小伙伴们好，今天想和大家分享一下杜邦分析法在零售行业会员销售指标中的应用。作为一位数据分析师，我深知会员销售指标在零售行业中的关键性，通过杜邦分析法的运用，我们能够更深入地了解会员销售业绩的内在因素，为企业的数据分析工作提供更多思路，也可以更清晰地理解这些指标背后的运营本质。

FineBI实现效果：

微信关注《BI实战》公众号，后台回复“资料包”可下载案例数据

下面，让我们一起探讨一下。

简要介绍一下杜邦分析法的原理。

杜邦分析法将企业的综合收益率（ROE）拆解为三个关键的财务指标：净利润率（Net Profit Margin）、总资产周转率（Total Assets Turnover）、权益乘数（Equity Multiplier）。这三个指标分别代表了企业的盈利能力、资产利用效率和资本结构。通过对这些指标的分析，我们可以了解企业盈利的来源、资产利用效率和杠杆效应的影响，使得杜邦分析法成为了财务分析中的重要工具。

针对会员销售指标，包括会员数、客单价、订单均价、人均订单数、件单价、连带率等，我们也可以利用杜邦分析法来拆解指标树呈现，可以更清晰地理解这些指标之间的关系，从而拓展数据分析的深度和广度。

指标① ：会员数 

先看会员数这一重要指标。会员数直接关系到企业的市场覆盖面和潜在销售额，也反映了品牌的粘性和忠诚度。在指标树上，会员数可以作为根节点，而其分支可以是不同会员等级的人数、新老客等，从而清晰地展现了会员数的构成与变化情况。

指标② ：客单价和订单均价

其次，我们来关注客单价和订单均价。客单价和订单均价是直接关系到每笔交易的价值，体现了顾客的消费水平。在指标树上，我们可以将客单价和订单均价作为同一个节点的分支，进一步细分为不同产品类别、地区、促销活动等因素，这样可以帮助我们更深入地了解这些指标的变化规律。

指标③ ：人均订单数和件单价

接下来是人均订单数和件单价。人均订单数反映了顾客的购买频次，而件单价则表现了单笔交易中商品件数和价格的关系。通过指标树的拆解，我们可以清晰地展现人均订单数和件单价在不同时间段、会员群体、商品类别等维度下的表现，帮助我们理解这些指标的变化趋势以及影响因素。

指标④ ：连带率

最后，看下连带率。连带率反映了顾客在购买某一商品时，还购买其他商品的比率，直接影响到企业的销售组合和交叉销售效果。在指标树上，连带率可以作为一个节点，分支可以是不同商品组合的连带率，或者不同购买场景下的连带率，从而更清晰地了解连带率对销售业绩的影响。

这样的一个指标树，FineBI是如何实现的呢？

下面是详细的制作步骤，可以边看边练哦~

FineBI 操作步骤

1

Part.1

数据导入

弹出【选择数据】框，将Excel数据导入。

数据样例：

2

Part.2

指标计算

第一步：建参数&仪表板设置绑定

1、新建一个参数：日期区间（时间类型），如下图：

2、新建仪表板，增加日期区间 过滤组件，勾选绑定参数，点击数设置，勾选日期区间，设置参考下图：

第二步：增加指标计算

1、复制“销售额”指标，重命名为“销售额-本期”后增加过滤条件如下图，过滤条件绑定参数“日期区间”

2、复制“销售额”指标，重命名为“销售额-同期”后增加过滤条件如下图，过滤条件绑定参数“日期区间”

3、添加计算字段，销售额同比，

SUM_AGG(销售额-本期)/SUM_AGG(销售额-同期)-1

比照以上1-3步骤，新增 “销售件数” 的相关指标（不再赘述）

4、复制“客户ID”字段后转化为指标，重命名为“会员数-本期”后增加过滤条件如下图，过滤条件绑定参数“日期区间”

5、复制“客户ID”字段后转化为指标，重命名为“会员数-同期”后增加过滤条件如下图，过滤条件绑定参数“日期区间”

6、添加计算字段，会员数同比，

SUM_AGG(会员数-本期)/SUM_AGG(会员数-同期)-1

比照以上4-6步骤，新增 订单数 的相关指标（不再赘述）

7、添加计算字段，分别计算 会员客单、订单均价、订单均件、件单价、人均订单数等指标的本期以及同比，计算公式如下（不再截图演示）：

会员客单 = 销售额 / 会员数

订单均价 = 销售额 / 订单数

订单均件（连带率） = 件数 / 订单数

件单价 = 销售额 / 件数

人均订单数 = 订单数 / 会员数

3

Part.3

组件&仪表板呈现

1、以销售额举例，图表类型选择指标卡，将销售额本期和销售额同比连个字段拖入文本框内，设置如下： 

2、将上一步做好的组件添加到仪表板；

3、点击添加其它-->图片组件

4、将如下图片添加到仪表板，调整至合适大小

其它指标制作方法相同，不再逐个展示~

最终效果图：

以华东区举例（其它区域、类别以及时间区间，或者其它你关注的维度，在仪表板加过滤组件后，均可以实现在仪表板自由选择）

小结

通过指标树的拆解呈现，我们可以将会员销售指标的复杂关系清晰展现在眼前，帮助我们更全面地理解这些指标之间的影响和联系。

希望通过本文的分享，能够为大家对于杜邦分析法在会员销售指标中的应用提供一些启发和思路，也期待和大家一起探讨这个话题。有任何问题或想法，都欢迎和我互动哦！祝大家在BI数据分析的道路上不断前行，获得更多的收获和成就！💡✨

好了，今天就酱紫，回见~