分销商用自己的资金买进产品，并承担能否从销售中得到足够盈利的全部风险。分销商的利润来源主要是靠销售产品，在享受全部利润的同时也承担着全部的风险。因此，对于分销商来说，挖掘出影响各个销售途径、各个销售区下面是小编为大家整理的销售数据总结【五篇】（精选文档）,供大家参考。
销售数据总结范文第1篇
[关键词]系统聚类；
销售策略；
分销商
一、前言
分销商用自己的资金买进产品，并承担能否从销售中得到足够盈利的全部风险。分销商的利润来源主要是靠销售产品，在享受全部利润的同时也承担着全部的风险。因此，对于分销商来说，挖掘出影响各个销售途径、各个销售区域的销售额的主要商品类别，并据此制定适宜的经营销售策略，是至关重要的。
二、研究思路
为了挖掘出影响各个销售途径、各个销售区域的销售额的主要商品类别，最终为批发销售商提供智慧的经营销售策略，我们在获取了两种不同销售途径和三种不同销售区域下的六类商品的销售额数据的基础上做了三步研究。
第一步，通过数据预处理判定某一商品对某一销售途径或区域的影响。为了量化影响，需要从该商品在此途径或区域的销售额均值进行分析，单个商品均值高的，对整个销售途径或区域的销售总额影响较大；
其次，方差代表销售额的不确定性，也造成了一定影响。故，我们使用标准差系数来表示某个商品的影响，标准差系数越大，其均值的代表性越小，对整个销售途径或区域的销售总额影响也越小。
第二步，通过建立系统聚类分析模型，区分出主要影响商品这一类。由于需要分类，且分类情况未知，所以可以进行聚类分析。利用各个销售途径或区域六类商品的销售额标准差系数进行系统聚类，聚成3类，聚类中心最小的那一类为均值影响代表性最好的那一类。
第三步，为批发销售商提供智慧的经营销售策略。这个策略主要是，指出在某一销售途径和销售区域组合中，影响销售额最大的商品类别。
三、研究过程
（一）数据预处理
标准差系数越大，说明数据的离散程度大，其平均数的代表性就差；
反之，标准差系数小，说明其均值代表性强。
通过运用统计软件对原始数据进行统计描述，并加工整理，得表1：
（二）系统聚类模型
1.建模思路
此模型用于区分出，对整个销售途径或区域的销售总额有较大影响的那一类商品。首先，对各个销售途径或区域的销售数据进行统计描述，得出各个商品的销售额均值和方差；
其次，对所得数据进行处理，得到各个商品在各个销售途径或区域的销售额标准差系数；
最后，利用系统聚类得到对整个销售途径或区域的销售总额有较大影响的那一类商品，并提出智慧的经营销售策略。
2.模型结果
（1）对途径一的六类商品进行系统聚类的结果
分别利用途径一各类商品的标准差系数进行聚类，采用组间连接聚类方法，并采用平方Euclidean距离的度量标准，得到最优聚类分3类，系统聚类结果如下：
（2）六类商品进行系统聚类的结果
采用与途径一相同的聚类方法，分别对途径二、区域一、区域二和区域三中各类商品的标准差系数进行聚类，其聚类结果如表3-6：
（三）结果分析
由聚类结果可以得到对整个销售途径或区域的销售总额有较大影响的那一类商品，结果汇总表如表7-8：
由上表可知，分销商来说，影响途径一的主要商品类别为：保鲜品、杂货商品，其中；
影响途径二的主要商品类别为：杂货商品；
影响区域一的主要商品类别有四个，分别为：保鲜品、乳制品、冷冻开支、熟食产品；
影响区域二的主要商品类别也是四个：保鲜品、乳制品、杂货商品、熟食商品；
影响区域三的主要商品类别为：保鲜品、杂货商品。
四、研究结论
对销售商来说，销售商品的方法就是途径与区域相结合的。因此，在制定经营销售策略时，主要定向分析某一区域某一商品的销售，根据表8来定性确定。具体为：在区域一中，采用途径一时，主要销售保鲜品，采用途径二时，这六种商品则没有什么差别，可以酌情均匀销售；
在区域二中，采用途径一销售商品时，主要销售保鲜品、杂货商品，采用途径二销售商品时，主要销售杂货商品；
在区域三中，采用途径一销售商品时，主要销售的是保鲜品，杂货商品，而采用途径二销售商品时，主要考虑杂货商品。综合以上各区域采用不同的销售途径销售商品时，销售的侧重点不同，企业酌情搭配其他产品便是相对优秀的经营销售策略。
参考文献
[1]何晓群.多元统计分析[M].北京：中国人民大学出版社，2008.
