销售分析报告范例（精编3篇）

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销售分析报告1

X月份即将结束，我们从维修实习岗位转回来正式岗位上已经有三周了，在这段时间里学了不少东西。现将x月份个人工作总结如下：

首先，我们跟着老员工轮流地学她们所负责的工作，学了报库、调价、批付款等，了解了我们部门各项具体的工作，并独立操作了一段时间。

其次，我又接回来索爱销售分析这项之前做过的工作，看着再次接手的索爱销售分析表，觉得既熟悉又陌生。熟悉是因为一直跟踪着这项数据分析，对每个营业厅每个机型都是那样的熟悉；陌生是因为一个来月没接触过的表格一下子新增了很多新图表和指标。因此，要接手这项工作还得细心地去了解每一个指标的变化、公式的变化，其中发现一些问题也得及时加以更正，直到确定每个表格及里面的公式都正确了，再把这段时间所空缺的数据给填补上维修工月份工作总结维修工月份工作总结。终于又把表格赶上现在的时间进度了，这时强烈地感受到，表格需要不断改进，工作方法也需要不断地改进。如何借助现有的工具去把工作效率提高，成了目前值得研究的一个课题。用系统还是用 access来获取数据？用excel还是用powerpoint来做分析演示？一份优秀的分析报告不仅要考虑其实用性，还要考虑其美观性，要充分利用这些工具达到效率与美观并存的效果，还需要多花时间去学习怎样灵活使用这些软件。

再次，在跟进索爱销售分析后，又接手了天语的销售分析工作，重新建立了一个分析模板，花了一天时间把所有链接设置好，把所有指标的公式修正好，新的一个品牌分析工作簿就这样诞生了。当我花了一个早上把上百张图表的数据源全链接好的时候，确实感觉到“一劳永逸”这词是何等贴切于这个步骤。同时也想到，假如某一个链接弄错了，那么整个分析结果的真实性也就被破坏了，工作簿就是分析的基础和依据，这个基础一旦打歪，那整个屋子也得垮了，所以，做计划分析这项工作一点都马虎不得，谨密的心思是万万不可缺少的。

自从接手**，我开始对国产品牌分外地关注了，从网页上浏览了大量国产手机品牌的发展状况，以及查阅了许多畅销机型的资料。低廉的价格、丰富的功能、清新的外形、低于2%的返修率，这些亮点使天语在国产品牌里突围而出，成为倍受关注的一支国产新力军维修工月份工作总结工作总结。现在天语也加入我们的分销行列了，品牌的壮大、销售的扩张，这不仅带给我们不菲的利润，同时也带给我们一个启示——做好自己的品牌，希望在前！

今天接到任务，准备开始做另一支国产品牌——联想的销售分析，相信有了索爱和天语的基础，要完成联想的分析并不难。每个品牌都有自己的特色，负责的品牌分析越来越多，那么对不同品牌的了解也会越来越多，接而对手机的发展行情也会有更多了解，所以我非常乐意接受这三个品牌的销售分析任务。

三人行，必有我师焉。山草香为大家分享的3篇销售分析报告范文就到这里了，希望在销售分析报告的写作方面给予您相应的帮助。

销售分析报告2

关键词： CRM；客户关系管理；石油营销；数据分析

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2012）1210073-02

0 引言

客户关系管的概念由Gartner Group Inc公司在1999开始提出，简称CRM（Customer Relationship Management）。CRM很好的弥补了ERP系统没有很好地实现对供应链下游（客户端）管理的缺陷，同时增强了对客户数据的分析和管理能力[2--4]。

目前客户关系管理在国外已经相对非常成熟，有效的提高了客户忠诚度。在国内大型企业已经在运用客户关系管理，如电信、银行等行业开始使用CRM系统来管理客户关系，也取得了不错的成绩[5]。

面对激烈的市场竞争，为了稳固A石油公司的油品和非油品销量，本文中设计了面向石油营销的客户关系管理系统。利用该行业特有的客户群体，通过积分换礼、发展增值服务等方式保持老客户，吸引新客户。系统中对客户的充值记录、消费记录、礼品喜好、增值服务需求等数据进行分析，从中分析中潜在客户，预流失客户，已流失客户，正常客户等，进而制定出精准的促销活动。通过分析筛选出客户群体后，可在系统中轻松制定各种精准促销活动，并在活动结束后配有清晰的活动分析报告。

1 项目技术

开发环境

系统基于J2EE，在Myeclipse 环境下进行开发，JDK的版本为_07，数据库为甲骨文公司最新推出oracle 11g，运行服务器为比较成熟稳定的weblogic 。

