人货匹配

在前文中，我们对「人找货」和「货找人」的模板进行了详细分析，并回答了以下问题：设计师需要设计什么样的产品，针对哪些人群进行提供。此外，我们还需解答老板最关心的问题：利润空间有多大。视频学习如下：

假设我们筛选出了特定的人群以及产品特性，想要进一步查看产品的销售情况，包括「销售额」、「销售量」、「吊牌价」和「平均零售价」。

2.1 销售额top5分析

由于货号繁多，想要快速分析销售情况，我们可以仅对销售额排在前五的产品做分析，如下视频所示：
1）将「货号」、「销售额」、「记录数」、「吊牌价」和「销售额」拖入分析区域。

2）双击「记录数」修改成「销售量」，修改其中一个「销售额」的汇总方式为「平均」，并双击修改成「平均零售价」。

3）为「货号」添加过滤条件，筛选出销售额排在前五的产品。

在拖进仪表板中可以发现，表中的数据显示不全，如下图所示：

点击查看组件过滤条件发现被之前创建的过滤组件影响了，如下图所示：

因此需要将「人找货」和「货找人」中的「树标签」修改控制范围，如下视频所示：

2.2 销售量top5分析

同理，销售量top5分析可参考「2.1 销售额top5分析」，可直接复制「销售额top5分析」组件，修改过滤条件即可。

另外，根据实际情况，希望产品能在同个类目下进行比对，这里可以利用「结果过滤器」分别过滤出「大类」下的「服」「配」「鞋」三类。这里以「服装销售量top5分析」为例子，如下图所示：

2.3 仪表板展示

2.3.1 树标签做切片

在树标签中我们添加了「会员当前级别」、「性别1」、「年龄段」和「注册渠道」，也可以根据实际的业务进行选择。

除此之外还要选择好过滤组件控制的范围，只需控制「人货匹配」中制作的组件。如下图所示：

2.3.2 时间过滤组件

由于整体数据的时间跨度较长，可能会出现分析误判的情况，因此可以添加一个「日期区间」，如下图所示：

2.3.3 tab组件

恭喜你！到此完成了所有的分析步骤，完成了「零售电商人货场分析」，相信您已经学会如何进行多表联合的数据处理方式，并通过案例实操进一步熟悉了FineBI的功能使用，同时获得了零售电商人货选择分析的思路。