[2]杨桂元，黄己立.数学建模[M].安徽：中国科学技术大学出版社，2008.
[3]李柏年，吴礼斌等.MATLAB数据分析方法[M].北京：机械工业出版社，2001.
销售数据总结范文第2篇
2008年，四川销售公司完成了ERP系统在全公司的全面推广，不仅实现了销售“一体化”管控，而且实现了财务业务无缝集成及物流、资金流、信息流的三流合一。2009年加油站管理系统在四川销售公司1400余座加油站部署实施，对加油站的采购、销售、结算、库存、客户、加油卡等进行全面的专业性管理，控制了零售业务的每一个环节，优化业务流程，提高运行效率和管理水平。2011年二次配送系统和油库系统在全公司推广运用，实现对油品品种、运输路径、运输车辆、油站库存、配送时间的统筹安排和优化，并对配送过程进行跟踪与监控，提高了配送效率和管理水平。2012年以ERP为核心的五大信息系统全面集成，油库、加油站、二次配送和ERP系统实现了信息数据自动流转，减少人为干预，提高了数据的准确性。2013年，销售应用集成系统将在四川销售公司试点运用，实现与各销售信息系统管理者视图的集成。
四川销售公司的各个信息系统几乎覆盖了公司的各项经营和管理的方方面面，这些业务操作型信息系统的上马和推广运用，不仅实现公司各个层面的管控信息化，而且为数据仓库建设提供了大量的历史数据源。
建设省级数据仓库的意义
四川销售公司建设省级公司的数据仓库是对中石油总部数据仓库数据支持功能的补充和完善，有利于提高信息系统数据利用效率，弥补总部数据仓库无法满足四川销售公司对精细化管理等方面信息数据挖掘利用需求的缺陷。
总部数据仓库“脏数据”过多。由于总部数据仓库涉及面广，涵盖了整个中国石油的勘探与生产、天然气与管道、炼油与销售、化工与销售和其他部分，因而数据非常庞大。假设仅仅以全国32家销售公司的数据在一起建立一个数据仓库，那么对于四川销售公司来说，不仅其他板块的数据甚至其他销售公司的大量数据基本上为“脏数据”（按32家来计算，96.8%的数据为脏数据）。大量的“脏数据”不仅牺牲了分析的效率，而且降低了分析质量。
总部数据仓库的数据粒度级过粗，无法满足四川销售公司个性化分析需求。全国中石油旗下加油站每日产生的可以作为客户分析价值高的卡交易记录，每日总共可达13亿条，平均每月记录过亿，所以在总部级数据上无法提供卡客户低粒度级的分析。在交易明细记录上，每年的记录数预计高达53亿条以上，在上亿条记录的数据库中做任何统计计算几乎都是要命的事，所以要总部数据仓库提供“购物篮分析”之类细粒度级的数据挖掘功能是不可行的。
总部级的数据仓库的主要服务对象不是销售公司一般管理者（特别是二级公司级以下的管理者）。总部级数据仓库对四川销售公司来说，还达不到提升管理和精细化管理的要求。2013年中石油总部推广运用的销售应用集成系统主要运用对象是销售公司、地区公司和地市公司的领导，提供日常办公、业务数据查询分析、业务决策、舆情监控和应急指挥等功能；
而对于需要大量数据进行分析、挖掘的一般管理人员缺乏分析工具和支持。
数据仓库设计思路
建立四川销售公司的数据仓库不仅是总部数据仓库数据支持功能的补充和完善，而且是四川销售公司整合自行开发各类辅助管理信息系统，新增数据挖据分析、商务智能等需求的核心和基石。近年来，四川销售公司为了满足自身管理提升需要，陆续开发了加油站辅助管理系统、油库辅助管理系统、商品管理辅助管理系统、非油辅助管理系统等诸多管理系统。然而这些系统都相互孤立，信息数据没有集成共享，大部分数据靠人工干预，不仅大大增加了工作量，而且各类信息数据的完整性、正确性和及时性大打折扣，信息数据共享和挖掘功能无法真正发挥。“顶层设计”的总部数据仓库的数据主要来源于五大系统，虽然确保了不同销售企业执行同一管理标准，为系统顺利集成、统一应用、科学评价奠定了基础，但是无法满足因地区和管理差异而新增的个性需求。特别是涉及到与四川本地相关的数据上，总部数据仓库几乎是空白。例如分析四川销售公司及其各个二级的销售总量、增幅与四川省及其对应地市GDP的总量、增速、能耗的关系时，总部级数据仓库是无法提供的。如果四川销售公司有自己的数据仓库，就可以把四川省及其对应地市GDP的相关数据作为外部数据源进行采集分析。再如需要分析路网建设、竞争对手网点布局对公司自身销售的影响时，必须要有独立的数据仓库，才能快速地得到量化的、科学的分析结果。有了数据仓库，商务智能才成为可能。没有数据仓库，商务智能只能是一个理论。
