析与sem优化最为重要的数据报告之一。推广流量精准度与否都可以利用这个搜索词报告一目了然。

但是搜索词报告大部分人都是基于后台搜索词报告直接进行否词操作，而且有很多人都是看见一个不相关的搜索词马上否定掉。最后会发现我们计划否词数或者单元否词数不够用了。

其实 对于搜索词报告我们一般都是将每天搜索词报告做一份excel透视报表，可以透视清楚哪些搜索词垃圾流量触发点击数最多的，超过2次以上点击垃圾流量进行否定处理。触发一次搜索垃圾流量一周集中累计再集中做出透视数据分析，最后看出那些单次点击一周内累计垃圾流量多次触发的搜索词再进行否定关键词。

搜索词报告另外一个数据作用，将有检索搜索词有效添加到投放关键词中。这个也是拓展有效关键词最有效的数据支持。

三、关键词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：关键词是sem推广投放核心，关键词数据报告也是所有关键词报告数据分析的最重要的参考数据。但是关键词报告一定是要结合其他数据报告一起分析，才能筛选出我们有效的数据，下面就给大家分析几种比较实用的数据报告结合分析组合。

1）关键词报告与搜索词报告：根据搜索词报告可以 拓展有检索关键词；其次搜索词报告匹配出垃圾流量，不一定要做否定关键词，有部分单次点击垃圾搜索词可以结合关键词报告数据，对于关键词进行匹配方式调整。

2）关键词报告与咨询转化报表：每天结合咨询平台中有效咨询所触发的关键词报表与搜索词报表进行 核算每个关键词转化成本，这样我们可以集中投放高转化关键词，控制高消费低转化关键词消费。

3）关键词报告与账户报告：关键词报告与账户报告关系是包含于关系。即账户数据异常要排查到关键词报表中关键词，所以 账户报告要与关键词报告对应查看与分析。

四、地域报告数据

数据分析重要程度：★★★

阐述：地域数据报表主要作用是明确各地域消费占比与各个地域推广数据。如果对于此数据调整，可以结合后端转化数据进行调整。

调整各个地域消费占比依据：

1、根据后端转化效果进行地域消费占比调整；

2、根据业务地域需求度，进行地域消费占比调整。

五、url跟踪转化代码数据

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：url跟踪转化代码数据是定制型数据报表，适用于多平台推广及转化统计。

这类代码与url部署后数据优点：

1、各个平台转化有区分；

2、url部署有利于监控着落页表现；

3、关键词转化id可以直接统计转化词。

4、如果推广有项目区分，可以另行标记区分。

这样统计出来数据可以区分：

1、关键词转化监控

2、地域转化监控

3、项目转化监控

4、平台推广转化

最后，想说跟大家分享了这些比较常用数据报表与数据的分析方式，只是比较 有代表性与实用性的数据报表。SEM 数据分析还有很多需要大家深入研究与专研的。我个人也给予大家几点 SEM 数据分析注意事项：

1、所有数据报表要坚持多维度相结合进行分析处理；

2、数据分析一定要作为日常优化流程，不要账户出现问题才进行数据分析排查问题，日数据异常要积极分析与调整，才能让账户推广效果稳定；

3、数据筛选是数据分析的基础，大量的数据要筛选出有效的价值，依据有大量数据的分类、筛选、过滤等环节进行数据提炼，这个最好要有良好的Excel技能支撑才会高效的进行。

数据分析是我们SEM推广调整的支撑，如果你是一名好的数据分析师，那么还会玩转不了SEM推广吗？

|来源：艾奇学院

百家号-【袁帅数据分析运营】：袁帅，互联网数据分析运营实践者，会点网事业合伙人，运营负责人。CEAC国家信息化计算机教育认证：网络营销师，SEM搜索引擎营销师，SEO工程师。数据分析师，永洪数据科学研究院MVP。中国电子商务协会认证：中国电子商务职业经理人，畅销书《互联网销售宝典》联合出品人之一。中国国际贸易促进委员会:今日会展会员联盟VIP个人会员，全经联园区委秘书处成员，中国低碳智慧园区联盟理事，周五咖啡媒体人俱乐部发起合伙人。百度VIP认证站长，百度文库认证作者，百度经验签约作者，百家号/一点资讯/大鱼号/搜狐号/头条号/知乎专栏/艾瑞专栏等媒体平台入驻作者，互联网数据官（iCDO）原创作者，互联网营销官CMO原创作者。

