零售資料分析操作篇7：分析售罄率，決定何時做促銷

各位資料的朋友，大家好，我是老周道資料，和你一起，用常人思維 +資料分析，透過資料講故事。

 

不好意思，又有一段時間沒有更新了，藉口嘛一樣，就是有點忙。沒辦法，現在還不能靠錄影片來吃飯。所以，大家如果覺得我講的內容對大家有幫助的話，可以多多轉發！看能不能讓我火起來！

閒話少說，言歸正傳。

上期內容回顧與作業講解

上一講講了 BI資料視覺化分析 中與時間相關的篩選控制元件，包括按某一天的篩選方式 ——日曆控制元件，按其他不同時間顆粒度篩選的方式——年、年月、年周等下拉、按鈕或勾選控制元件；按任意時間範圍篩選的方式——日曆範圍控制元件。不同的場景，需要使用不同的時間篩選控制元件，請大家熟練掌握。

 

上 期 作業：按年月篩選時，如何看近 12個月的銷售趨勢？

這道作業題融合了第 5講和第6講的內容，綜合性比較強，估計大家也比較難做出來，不過沒關係，我們的作業當時能不能做出來不重要，重要的是，我們透過對作業進行思考，融會貫通所學的功能點，結合應用場景，可以真正解決問題。

這道題的資料分析場景也很常見，比如我們在看某個月的銷售情況時，還希望看到歷史近 12個月銷售的情況，來綜合判斷這個月的銷售情況到底是好還是不好，未來的趨勢是好還是不好。

那好，我們就上BI資料分析軟體進行操作。

新建一個按年月來篩選查詢門店收入的表格 1：

在資料集構建器下的【彙總】中放入收入指標，在【行維度】中放入門店指標後，點選【 +】新增一個【公共篩選】，並在【新增篩選控制元件】中勾選【時間年】、【時間月】；在左下角選擇【下拉{單選}】後，點選確定。效果如下：

 

 

分析 2010年近12個月的銷售趨勢：

1、點【+】新建表格，資料集選擇表格1裡的資料集，然後點選資料集旁的【…】，選擇【複製】，將它作為一個副本。

2、將【行維度】中的門店指標刪除，新增【時間年】、【時間月】。

3、走到這一步後如果時間年、時間月中出現了小數點，就可以點選右側【表列】，在【序列】中選擇【時間年】，【值型別】選擇【常規】。時間月的操作同上。即可去除小數點。

 

 

4、在資料集構建器的【篩選】中，刪除【時間年】、【時間月】的篩選條件，新增【時間日期】為篩選條件，並在【條件篩選器】小彈窗中將預設的運算子【等於】改為【近期（T+0）】，選擇【-12】【月】，勾選【是否引數】後，選擇【當前BI時間】後，點選確定。

 

 

但這個時候第二個表格裡內容為空，並沒有繼承表格 1裡的篩選時間條件，為什麼？

這是因為在設計頁面，當前 BI時間是不會跟隨時間篩選變化而變化的。如果要做到跟隨篩選條件變化，則必須點選【瀏覽】進入瀏覽頁面。

5、要看趨勢，簡表還是不夠直觀，因此我們可以點選【更換圖表】，選擇【折線圖】、【面積圖】這型別的 資料視覺化 圖表。

瀏覽效果圖如下：

 

 

額外福利：聯動分析

在選中【面積圖】的前提下，點選【聯動】、【圖表聯動】，在點選選中第一個表格，點選左上角【確定】。效果就是，當我們可以根據門店聯動分析資料了。比如說點選萬國店，將立即呈現萬國店近 12個月的銷售趨勢，點選萬達店就呈現萬達店的銷售趨勢。

 

 

 

核心要點 總結

我們要修改篩選區域的篩選條件，將年 -月篩選控制元件刪除，然後手工增加一個時間日期，再進行近期篩選，同時，要勾選是否引數，並選擇關聯當前BI時間這個系統引數，還有一個注意點是，在設計頁面當前BI時間這個引數是不會跟隨時間篩選的變化而變化的，必須切換到瀏覽頁面才可以。

本講內容

好的，我們溫習了前兩講的內容，那麼，今天講什麼呢？今天我們要講零售企業，特別是鞋服這種商品具備明顯生命週期的零售企業，會非常關注的一個指標，售罄率。

售罄率 ，是指一定時間段某種貨品的銷售佔總進貨的比例，是計算銷售多少比例才能收回銷售成本和費用的一個考核指標，以便於確定貨品銷售到何種程度可以進行折扣銷售清倉處理的一個合理尺度。看到這裡想必各位店主已經明白它的重要性： 它基本意味著你何時可以搞活動 !

