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营销体系开篇

前言 营销体系在一个电商系统中承担着尖刀般的作用,为电商团队拼下无数订单,就如同现实生活中的一线销售人员,引流、促销、提高成单率和客单价。 营销体系拆分 按照不同的维度,我们把营销体系划分为两大系统: 表格可滑动查看 系统 描述 维度 活动营销系统 拥有各种手段提升PV\UV,并引导消费 PV、UV维度 销售营销系统 拥有各种降低或变相降低价格的手段 销售营销系统: 满减 满赠 买送 限时购(限时降价或限时折扣) 秒杀 加价购 多买 预售 全款预售 定金(订金)膨胀预售 盲售 拼团 砍价 众筹 组合套装 营销体系的基础服务支撑: 优惠券服务 满减券 ,例如,“一元秒杀” 加价购 再加多少钱,可以低价购买其他推荐商品 多买 单笔订单购买多个sku,享受折扣 全款预售 预售库存一次付清 订金膨胀预售 包含订金阶段、尾款阶段,订金翻倍抵现尾款,订金可退 (享优惠价格) 砍价(点赞降价) 限定时间邀请好友砍价到指定金额 众筹 限定时间购买人数达到指定人数及以上即可成功享受优惠价格 组合套装 多个sku捆绑销售 --- --- 满减券 单笔订单满多少才能使用的优惠券

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销售进度跟踪:销售数据与销售目标的动态合并

作为一家零售公司,我们每天跟踪销售进度,会将销售额与销售目标进行比对。现实的情况是,历史销售数据储存在进销存系统中,销售目标可能储存在另外的系统或者一张Excel表格中。 例如如下情景: 我们在一个工作簿中有每天更新的销售数据 数据为虚拟,且经过简化处理 在另一个工作簿中有当初给每家店铺设立了销售目标 数据为虚拟,且经过简化处理 我们想每天销售数据更新,自动查看销售进度完成了百分之多少 实现这个需要两步: 1.将当月每天的销售数据汇总 2.将汇总的销售数据与总的销售目标进行比对 这种极简化数据当然Excel中用一个公式Sumif直接就完成了。 ,点击“分组依据”,按照以下设置进行分组 我们即可得到汇总的月度销售数据 3.以“店铺名称”为基准,将“销售数据”和“销售目标”进行合并查询 4.给新查询起个新名字"销售进度",将销售目标展开 我们即获得了合并销售数据和目标的查询 5.将生成的新查询“销售进度”载入Power BI界面,新建列,输入以下公式,我们即得到了目前的销售完成进度。

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    马斯克迎年度大考:特斯拉即将公布财报,十亿美元已烧光

    截至2017年年底,特斯拉持有的客户订金达到了惊人的8.54亿美元。 由于特斯拉直接向客户销售汽车,不依赖经销商网络,所以客户订金实际上就是无息贷款。而且,这些贷款可以延期好几年。 其中,电动半挂车Tesla Semi的订金为2万美元;下一代Roadster跑车的订金为5万美元,限量版全款预付25万美元。 特斯拉的客户定金 特斯拉虽然没有披露各款车型的订金总额,但是它表示绝大部分来自于Model 3的订金(1000美元)。 具体方法如下:加州通过空气污染防控部门强制汽车制造商销售固定数量的零污染汽车。无法达到此定额的汽车生产商可以从其他汽车生产商那里购买积分,只生产电动汽车的生产商肯定有不少积分可以销售。 ? 2017年,特斯拉全球共卖出103180辆汽车,光靠卖排放积分就赚了3.603亿美元,相当于每辆车赚3500美元(特斯拉不按照地区或者特定州拆分汽车销售额;有9个州已经在实行加州的这个计划)。

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    管家婆软件管理品牌的应收款

    与系统全局的“收付款结算方式”有关但又不同,不同的是仅针对销售类业务,且可能与按商品结算方式会同时存在。 启用“品牌应收管理后”,可以支持销售类单据,包含:销售单、销售退货单、销售换货单、借转销售单、委托结算单、组合套件销售单、组合套件销售退货单、销售订单(收订金时)应用如图:优惠:收款时,也是可以根据品牌收款