作者：钱坤大学堂刘伟鹏老师

巴菲特作为投资大师，以熟练阅读财务报告，坚持价值投资最为擅长，那么他是如何分析财务报告呢？今天给大家简单介绍介绍。

第一个分析方法就是结构分析，即计算确定财务报表中各项目占总额的比重，通过分析各项目的占比，了解其在企业经营中的重要性。这个分析方法，我没有注意过，以后再分析财报的时候会更加注意。

第二个分析方法就是同比分析，即关注各项目和上一年度同期相比有没有发生重大变化，这也是基本的阅读年报的方法。其实，同比变化比较大的项目，财报中通常会单独列出来做一一说明。同比分析，是最基本的方法，我基本上都会认真比对分析。

第三个分析方法是趋势分析，即通过对财务报表的某一项目的长期变化进行跟踪。比如，我通过对浪潮信息最近几年的现金流观察发现，这家公司从原来很差的现金流状况正在逐年的改善，那么从现金流的角度分析，这家公司的发展应该说正在变的稳健。我给大家的建议是，凡是重要的财务指标都要仔细的观察它的发展趋势，有些公司基本面变差，有时候从财务报告上是可以看出一些端倪的。

第四个分析方法是比率分析，这也最常用、最重要的财务分析方法。比率分析，就是将两个财务报表数据相除得出的比值，从而更好的帮助我们理解企业的财务状况。财务比率一般分为四类：盈利能力比率，营运能力比率，偿债能力比率，增长能力比率。从巴菲特过去几十年致股东的信来看，他最关注的是：净资产收益率（ROE）、总资产周转率、资产负债率（权益乘数的倒数）、销售收入和利润增长率。

第五个分析方法是对比分析——和最主要的竞争对手进行对比分析。巴菲特持仓相对比较集中，许多行业可能只持有一家，为什么是这家公司而不是其他，那就需要对整个行业主要的公司进行比对分析，找到最优秀的公司进行投资。比如我们A股市场上中药板块的个股很多，如何选出来哪个最好的呢？就是对比目前的盈利能力，比如毛利、运营效率；对比未来发展的战略和在研产品等等。

第六个分析方法是综合分析。企业是一个综合体，有各种各样的财务指标，任何一个单独的指标都难以准确的评价公司的整体状况，因此，就需要做一个整体性的综合分析，而在综合分析之中，最常用的一种分析方法是杜邦分析法：净资产收益率（ROE）=销售净利率×资产周转率×权益乘数，这三个比率分别代表公司的销售盈利能力、营运能力、偿债能力。在我们经常对股票进行估值的两个重要指标市盈率（PE）和市净率（PB）就和这个净资产收益率（ROE）有着内在的数学关系：PB=PE*ROE。

财务分析，其实是寻找宝藏的过程，比如，我就发现有些公司的只要在建项目转固定资产之后不久，利润就会大幅释放，其实在公司层面就是之前的项目投产运营了，正常情况下都会带来利润的增长。

你说的财务报表，应该就是常见的三大报表了，资产负债表、利润表和现金流量表，建议从表中的一些关键科目开始。初级管理会计师办公室整理。

从阅读目的讲，

一般这么看：

　　(1)了解企业资产情况一一资产负债表资产栏。

　　(2) 了解企业负债情况一一资产负债表负债栏。

　　(3) 了解企业净资产一一资产负债表所有者权益栏。

　　(4) 了解收入一一利润表。

　　(5) 了解成本一一利润表。

　　(6) 所得税情况一一利润表。

　　(7) 营业外收支情况一一利润表。 　　

　　(8) 利润分配'情况一一利润表。

　　(9) 现金流入(出)情况一一现金流量表。

　　如果取得的相关报表资料较少，可以先简单阅读报表中大的项目，然后再根据看表的目的，决定计算分析哪些指标：

　　(1)当决策是否向对方投资或贷款时，应重点分析对方三个方面。

　　①对方营运资金的多少。营运资金是指企业流动资产超过流动负债的数据，营运资金越大，表明对方偿债能力越强。

　　②分析对方资本结构。分析资本结构时，特别是资产与负债、资产与所有者权益的比例。

　　③分析对方获利能力。

　　(2) 当要了解企业短期偿债能力时，重点分析流动比率、速动比率、现金比率、应收账款周转率和存货周转率。

财务报表分析有哪些步骤

　　财务报表分析不是一种固定程序的工作，不存在唯一的通用分析程序，而是一个研究和探索的过程。但财务报表分析的基本步骤一般按照以下程序进行：

　　(1)明确分析目标，确定分析方案。明确分析目标是财务报表分析的灵魂，财务报表分析过程中始终是围绕着分析目标而进行。分析目标确定之后，就应当根据分析目标确定分析的内容和范围，并明确分析的重点内容，分清主次和难易，并据此制定分析工作方案。