系统架构

系统采用（struts+spring+hibernate）MVC三层架构，即模型层、视图层和控制层。使用hibernate进行数据持久化，形成对象、关系的映射，把对数据库的直接操作，转换为对持久对象的操作；struts技术负责web层，负责接收网页中表单提交的数据，然后通过Action进行处理，再Forward到对应的网页，实现了与业务层的分离；spring负责业务层管理，service为action提供统计的调用接口，封装持久层的DAO。[6-7]

2 系统设计

系统模块

系统主要分为三大模块：门户网站、后台管理和业务分析。

门户网站包括：首页、礼品、积分专区、增值服务、新闻公告和客户中心。

后台管理包括：礼品管理、客户管理、积分管理、增值服务管理、页面管理、网站设置和系统管理。

业务分析包括：客户价值分析、客户充值分析和油品销售分析。

模块图如图1。

业务流程设计

由于篇幅有限，该部分只介绍总体业务流程和礼品兑换流程的设计，其余部分将在作者的毕业设计中详细描述。

总体业务流程

系统中设计了如图2的业务流程：

客户消费油品时会产生消费记录，同时根据消费额度给予客户积分奖励。积分可以在公司的网站兑换礼品，或者兑换增值服务，系统中可以产生兑换的记录。在系统的业务分析模块中，可以对油品销售记录进行分析，可以分析出各地区客户对各种油品类型的需求，不同人群对油品的选择，同时根据个人的加油和充值记录，可以分析客户类型：预流失客户，已流失客户和正常客户。从而协调油品的库存，进行针对性的营销。业务分析模块另一个功能就是对礼品和增值服务兑换记录进行分析，分析出客户对礼品和增值服务的喜好，可以调整礼品种类和增值服务的的提供种类。因为门户网站提供非油品的销售，所以可以根据非油品的消费分析出客户中潜在的油品客户，从而诱导客户进行油品的消费。

通过业务数据的分析，制定出比较有针对性的油品销售方案，油品销售额会得到实质性的提高；通过积分兑换，客户接触了非油品，从而增加非油品的客户群体，促进了其销售额度；积分换礼进一步鼓励了油品的消费，同时从非油品中得到油品的潜在用户，一定程度上促进了客户对油品的消费。最后，系统实现了油品和非油品的互利营销。

礼品兑换流程

在礼品展示中选择想要兑换的礼品，加入购物车，选择完成后到购物车结算，具体的流程如下：

功能设计

由于篇幅有限，功能设计只进行简单的介绍，具体将在作者的毕业设计中详细描述。

门户网站设计

首页：主要展示网站的主要功能和提供增值服务的合作商广告。

礼品：负责礼品展示，客户注册登录后，提供礼品兑换和礼品销售

积分专区：对积分来源，积分有效期，积分使用方式等进行详细的解答。

增值服务：展示增值服务和提供增值服务兑换。

新闻公告：提供与客户相关的新闻公告。

客户中心：客户登录后，可以进行客户信息的维护，密码的修改，查询自己的积分余额和积分使用明细，兑换记录等信息。

主页面设计如图4。

后台管理设计

后台管理主要负责对网站的维护。

礼品管理：负责对网站中的礼品进行维护。包括礼品的信息，有效期等。

客户管理：负责对客户信息的维护。

增值服务：负责对网站中的礼品进行维护。包括增值服务供货商信息，增值服务有效期，增值服务说明等。

页面内容：主要是对前台页面的维护，包括对页面的修改，页面缓存管理等。

网站设置：主要负责网站功能的设置，包括基础资料的维护，系统的基本设置等。

系统管理：负责系统权限管理。包括用户管理，权限管理，角色管理等。

设计页面如图5。

业务分析设计

业务分析和后台管理在同一子系统中，业务分析在查询分析模块中体现，主要包括如下功能：

客户价值分析：对加油站、市地区、省等不同客户群体进行分析，结合油品和非油品的销售，区分客户的类型：潜在客户，预流失客户，已流失客户，正常客户等。

非油品销售分析：对礼品兑换和其他非油品销售进行分析。

油品销售分析：对油品销售进行详细的分析。

3 结束语

通过面向石油营销的客户管理系统，利用庞大的客户群进行数据得分析，同时通过分析筛选出客户群体后，可在系统中轻松制定各种精准的促销活动，并在活动结束后配有清晰的活动分析报告。通过分析，为客户提供精确增值服务，从而在稳固客户的同时扩展营销。该系统在济南试点上线，运行良好，并有效的提高了A公司油品和非油品的销售额，实现了油品和非油品的互利营销。

参考文献：

[1]王小莉，信息增值服务——未来图书馆工作的核心[J].现代情报，

2006年，03期。

[2]安树宝，浅谈客户关系管理（CRM）[J].现代情报，2005年，09期。

[3]David J. Finnegan，Wendy L. Currie. A multi-layered approach to CRM implementation：An integration perspective. European Management Journal（2010） 28：153-167.