综合上述多方考虑，结合中国石油四川内江销售公司的研究成果、业务经营管理现状和前期需求调研分析，四川销售公司的主题需求可分为油品销售分析、非油品销售分析、卡客户分析、商品管理分析、加油站配送分析、财务分析、人力资源分析和市场分析八个主题。根据四川销售公司信息系统运用状况，数据源将涉及内部信息系统的有ERP、HOS、FMIS、油库、二配、加油站管理等，其中市场分析涉及外部数据的采集。
数据仓库系统接口设计
将数据放置在数据仓库中既是建设的难点，也是起点。一般数据集成和转换的过程需要花费约整个数据仓库建设80%的开发资源。由于ERP、HOS、油库、FMIS等操作型系统是总部统一开发设计，接口的最佳方式是总部能够提供对应的数据接口。但是由于“顶层设计”需要，总部没有开放相关数据接口。如何建立ERP等系统和数据仓库之间的接口，如何构思编写ETL软件实现自动将ERP等操作系统历史数据到数据仓库中，是四川销售公司构建自己数据仓库的重点和难点，这也是数据仓库攻关的难点。
通过对当前使用的ERP等系统的调研和分析发现，对于所有系统的数据源可以分为三类。一类是有数据库访问方法的系统（例如加油站管理系统的站级系统）；
第二类是没有数据库访问方法的系统，但有统一的数据导出方式的系统（例如ERP、HOS、FMIS等）；
第三类是既没有数据库的数据源，也没有统一的数据导出方式的系统（例如外部系统数据）。第一类由于能直接访问数据库，ETL设计的重点是数据的清洗和集成；
第二类有统一的数据导出方式，ETL设计的重点是数据的采集、纠错和集成；
第三类只能依靠设计模版，人工统一导入相关数据。因此对不同系统数据采集接口需采用不同的方法。
数据的集成到清洗
数据集成、转换和清洗数据是提高数据集成和提高利用效率的必要步骤。数据在从操作型环境向数据仓库环境的传送过程中所经历的转换非常复杂，一是DBMS的变化，二是操作系统的变化，三是硬件体系结构的变化，四是语义的变化和编码的变化等，所以必然存在转化和清洗。在这个过程中首先要将数据集成，当数据进入仓库时，要对各个应用的不同值进行正确的译码，重新编码为合适的值；
其次必须建立各个不同源字段到数据仓库字段的映射；
然后还需将各个系统不同技术存储的数据必须转换到同一种技术下存储。
在数据的转换与再清洗过程中，可以将数据以一种称为“时间间隔”的方式装载进入数据仓库，操作型环境新更新的数据可以在操作型环境中停留达24小时，然后才转移到数据仓库。例如在加油站管理系统得TILLITEM（交易明细记录表）含有大量的控制类数据，我们取数主要取对应的交易序号、营业日期、油品、价格、数量、金额、折扣、支付方式、卡号、枪号、罐号、起泵、止泵等数据。
保证数据采集准确性
数据的正确性验证是提高数据仓库数据准确有效的必要措施。提高访问现有系统数据采集正确主要有五种方法：一是扫描在操作型环境中那些被打上时间戳的数据（例如采集ERP等系统的销售订单时以创建时间为准，因为创建时间是系统自动生成的时间，不能任意更改）；
二是只扫描增量文件（例如采集加油站管理系统的站级数据）；
三是对取数机制进行了程序自动纠错，对没有获取完全的数据自动重新获取；
四是对后台数据载入清洗程序进行修正，增加容错机制，对数据临时变化等问题进行了日志记录；
五是将有对应关系的数据采集后进行对比（例如HOS的油品销售日报与ERP系统的纯枪销售订单进行对比），这种方法相对麻烦、复杂。其纠错验证在导入数据仓库前的临时数据库里，一旦验证正确后，方才导入到数据仓库。
此外，外部数据的采集对于数据仓库的建设格外重要，因为可以在一定时间范围内将外部数据与内部数据进行比较，以便给管理者提供一个独特的视角。例如天气变化给公司销量的影响是多少，节假日对公司销量的影响是多少，各个二级公司销量与GDP总量的关系，各个二级公司销售增量与GDP增量的关系？对此，有必要针对主题需求，增加成品油价格行情，四川（各地区）天气记录，四川（各地区）GDP数据（总量、增幅、能耗等）等外部数据的录入。