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    SAP最佳业务实践:SD–销售订单处理:自库存销售(109)-2销售订单

    销售订单的信用管理检查 信用管理 (108) 在此过程中,已为使用的客户设置了信用限额。 完成该业务情景的业务流程文档 中描述的所有活动:信用管理 (108)。 销售报价(可选项) 销售报价 (112) 此业务情景描述标准销售报价的处理 完成该业务情景的业务流程文档中描述的所有活动:销售报价 (112)。 VA01销售订单输入 在本活动中,您将输入一个销售订单。 角色销售助理 后勤 →销售和分销 → 销售 → 订单 → 创建 如果您已在系统中安装可退货处理业务情景,并使用物料 H11,可能会出现如下警告信息:免费货物的最小数量1,000 PC还没有达到请选择 回车 信用管理检查已冻结的销售订单 信用管理 (108) 在此过程中,您将检查由于信用限额检查造成的已冻结的销售订单。 完成该业务情景的业务流程文档 中描述的所有活动:信用管理 (108)。

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    咖啡销售2.0

    《电子商务时报》最近采访了咖啡和电子商务专家,了解他们对成功的在线咖啡销售的看法。 "在线销售咖啡在流行病来袭之前就已经非常流行了,当然,这也增加了对所有在线商品的需求。" 特种咖啡的销售额每年增长20%,占美国180亿美元咖啡市场的近8%。由于当地商店的选择往往会受到限制,电商让消费者可以找到他们可能无法接触到的特色咖啡产品。 此外,咖啡是一种经常购买的产品,而且是一种易于运输的产品,因此非常适合在线销售。" 随着流行病促使人们呆在家里,而不是去咖啡馆和餐馆,网上咖啡销售有助于填补这一空白。 此外,许多咖啡烘焙商由于流行病的影响,他们的B2B业务销售量有所下降,因此直接在家中向终端客户销售是一个自然的演变。"Ross指出。 随着在线咖啡销售的增长,特色咖啡也可能会继续受欢迎。 "美国咖啡的未来是特调咖啡,特调咖啡的未来是在家体验,而不是零售。"伯克预测。"

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    SLSRPT销售报告

    本文提供了UN/EDIFACT(行政、商业和运输行业电子数据交换)标准下的SLSRPT销售报告定义和规范,该标准在欧洲、大洋洲国家和一些亚洲国家普遍使用。 UN/EDIFACT SLSRPT:Sales Report Message UN/EDIFACT SLSRPT 销售报告用于以电子方式给贸易伙伴传送与产品或服务销售相关的消息,包括:特定产品的标识符、 销售地点、销售价格、数量、销售时间、指定时间段的营业额,产品所在地的总销售额、参与方等以及其他和销售有关的数据信息。 SLSRPT销售报告基于与行政、商业和运输有关的普遍做法,不依赖企业或行业的类型,国内和国际均可应用。 除了中间数据库方案,还可根据实际情况选择Excel、CSV、API调用等多种方案,安全精确快速的进行SLSRPT 销售报告的数据传输。

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    特斯拉Model 3发布会现场视频

    马斯克称,为支持Model 3销售,计划在明年年底前将全球店面数量提高1倍至441家,并计划将快速充电站数量也提高一倍至7200个。 从周四早上开始,想预订Model 3的客户可支付1000美元订金预订。国内消费者也可以支付8000人民币在官网进行预订。 ? 然后我好不容易找来了官方发布会现场视频,供大家一观。

