Wykres sprzedaży

Wykres sprzedaży na karcie oferty pozwala sprawdzić, jak oferta sprzedawała się w ostatnich 180 dniach oraz jak w tym samym czasie zmieniała się jej cena. Dzięki temu możesz w jednym miejscu porównać historię sprzedaży z momentami zmiany ceny i łatwiej ocenić, jak te zmiany wpływały na wyniki oferty.

W tym artykule znajdziesz

• co pokazuje wykres
• jak działa miniaturowy wykres na karcie oferty
• pełny widok wykresu sprzedaży
• jak działa prognoza sprzedaży na wykresie
• jak interpretować zależność między sprzedażą a ceną

Co pokazuje wykres

Wykres znajduje się w prawym górnym rogu na karcie edycji oferty. Prezentuje dane z ostatnich 180 dni dla wybranej oferty.

Na wykresie zestawione są następujące informacje:

• sprzedaż oferty w czasie,
• zmiany ceny tej oferty w tym samym okresie,
• wykryte anomalie sprzedażowe, czyli dni odbiegające od standardowego przebiegu sprzedaży,
• prognoza sprzedaży, pokazująca przewidywany kierunek sprzedaży w najbliższych dniach.

Dzięki temu możesz nie tylko sprawdzić, czy po zmianie ceny sprzedaż wzrosła, spadła albo pozostała na podobnym poziomie, ale też szybciej zauważyć nietypowe zachowania sprzedażowe i ocenić przewidywany trend dla oferty.

Miniaturowy wykres na karcie oferty

Miniaturka wykresu jest widoczna już bezpośrednio na karcie oferty, w prawym górnym rogu. Sam jej widok sygnalizuje, że dla tej oferty dostępne są dane o sprzedaży, które możesz analizować bez przechodzenia do dodatkowych ekranów.

Z miniaturki możesz korzystać już na poziomie podglądu. Po ustawieniu kursora myszy w interesującym punkcie wykresu zobaczysz dane z konkretnego dnia oraz liczbę sprzedanych sztuk dla poszczególnych kanałów sprzedaży.

Na tym małym widoku działa również zaznaczanie i odznaczanie poszczególnych kanałów sprzedaży. Dzięki temu możesz szybko zawęzić podgląd do jednego kanału albo porównać kilka wybranych kanałów jednocześnie.

Jeżeli jednak miniaturka jest niewystarczająca do dokładniejszej analizy i sam podgląd danych nie wystarcza, kliknij pomarańczowe strzałki w jej prawym górnym rogu. Wykres otworzy się wtedy w pełnym widoku, który jest czytelniejszy i pokazuje większą ilość danych.

Pełny widok wykresu sprzedaży

Po otwarciu wykresu w pełnym widoku zyskujesz czytelniejszy układ i większy obszar roboczy do analizy danych. Na grafice poniżej zaznaczono 12 elementów, które będziemy omawiać w kolejnych punktach.

1. Liczba sprzedanych sztuk – pokazuje sumę wszystkich sprzedanych sztuk w analizowanym zakresie dat. Wartość jest wyliczana na podstawie zamówień.
2. Łączna wartość sprzedaży – pokazuje łączną wartość sprzedaży dla analizowanego okresu, również wyliczaną na podstawie zamówień. W praktyce jest to wartość przybliżona, ponieważ bazuje na wartości brutto, więc przy pracy na cenach netto może nieznacznie różnić się od innych zestawień.
3. Analizowany okres w dniach – wskazuje, z ilu dni wstecz pochodzą dane widoczne na wykresie. To wartość informacyjna i nie podlega edycji.
4. Zakres dat – pokazuje dokładny przedział dat, z którego pochodzą analizowane dane. Także ten zakres jest prezentowany informacyjnie i nie można go zmienić bezpośrednio na wykresie.
5. Legenda kanałów sprzedaży i ich kolorów – to klikalna legenda, która pozwala zaznaczać i odznaczać dane widoczne na wykresie. Ze względu na pojemność widoku prezentowane są tutaj maksymalnie 4 najważniejsze kanały, a pozostałe są zsumowane do pozycji Pozostałe.
6. Legenda sprzedaży w kanałach – pokazuje łączne sumy sprzedanych sztuk dla poszczególnych kanałów. W tym miejscu widoczne są już wszystkie kanały dodane do oferty.
7. Sprzedane sztuki – oś Y wykresu pokazuje wartości liczbowe odnoszące się do sprzedaży wyrażonej w sztukach.
8. Cena sprzedaży – pokazuje średnią ważoną cenę sprzedaży brutto w danym dniu dla zamówień uwzględnionych na wykresie.
9. Zakres dni – oś pozioma pokazuje kolejne dni w przeszłości, prezentowane w interwałach co 30 dni wstecz.
10. Warstwy wykresu – pokazują poziom sprzedaży dla danego dnia, wyrażony w liczbie sprzedanych sztuk. To właśnie te warstwy budują dzienny obraz sprzedaży na wykresie.
11. Linia średniej ceny sprzedaży – pokazuje średnią ważoną cenę sprzedaży brutto w danym dniu i pozwala zestawić ją z poziomem sprzedaży widocznym na wykresie.
12. Wykryta anomalia – oznacza nietypowe zachowanie sprzedażowe wykryte przez system. Taki znacznik pomaga szybciej zauważyć dzień, który odbiega od standardowego przebiegu sprzedaży.