 

任一產品的售罄率可以由以下公式得出：售罄率  = 某段時間內的累計銷售 ÷ 採購總數量 x 百% ，計算過程看上去很簡單，但實際上，真正計算起來卻不簡單 。 不簡單在哪裡呢？主要是分子分母的時間條件是不一致的。分子是某段時間內的累計銷售，比如 2022年8月的累計銷量，2022年8月1日到2022年8月31日，而此時分母呢，這個採購總數量卻不僅僅是2022年8月的採購數量彙總，而是截止到2022年8月31日的歷史採購數量的彙總。

正是因為分子分母時間條件不一致，為了方便大家便捷計算，奧威 BI專門針對這種場景，開發了歷史累計一記憶體計算方式，後面的操作會詳細講到。

售罄率有許多變種，可以按數量、可以按成本價，也可以按零售價，採購總數量也可以按訂貨數量，也可以替換為當時的庫存 +累計銷量 。 考慮到企業可能有調拔等特殊情況，所以，我們建議使用當時的庫存 +累計銷量這個計算方法。

另外，還可以分不同期間的售罄率（即按周、按月、按季度來看），或者是累計售罄率（即按整個商品生命週期來看）。

具體怎麼實現呢？進入 BI資料分析系統 ：

 

本期任務： 看 2022年8月份的售罄率和累計售罄率

第一步，以服裝零售資料為例，先新建報表，新建表格，在【彙總】中依次放入累計銷售數量、銷售數量、累計入庫數量後，計算售罄率、累計售罄率。

第二步，新增日曆範圍篩選控制元件和商品篩選條件（季節、商品分類、門店名稱）。

累計銷售數量

點選【彙總】旁的【 +】，新增【銷售數量】，然後點選【銷售數量】旁的【…】，點選【歷史聚合】，勾選【開啟歷史聚合】，點選【確定】即可。

 

銷售數量

點選【彙總】旁的【 +】，新增【銷售數量】。

累計入庫數量

點選【彙總】旁的【 +】，新增【入庫數量】，點選【入庫數量】旁的【…】，點選【歷史聚合】，勾選【開啟歷史聚合】，點選【確定】即可。

售罄率

點選【彙總】旁的【 +】，點選【fx】，在【計算成員】處輸入【售罄率】。然後勾選左下角【彙總區域】，在【自定義表示式】處出入計算公式：銷售數量/累計入庫數量，之後點選【確定】即可。

注意，自定義表示式中的 “銷售數量”、“累計入庫數量”只需點選彙總區域中的相應指標即可自動填入。

累計售罄率

點選【彙總】旁的【 +】，點選【fx】，在【計算成員】處輸入【累計售罄率】。然後勾選左下角【彙總區域】，在【自定義表示式】處出入計算公式：累計銷售數量/累計入庫數量，之後點選【確定】即可。

增加日曆範圍篩選控制元件

依次點選上方的【 +】、【篩選】、【公共篩選】。在【新增篩選控制元件】小彈窗中勾選時間表下的【時間日期】，點選左下角選擇【日曆範圍】，點選【確定】。

增加商品篩選條件

增加季節、商品分類、門店名稱作為篩選條件：依次點選上方的【 +】、【篩選】、【公共篩選】。在【新增篩選控制元件】小彈窗中勾選商品表下的【季節】，點選左下角選擇【下拉（單選）】，點選【商品分類1】；再從門店表中選中【門店名稱】，點選【確定】。

完成以上操作後，再在資料集構建器下，將【商品名稱】新增到【行維度】下，即可獲得以下的報表效果：

 

 

操作就講完了，今天的示例看上去比較簡單，但越是簡單的操作，越需要大家去結合場景理解消化。

敲黑板，講重點

歷史累計是在現有聚合的基礎上進行不同時間範圍的計算，所以，要先把彙總欄位新增進來後，再進行歷史聚合的設定。

 

最後，給大家出一道作業： 如何實現按周來監控某款商品的售罄率？

 

今天這一講就先到這裡，我們透過售罄率這個指標，瞭解歷史累計的相關操作，下一講，我們將繼續圍繞與歷史累計相關的場景來展開，敬請期待。

 

老周道資料，和你一起，用常人思維 +資料分析，透過資料講故事，我們下一講再見！