1、銷售指標分析： 主要分析各項銷售指標，例如毛利、毛利率、坪效、交叉比、銷進比、盈利能力、周轉率、同比、環比等等；而分析維又可從管理架構、類別品牌、日期、時段等角度觀察，這些分析維又采用多級鉆取，從而獲得相當透徹的分析思路；同時根據海量數

1、銷售指標分析：

主要分析各項銷售指標，例如毛利、毛利率、坪效、交叉比、銷進比、盈利能力、周轉率、同比、環比等等；而分析維又可從管理架構、類別品牌、日期、時段等角度觀察，這些分析維又采用多級鉆取，從而獲得相當透徹的分析思路；同時根據海量數據產生預測信息、報警信息等分析數據；還可根據各種銷售指標產生新的透視表，例如最常見的ABC分類表、商品敏感分類表、商品盈利分類表等。

這些復雜的指標在原來的數據庫中是難以實現的，老總們雖然知道他們非常有用，但由于無法得到，使得這些指標的地位也若有若無。直到BI技術出現之后，這些指標才重新得到了管理者和分析者們的寵幸。

2.銷售量預測

根據以往銷售數據以及影響銷售相關的因素的分析，通過建模構建銷售預測模型，可以單純針對銷售數據進行時間預測分析，也可以采用簡單的移動平均預測。在數據完善的前提下，還可以結核更多的影響因素，比如公司銷售政策，競爭對手銷售策略，公司產品發布，銷售人員是否充足等因素構建復雜的神經網絡系統，進行更完善的預測分析。

3.財務分析：

1）分析企業的財務狀況，了解企業資產的流動性、現金流量、負債水平及企業償還長短期債務的能力，從而評價企業的財務狀況和風險；

2）分析企業的資產管理水平，了解企業對資產的管理狀況，資金周轉情況；

3）分析企業的獲利能力；

4）分析企業的發展趨勢，預測企業的經營前景；

同時，系統還應該按照部門、人員、商品、供應商、時間等各個維度綜合分析各項財務指標，如：成本、毛利、利潤、庫存、結算、盈虧平衡點、銷售數量、銷售金額、市場占有率等等。

4、商品結構分析：

商品分析的主要數據來自銷售數據和商品基礎數據，從而產生以分析結構為主線的分析思路。主要分析數據有商品的類別結構、品牌結構、價格結構、毛利結構、結算方式結構、產地結構等，從而產生商品廣度、商品深度、商品淘汰率、商品引進率、商品置換率、重點商品、暢銷商品、滯銷商品、季節商品等多種指標。通過對這些指標的分析來指導企業商品結構的調整，加強所營商品的競爭能力和合理配置。

5、顧客細分：

顧客分析主要是指對顧客群體的購買行為的分析。例如，如果將顧客簡單地分成富人和窮人，那么什么人是富人，什么人是窮人呢？實行會員卡制的企業可以通過會員登記的月收入來區分，沒有推行會員卡的，可通過小票每單金額來假設。比如大于100元的我們認為是富人，小于100元的我們認為是窮人。好了，現在老總需要知道很多事情了，比如，富人和窮人各喜歡什么樣的商品；富人和窮人的購物時間各是什么時候；自己的商圈里是富人多還是窮人多；富人給商場作出的貢獻大還是窮人作出的貢獻大；富人和窮人各喜歡用什么方式來支付等等。此外還有商圈的客單量、購物高峰時間和假日經濟對企業影響等分析。

6、供應商分析：

通過對供應商在特定時間段內的各項指標，包括訂貨量、訂貨額、進貨量、進貨額、到貨時間、庫存量、庫存額、退換量、退換額、銷售量、銷售額、所供商品毛利率、周轉率、交叉比率等進行分析，為供應商的引進、儲備、淘汰（或淘汰其部分品種）及供應商庫存商品的處理提供依據。主要分析的主題有供應商的組成結構、送貨情況、結款情況，以及所供商品情況，如銷售貢獻、利潤貢獻等。通過分析，我們可能會發現有些供應商所提供的商品銷售一直不錯，它在某個時間段里的結款也非常穩定，而這個供應商的結算方式是代銷。好了，分析顯示出，這個供應商所供商品銷售風險較小，如果資金不緊張，為什么不考慮將他們改為購銷呢？這樣可以降低成本呵。

7、人員分析：

通過對公司的人員指標進行分析，特別是對銷售人員指標（銷售指標為主，毛利指標為輔）和采購員指標（銷售額、毛利、供應商更換、購銷商品數、代銷商品數、資金占用、資金周轉等）的分析，以達到考核員工業績，提高員工積極性，為人力資源的合理利用提供科學依據的目的。主要分析主題有，員工的人員構成、銷售人員的人均銷售額、對于開單銷售的個人銷售業績、各管理架構的人均銷售額、毛利貢獻、采購人員分管商品的進貨多少、購銷代銷的比例、引進的商品銷量如何等等。

8.客戶維系挽留

通過以往客戶的購買行為和記錄，結合客戶基本資料等信息，通過構建數據挖掘模型的方式，進行對用戶進行流失預測，從中找出高流失用戶，并結合客戶的價值貢獻，采取不同的 維系挽留策略，起到穩固收入，減少客戶流失的目的。

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