商機追蹤範例 包含一個儀表板及相關聯的報表,以分析一家具有 2 個銷售通路 (「直接」 和「合作夥伴」 ) 的軟體公司。 此儀表板由銷售經理所建立,以區域、交易量及通路來追蹤商機與營收。

銷售經理依賴 2 項營收量值:

  • 營收 – 此為業務人員對於營收的預估。
  • 要素營收 – 其以營收 x 機率 % 進行計算,且一般認為其可更精確地預測實際銷售營收。 機率由交易目前的銷售階段 決定.
    • 潛在客戶 – 10%
    • 評定 – 20%
    • 解決方案 – 40%
    • 提案 – 60%
    • 定案 – 80%

此範例是系列中的一部分,該系列說明您可如何使用 Power BI 的商業導向資料、報表及儀表板。 此為來自 obviEnce 的匿名真實資料 (www.obvience.com)

您也可以只下載此範例的資料集 (Excel 活頁簿).

儀表板告訴我們什麼?

我們的銷售經理建立儀表板來追蹤她認為最重要的度量。 當她看到值得關注的項目時,她可以選取圖格深入探究資料。

  1. 公司營收 $20 億而要素營收為 $4.61 億。

  2. 商機計數和營收會依照類似的漏斗圖模式:每個後續階段總計遞減。

  3. 我們的商機大多位於東部地區。

  4. 大商機會比中小型商機產生更多收益。

  5. 合作夥伴的大交易比直接銷售產生更多的收益;平均分別為 $8 百萬與 $6 百萬。

不論交易歸屬於大型、中型或小型,為了成交都必須付出一樣的心力,因此公司應該深入探討資料以更了解大商機。

選取 [由合作夥伴和銷售階段帶動的商機計數] 圖格以開啟報表的第 1 頁。

瀏覽報表的頁面

我們報表第 1 頁的標題為「商機計數概觀」。

  • 東部是我們商機計數最大的地區。
  • 在圓形圖上,逐一選取每個地區以篩選頁面。 在每個地區中,合作夥伴都會更積極追求大商機。
  • [由合作夥伴和商機大小帶來的商機計數] 直條圖清楚顯示,大部分的大型商機都是合作夥伴帶動,而更多中小型商機並不是由合作夥伴帶動。
  • 在左下方的橫條圖中選取每個 [銷售階段],查看地區計數的差異,並注意即使東部是我們計數最大的地區,[解決方案]、[提案] 和 [定案] 階段中所有 3 個地區都有為數相當的計數。 這表示我們在中部和西部有更高的成交率。

我們報表第 2 頁的標題為「營收概觀」。

本頁會採取類似的資料檢視方式,但改由營收的角度而不是計數的角度來看。

  • 東部不只是商機最大的地區,也是營收最高的地區。
  • 在篩選由合作夥伴帶動的營收時 (選取右上角圖例中的 [是] ),會顯示 $15 億和 $2.94 億的營收。 將這些數據與由非合作夥伴帶動的營收 ($6440 億和 $1.66 億) 進行比較。
  • 相較於非合作夥伴帶動的銷售平均營收 6 百萬,若商機是由合作夥伴帶動,則大型帳戶平均營收較高 (8 百萬)。
  • 若是由合作夥伴帶動的銷售,大商機的平均營收幾乎是中型商機的兩倍 (4 百萬)。
  • 而不論是合作夥伴帶動的銷售及非合作夥伴帶動的銷售,其中小型銷售的平均營收為數相當。

顯然我們的合作夥伴在向客戶銷售時表現得更好。 因此,將更多交易分配給我們的合作夥伴應該是合理的。

我們報表第 3 頁的標題為「地區階段計數」。

本頁會採取類似的資料檢視方式,但依地區和階段細分。

  • 在篩選東部時 (選取圓形圖中的 [東部] ),顯示東部由合作夥伴帶動及非合作夥伴帶動的商機分配相當平均。
  • 大商機最常出現在中部地區,小型商機最常出現在東部地區,而中型商機則最常出現在西部地區。

我們報表第 4 頁的標題為「即將出現的商機」。

同樣地,我們會檢視類似的要素,但這次會從日期/時間的角度來看。

我們 CFO 使用此頁面來管理工作量。 藉由查看依銷售階段和月份區分的營收商機,她可以進行適當的規劃。

  • [定案] 階段的平均營收最高。 因此成交是第一要務。
  • 在依月篩選 (選取左邊交叉分析篩選器的月份名稱) 時,會顯示一月的 [定案] 階段有較多大型交易,要素營收為 $7500 萬。 反之,二月的 [解決方案] 和 [提案] 階段中大多數是中型交易。
  • 一般而言,要素營收數字會因銷售階段、商機數與交易大小而變動。 針對這些要素加入篩選 (使用右邊的 [篩選] 窗格) 以探索更深入的資訊。

這是安全的作業環境。 您一律可以選擇不儲存變更。 但如果儲存了變更,您也可以隨時移至 [取得資料] ,重新複製此範例。

下一步:連接到您的資料

我們希望本教學已示範 Power BI 儀表板、問與答和報表如何讓您深入了解商機追蹤的資料。 現在輪到您了 — 連接到您自己的資料。 您可以透過 Power BI 連接到各式各樣的資料來源。 深入了解開始使用 Power BI.

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