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    Python 分析销售情况

    业务分析流程 1、 场景(诊断现状) 对象:用户;销售 关注点:找到影响销售的增长因素 目标:发现问题&提出解决方案 2、需求拆解 分析销售趋势,找到影响企业营收增长的商品或区域 按月份销售趋势图(整体 ) 商品销售额对比(一级、二级,找出最低、最高) 区域销售额对比(下钻:区、省,找出最低、最高) 探索不同商品的销售状况,为企业的商品销售,提出策略建议 不同月份的各个产品的销售额占比情况 产品相关分析 其中销售订单表为每个订单的情况明细,一个订单对应一次销售、一个订单可包含多个商品。 销售额最低的是蜜粉,眼影。 结论与建议 1、从销售额趋势来看,整体是上升趋势,但是从8月份销售额突然下降,可能因为到淡季,需进一步确认原因; 2、商品销售额,用户对护肤品具有强烈的需求,尤其是面膜,爽肤水、面霜、眼霜。

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    Salesforce最成功的销售员的销售方法论

    事实上,Salesforce CEO 马克.贝尼奥夫对Rudnitsky的销售策略印象深刻,在他自己的“云攻略”书中用专门一章来描述他,马克将他的策略描述为Rudnitsky剧本。 未来发展企业级的销售团队,Salesforce一开始招聘了来自Ariba的Jim Steele来管理全球的销售团队。 ? Salesforce 前期的销售总监 Jim Steele. 虽然招聘了Steele,Salesforce CEO 马克贝尼奥夫又联系了David Rudnitsky,他之前是在Ariba的明星销售。 ? 根据Benioff的建议,Rudnitsky为他的团队(全球金融服务部)创建了第一个销售指导,但是由于非常成功,后来被整个企业销售团队所采纳。 ? 正如马克所说,下面的一些点子也许并不是革命性的,但是正真能拿来使用的销售人员也不是很多。下面就是这11条规则: ? Mike Nudelman/Business Insider 1.

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    应用:交叉销售算法

    最近做了一个交叉销售的项目,梳理了一些关键点,分享如下,希望对大家有所启发 核心目标:在有限资源下,尽可能的提供高转化率的用户群,辅助业务增长 初步效果:商家ROI值为50以上,用户日转化率提升10 基础结论就是统计结论,比如昨日订单量,昨日销售量 ,昨日用户量;挖掘结论就是深层结论,比如昨日活跃用户数,每日预估销售量,用户生命周期等 存在如下的探索形式,这是一个漫长而又非常有价值的过程: ? 特征分析.png 模型整合 再确定以上四大类的数据特征之后,我们通过组合模型的方法,判断用户的交叉销售结果 ---- 1.cart regression 确保非线性密度均匀数据拟合效果,针对存在非线性关系且数据可被网格切分的产业用户有高的预测能力

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    SAP最佳业务实践:SD–现金销售(238)-2销售、发货

    一、 VA01创建销售订单 在此活动中,输入现金销售订单。 1. 在 创建销售订单:初始屏幕 上,输入以下数据: 字段名称 用户操作和值 注释 订单类型 BV 销售组织 1000 分销渠道 10 产品组 10 2. 选择 回车。 3. 在 创建现金销售:概览 屏幕上,输入以下数据: 字段名称 用户操作和值 注释 售达方 100000 送达方 100000 采购订单编号 <任意编号> 物料 F235-1 订单数量 例如 100 系统在状态栏上发布信息消息:现金销售 XXX 已保存 (交货XXXXXXXX已创建)。 ? 已创建现金销售订单凭证。在后台同步创建了交货。

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    java图书销售系统,基于jsp的图书销售管理系统-JavaEE实现图书销售管理系统 – java项目源码…

