有没有高级的PowerBI零售行业通用业务大型模板？

时间：2023-12-10 01:54:01 | 来源：网站运营

时间：2023-12-10 01:54:01 来源：网站运营

有没有高级的PowerBI零售行业通用业务大型模板？：我是BI佐罗（微软 Power BI MVP），Power BI 的应用日趋成熟，一些行业专家已经立足于行业本身共性，为我们带来行业级的数字化转型升级解决方案。（文末额外有赠送Power BI学习课程福利）。

零售，是一个非常庞大复杂而传统的行业。通过多年积累，其中的确有很多可供通用性借鉴的模式。

由于零售的传统型特质，大部分企业的零售业务及运营的主要分析工具还是在用 Excel。如果你的想法还停留在人货场，那么，是时候让工具提升，让思想更加细腻了。

痛点

由于零售的业务专家或者是准业务专家很多，但由于企业技术综合限制，一般是基于各自独立的封闭系统，如：仓库系统，ERP系统，CRM系统等。但问题是：需要综合几个系统的数据一起分析。

在大型成熟企业会建立中间层，可以叫：数据仓库，数据湖，数据中台，anyway，不管叫啥，其效果是大家可以在一个集中的地方实现自己联立不同业务实体做大规模分析的诉求。

很显然，很多企业是不具备的。所以，大家的方式是：导出 Excel，并在 Excel 中进行分析。

为了让理论可以被现实化，在市面上的确有很多基于 Excel 的分析方法的实现，都是非常有价值的思想，但使用过 Excel 并大致了解在 Excel 中做这些分析的伙伴就会很快发现这里给我们的业务带来的三大限制：

• 数据量级的规模受限
• 分析的复杂程度受限
• 分析的灵活程度受限

在当今的零售业，根本不是你卖出什么，是一个选择爆炸，必须实现精准定位营销的时代，这必须数字化。而渠道也变得非常多样，包括：商场门店，独立精品店，电商：京东，电商：官网，电商：天猫，微信，其他渠道商等。

即使是商业模式简单的零售形式，也会由于事实的复杂而变得数据量庞大以及事实的业务复杂性陡然提升。这导致很多看似有道理的 Excel 方案沦为纸上谈兵。与此同时，由于分析量级和分析复杂度的提升，很多分析是需要灵活处理的。

数据量级受限举例：Excel 单表最大100W左右，有了复杂公式即使是几万数据也会很慢，连一个店的数据都放不下。

复杂程度受限举例：由于 Excel 公式性能以及组合起来会使复杂度陡然提升导致很多计算都被简化，无法描述复杂逻辑。

灵活程度受限举例：由于上述的限制，当我们需要在某些筛选下动态计算时也无法实现。

可以让个人仅仅依赖业务常识，普适性的驾驭百万级甚至更大数据量级，处理更加复杂业务并实现各种灵活计算评估是打造数字时代个人零售数字精英的关键。

大型模板诚意而来

强烈建议在 PC 端 立刻体验震撼效果。

在零售专家和Power BI专家的双重工作下，这套定位于大而全的零售模板来了。

它一揽子解决零售中常见各种分析场景，为数字化精英赋能，进而让您可以辅助你的老板或者企业实现平滑可控可选择可被接受的数字化转型升级。

到底该怎么分析

如果你不知道怎么分析，从 CEO 到每个环节，那么我们给出以下的一套思路，如果你可以看懂本文，那么你就可以驾驭这套解决方案了。

故事框架

该故事堪比长篇小说了，有非常丰富的环节，这里

由于内容太过丰富，只能用一个大鹏展翅图来做全面组织。

这里由 11 个板块，34 个主题模板构成。为个人数字化精英展开全面图景。就请让我们一起来领略这些故事吧。

CEO 看板

每一位 CEO 都希望可以对整个业务了如执掌，而在这个模板下，一切变成现实。

区域整体销售对比

销售对于企业是最重要的，必须先来了解整体销售情况：

区域核心指标对比

销售是果，而因是销售背后的关键指标，那么这些内容必须可以全面呈现：

品类销售对比

要实现销售目标，必须落实在具体的产品以及由不同区域完成，对肩负使命的不同构成做进一步了解非常必要：

重点单品爆品销售排名

我们永远无法指望每个平庸，而要看英雄，打造爆款就是打造明星产品，他们的作用非常大，作为 CEO 必须非常清楚钦赐爆款聚集了广告和推广资源的是否真的可以奏效，那就来排个名吧：