细化数据粒度
数据的粒度与分区是进行数据仓库设计决策的两个最重要方面。保存所有细节数据是错误的，一是存储和处理的开销可能是个天价；
二是大量数据是有效分析技术的一个障碍；
三是前面做的细节分析不可复用。所以对于四川销售公司来说，采用双重粒度是非常有意义的。
根据测算，全四川省站级系统的交易明细记录表一年的总记录数超过亿条，卡交易明细记录表一年的总记录数也有千万以上。所以，必须要根据DSS（决策分析）主题需求，进行双重粒度设计和分区。例如可以对卡交易记录进行概要记录统计（例如开卡时间、总消费额、消费次数、最大消费额、最小消费额、消费品种、消费区域、最近消费时间），便于以后的卡客户的相关分析，而对交易明细进行海量存储；
同时可以对数据进行分区设计，比如按照年度来分区。这样大大提高了数据近期数据的访问速度。
由于非油业务开展还处于初级阶段，预计一年的记录数据估计在几百万条，可以保存做类似“购物篮分析”的数据挖掘运用。所以需要对卡交易明细和非油交易明细进行不同粒度的设计，以尽可能低的数据粒度来满足四川销售公司DSS分析。
销售数据总结范文第3篇
[关键词] 数据统计分析；
煤炭销售；
应用
doi ：
10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 11. 031
[中图分类号] F274 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）11- 0066- 02
0 前 言
所谓的数据统计分析，是以现代信息化技术和互联网技术为基础，对相关的数据进行收集汇总，然后根据需求对这些数据进行不同方式、不同范围、不同深度的统计和分析，以从中获取到有价值的信息。当前，全球各行业领域都开始认识到了数据统计分析的重要性，并将其应用到了社会生产、建设当中。
1 数据统计分析在煤炭销售中的重要性
煤炭销售是煤炭企业实现价值、获取利润的一个主要途径，同时涉及煤炭销售的相关数据也非常之多，以往这些数据只是被简单的用作反映煤炭销售业绩，为企业的核算等提供基础信息等，对于未来的销售工作没有任何的参考、指导作用，之所以会出现这样的情况，其一是受技术条件的限制，其二是受思想认识的限制。当前，在信息化技术和互联网技术的支持下，可以对与煤炭销售相关的数据进行大量的收集汇总，根据需求快速的对其进行统计分析，这不仅仅能够简单的反映出煤炭销售业绩、为核算提供基础信息，更能以客观数据为基础，对销售前景进行预测，发现销售工作当中各环节可能存在的问题，为销售工作提供决策参考，这就可以提高煤炭销售工作的科学性、合理性，促进煤炭销售业绩的提升，增强煤炭企业的市场竞争力，为企业获得更高的利润，这对企业在现代市场当中的长远、稳步发展来说具有非常重要的意义[1]。因此必须要树立正确的思想认识，认清数据统计分析在煤炭销售中的重要性，并加强研究、探讨及应用。
2 数据统计分析在煤炭销售中的应用
2.1 扩大数据来源
数据统计分析在煤炭销售中的应用首先需要有大量的数据作为基础，所以煤炭企业必须得要扩大数据的来源。在这里企业应当认识到，煤炭销售数据统计分析不只是需要与销售直接有关的数据，其他的一些间接性数据也应当被纳入到煤炭销售数据统计分析中来。因为在实际的销售工作当中，可能多个部门都会对销售情况造成影响，这些部门看似独立，但实际上都与销售工作存在间接的联系，为此企业在煤炭销售数据统计分析的过程当中，应当将这些部门的相关数据纳入进来，对数据来源进行扩大，形成“大数据”效应，使数据更加的完整，更加具有系统性，这样通过对数据的统计、分析，企业才能从中获取到更加全面、更加准确的信息，以更好的指导煤炭市场销售工作开展。另一方面，为了掌握市场的整体情况，还应当将外部相关的数据纳入进来，内外结合进行数据统计分析，以进一步适应市场现状。
2.2 完善煤炭销售数据统计分析体系
