如何应用杜邦分析法提升销售业绩

影响销售业绩的因素很多，从最基础的「客单价」与「成交单数」，再到「成交单数」、「件单价」、「折扣」等。这些指标会有不同的层级与计算关系，为了更好的呈现与分析，推荐方式是应用杜邦分析法。

杜邦分析法的概念

杜邦分析法（DuPont Analysis）是一种分析公司盈利能力的方法。这种分析方法最早由美国杜邦公司使用，故名杜邦分析法。它主要是通过将公司的净利润率与总资产周转率相结合，来计算资产回报率（ROA）或股东权益回报率（ROE）。这种方法可以帮助投资者和管理者更深入地理解公司的盈利能力，从而做出更明智的决策。

这儿的例子截图会稍显复杂，同时，我们能从中看到杜邦分析法的特点与优点，层次清晰，按指标的内在联系有机的结合起来，形成一个完整的指标体系。方便分析者全面细致的了解企业的经营与盈利状况。

销售业绩的杜邦分析图

参考杜邦分析法，如果我们要分析优化销售业绩，可以这么设计和分解：

观察这儿的线上线下的「销售业绩的杜邦分析图」，可以看到：

1. 成交单数和客单价的两组子节点是相互独立的，比如访问（进店）人数，并不会影响零售价或折扣率。在做优化时，可以每次按一个大方向来进行。
2. 不同指标的可优化程度不同，比如「零售价」往往和成本、产品定位、竞争有关，不太容易短期改变。而访问（进店）人数，会受营销推广的影响，有进一步提升的可能。
3. 相关的指标可以根据业务经验，做进一步的分解优化，比如围绕：成交率，这是最终的结果指标。但与之相关的还有过程性的指标，如：添加购物车率，客服咨询率，完成付款率。

在观察优化具体的指标时，同样可以应用人货场模型来展开，比如围绕「成交率」的优化。

数据化跟踪

销售业绩的杜邦分析图，有助于我们梳理思路和找到可优化的点。同时，相关的优化也不是一蹴而就的，在有了优化思路和行动后，还需要日常的数据跟踪和观察。这时，更好的做法是基于杜邦分析图，把相关的数字与状态用可视化的方式来分析呈现。

假设我们用绿色表示良好（达到预期），橙色表示不佳（预警），在这个图上，除了看到具体的数值表现与趋势外，还可以通过颜色的标记，来快速的找到有问题的指标。

客单价的下降的直接的影响因素是「销售折扣」，从图上可以看到，折扣率在近期是上升的趋势。

为此，还可以进一步的查看销售折扣的趋势和细分。

图：时间序列分析

通过时间序列的分析，查看趋势和异常值。

图：门店城市的细分

图：区域的细分

通过进一步的细分，来定位原因。

小结

销售业绩的达成需要制定目标并跟踪优化，相关的目标需要：具体明确，可量化，可实现。

同时，作为零售企业往往又会有部门分工，比如会有会员部、商品部、市场部的划分，不同部门所背负的KPI指标不同，往往会各自为战，甚至只追求本部门绩效的最大化。在这种情况下，杜邦分析法会有助于分解和看清这些指标的相互影响，更好的平衡整体与局部的关系。比如，有经验的管理者，在制定各个部门的KPI时，除了和部门业务相关的指标外，还会分配一定权重的集团的指标，以及部门长期发展的指标。

除了指标与目标的设计，如何用数据说话，清晰的呈现和分析指标，也是值得优化的地方。只有相关的数据容易看到，问题容易定位，这样，才能让整个企业的运营管理的效率得到提升，进而达到企业发展与盈利的目标。

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纪杨

数据分析师，培训师，设计师。Data x Design 组织者，Tableau 2016 上海站可视化大赛冠军。曾就职于Teambition、华住酒店集团、沪江网。有多年的互联网产品分析经验，擅长网站数据分析、可视化分析、课程设计。