门店销售排名

同理，是谁为企业做最大效力，是谁需要企业最大的关注或无情的淘汰，我们要知道原因，要知道细节，把它们全部给我找出来：

至此，CEO 对全盘生意就大致有所了解了。

接下来，就要详细来看看这些结果是被如何运营出来的过程中稍微细一些的过程结果和趋势了。

经营概况

经营概况，就是来回答结果为什么是结果的第一层拨开。

核心 KPI 指挥地图

将企业筛选的最重要 KPI 在开疆扩土的所有版图上一次性呈现，将一览无余：

凭借强大的个人行业和企业历史经验，便几乎可以感知到大势，而且天天都可以了如指掌。

关键趋势

主观感知的趋势是否和实际的状况拟合呢，那必须要真的来看到数据真实趋势了：

通过对标，我们就可以清晰的定位自己，在每一天。

可比店分析

对门店进行分析必须具体到可以对比的店，排除不合理因素，让分析更加合理：

开关店分析

玩过大富翁的伙伴都知道，持续投资有潜力的地点，让它成为自己的被动收入是关键。而在现实中，谁是有投资潜力的地点呢？往往不得而知，但至少可以从结果来知晓：

至此，在整个经营层面就有了大致的了解了。

接下来必须深度了解每个重要环节。

区域分析

区域，是零售的地盘，有的地方，天然就是好，房价高，寸土寸金，那么，哪里是零售的核心地带呢？

总体业绩

先来看看总体的业绩再说。对于建立了赛马机制的企业，可以通过内部良性竞争来彻底向内挖掘企业动能，在日，周，月，年分别把握。

当月日趋势分析

细节当然要关注，每一天都不例外：

月度趋势分析

如果在细节上没有明显问题，那就看看粗粒度的趋势是否有问题：

门店排名

正是因为这些趋势所致，导致了每个门店的结果：

销存对比

要打仗就要有钱粮，对比不同区域的钱粮情况非常重要：

区域对应着大型负责人，他们是企业的左右护法及四大法师。而往往企业的成败必须将管理下沉到更具体的层面。

单店分析

没有错，在单店层面，既可以发现具体的问题，也可以发现企业的栋梁来成为潜在的王者。

总体业绩

当然首先还是来看总体的业绩情况：

当月日趋势分析

对于每个店也从关注每一天开始：

月度趋势分析

再看更大粒度的月级表现：

商品分析

当然从管理的角度也就进一步下沉到了商品在店内的表现：

对于每个店的情况也就都清晰了。

接下来的问题是未来会发生什么呢，必须要提出预测的问题了。

预测分析

预测在本质上是不可能的，但有真正智慧的人，绝不是在预测未来，而是在创造未来，利用全网原创 Power BI 神作佐罗 Z 曲线，结合更细粒度的管理，将零售的预测与现实可行性以及发挥创造性提升到新的境地。

年度预测 Z 曲线

年度目标的设定和完成是一个企业的最重大课题之一，在 佐罗 Z 曲线 的加持下，老板通过设置目标和预期来实时动态拟合目标达成，让老板更加轻松管理整个目标构建：

也许我们设置的目标是主观的，也许我们的预测也是主观的，但企业总有愿意站出来的人与企业并肩作战实现不可能。

月度预测

将年度预测细化到当月，每一个月都结结实实的完成，自然是实现年度目标的不二法门：

借助更加合理的日，周，月权重指数对整个预测进行最大程度的修正，并可以根据区域，店铺做到全面的动态分析，这在 Excel 中是不可能的，而在 Power BI 中将分析变得更加精细。

未来 N 天冲刺策略

年度就像长跑，月度就像其中的一公里，但我们常常为了激励自己，会设置一个冲刺目标，对于这个目标，我们全情投入，发挥最大动能，在店庆日，节假日，双十一等关键时间节点，为整年做出最大效能提升。

我们不但尊重历史，也重视可创造性，但最重要的是将目标分解到完全可以实现的理性是一波一波高潮迭起的关键所在。

至此，我们已经为您展开一副史诗级传统企业全众奔跑，不管是否基业长青，不管是否市场风云，总是理性而富有斗志的最大化挖掘内部潜能，从大区，到门店；从结果，到原因；从新陈，到代谢；从目标，到任务的整个全景。

而这仅仅是上半场。

商品分析

泰坦尼克号为什么会沉没？

因为它撞上了冰山。不管是谁，都无力回天。

在竞争如此积累的零售行业，同质化异常明显，一个产品失误就将带来毁灭性的影响，而零售涉及多种产品，如何驾驭海量产品，就是找到以众取胜，风险发散进而让宏观稳定效应最大化的秘诀。