煤炭销售数据统计分析体系直接关系着统计分析的质量和有效性，为此煤炭企业必须要对煤炭销售数据统计分析体系进行完善。该体系应和煤炭企业的员工考核密切相关，以约束以激励的双重效果的体现为目的。在煤炭销售统计结算中，煤炭企业的整体销售情况应该基于销量、煤炭结算收入与运费、煤炭质量等指标进行全面了解。煤炭销量统计和煤炭结算清单关系密切，必须要保管好原始数据，不断核实统计情况。在煤炭质量方面，不但要对商品煤、原煤的质量情况进行计算，还需要质量台账，包括各类型的客户、各批次的、不同类的煤种，然后对各自的价格、收入以汇总的方式进行分析。在煤炭结算收入中，核算各自既要包括合同价格，还需要和财务部的数据进行对接，管理好台账，保证企业经济效益。在煤炭结算运费中，台账的详细必须包括车辆的使用、路运、存场，甚至还要综合对比分析煤炭产量、各品质的销售以及盈亏情况等等，并将相关的结论反馈给相关管理者，为销售工作的精细化打下基础。但是，煤炭销售统计体现还需涉及到统计的全面性，比如员工考核之类的和销售指标相关的也应体现在体现中。当煤炭销售数据统计分析体系完善了，煤炭企业的员工积极性才会更高[2]。
2.3 实现按需统计分析
煤炭销售数据统计分析工作不应当是一个程式化的过程，而应当要具有动态性、针对性，要能够针对当前的市场发展情况、发展需求进行按需统计，这样才能为煤炭销售工作提供最有价值的参考、指导。这要求煤炭企业应当做到以下几点：第一，要考虑到宏观的煤炭市场现状，如国内外的市场需求、供需关系以及竞争情况等，要能够从整体上认清、把握煤炭市场的变化、发展动态。当然，要想分析得出这类型的信息，必须要有真正的大数据支持，从各种途径获取各类与煤炭市场相关的数据，如行业报告、家统计等等，这样才能够尽可能真实的了解到市场现状；
第二，由于企业的市场战略规划、安排，所有煤炭销售工作在不同的时间段可能有着不同的要求和关键点，针对这样的情况，企业的统计分析工作必须要根据要求和关键点有序的展开，尽量高效获取对当前销售工作有利的信息；
第三，重点分析获取敏感信息，在煤炭销售工作当中，有一些数据信息是非常敏感的，也非常受企业的管理层重视，因为这些数据信息往往对企业的整体发展战略规划都有着影响，如某时间段的销售平均数、同比增长速度、市场销售趋势预测等等，这些数据往往是相当重要的，所以必须要做到准确和及时、动态的更新[3]。
3 结 语
在当前的煤炭销售工作当中，煤炭企业应当加强对数据统计分析的研究、探讨及应用，从中获取对煤炭销售工作有价值的参考信息，指导煤炭销售工作的开展，以提升煤炭销售业绩，保障企业的市场发展。
主要参考文献
[1]米子川，姜天英. 煤炭大数据指数编制及经验模态分解模型研究[J]. 统计与信息论坛，2016（8）：71-77.
销售数据总结范文第4篇
关键词：ERP；
硬件；
软件；
管理平台
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.03.175
1 前言
ERP（Enterprise Resource Planning 企业资源计划）是一个对企业的多种资源进行规划的管理信息系统和操作平台，它以财务管理为核心，使企业的物流、业务流、资金流和信息流相集成，实现数据共享、多路径查询，使企业的人、财、物、产、供、销等在内的资源得到较为充分的调配和平衡，为企业计划、组织、领导、控制、创新等管理职能的发挥提供全方位、系统化的服务。
张钢为提高企业管理效率，均衡配置企业资源，优化企业销售、财务、营销等体系业务流程，提升企业的管理水平，在企业内部开展ERP项目管理。通过全面建设ERP系统，企业实现了人财物产供销的全面业务财务集成，同时利用标准化和定制化的软件平台将计划、决策和资源进行整合，使企业经营中的风险在系统化、网络化的信息化手段下得到有力的规避和管控。使销售管理流程更规范、管理更精细、运作更透明。提高企业市场竞争力，为企业的迅速、健康的发展提供强有力的支持。
2 硬件方面设计
根据集团公司ERP建设的实际需求和未来发展要求，企业的ERP平台软件选择 ORACLE ERP R12，采用最新成熟版本R12.1.3。
2.1 ERP系统支持的服务器架构
（1）ERP系统服务器架构。ERP系统服务器架构推荐选用高可用性架构。应用层：应用服务器推荐采用多节点负载均衡的模式架构。
数据库层：数据库服务器推荐采用RAC方式。