　　(2) 收集数据资料。收集数据资料是保障分析质量和分析工作顺利进行的基础性程序。一般来说，收集资料是根据已经确定的范围收集分析所需要的资料，即在分析的技术性工作开始之前就应占有主要资料。

　　(3)核实并整理信息资料。核实资料是分析的一个重要环节，其目的是保证资料的真实、可靠和准确无误;整理资料就是分析人员根据分析目的进行选择和修正，使之变得易于理解和使用，以便提高报表分析工作的效率。

　　(4) 选择适当的分析方法进行分析。分析方法的恰当与否，对分析的结果和分析的质量有重要影响。一般应根据分析的目标、内容选用适宜的分析方法。在分析过程中，对各项数据和原因要做出判断，整个分析过程就是判断过程。分析结束后，要对分析对象做出中肯评价，评价态度要鲜明，切忌模棱两可。

　　(5) 撰写分析报告。分析报告要对分析目的做出明确回答，评价要客观、全面、准确，要做必要的分析，说明评价的依据。分析报告不仅要表达最终的结论，还应包括分析的过程。此外，分析报告中还应包括分析人员针对分析过程中发现的矛盾和问题，提出改进措施或建议。如果能对今后的发展提出预测性意见的分析报告则具有更大的价值。

其他

要看财务报表，首先要不能仅仅限于表格中的数字，也就是要动态的看待问题，当你在利用财务指标进行财务分析时，应该将近三年的财务数据结合起来看，除了数据之间的关联，还有就是不正常的变化指标，要重点分析，并尽可能采用多种方法验证其真实性;注意将尽对指标和相对指标结合起来分析。

如果是互联网、高科技等创业公司为代表的科技企业，注意该企业在无形资产方面的投进情况，分析该企业的发展潜力;其他就是符合会计法规的财务信息披露等（小公司没有），对公司的财务信息披露进行严格规定，防止内部人对财务数据的人为操纵，特别是对于关联交易的有关信息应该及时而准确的披露。

一到月底，各位运营小伙伴们就开始慌了~各种报表总结做不完不说，还要做下个月计划目标，怎么做？拍脑袋吗？

当然NO!制定销售目标必须根据各区域各门店的历史营业数据！

但数据哪里来？

翻出以前累积的一张张报表逐个查看分析？！现在，用甩手掌柜分析型报表，分分钟理清各维度营业数据，基于这些“聪明”的数据，让你快速做好下月目标设定哦。

甩手掌柜报表

告诉你下个月销售目标定多少

要制定出下个月的总体销售目标，可以通过甩手掌柜报表销售分析模块，查看今年各月销售额同比环比的数据变化，例如，今年6月销售额同比增长了40%，环比增长了18%，那下个月的销售目标也要遵循这个百分比换算得出预估。通过全年各个月份的销售额环比同比数据，能为制定下个月平均销售目标做充分依据。

告诉你如何分解目标到每一天

敲定总体销售目标后，要科学的把月度总目标分解到每周，甚至每日。甩手掌柜周销售趋势分析，可以精确看到4周每1天的销售趋势变化，能让你快速把月销售额科学的分解到每1周、每1天。如上图可以看出，在周二和周四每个月的销售都差不多，那么下个月的每个周二周四也可以设置差不多的销售目标。

目标制定并且分解完成后，运营者要考虑通过什么样的方式实现目标，通过甩手掌柜报表，你可以快速找到以往运营中的问题，作为下个月提升销售的突破口。

告诉你为实现目标该做什么

找到拉升销售的“关键顾客”

甩手掌柜会员分析模块，让你对会员销售情况一目了然。如上图，发现上个月会员销售额和客单量占比都很低。且会员活跃度显示，上个月有消费的会员中，91%都只消费了1到4次，会员消费频率很低。所以，下个月可以针对性的设计一些拉高会员回购率的活动，吸引会员重复消费。

