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发布时间:2020-04-12 09:02:14
上图是我每月用来分析数据的,如果你每周分析一次建议你用这个工具:power bi。
这个工具是专门做图表分析,而且数据源来自于EXCEL,非常方便。
你只需要做一次模型,以后每周你只要把对应的数据填入EXCEL,就可以直接刷新生成报表。不会让你每周都去做一次图表。
学习方法:到淘宝去买一个power bi教程,很容易学的,一点不难。
只要你前期建好模型,5秒中生产成报告,绝不是吹的。
谢谢题主邀请!
来回答下如何做报表分析。
首先 明确下报表分析的目的。
然后基于分析目的明确下要哪些内容,主要就是列下从哪些方面(即纬度),通过哪些数据(即指标)来反应。理清目的内容思路后,选一个合适的PPT模板开始做。
报告要分目录 进行结论结果的较详细论证分析。建议这部分内容 最好图文并茂的进行,注意一些小的细节。
最后还要不断的反复的检查自己的报告 一页一页进行(如果能够一页检查修改10遍以上,那你出来的报告基本无可挑剔)。
推荐一本最近刚出的书:陈哲老师的
《活用数据》
关于数据分析,我不能说自己很厉害,但绝对可以称得上内行。原因有二,一是我喜欢做报表,喜欢研究报表;二是工作需要做各种报表,比如日报、周报、月报、数据分析对比等。下面,我从我所在的行业给你一些建议,希望对您有帮助。
为了让你搞懂,我先介绍现场咨询师这个岗位。在私立口腔医院或者整形医院,有一个岗位叫现场咨询师,目的是取代医生的部分工作量,提高服务质量和成交率。
为什么需要现场咨询师呢!
这个其实我之前有介绍过,如果顾客来了,让医生全程接待,优点就是专业,缺点就是医生难做到星级服务且工资过高。用咨询师取代医生检查、谈单、成交、回访环节,可大大减少医生的工作量。比如以前一天能接诊15个,有了咨询师岗位后,医生一天就能接30个,可做到服务星级化、利益最大化。
我再打个比方你就容易理解了,就像饭店为什么不让厨师做服务员一个道理,如果炒好的菜让厨师端过去,没水了让厨师倒水,不但成本高,管理质量也上不去。
当然,请咨询师也有不足的地方,就是专业度不够,增加了沟通环节。
可能有点啰嗦,但是我建议你看完。
咨询师的职责就是成交,一是初复诊成交率要达到80%;二是单体要高,比如顾客要消费100块钱价位的,可以通过引导让其选择200块钱价位的;三是要做好服务,提高顾客的转介绍率,可大大降低营销成本。
有了岗位职责,那对咨询师肯定也是有考核的,考核的数据就是看成交率、单体等。
因此,为了监督管理好咨询师,我设计了一个报表,这个报表的设计和数据分析理念,对于需要的人,可能花几千块钱买都愿意,绝对干货。
前面讲到,为了监督管理咨询师,我设计了一个日报表,下面我来为你分析这个日报表。
注意看上图,是一个Excel表,里面有5个小的表格,其中有三个小表是有姓名的,表示有3名咨询师。未经咨询是指有时候顾客多,或是晚上咨询师不上班来了顾客,就没有经过咨询师,为了让总金额对上,我就加了个未经咨询。最后一个表是当月合计,就是前4个小表的数据相加。
注意看下面的数字,从1-30,这里表示日期,后面有个合计。也就是说如上图这样的表,每天都要做,最后每天的数据都会汇总到合计里面。
看一下上图,这是10号的数据,我们会建一个群,这个数据会每天上午截图发到群里面,有些单位对于数据比较保密,而我们对数据是公开的,当然是向相关人公开,不是向所有人公开。
报表做到10号时,1-10号的数据,会自动统计到合计那张表里面,这个全部是用公式建立起来的,学会了就不难。
月底前几天,将上个月报表复制出来,修改文件名,比如现在是11月,要做12月的报表,把10月的报表复制一份出来就可以了。
为什么要复制10月的,因为10月和12月都有31号。如果将11月的复制出来,需要在报表里面增加1天,公式也得重新调整,比较麻烦。
如果增加1名咨询师,上面的5个小表就会变成6个小表,增加一个小表是比较麻烦的,1-31号以及合计里面都要加进去,并且公式要重新调整测试。
希望你能看得懂,不过需要一些做报表的基础。
分析成交率:综合成交率是57%,其中赵大姐成交率63%,另外2个成交率53%。说明赵大姐在和顾客谈单上面更有技巧,更厉害,另外2个需要加强。
但我们成交率目标是80%,这说明院内还存在问题,不单是咨询师的问题,不能单纯责怪咨询师,而应该从各个环节去优化调整。
单体:朱大憨3820元,胡白眼1887元,赵大姐1083元,看单体好像赵大姐最低,这其实是因为这个月业绩差,朱大憨碰到大单了,所以差距一下子就拉开了。
所以,分析数据,也不能光看一个月的,要持续性分析。
这只是一家单位管理其中一张表,而这样的表,我们有10几个,这里就不一一例举了。
最后,有想研究这个表的,可以关注我私信,我把表发给你详细和你讲解。希望今天的分享对你有帮助,谢谢!