（2）合并报表系统服务器架构。采用相对简单的多节点服务器架构，即单一应用服务器和单一数据库服务器。可在ERP应用服务器中划出分区，作为两个系统的备份系统，一旦主系统故障，可调整备份资源，进行冷切换。
（3）业务分析系统服务器架构。采用相对简单的多节点服务器架构，即单一应用服务器和单一数据库服务器。
2.2 ERP硬件系统配置参数
集团公司的ERP系统（正式系统）硬件设计要考虑未来3-5年的增长，按照总用户数3000-3500个左右，并发用户600-700个左右进行评估。
（1）服务器CPU 配置。应用服务器CPU负荷计算：目前CPU计算能力不断提高，而软件也在不断地升级换代，以Oracle的推荐标准以及实际经验，基本上每核CPU支持30-50个活动前台用户（Form， Web Page）。
（2）服务器内存配置。由于ERP系统是I/O密集型系统，存储I/O常常会成为性能瓶颈，而内存用做数据缓存是缓解存储I/O的有效手段。因此，通常配置更多的内存，以提高用于数据缓存的内存量。在实际应用中，一般以每核CPU配置4G内存为依据，进行部署。
（3）存储配置。从数据安全的角度出发，应选用RAID设备；
数据库的应用都是I/O密集型的应用，存储设备的速度直接影响应用的响应速度，因此，应尽可能选用高速的RAID设备。
为提高正式系统的安全与读写性能，正式系统存储采用RAID1+0方式；
为降低费用，测试与开发系统采用RAID5方式。
（4）网络带宽。ORACLE应用系统提供两种形式的应用服务：员工自助服务应用和专业工作服务。员工自助服务应用提供的是标准的HTML页面应用，每个并发应用用户需求的网络带宽大约是4K Byte；
专业工作服务应用提供的是表单（Form）形式的Java应用，每个并发应用用户的带宽需求大约是8K Byte。
3 软件方面设计
ERP系统下可以通过使用标准功能和客户化开发实现对业务财务风险的有效管控。通过系统用户的职责划分，明确各部门岗位人员的权责利，实现操作及数据访问权限的控制；
通过系统使多部门、多业务的数据共享成为可能，实现了销售业务数据在各个环节的合理共享，方便数据分析及监控；
结合企业的实际组织架构和业务现状，在经过梳理，整合后，系统设计建立了9大业务平台。如图1所示。
3.1 ERP系统销售业务管理方案设计目标
（1）规范业务运行流程
（2）数据更及时准确
（3）提高业务运行效率
（4）加强业务风险控制
所设计的销售业务管理平台，其职能覆盖了从合同签订到发货结算的全部流程，同时在产品编码、质量标准上依托主数据平成产销业务的衔接和转换。目前主营产品主要是面向库存生产，根据市场需求和客户的意向，由销售部门计划人员，制定每周的销售计划。生产部门再根据明细的销售计划进行生产排产。
3.2 销售业务平台风险控制措施
所设计的ERP销售业务平台通过系统工作流规范从销售合同签订报到销售结算的操作流程；
明确在ERP系统中各部门、岗位的职责划分；
控制先收款后发货的规范流程；
完善销售业务，对外仓发货信息进行管控。整个平台以先进的流程管理思想和符合企业经营发展的营销理念为设计准则，使用Oracle数据库、PLSQL编程语言和FORM表单开发工具实现了销售合同、销产计划与发货结算功能在ERP平台下的深度融合以及无缝衔接。
3.3 销售管理平台设计
销售业务执行基于销售四个管理平台的设计，建立了销售业务全流程系统实现方案。
3.3.1 销售合同管理平台的设计
（1）根据当前业务情况，当确认客户提货明细后，在ERP中创建销售合同，录入明细信息。
（2）根据销售合同在业务环节的作用和实际合同操作分为：现货合同、期货合同、预合同。
（3）在合同管理平台针对合同明细信息进行管理，包括：合同编码、销售员和销售部门、销售区域、到站信息、客户名称和编码、客户收货地点、户收单地点、产品类别和产品编码、钢种牌号、明细规格、具体数量和单价等信息。
（4）根据销售价格的基础信息维护，自动显示销售价格。
（5）流程核心节点为合同审批功能、合同生成订单功能。
（6）在ERP系统内录入录入框架合同，只录入类别牌号等信息，在ERP系统内进行审批。
3.3.2 销售计划管理平台的设计
