当前问题
- 销售数据来源分散（BI 部门开发的数据工具，邮件，业务支持部门自定义报表）
- 销售数据指标杂，多，各个销售报告的关联性不强
- 供应商多，产品多，业务运营人员投入产出比不高
目标
帮助 APM 更直观清晰地了解当前销售业绩和供应商表现，从而能够在有限的时间、大量的
供应商和海量产品中找到最值得关注的产品和厂家，提高运营效率。
使用说明
APM 可以将拉取的数据放在“数据源“Sheet 中，在”Dashboard“sheet 中点击刷新（目的是刷新透视表数据源），各 APM 可以使用模板中的筛选器（切片器）查看自己管理的供应商销售数据，在销售目标模块设置了选择控件，以便于 APM 选择想要查看的供应商及对应数据。
解决思路
- 针对“供应商多，产品多”问题：由于使用对象为成都 APM，按照二八法则及业务分工，模板设想只关注对销量贡献比较大的少部分供应商，筛选出历史销量比较好的 36 家供应商，保证这部分销量的稳定或上升，是维持项目整体销量的关键。
- 针对“原报表指标多，关联性低“问题：基于成都团队任务和当前业务的运营特点（销量集中度非常高，主要是自有仓产品和少部分畅销品多的供应商），APM 需要关注的是日常销售厂家，这类常见的销量和促销活动都比较稳定，历史销售数据多，便于管理。在这个前提下，APM 可以关注：销量，利润的环比，同比（即本月销量，利润，以及这两个指标在月度和年度这两个维度上的对比）；各供应商的销售情况，渠道销售对比；产品库存情况，产品活跃度，价格区间。
模板组成部分
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当月销售数据模块（筛选项：APM+Rank）
说明：由于当前各供应商销售数据的极差较大，图表的直观性较差，参考四分法，依照销量对供应商分级，在 36 家供应商中只有两个销量与其他家差异较大，可以视为异常值；选择堆积图展示当前销量和利润，可以更好地反映销量和利润之间的关系，暂时不用多关注利润率这一指标。
例：图中红色部分代表利润，蓝色部分代表销量，可以看出 IPCW 的利润率较低，Viatek的利润率较高，可以考虑对 IPCW 调价（关注利润率），而对 Viatek 关注销量，分析历史数据，挖掘还有增长空间的产品。
当月销售数据
2. 对比增长情况模块
这个模块主要关注同比增长情况。以往的销售报表中常出现本期数据，上期数据，增/减量，比率，而这些数据的最终指向都是对比指标的变化，配合上一模块的本月销售数据，可以判断出哪家供应商的销量和利润体量大，且趋势向好，从而有针对性的进行管
理。
例：上一模块看出 IPCW 销量表现不错，利润率较低，结合本模块发现销售额和利润都是正增长趋势，由此可以看出 IPCW 近期销售市场比较好，考虑分析渠道销售情况调整利润率；而 Viatek 虽然和 IPCW 一样双指标上升，但结合上一模块可考虑分析具体销量TOP 的产品和往期销售数据，拉高销量，维持利润率。
增长率模块
3. 渠道销售模块（筛选项：Vendor）
这个模块关注各个供应商的渠道销售情况和对比。
例：IPCW 的销量来源主要是 eBay，且 eBay 销量较上期有所滑，而 Amazon 占比和体量均有所上升，可以重点分析 Amazon 的产品销售情况，找到对应增长的产品进行详情、图片、文案、价格等多方面的优化，辅以 eBay 渠道销量下降分析（产品，流量，库存），最后，还能看到本期出现了新渠道 Walmart 的销量，可以考虑关注 Walmart 该产品类目销售空间和产品运营。
渠道销售
4. 预计销量和目标销量模块（筛选项：Vendor）
这个模块主要关注目标达成和销量预测情况。在这个模块中设置了两个指标：预期销售和目标销售，其中目标销售是根据该供应商在 2014-2017 年销量中占比情况，基于月接近 2018 年占比重要性越高的原则，取权重平均数，依照项目 2018 年度销售目标拆分得到；蓝色部分是预计销量，电商的销售变化和零售业相似，分为工作日和周末，根据 2017 年销售数据，周权重指数（参照《数据化管理》），本月实际目前销售数据来预测本月该供应商最终数据，越靠近月末数据越可靠。
例：IPCW 的预计本月销量是 21707，而对它的目标值是 33123，结合前几模块来看，虽然销量较上月有增长，但依然未达到预期，需要 APM 结合产品情况权衡先侧重利润
率调整还是销量提升。
预期销量和目标销量
5. 各供应商产品情况模块，筛选项（Vendor）
这个模块主要关注整体供应商的 SKU 量级、在库情况、产品活跃度、价格区间
产品情况1
产品情况2
举例的最终结论：IPCW 利润率较低，同比销量和利润均有所上升，但对比历史数据表现不是很好，没有达到预期，如果继续保持这个趋势，本月销量目标很可能无法达成；日常订单主要来源是 eBay 和 Amazon，本期 eBay 销量下降，但 Amazon 和 walmart 销量有上涨，重点关注 eBay 和 Amazon，产品数量较多，在库率也比较高，但活跃 sku 数少，平均单价中等偏低，可以考虑重点关注活跃产品的各渠道销售价格（拉高利润率）和非活跃产品销量（拉高销量）。