Poniżej zobaczysz też przykład zmiany zaznaczenia danych na wykresie, aby wyświetlić konkretny kanał lub kilka kanałów jednocześnie.

Prognoza sprzedaży na wykresie

Na wykresie sprzedaży możesz zobaczyć także prognozę sprzedaży. Jest ona prezentowana jako dodatkowa warstwa na końcu wykresu i pokazuje przewidywany poziom sprzedaży w najbliższych dniach.

Prognoza jest wyliczana automatycznie na podstawie dotychczasowej historii sprzedaży oferty. System analizuje wcześniejsze dane i na tej podstawie wyznacza przewidywany przebieg sprzedaży na kolejne 14 dni.

Na wykresie prognoza jest widoczna jako osobny element graficzny, odróżniony od historycznych danych sprzedażowych. Dzięki temu łatwo rozpoznasz, która część wykresu pokazuje już zrealizowaną sprzedaż, a która przedstawia przewidywanie na najbliższy okres.

Prognozę warto traktować jako wskazówkę pomocną w analizie oferty, a nie jako wartość gwarantowaną. Może być przydatna przy ocenie trendu sprzedaży, planowaniu działań cenowych albo obserwacji, czy oferta utrzymuje dotychczasowy kierunek sprzedaży.

Ważne Jeżeli historia sprzedaży jest zbyt krótka albo dane są niewystarczające do wyliczenia prognozy, system nie pokaże przewidywania na wykresie. W takim przypadku przy wykresie zobaczysz informację, że brakuje danych do wyliczenia prognozy.

Jak interpretować zależność między sprzedażą a ceną

Wykres ma pomóc w szybkiej ocenie oferty, ale warto analizować go w szerszym kontekście.

Poniższe przykłady pokazują, jak można czytać zależność między sprzedażą i ceną na różnych typach wykresów. To tylko przykładowe scenariusze, które mają pomóc w interpretacji danych.

Przykład 1

Na tym przykładzie widać okres stabilnej sprzedaży, po którym następuje zmiana ceny. Jeżeli po tej zmianie liczba sprzedanych sztuk wyraźnie rośnie, może to sugerować, że nowa cena lepiej odpowiada oczekiwaniom rynku.

Taki wykres warto odczytywać jako sygnał, że cena mogła wcześniej ograniczać sprzedaż, ale ostateczną ocenę dobrze zestawić także z działaniami konkurencji i sezonowością.

Przykład 2

W tym przypadku cena zmienia się, ale poziom sprzedaży pozostaje zbliżony. Może to oznaczać, że oferta jest mniej wrażliwa na zmianę ceny albo że zmiana była zbyt mała, aby istotnie wpłynąć na decyzje zakupowe klientów.

To dobry przykład sytuacji, w której sama cena nie musi być głównym czynnikiem wpływającym na sprzedaż.

Przykład 3

Na tym wykresie można zauważyć spadek sprzedaży mimo braku wyraźnej zmiany ceny. Taka sytuacja sugeruje, że przyczyna słabszych wyników może leżeć poza samą ceną, na przykład w sezonowości, słabszej widoczności oferty albo zmianie zachowań kupujących.

W praktyce to sygnał, aby analizować również inne dane, a nie ograniczać się wyłącznie do porównania ceny i sprzedaży.

Przykład 4

Ten przykład pokazuje wyraźny pik sprzedażowy, który odbiega od pozostałych dni. W takiej sytuacji warto zwrócić uwagę, czy był to jednorazowy wzrost związany z promocją, akcją marketingową, zwiększonym ruchem w kanale albo zdarzeniem sezonowym.

Jeżeli podobne odchylenie jest oznaczone jako anomalia, wykres pomaga szybciej wychwycić taki dzień i oddzielić go od standardowego trendu sprzedaży.

Przykład 5

Na tym wykresie warto zwrócić uwagę na połączenie danych historycznych z prognozą. Jeżeli przewidywany trend sprzedaży utrzymuje kierunek widoczny w ostatnich dniach, może to być pomocna wskazówka przy planowaniu dalszych działań cenowych lub promocyjnych.

Prognozę zawsze warto traktować jako wsparcie w analizie, a nie pewny scenariusz przyszłej sprzedaży.

Ważne Wykres pokazuje zależność czasową między sprzedażą i ceną, ale nie oznacza automatycznie, że sama zmiana ceny była jedyną przyczyną wzrostu lub spadku sprzedaży. Przy interpretacji danych warto brać pod uwagę także inne czynniki, np. sezonowość, działania konkurencji, dostępność towaru lub zmiany na samym kanale sprzedaży.