找到拉升销售的“关键商品”

通过甩手掌柜报表商品分析模块，我们能快速识别上月哪些商品毛利高销售好，哪些商品毛利高却销售频次低，基于这些数据，完全可以找出类似上图绿色泡泡代表的红豆珍珠奶茶（毛利高，消费频次低的单品）作为下个月的主推单品，赢取更高利润的同时，打造一个新的准爆款单品。

甩手掌柜报表已全面上线，打开甩手掌柜报表（新）就能直观获取到各种经营分析数据。

不过，想要让甩手掌柜报表真正物尽其用，还是赶紧根据现有数据设定好下月目标吧！这样，就能在下个月跟踪目标达成进度了，点我了解如何实时跟踪销售目标达成情况。

一到月初，各位实体店老板就会做上个月的营收报表。一般都会计算销售、采购、人工、房租…等基本数据。然后上个月的经营结果也出来了，正数就是赚、负数就是亏。唯一的区别就是赚多或者赚少了。

这样的数据分析正确吗？当然正确。做任何生意，核心的计算公式都是收入-支出。但是这样的数据分析，对老板们的生意有帮助吗？我猜很多老板都会认为，这种财务报表不过就是几道数学题目而已。

如果真的想学习7-11便利店那种数据驱动运营的核心思想，小编认为老板们应该给自己的统计分析能力，充充电了。

今天给大家科普一种目前比较流行的分析方法：客流统计+销售报表。它的核心思想是通过客流量与销售额之间的关系，更好的指导门店应该在什么时间做促销活动。

看到这里，我猜很多老板已经知道这是什么设备了，这是目前新零售门店的标配。通俗来讲，就是一台带有客流统计分析功能的监控器！它不仅能够实时监控、安全震慑，也能统计客流量，反馈到数据分析报表里面去。

那么这样一款设备，入手起来需要多少费用吗？直接告诉你，市场价价值不菲，5万起步！一个小便利店可能一年利润都达不到这么高，如何有能力负担得起？

秦丝科技旗下的商铺宝，是一款拥有视频监控与客流统计功能的智能设备。配合秦丝软件使用，形成一套智慧门店监控系统。将客流数据、成交率等关键指标结合，再辅以监控画面带来的真实还原，帮助商户更好的经营。

入手这样一套设备，年费不足一千元。对于各位老板来说，也就是少打一场麻将的事儿。

那具体秦丝科技商铺宝有什么功能亮点？？？

硬件

客流统计

结合秦丝 APP，实现客人从进店到成交的全流程跟踪记录，提供精确到秒级的数据分析，如进店率、成交率、客单价、回头率、员工劳动强度等等！

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导语

财务三大报表：资产负债表、现金流量表和利润表要说重要，个个都很重要，但是最受关注的，一定非“利润表”莫属了！为啥利润表才是亲生的？

老板开公司最终目的是什么？

一份完整的财务报表摆在老板面前，他首先关心的肯定是本年度赚了多少而不是又增加了多少负债；

而大中小股东们，也更关心公司本年度的经营状况是盈利还是亏损，值不值得他们继续往里砸钱。

这个时候，利润表就彰显了它的重要性。利润表反映的可是企业一定会计期间生产经营成果的会计报表，盈利还是亏损一看便知！

所以弄懂利润表，不只是财务人的本职工作，企业高层、投资人们也应该好好上一课哦！

利润表的结构

小编先问大家一个问题：在拿到一家上市公司的利润表后，我们首先应该关注什么？

从利润表的结构来看，表的主体结构为四个层次：

营业收入

营业利润

利润总额

净利润

分析的时候，应该自下往上，首先看最后的净利润，然后追本溯源，往前分析。

其中：

这三个等式基本包括了利润表中各科目的勾稽关系，但是让你去逐项分析利润表中的数据，又该如何分析呢？

以面以一张完整的利润表为基础，小编为大家列出各项目所对应的含义。

营业收入：经营活动增加的现金和应收款项

营业成本：销售商品或提供劳务的成本

税金及附加：交给国家的流转税，主要包括土地使用税、消费税、资源税、房产税、印花税等 销售费用：与销售有关的费用，通常销售费用和营业收入正相关，营业收入越高销售费用一般也越高 管理费用：管理部门发生的费用，发放工资和各种费用报销等都计入其中 财务费用：一般就是借钱发生的利息费用，包括利息支出、银行手续费等

