层层分解，假设分析，用这个模板再好不过了！＃POWER BI＃No.022

小伙伴们大家好，今天分享一个简易版的销售业绩杜邦分析模板。

这个模板把销售总额逐层分解，找到导致销售总额变化的关键驱动因素，并提供了假设分析模板，用户可以自由调整参数，观察各关键因素的变化对业绩的影响程度。

每个企业的业绩驱动因素大都不同，这个模板只能提供一个参考，大家需要根据自己的业务逻辑找到关键影响因素，才能真正洞察业务本质。

废话不说，先来看一看模板的整体效果，如上图所示。

预览仪表板请使用电脑登录网址：http://dwz.date/bMKr

一起来看看这个仪表板都有什么内容吧！

一、拆解实际销售业绩

本案例中【销售总额】拆解逻辑如下，仅供参考，大家根据自己的业务逻辑适当修改即可。

本案例数据日期范围为2020年1月1日至报表刷新日，以下简称日期范围。

【销售总额】=【订单总数】×【客单价】

【订单总数】这里是对日期范围内所有订单的非重复计数。度量值写法如下：

【客单价】这里指平均每笔订单的价格。度量值写法如下：

【订单总数】=【客流量】×【成交率】

【客流量】这里指日期范围内进入门店的人数，是反映门店人气和价值的重要指标。度量值写法如下：

【成交率】是指日期范围内的订单总数除以日期范围内进店人数（客流量）。度量值写法如下：

【客单价】=【件单价】×【客单量】

【件单价】这里指每件产品的平均销售价格，度量值写法如下：

【客单量】这里指每笔订单客户购买商品的数量。度量值写法如下：

【件单价】=【平均吊牌价】×【平均销售折扣】

【平均吊牌价】这里指平均每件商品的吊牌价。度量值写法如下：

【平均销售折扣】实际销售总额与吊牌价之间的比值，度量值写法如下：

二、生成假设销售业绩

【销售业绩 假设】拆解逻辑同上，不再赘述，对应的公式和度量值如下：

【销售总额 假设】=【订单总数 假设】×【客单价 假设】

【订单总数 假设】=【客流量】×【成交率 假设】

【成交率 假设】此处设置为参数，用户可以调整滑杆自定义。

【客单价 假设】 =【件单价 假设】×【客单量 假设】

【客单量 假设】此处设置为参数，用户可以调整滑杆自定义。

【件单价 假设】=【平均吊牌价】×【销售折扣 假设】

【销售折扣 假设】此处设置为参数，用户可以调整滑杆自定义。

我们预设了三个参数让用户自己定义。用户调整不同的参数会导致不同指标发生相应的变化。

例如在客流量不变的前提下，调整【成交率 假设】会导致【订单总数 假设】的变化，从而导致【销售总额 假设】的变化。

再比如调整【销售折扣 假设】会导致【件单价 假设】的变化，从而导致【客单价 假设】的变化，并最终影响【销售总额 假设】的变化。

三、显示实际业绩和假设业绩的变化情况

用户调整不同的参数，最终结果都会导致【销售总额 假设】的变化，模板贴心的对【销售总额 假设】和【销售总额】进行比较，计算出变化百分比。

在【成交率 假设】为6%，【客单量 假设】为1.4，【销售折扣 假设】为90%时，【销售总额 假设】比实际的【销售总额】增加13.68%。

也就是说，如果成交率从3.8%提高到6%，即使【客单量】从2.0下降到1.4，【平均销售折扣】从87.5% 提高到90%，总的销售业绩也可以增加13.68%。

因为有三个参数可供调整，不同的参数调整力度会导致最终的业绩千差万别，但是最终要保证调整后的业绩不会比实际业绩差，这就是该模板的价值。

我们可以选择改变某些影响业绩的关键因素，但最终结果如何，模板会告诉我们。

某个因素可能降低一丢丢，都会对业绩产生致命的影响，某些因素上升一点点，也可能对业绩的提升大有帮助，重要的不是模板，而是人的决策，模板只是辅助，决策的人最重要。

模板和数据源在哪里下载？

打开压缩包，数据源和PowerBI模板尽收眼底。想要套用模板就按照提供的数据源格式整理好自己的数据，打开PowerBI文件刷新即可。

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