（1）业务现状。根绝市场趋势及客户需求制定销售计划。销售计划制定过程中需要确认具体的牌号、规格、重量。
对于计划的变更，由销售部更改，调整后再提交至生产部门。
（2）核心需求。在ERP系统中管理销售计划，以销售计划推动MES排产。实现销售计划维护、变更审批等功能；
实现针对销售计划的汇总、统计、打印等功能，并且实现线上审批功能。
3.3.3 销售出库管理平台的设计
（1）核心业务现状。销售发货主要由开票科统一管理，发货指令主要由销售业务部门发起，进行发货预报通知；
远程计量系统负责车辆的进厂出厂计量，出厂预报等职责。库管员根据计量结果统计并上报销售结算科，最终作为与财务结算的依据；
销售部门业务人员通过与财务确认发货金额后，编制销售订单，遵循‘无款不发货，有款不超发’原则；
不同品种间换货逻辑，在不超过合同总量的前提下，在合同协议范围内调整订单量。
（2）ERP系统实现方案的设计。1）编制发货通知单。销售部门资源配置岗在销售合同管理岗做完销售合同后，根据交货期和客户要货情况，并且参考现场库存情况编制发货通知单；
2）特殊产品发货业务对于部分不通过计量系统做出库的物料（如液体、气体等通过计表方式出库），需要通过发运平台直接触发ERP的出库；
3）品种调换货业务。当协议中签订多个品种时，发货通知单根据每个品种数量进行发货通知单创建，集成品种信息客户信息等。当客户与业务员协调需要在协议总量不超的前提下，业务员也同意品种间调换货，那么通过在创建发货通知单时某个品种可以超过此品种在合同上的数量，在这里数量校验逻辑切换成发货通知单不超过合同总量的验证逻辑。
3.3.4 销售结算管理平台的设计
结算平台主要功能就是结算单、结算补充单。销售结算单是销售业务中，销售职能部门结算人员用于计算以及确认产品价格的系统单据；
结算补充单主要实现根据承兑现汇等计算贴息额，通过补充结算的方式进行金额的分摊，另外也可以针对满足批量优惠条件的客户进行补充结算，找补批量优惠金额。结算定价是结算单核心功能，结算单可以实现结算价格的自动计算，手工调价以及价格审批功能。
（1）结算价计算分以下几个方面：
1）出厂价业务；
2）锁价业务（销售合同相关参数）；
3）浮动加价；
（2）结算价格审批。最终结算价生成后，形成可提报的结算单，按照预置的审批流程，由结算单创建人员提交审批，审批通过的结算单才具有打印成实物的结算单据，具备结算效用。
（3）结算补差单基本信息。结算补差单使用头行结构进行设计。头信息中包含补差结算补差编号、结算补差类型、部门、科室、期间（日期范围）、创建人、审批人、创建时间、结算补差原因、状态、备注说明等信息。行信息包含客户、金额、状态、结算补差原因、备注说明等信息。
4 效果分析
虽然至今为止本企业的ERP系统只实现了部分模块，但是企业设计实施ERP项目的风险控制已获得不错的效果。其主要表现在：
（1）管理者思想观念的转变；
（2）改变企业的决策方式；
（3）提高企业的市场竞争力；
（4）精确管理；
（5）成本核算方式的改变；
（6）信息反馈及时准确；
5 结论
张钢的ERP销售管理平台的实施，从硬件方面对ERP系统支持的服务器架构、系统通用的硬件架构、系统部署方案、ERP硬件系统配置参数进行了系统性总体设计；
软件方面从本企业ERP销售业务管理系统的目标设计、销售业务平台的风险控制措施、销售系统基础数据的管理设计、销售业务的四大管理平台设计等方面进行了详细介绍，对其中的销售数据管理、销售业务四大管理平台的功能进行了详细描述。从应用上来看ERP项目的实施是成功的。
参考文献：
[1]李蓓.营销管理系统――销售管理子系统的开发[J].网络与信息，2013，6（04）：36-39.
[2]薛严勤.ERP模式下销售管理信息系统的开发[J].科技资讯，2011，11（23）：6-9.
[3]张小金.运用系统理论建立企业营销管理系统[J].重冶科技，2009，6（21）：2.
[4]李洪伟.进销存管理系统设计与实现[D].硕士学位论文，辽宁：辽宁科技大学，2008.
[5]黄蝇丽，蓝海林.ERP的实施与企业战略的匹配[J].经济师，2005，（02）.
[6]郭文燕.EEP失败原因探析与实施战略[J].科技进步与对策，2003（07）.