资产减值损失：资产的可收回金额低于其账面价值的部分

投资收益：就是对外投资的收益情况

营业外收入：与营业收入相反，是非经营活动产生的收入，如盘盈利得、罚款收入、捐赠所得、政府补助收入等

营业外支出：属于企业的意外支出，包括罚款支出、非常损失等

其他综合收益：所有者权益的利得和损失

注：2018年最新会计准则发布后利润表也有细微调整，图中框线部分为本年度新增内容。

利润表的指标

在对利润表的结构有所了解以后，以下为大家介绍两个重要且非常直观的分析指标：

（1）毛利率（越稳定越好）

毛利率=毛利额/主营业务收入×100%

维持稳定的毛利率是企业实现长远发展的基石，如果查看一家企业近几年的利润表发现毛利率波动很大，那就说明企业经营状况不够稳定。

企业内部管理层需要自查发展战略是否出现问题或者内部管理不到位，投资者则需多方考量投资意向了。

（2）销售净利率（越高越好）

销售净利率=净利润/主营业务收入×100%

销售净利率体现的是企业每一百元销售收入净额可实现的净利润的比例，该比率越高，说明企业获利能力越强。

如何用正确的姿势分析利润表，相信大家看到这里也有了一定的认识，但是，是不是仅仅这样就能透彻的分析利润表呢？答案是当然不能！

文章开头小编就有提到，财务报表三大报表都非常重要，这三者之间的联系也是密不可分的，所以要真正读懂利润表，还需结合资产负债表和现金流量变进行系统统筹的分析。

本文为会计网原创首发，作者：树苗苗。如需引用或转载，请留言授权，并务必在文首注明以上信息。违者将被依法追究法律责任。

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一、方案背景

对于大部分企业来说，销售部门是为企业直接带来利润的主要部门，说是企业命脉部门其实也不为过。

然而事实上是为数不少的销售部工作人员由于缺乏营销分析概念和方法，企业累积的大量数据得不到有效的利用，营销分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报，缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析，结果决策者只能凭着本能的反应来运作，决策存在很大的失误风险。

都说数据有价值，那么销售部门应该如何充分利用数据对市场预判，实时了解当下业绩情况，衡量三六九等客户价值，如何快速获取客户的信息做针对性销售呢？

答案是，不妨用BI搭建一个智能化的销售数据分析平台。

解决两个问题：

1、将数据信息化，汇总自动化，将销售管理者从传统的报表数据重复结算中解放，避免大量重复性的excel编辑工作

2、着重分析企业销售目标、销售活动、成本费用等销售重要指标的分析。

二、方案内容

接下来，本文将着重分享企业销售智能数据分析方面的内容干货，用的是FineBI搭建的销售数据分析平台：

1、IT技术模块——搭建销售智能数据分析平台

2、IT技术模块——直接对接销售数据库，自动化形成数据报表？

3、数据分析模块——如何让销售同时快速上手分析？

4、数据分析模块——如何让销售领导直接在线查看分析？

5、协同管理模块——如何在线分享数据分析报告？

三、方案效果及实现说明

1、搭建销售智能数据分析平台

这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作，需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接，保证数据连接测试成功。然后添加销售管理业务包，将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可（如果是FineIndex类型的业务包需要更新好FineIndex数据）。分配好对应数据权限之后，用户即可直接在浏览器前端来对这些销售数据进行即席的多维探索分析。

以本方案为例，如上图所示，我们在销售管理业务包中添加好销售员信息表、产品名称表、分公司信息表以及销售目标表、客户信息表、合同信息表、销售活动表、合同回款信息表、活动费用表，并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。

最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的销售管理业务包的权限分配给销售部门相关人员，并且在管理系统-用户管理中将销售部门人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

2、直接对接销售数据库，自动化形成数据报表？

销售管理人员在使用分配好数据权限的账号登录平台之后，就可以新建仪表盘开始做基础的数据分析了。

我们以制作如上图所示的销售基础数据分析-销售人员分析页面例，首先使用仪表盘统计出企业的总销售人数，然后再用饼图统计出各大区的销售人员分布（这边可以看出我们上海区域销售人数是最多的，达到总销售人数的22.73%），最后用明细表组件展示企业的所有销售人员的销售姓名、所属大区、大区经理相关信息。这样一来，基础的销售人员配备信息也就快速可视化呈现在我们面前了。