商品结构分析

如同城墙，坚固而合理的产品结构是抵御风险的关键：

畅销品分析

在众多的商品 SKU 中，必须冷静地从市场中看到客观呈现：

产品结构就是机体的细胞结构，新陈代谢来让机体适应外部环境。

入库及发放

仓库管理以及合理发放是中场发动机。对库存的分析，就可以第一时间为一线赋能，是每一场战斗的关键所在。

总仓入库及发放

首先，来关注最大的池子，这是一个人的胃，向所有器官提供能力的终极来源。

门店入库分析

到了消耗能力的每一个器官组织，它们的表现是否健康的利用了机体能力必须关注：

新品销售

新陈代谢的新，至关重要。如果不能合理判断新品就无法抓住市场的趋势。而往往无法预测市场，只能靠新品迭代，通过销售数据从其中洞察市场趋势。

新品动销分析

动态销售，反应了新陈代谢的周转稳定性，以及对市场动态预测的准确性，看市场是否可以快速消化，就是适应市场的最好方法。

新品趋势与结构

如果可以适应市场，那么继续来看对市场的可持续适应度。

这几乎就让我们拨开了迷雾，看到了前方的清楚的样子，我们确定在可见范围内的市场是没有问题的。

会员研究

市场到底是什么？市场就是会员。

会员到底是什么？会员才是资产。

我们终于来到了最重要的环节，对于一个企业来说，尤其是零售企业，到底什么是资产？

是商品吗？非也，那只是来取悦主人的玩物。

是地盘吗？非也，那只是可以主人来打赏观光的地方。

会员是一个企业真正的动态资产，谁可以维护或抢夺这些资产，才能立于商战不败之地。

会员资产

我们将会员提升到资产层面，基于经典，加入了全新的认知。

我们不将精力浪费在不属于自己的人身上，但我们为我们喜欢的人倾尽全部。

会员等级销售

我们喜欢富人，我们同时爱每个人平凡的人。

我们承认不同的人是有不同的习惯和特点的，但只要是我们定位的方向，我们都将对他们提供全面的服务。

我们将会员分层，并合理地为客户资源分配资源，也同时激励我们的会员资源不断演化，成为更优质资产，因为这些资产都是活生生的，他们可变更可塑。

新增及复购

要想让会员资产增值，就要研究他们的行为以便为会员资产提供更易于增值的商品环境。

他们来了，他们又来了，他们还是走了，我们要知道为什么，是我们做的哪里不够好。

趋势分析

趋势帮助我们锁定大的判断方向。

转化分析

我们总是在适当的时机向她表白并提出更进一步的话题。

也许我们有各种细节还不到位，那就是时候来在这么关键的节点反思改进，让最重要的环节也变得细腻自然。

会员消费偏好

我们的她是稳定的，与我们一起前行，但她也是可变的，我们将为会员资产提供持续的稳定的服务来表达不变的初衷。

各等级消费偏好

这就需要我们细腻的觉察到她的一颦一笑，她与我们相识，但她也许略有变化，不管如何，我们都能觉察并尽力让她开心，这是留住并最大化会员资产，形成兼顾品牌情感的关键。

首单偏好

我们相信一见钟情，为何出发的初衷，如果说一路前行需要努力，而缘分也许有 50% 的重要性。

我们知道她因何而来，我们也会在那点上做到最好，因为那是缘分。

RFM

最后，不管我们多么努力，我们总会在感性与理性中找到最好的平衡。

我们和属于我们以及我们属于的那些资产一起同行。

课程定位

整个解读旅程告一段落，我们发现，这里并没有 Power BI 什么关系，没有谈论可视化，没有谈论 DAX，更没有谈论什么技术。没错，我们学习 Power BI 并不是为了学习 Power BI，而是为了将业务提升而行的。

我们深刻理解 Power BI 是为业务驱动而存在的，我们更加深刻理解打造成熟的 Power BI 大型模板，是需要专业的技术和专业的业务一起配合构建而成，请不要用 1 元忽悠你买一个垃圾课的心态来轻视这套有灵魂的作品。

完~

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PS：关于 "有没有高级的PowerBI零售行业通用业务大型模板？"这个问题，我后期还会不断更新。如果这个回答对你有所帮助，那就顺手点个赞同， 感谢你的支持！