做销售管理，需要分析哪些关键指标？( 二 ) _销售管理

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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
比如从地区维度出发，从多个角度对比地区之间的差异，通过数据来给相关的团队以无形的压力，提醒各团队的异常情况并及时处理。

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上图中，通过地图对各地区的销售情况进行直观的展示，可以选择不同的对比标准来展示。而右侧两个图表与地图形成联动，分别展示该地区的目标完成情况、同比环比情况。
通过上图中可以看出，2月份之前实际销售情况是优于计划值，而在2月份之后有些疲软，5月份的累积完成额已经落后于计划额。需要进一步分析销售情况不佳的原因。这时选择计划完成率对比指标，如果所有地区的完成率都偏低，那或许是大环境的问题，如果是大部分仅少部分地区的完成率偏低，那或许更多的是地区团队的问题。
通过这样的布局，可以对地区的销售情况进行较全面的展示，不能通过单一标准的好坏来展示团队的业绩。
比如，从商品维度出发，对比不同商品的价值贡献度，给到品牌负责人压力，以及为调整商品策略提供参考。

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上图中，核心为左上角的商品利润分布图，通过该图对各商品的价值进行体现，这种图表适合商品数量较多的情况，可以很直观的显示出各商品的份量。
右侧两个折线图可与该气泡图实现联动，我们分别介绍一下：
权重曲线图：显示商品的权重分布情况，权重值＝销售额／周权重系数，周权重系数在上一篇已经介绍过，是根据一周中每天的销售情况，对每天进行权重比例分配，例如周一到周日分布为：1.1，1，1.3，1.2，1.5，1.6，1.4 。这样计算后得到的值应该是一个较为平缓的曲线，但是我们从图中看出，6月18日的销售额明显高于正常值，我们可以推断这一天是活动日，通过下面的图中我们可以发现6月18日的单价较低，也可以侧面证明该商品在6月18日属于活动促销期间。
同时，在6月17日的销售情况比正常值要低，很可能是因为第二天活动造成的。而月初偏低、月末偏高，则有可能是营运团队在月初有一定的懈怠，月末有追赶业绩的情况。
当然，上面的结论都是根据数据推测出的，若要对结论进行验证，还需其它方法，比如进行ab测试等。