销售人员分析的仪表板做好之后，销售人员可以申请给IT部门的超级管理员将该模板挂出到销售管理-销售基础数据分析目录下面，并且将仪表板开放给其他人员进行查看。另外利销售活动管理、合同信息查询的销售基础数据分析也是同理，用同样的方法做好之后申请给超级管理员挂出即可。

3.如何让销售同时快速上手分析？

a.销售目标进度分析

我们以上图所示的销售目标进度分析为例，对于企业销售管理来说，两个最核心指标莫过于销售额和回款额了。而企业通常每年都会设定销售目标额、回款目标额两个指标作为销售的年度考评KPI指标。

所以这样一来在每个时间阶段，作为销售管理者我们可以分析当前的销售额目标完成率、回款额目标完成率的总体情况。

I.销售额目标完成率=(销售额/销售目标额)*100%

II.回款目标完成率=(回款额/回款目标额)*100%

以销售额目标完成率为例，添加好总金额和销售目标额之后，在FineBI中直接添加销售目标完成率指标，输入“总金额/销售目标额”即可得到当前销售目标完成率的数据。

计算好销售额目标完成率以及回款额目标完成率之后，然后再按照区域逐级分解。这边我们按照区域对销售额和回款额分别使用条形图进行统计，然后降序排列即可。

接着对每个区域的销售额、销售目标额、销售额目标完成率、回款额、回款目标完成率进行分析计算，以便来分析当前影响目标达成进度的主要问题区域所在。最后添加好相关查询控件，调整好仪表板整体布局即可。

b.销售回款分析

销售回款分析方面，首先统计出当前时间段的应收账款、累计回款、累计回款率（累计回款率=累计回款/应收账款）这三个关键指标，用仪表盘进行展示。然后按照产品线进行分解，对比每个产品线的应收款款和回款金额数据情况。接着按照时间流逝维度进行分析，统计出当前时间区间的月度累计回款金额和月度累计应收金额，同时计算累计回款率。

最后分别按照大区和销售进行分解，统计对应大区和个人的应收账款、实际回款，计算出大区和个人的回款率。这样一来，企业整体到销售个人的销售业绩状况就一目了然了。

c.销售费用分析

销售费用分析方面，统计当年的费用开支总金额以及年度每个月份的费用金额。接着统计出各大类的销售费用模块分布占比、全国各个省份的费用金额分布、各个客户总费用的树图统计、销售费用开票统计、各销售费用排名统计相关信息，让企业的销售费用成本一目了然的以可视化形式呈现在我们面前。

4、如何让销售领导直接在线查看分析？

除了以上给大家介绍的制作一些企业常用的销售数据分析之外，FineBI最大的特性就是随时满足业务人员或者企业领导的数据即席分析需求了，通过轻松的托拖拽拽操作，就能生成丰富多样的数据分析统计结果。

我们以上图的年度签单&回款统计数据分析为例，只需要将签约年份字段拖拽到行表头，合同金额、回款金额字段拖拽到左值轴，即可得到每年的合同金额和回款金额走势了，真正做到想看数据“不求人”！

5、如何在线分享数据分析报告？

企业的各项工作，主要由各部门团队分工协作完成，彼此之间需要很好地进行沟通和配合，那么FineBI是如何帮助企业将销售智能数据分析成果实现团队协作共享的呢？

以上图所示的销售管理中心驾驶舱为例，展示了企业的签单金额、回款金额、单个合同金额分布、各地区/销售签单回款统计等等多个核心的销售管理分析指标。那么销售人员通过FineBI做好的一个销售管理里中心驾驶舱之后，其实在FineBI中可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员的。

例如我这边想把它分享给企业的领导人员，那么可以在FineBI的仪表板中将做好的销售管理中心驾驶舱模板点击分享给领导部门的Tom，然后点击确定即可。这样一来，领导部门的Tom登录之后就能收到销售人员给他分享的销售管理中心驾驶舱了。