[4]苏建辉，CRM与ERP系统集成应用研究[J].石油规划设计，2011年，01期。

[5]李玉宝、许文波，基于J2EE的企业客户关系管理系统的设计与实现[J].2011年。

[6]邹鹏、尚维、李一军，基于MVC模式的客户关系管理系统设计[J].计算机应用研究，2005年，02期。

销售分析报告3

［关键词］OLAP;数据挖掘；审计；商业智能

1商业智能模型

本文利用SQLServer2005构建基于商业智能的审计模型TAuditMin，如图1所示。审计过程分为：采集审计数据、建立数据仓库、OLAP多维分析、数据挖掘、前端展示等。

源系统

数据挖掘的基础是大量的历史数据。这里的源系统是指与审计业务相关的各种关系型数据库，如金蝶数据库、用友数据库等。这些业务系统中的数据可以应用SSIS（MicrosoftSQLServer2005IntegrationServices），通过数据清洗、转换和加载（ETL）等步骤载入数据仓库，为多维分析和数据挖掘作准备。

数据仓库

该部分的功能就是为数据挖掘提供多维数据集（Cube）和数据集（Dataset），用于数据挖掘的Cube也可以根据用户的要求作相应的更改。商业智能提供了自动创建Cube的功能，用户只需要设置好相应的维度表和量度组，通过一些简单的命令就能实现Cube的自动生成和重新生成。因此，数据仓库设计主要在于设计维度表和量度组，以及两者之间的关系。

多维分析

OLAP为用户提供强大的数据分析功能。在数据仓库建好后，输入测试数据，测试数据仓库和模型。如果分析结果显示创建的模型有问题，则可以通过OLAP提供的功能重新创建模型，并且按照用户喜好的方式显示数据分析的结果。模型没有问题之后，就可以对ETL处理过的真实数据做相应的数据分析。

数据挖掘

数据挖掘模型的建立以MDX语句为基础，同时也支持手工操作。模型建好以后，需要对选择数据挖掘的模型进行测试和训练。用于训练的数据可以来自于数据仓库生成的Cube，也可以直接使用其他数据集，如文本文件。模型训练的结果既可以直接浏览也可以生成报表在客户端展示，数据挖掘功能主要通过微软的SSAS和AMO实现。

客户端

即数据挖掘模型、报表和OLAP分析结果的前端展现，是用户与系统交互界面。目前比较流行的方式是基于Web的B／S结构。

发现审计线索

在数据分析的基础上，定位重点审计对象，利用先进的计算机技术或其他方式追踪线索，重点审计该类数据。

形成审计报告

针对审计线索，加以重点审计，提交审计报告，以供分析和决策。

本文提出的解决方案将数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术相结合，可指导审计人员高效地开展审计工作，增强审计人员的审计数据分析能力，提高审计的效率和效果。

2商业智能在审计中的应用

商业智能在审计中的应用主要包括OLAP和数据挖掘两部分，以下具体介绍这两部分的应用。

在审计中的应用

通过数据仓库，可以利用OLAP技术，采用包含结构、趋势、同比、因素、TOPN等多种分析方法，自动生成图文并茂的分析报告，并可以在任意时间，生成任意内容（如财务、销售、仓库、采购、应收、应付），同时实现分析报告中的动态钻取，满足审计人员的需要。我们可以利用OLAP进行销售分析、应收款项分析、仓库库存分析以及财务决策评价等。

OLAP支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。如MDX查询语句：

withset［TenBest］as

’TopCount（［Product］．［BrandName］．Members，10，［UnitSales］）’

set［LastMonth］as

’Tail（Filter（［Time］．［Month］．Members，NotIsEmpty（［Time］．CurrentMember）），1）’

set［Last6Months］as’

［LastMonth］．item（0）．item（0）．Lag（6）：

［LastMonth］．item（0）．item（0）’

select［Last6Months］onCOLUMNS，

［TenBest］onROWS

fromSales

可以方便地查询某商场最近6个月销售趋势最好的前10种商品及销售量。

又如，对应收账款进行分析，可以通过图表，直观显示账龄、金额等情况（如图2所示）。

数据挖掘在审计中的应用

在审计中，运用数据挖掘算法，不仅能减轻审计人员的负担，而且能提高审计风险管理的质量［3］。具体包括决策树算法、聚类分析算法、贝叶斯算法、关联规则算法、时序算法、神经网络算法、回归算法等。在审计中，运用商业智能平台TAuditMin，不仅能减轻审计人员的负担，而且能提高审计风险管理的质量。

3总结