你好，我是悦创。

今天带来一篇干货十足的实战案例——我们来聊聊如何在完全陌生的“传统销售行业”里做一场像样的数据分析。特别是当你拿到一堆数据和一个模糊的需求时，该从哪里开始，怎么拆解，如何真正为业务创造价值。

🧩 初始挑战：业务需求看似简单，其实“全靠猜”

我们先看看业务方丢给我的需求👇

再来看看手头的数据资源——四张表：

表名	作用	说明
门店信息表	维度表	包含省份、城市、大区、门店编号和销售目标
产品信息表	维度表	包括产品编码、名称、单价、产品经理和销售目标
销售经理表	维度表	包含销售经理名称、大区及目标
销售数据表	事实表	汇总了所有维度的销售订单数据

对方的目标很宏大：

1. 输出一份全国 2016 年的销售报告（包含时间、地域、产品、人等多维度）；
2. 再搞一份结构清晰的思维导图框架（比如 Xmind）。

这种需求就是——看上去清楚，其实全靠你自己理解。

---

📊 核心分析路径：一切围绕“销售额完成率”

数据分析不是拍脑袋，我们得先抓住一个“核心指标”，这里就是 销售额完成率。

我们从老板的视角来构建分析路径👇

比如老板希望 7 月的销售进度是 50%，而我们实际完成了多少？

✔️ 目标：60.5亿；已完成：32.1亿；完成率：53%

比预期好，是不是就代表完美？当然不是！我们还要搞清楚——“哪里做得好？哪些地方拖了后腿？”

📍 区域、门店拆解：找到关键差异

🏙 区域完成率对比

前三名：华中、西南、东北
后三名：华南、华东、华北

有意思的是：经济相对一般的西南区，业绩却超好；反倒是经济实力强的华北，完成率竟不到 50%。

这说明什么？光靠经济水平可判断不了销售效果。

🏬 门店Top 10 和 Bottom 10

• Top 1：门店 58，完成率 90%
• Bottom 1：门店 3，仅 37%

这两个门店值得深挖，一个看它怎么做得这么好，一个看看问题到底出在哪。

🔍 门店 58 深度剖析

• 观察时间趋势，发现 2 月销售高峰，6 月小回暖——行业有明显周期。
• 产品表现差异大，产品 4 独领风骚，其他平平无奇。

我们再看下产品单价和销售额的关系：

🎯 单价越高，销售额越大！
说明门店 58 的消费者偏爱高价产品，建议重点优化中高端产品结构。

再看一张图：

这张图展示的是 客单价 vs 销售额：

有几个产品“客单价 < 单价”？
这就奇怪了，说明有订单却没成交，可能出现 支付失败、库存问题、退单 等异常。产品经理赶紧排查！

🔍 门店 3 的问题在哪？

门店 3 的目标是 20 亿，是门店 58 的 4 倍。可销售额并没撑起来！

• 所有产品都没“爆款”；
• 哪怕是同样的产品，门店 3 的销量远不如门店 58。

有可能是 区域政策、竞争门店、外部影响等因素。不是产品本身问题。

门店 3 单价、客单价分析

• 产品 4 和 6 表现还不错，可以加资源重点推。

• 客单价基本是单价的 2 倍，说明 消费者有“打包”习惯。

建议试试捆绑销售策略，说不定能进一步拉动订单量。

---

🌍 区域用户偏好对比分析

我们从区域层面再做一次归纳总结，看看不同地区的消费者喜欢什么产品：

区域产品偏好：

• 华东、华南、西南：偏爱高单价（100 元）产品；
• 东北、华中：中价位（60、80 元）更有市场；
• 华北：整体偏低，所有产品都表现不理想。

❗️提示：针对这类区域差异，我们可以定制 产品投放策略！

🧭 面对陌生行业怎么做分析？五步法来了！

1. 了解业务模型：门店 → 销售 → 产品 → 订单，业务逻辑先捋清。
2. 找到北极星指标：比如销售额完成率。
3. 分解指标、找到具体案例：门店、产品、时间这些维度都要一层层拆。
4. 从小发现大规律：门店 58 偏爱高价？门店 3 客单价健康？
5. 用数据验证猜想：最终回到数据，闭环验证。

✍️ 最后的总结

通过这次实战案例，你应该能体会到：

• 数据分析并不是只会写 SQL；
• 真正有价值的，是通过数据 找到问题、提出建议、推动落地；
• 分析报告最终的意义，是帮助业务更好地 做决策、调资源、增效能。

下节课我们就将进入更具体的 微观分析方法论，欢迎你持续关注。如果你觉得这篇内容有启发，欢迎点赞、收藏和转发，也可以在评论区和我聊聊你遇到的分析挑战～

📮 关注我：公众号【AI悦创】，带你持续精进数据分析思维与实战能力。