随着互联网、云计算、人工智能和虚拟现实技术的飞速发展,企业数据呈几何增长,大数据时代已经到来,不会数据分析,就难以适应社会的发展和企业的变革,就会被大数据的洪荒巨浪所吞噬。
所以,我们要树立数据思维,即要建立一种根据数据来思考的思维模式。这是一种量化的思维模式,通过用数据描述事实,用数据分析现状,追根溯源,实现科学决策。
怎么做数据分析才是有效的呢?
这里,我总结了5种常用的数据分析的方法,供参考。
01-对比分析
对比分析是我们在日常生活中最常用到的数据分析方法,一般分为纵向对比和横向对比。
纵向对比,是时间上的对比,如我们经常提到的同比或环比。横向对比是指与其他同类之间的对比,如与竞品之间的对比。
如果要比较类似的数据组(例如产品销量之间的对比,实际与目标情况的对比),我们常用柱状图展示。
02-结构分析
结构分析也叫“占比分析”、“比重分析”,计算某项经济指标各项组成部分占总体的比重,分析其内部构成的变化。占比分析常用饼图来展示。
例如,通过分析流动资金的各项目占流动资金总额的比重,来确定流动资金的结构,然后将不同时期的资金结构进行对比,观察结构变化。
03-趋势分析
趋势分析是看有关指标一段时期的数据变化情况,查看发展趋势。随着时间连续变化的数据显示常用折线图展示。
在做趋势分析时,要考虑:
■ 这是自然周期变化么?例如,每到7-8月销量就很高,到9月销量急剧下滑,是不是因为7-8月是旺季,其他时段是淡季。
■ 这是生命周期变化么?例如某型号手机销售到了生命周期末尾,处于退市,新型号手机即将上市。
■ 这是突发性变化么?例如平常年份7-8月销量也不好,今年由于政策的变动导致了销量的增加。
所以,趋势分析,并不能单纯看数据是上升了还是下降了,还要分析背后的因素,具体问题具体分析。
04-假设与验证
当我们还不能够证明某件事情的时候,可以先大胆假设,然后再小心求证,验证一下假设是否成立。
例如在趋势分析中,我们不能够判断究竟是什么原因导致的9月份的销量急剧下滑。我们可以先假设是由于学生开学,导致大量学生入学无法到游乐园玩耍导致了销量的急剧下滑。那我们可以延长时间,看一下去年、前年是否也有这样的规律。
05-维度分析
如果想要从多个角度、多个层面进行分析,那就是多维分析。细分的维度包括时间、地区、产品类别、部门、员工、客户等等。多维度组合分析,可以灵活应对不时面临的各种分析需求。
例如,某企业想要分析产品销售情况,可以分析某时间段整个区域的销量走势情况、可以分析某时间段各个门店的销售情况、可以分析某门店各个产品的销售情况…通过这些维度的组合与设定,可以得出不同的分析结论。
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