九数云教你制作电商销售报表

标签：电商销售报表 | 发布时间： 2023-03-02 17:09:05

综合当前的营销环境，客户的重要性越来越突出。与此同时，连接客户与产品的一系列销售因素，如价格、销量等波动性越来越大，越来越难以预料。在这样的环境下该如何制作电商销售报表呢？

制作电商销售报表，可以从客户数据分析以及销售数据分析两方面来展开讨论。

一、客户数据分析

客户数据分析的前提是企业必须能够接触和收集到足够多的与业务场景相关的客户数据。如果说用一个专有名词来代替客户数据分析的一系列方法，那就是客户画像，客户画像是一个比较抽象的概念，实际上是一系列数据分析流程（问题场景确定-数据收集-预处理-建模-标签提取-标签验证-结果分析和可视化等）的集合。

将这些流程中所提取的客户标签（标签通常是一些高度凝练的词汇，如：高价值、低购买力等）综合到一起，企业就能非常直观的发现该客户的商业轮廓，即客户画像。

客户画像是企业采取下一步营销策略的指南针，有了客户的真实商业面貌，电商销售报表的分析方面才能够做到有的放矢。

二、销售数据分析

如果能通过电商销售报表的制作提前预测出未来的价格或销量的走势，对于企业制定未来的生产和销售等计划有很强的指导意义，所以，这里重点强调对价格或销量的定量预测分析。

在这部分电商销售报表中，一般常用的是四种定量分析方法：移动平均法、指数平滑法、趋势外推法和回归分析法。

移动平均法最为简单，可以消除或减少时间序列数据受偶然性因素干扰而产生的随机变化影响，所以更适合那些波动性小、短期的预测。

指数平滑法是从移动平均法发展而来的，是一种改良的加权平均法，在不舍弃历史数据的前提下，对离预测较近的历史数据给予较大的权数，权数由近到远按指数规律递减。指数平滑通常用于对那些有波动性和趋势性的数据的预测，也适用于短期预测。

趋势外推法主要是根据有一定趋势的历史数据拟合一条趋势线，以此来来外推预测未来的值，适合那些有一定趋势性的数据的中短期预测。

以上三种方法制作电商销售报表的过程中都仅用到预测变量的历史数据，不涉及其它变量，属于时间序列分析。

如果已知某些变量与需要预测的变量间有直接的因果联系，且这些解释变量的历史数据均能获取，我们就可以考虑用回归分析的方式来预测，回归分析可预测的期限较长，适用于短、中、长期预测。

以上部分列举的只是一些较常用的制作方法，数据分析包罗万象，还需要我们在实践中不断探索和应用。

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