销售数据总结范文第5篇
那么，该如何进行销售分析呢？
市场环境分析
假如企业所处的市场是地市级市场，那么市场一定会有一个参照市场。何谓参照市场？就是销售节奏稍微快于本区域的市场。简单地说，上一期参照市场的销售结构和商品价格就是下一期本市场的销售结构和价格。那么当你做销售分析时，参照市场的上期表现就是重要的分析参照依据。
这样的分析对于连锁企业来讲可能好办一些，因为销售记录是很保密的商业数据，任何一个企业不会轻易地透露。所以地方上的单体零售企业就只能获得一些零碎的价格信息，通过这些信息预测市场的未来价格变化。
销售的历史数据分析
历史数据的分析一般只向上分析一个周期，比如今年“十一”的销售预测分析，只分析今年“五一”和去年“五一”、“十一”就可以了。历史数据分析的项目有：1、每个品类的各个品牌的销售占比。2、每个品类中各个细分类的销售占比。3、每个品牌的细分类销售占比。4、每个品类的价位段的销售占比。5、每个品牌的价位段销售占比。
通过分析找出每个品类的优势品牌、优势细分类和优势价位段、每个品牌的优势细分类和优势价位段，为找出重点促销商品做好基础。这些分析有助于操作者掌握消费者需求的结构和变化规律，不但对销售的静态结构有一个深入的认识，还要对销售的动态变化有一个方向上的把握。
在用这些指标分析的时候应该注意以下问题：商品销售结构。向细分层面理解销售的第一个维度就是商品销售结构。商品销售结构是指企业在销售的各种商品在销售额中的比重，它需要计算单类商品在销售总额中的比例，然后将所有商品的销售占比汇总成一张表格，就形成了企业的商品销售结构。
计算公式为：
单品销售占比=单类商品销售额÷同期企业销售总额×100%。
计算企业的商品销售结构首先要对企业经营的商品进行分类，对于综合类的公司，可以按商品大类划分，如国美，可以按商品类别划分为冰箱类商品、洗衣机类商品、电视机类商品、电脑类商品、手机类商品、厨卫类商品、数码商品等；
对于某一类商品，还可以按商品的细分类划分，如电视机类商品，就可以按显像原理划分为显像管电视、液晶电视、等离子电视、背投电视等，还可以按屏幕大小划分为21寸、25寸、29寸、32寸、42寸等。根据不同维度计算出来的商品销售结构反映出来的问题不一样。
同比增长率
同比增长率是指某一方面（销售、利润等）实现的结果和去年同期对比的增长情况。
计算公式为：同比增长率=（今年数据-去年同期数据）÷去年同期数据×100%。
很多商品的销售都有季节性，或者说具有周期性，今年5月和去年5月影响销售因素的作用力的结构和强度大致相当，这是使用同比增长率指标的前提假设条件。
但是，事实上这种假设条件只是在一定范围内成立，今年和去年总是有某些方面存在不一致，所以在使用同比增长率指标分析销售时，一定要附加定性的文字分析，辅助说明具体情况。
例如，2006年春节是在2006年1月29日，2007年春节是在2007年2月18日，这样，2007年1月的销售肯定与2006年1月的销售差很多，而2007年2月的销售又比2006年2月好很多，所以不能只看到2007年1月比2006年1月差很多就做出销售很差的判断。这个例子很明显，还有一些情况比较隐蔽，不太容易判断。比如，2006年8月某家电商场的厨卫商品销售比2005年8月下滑一大节，怎么分析也找不出原因，最后找到原店长和柜长才弄明白，原来2005年8月这个门店周边有几个小区交付使用，业主都到这家家电商场购买厨卫商品装修新房，使得销售冲得较高。所以在使用同比增长率指标分析销售时，一定要仔细对比前后的具体情况，然后再做判断。
用同比增长率指标分析销售的缺陷就是时间上相隔较远。
环比增长率
环比增长率是指某一方面（销售、利润等）实现的结果和上一期对比的增长情况。
计算公式为：
环比增长率=（本期数据-上期数据）÷上期数据×100%
因为时间，前后相隔不远，影响销售的因素变化不大，使得销售前后期有一定的可比性，这是使用环比增长率指标分析销售的前提假设条件。环比增长率指标克服了同比增长率指标时间相隔太远和一些隐性的变化无法辨明的缺陷。但是它也有不足：不适合周期性强的商品的销售分析。
另外，节假日销售明显的商品也不适合环比增长率指标的分析。如北京市的家电商品大都集中在周末促销，使得周末两天的销售在一周销售中占比较重。如果一个月周末数较上个月少，环比增长率指标就会受到影响。
因此，不管是同比增长率和环比增长率指标，都有一定的缺陷，仅用指标本身的分析不能反映问题的全貌，都必须结合实际情况才能深入理解销售的变化。
同期环比增长率
同期环比增长率是指去年同期某一方面（销售、利润等）实现的结果和去年上一期对比的增长情况。
计算公式为：
同期环比增长率=（去年同期数据-去年上期数据）÷去年上期数据×100%。
同期环比增长率实际上是评价环比增长率的参照数据。
某企业2006年8月销售额是60万元，9月销售额是80万元，而2005年8月销售额是50万元，9月销售额是70万元，计算2006年9月的同比增长率、环比增长率和同期环比增长率，以及2006年8月的同比增长率。