    基于jsp+servlet+pojo+mysql实现一个javaee/javaweb的图书销售管理系统, 该项目可用各类java课程设计大作业中, 图书销售管理系统的系统架构分为前后台两部分, 最终实现在线上进行图书销售管理系统各项功能 , 需要首先收集其他的图书销售管理系统产品分析, 主要精力用于完成数据库表的设计, 以及基于mvc模式进行代码编写, 页面可以简单的利用bootstrap进行搭建, 进而完成图书销售管理系统各个模块的开发 数据库课程设计 数据库设计是整个图书销售管理系统系统能否正常运转的核心, 合理的数据库设计直接影响到图书销售管理系统是否能够正常运行, 本系统采用mysql数据库作为数据存储, 引擎采用innoddb 系统演示视频 运行截图 基于jsp的图书销售管理系统-登陆功能界面 基于jsp的图书销售管理系统-前台首页 基于jsp的图书销售管理系统-后台信息管理页面 图书销售管理系统系统架构图 注意事项 图书销售管理系统用户管理模块, 实现图书销售管理系统系统的信息管理与增删改查 前台信息管理模块, 面向普通用户, 实现普通用户对图书销售管理系统的录入 修改 删除 自定义查询 超级管理员管理, 实现后台管理员对图书销售管理系统系统的各个模块管理功能

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    java图书销售系统_基于Java Web的图书销售管理系统

    项目描述 本系统是基于jsp的网上图书销售,有比较符合初学者的简单而又不单一的界面,也有繁琐而又不过于抽象的后台数据处理。

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    DNSPod十问李尚予:真人销售拼得过AI销售吗?

    搭建了业界领先的销售策略引擎,于2021年发布「一起销售」智能策略助手,通过销售过程中的实时语义分析及行为意图识别,提供AI增强的销售建议,拉动销售业绩增长。 在做「一起销售」这款产品前,我们有过很多销售经历。销售过程存在大量的信息,但销售人员的素质良莠不齐,很多时候信息传递不到位,造成效率非常低下。 与CRM相反,SalesTech(销售技术)赋能的是一线销售,将销售活动中的各种操作数字化,从而提升销售的效率。 你们的智能销售助手「一起销售」是如何保证数据的时效性和真实性?又是如何保证AI销售助手决策的准确性? 我们把销冠的销售过程和销售内容都沉淀到系统里,提炼出精细化的销售模型和销售案例,比如通过价格调整的方法吸引客户购买,或者通过对比的方法来促使客户购买。

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    捆绑销售 能否再造广联达?

    最近有天津的广联达用户反馈广联达云端软件涉嫌捆绑销售,买新锁必须带一年的广材助手(免费赠送),实际相对于一套小全套(土建+图形云算量+云计价5.0)动辙2、3万的价格来说,并没有感觉划算。 为了在财报上展现好看的数字,很多软件厂商都存在捆绑销售的现象,只是不知可纳百川的星辰大海能否安放这些沉重的“捆绑”枷锁? 再造一个“广联达”?

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    销售需求丨表格配色

    白茶的扣扣群号:772646751 模拟数据: [1240] [1240] [1240] 这是本期所使用的模拟数据,一份销售明细,一份产品表,一份分店表。 : 销售金额 = SUMX ( '销售明细', '销售明细'[销售数量] * RELATED ( '产品表'[销售价] ) ) 销售成本: 销售成本 = SUMX ( '销售明细', '销售明细'[销售数量 ] * RELATED ( '产品表'[成本] ) ) 利润: 利润 = [销售金额] - [销售成本] 动态数据: 动态数据 = SWITCH ( TRUE (), SELECTEDVALUE ( '财务维度'[财务维度] ) = "利润", [利润], SELECTEDVALUE ( '财务维度'[财务维度] ) = "销售金额", [销售金额], BLANK () ) 动态数据传送门 :销售需求丨动态数据 将这些放在可视化面板中,结果如下: [1240] 到这里,我们的准备工作完成。

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    销售需求丨新增客户

    背景: 假定每月的销售记录都有客户名字这一项,且每月的客户信息都是只增加不删除的情况,求出每个月增加的客户名字表。

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    销售需求丨周分析

    开始编写代码: 聚合 = SUM ( '示例'[销售金额] ) 周分析其实主要就是三点:上周同期、周累计、周环比的问题。 上周同期没啥好说的,白茶这里就不赘述了。 然后呢,利用CALCULATE+FILTER的经典模式,聚合年周相同的销售数据,同时利用MAX进行判定,让数据的计算维持在事实表范围内,以免出现很多没有销售数据,但是出现累计的情况。

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