作者：数据观 来自：数据观 https://shujuguan/?from=

［摘要］：看似复杂的库存体系，可以通过简明的数据可视化还原全貌！

［主文］：一直以来，库存管理都是影响企业盈利能力的重要因素之一。对库存管理不当可导致货品大量积压，占用现金流，延误生产计划与销售订单。使用数据观对库存进行可视化分析，可以实现：1、分析现有的库存体系，还原库存体系原貌，为决策提供数据支持；2、通过对问题的挖掘分析，对现有的库存体系进行优化；3、衡量、传递合理库存信息，保障采购、生产、销售的正常运行。

所需数据：

以上数据是基本的仓储数据，一般的连锁门店都有；为避免储存数据的方式不同，我们还为您列出了所需全部字段：

除了两个标红的指标需要我们处理一下之外，其它字段都是现有的。为什么要额外计算这两个指标呢？因为，累计出仓金额占比（累计出仓金额／总金额）可以帮助我们审视商品SKU是否符合“二八贡献结构“，即80%的销售额是由20%的商品带来的。

数据处理：

如何计算“累计出仓金额”？听起来像要对每种SKU的销售额做求和，然后要按照降序排列，最后还要加上上一个项目的金额，不算小的工作量！不过，使用数据观的在线ETL工具，可以很迅速地对繁琐的数据进行排列计算。首先，将两个“输入”按钮拖入中央画布，并分别选择为“商品报表”与“销售列表”，将其关联起来，并通过“选择列”剔除无关信息，就得到每件商品的销售状况了。选择“分组聚合”，统计出每件商品的销售额。接下来，使用“排序和累计”，让商品销售额按照降序排列，且累加销售额。此时，我们已经有了“累计出仓金额”（且按照降序排列），再添加一个“常量列”，将值设置为总销售额，就可以计算“累计出仓金额占比”了！

ETL流程示意图

可视化分析：

现在，我们已经有了充足的字段和干净的数据，允许我们从以下四个角度来分析库存状况：

商品概况库存情况库存周转及安全库存库存盘点

（一）、商品概况：

指标说明：SKU数为商品编号，不重复计数，可计算出本店一共有多少个SKU；类别数为类别，不重复计数。从以上两个KPI可以看出，库存中的商品一共8类，总共28个SKU。而下面的“柱＋面积”组合图，就是我们说的“二八贡献图”了。每条柱子代表每个SKU的出仓金额，柱子越高表示出仓金额越高；而面积图则使用的“累计出仓金额占比”（即累计出仓金额／总金额），面积图上的80%点位应当出现在柱图的前20%最佳。通过分析我们看到，库存商品的累计出货金额贡献比例和“二八贡献结构”有一定差距，TOP1商品突出，但TOP2至最差出货额商品差别不大。

（二）、库存情况：

指标说明：以上各指标的金额计算都为“数量*成本价”得出的成本金额；平均库金额为（期初库存金额+期末库存金额）/2。两个分组柱图，主要看的是各类商品的期初、期末库存金额，与进仓、出仓金额分布。而分组条图，除了可以看到库存排名之外，还可以看平均库存占比（蓝条）与出仓金额占比（褐条）是否相当。从库存结构对比出货结构上看，各类商品的比例相当，表面库存比例结构合理。

（三）、库存周转及安全库存：

指标说明：本期周期为一个月，周转天数为周转次数*30天（请根据店铺实际情况进行调整）；根据设置的最佳周转天数（60~90天）可看出耳机类和充电宝类不在最佳周转天数内，图中已标红；根据设置的安全库存，图中显示电脑耗材类中有2个SKU，充电宝类1个SKU处于安全库存值以下，需进行进货。具体低于安全库存值多少、是什么型号的商品需要进货，可以通过下钻来查询。

（四）、库存盘点：

指标说明：盘点金额计算方式为误差数量*零售价。期初的盘点盈亏金额总计为盘盈202.5元，通过条图我们可以看到，各类商品的盈亏金额都在正负500元内，差异主要出自U盘、电脑耗材和耳机类。通过气泡图，我们可以看到，28个SKU中无差异的有4个（蓝色表示），盘亏的有15个（红色表示），剩余9个盘盈（黄色表示），鼠标移动其上还可显示商品的具体编号与盈亏数量。就这样，本来各自分散的库存数据，变成了一份领导能读懂、合作伙伴也能读懂的看板。赏心悦目之余，各种问题水落石出，大大提升了日常管理效率，为企业的高效运转添薪加火。