玩好數據報表，可以助力你打怪升級，但若玩不好，可能會被KO！有個真實案例，坂田某大賣家花了幾十萬，從500強挖了個財務大牛來公司做數據統計，誰知，錢花了，報表卻做得一塌糊涂！

為什么呢？

因為跨境電商太復雜，數據量太大了，想做好正面的數據統計已經很難，如果再被退貨、刷單、采購到貨不齊等異常情況沖擊，所謂的報表不是不準，就是沒邏輯，基本上等于沒用！

所以小月月建議，中小賣家與其招大量財務或組建數據部門，還不如先做一些簡單的報表，先把邏輯理清楚，簡單實用就好。

如何做好報表，打怪升級做大師？

黃金段位

利潤分析報表

利潤分析報表可以說是最基本的報表，每個公司少不了它，但想做好它，也不是容易的事！它一般要統計各項支出、收入、毛利、時間、平臺、賬號、倉庫、國家、品類、員工等數據。但實際上，并不會那么復雜！

利潤分析：如果你要分析利潤，只需統計時間、產品、平臺、收支這四個緯度就好了，這樣既可以看總利潤，也能一眼看出哪個平臺，哪個產品，哪個國家賺錢，再和前一季度形成對比，什么產品要淘汰，什么平臺要深挖，哪些國家要關注.....一切都一目了然。

資金流水分析：跨境電商資金流相對還是比較好算的，一是因為收入比較單純，基本都是平臺提現。二是因為支出比較固定，平臺提現周期、物流商供應商賬期、發工資都是固定的。

中小賣家的資金流報表可以簡單粗暴點，直接以時間為軸，左邊是各大平臺賬號的收入和預計收入，中間是資金池，右邊是每月工廠、物流、工資、房租、信用卡等支出，這樣的報表簡單直觀，雖然不是特別精準，但基本不會出現發不出工資、沒錢進貨的尷尬。

提成統計：很多賣家都是按利潤給銷售提成，這時算起來就特別麻煩，光平臺費用，就有銷售額、店租、傭金、廣告費、倉儲費、銷毀費、操作費......太復雜了。

所以中小賣家最好是按店鋪來算，這樣就比較簡單，只要統計銷量額、采購、平臺收取、刷單、物流就行了。

直接在平臺、信用卡上看也可以，雖然算法雖然簡單，但表格也要精細，比如采購和物流成本波動大，就必須按批次走，比如賣了100個產品，8塊錢的貨進了多少，10塊錢的貨進了多少，必須要清晰，一個算不準，團隊肯定要鬧意見。

鉑金段位

品類分析報表

品類分析報表中，很多賣家都會去爬取各種數據，比如庫存、銷量、review、feedback排名、品類、價格等等，以此來預估銷量，這實際上這并不科學，因為你并不知道多少人在刷單，有多少人是直評。

中小賣家在沒有招商經理的“內部數據”情況下，比較好的方法就是從自身數據報表出發，去預估品類情況，只要統計品類、銷量、價格、排名就好了。

市場分析：有了銷量數據和排名，就能大概判斷出某品類、某產品的市場容量。比如說，當你的產品排在第100名時，你每天能出10單，當排到第10名，你每天能出1000單，那么大概可以看出此類產品容量是約7-8萬單！

品類分析：此外，還可以通過自身數據，去推測改品類的發展趨勢，同一大類不同小類的占比，同一類產品不同功能和材質的sku，在最近一年里，銷量的變化、價格和利潤的變化……從這些比較細致的數據，就能找到你需要主攻的品類和產品。

鉆石段位

用戶分析報表

很多ebay、速賣通、wish的賣家，手里都有百萬、千萬的客戶，想要利用這一塊的資源，只需從產品、地區、價格、平臺、職業分析等維度去進行邏輯分析即可。

商機分析：從統計的數據，你能看到哪些用戶買了什么東西，以后可以定向EDM銷售！比如說買了魚竿的客戶，下次就可以給他們推釣魚凳，再下次又可以找他們做魚網兜的測評。

評價分析：從用戶的消費行為，你可以判斷人群。比如說買過擴音器的很大一部分是老師，在美國，雖然教師節嚴禁收禮，但很多家長會發祝福郵件給老師。這一天，老師們心情都是非常美麗的，若你此時發郵件去討個吉利要評價，一般都不會被拒絕。

風險分析：從用戶分布的國家，可以針對性的降低風險！如果你的用戶是中東人，那么你就可以提供貨到付款的服務，并在外包裝上寫2點后配送（宗教原因女人不收快遞，男人2點下班），這樣拒收率會低很多。

星耀段位

退貨分析報表

做賣家，遇到退貨是必不可免的了！雖說很多賣家不做退貨報表，但做了你一定能發現很多有用的地方。

通常，賣家會從品類、倉庫、國家、退貨類型、退貨數量、退貨金額、包材費用、總成本、毛利等數據去統計。然而，實際上并不需要這么復雜，只需統計時間、站點、產品、銷售、物流和供應商就可以了。

銷售人員分析：如果說同一個銷售人員，上月退貨低，這月退貨高，那你就得思考是銷量上升了，所以退貨量同比增長；還是因為新品太多，出現問題比較多；又或者是銷售人員不夠負責，不夠細心。

如果說不同銷售人員銷售同一款產品，有的銷售退貨低，有的退貨高，這時候多半是isting撰寫問題，這就要從根源去解決問題了！

時間維度分析：很多產品都有季節性，很多國家都有固定假期，如果發往歐洲的小包在8月的退貨率比較高，很可能是因為這時候是休假期，老外都出去了休假，你的小包才姍姍來遲；再者，有很多季節性的產品，在換季邊緣會發生大規模退貨，比如衣服。

服務商分析：供應商不同批次產品的質量是有波動的。若6月份，你沒什么退貨情況，但7月份上了某個供應商的產品后，頻頻出現退貨，那你可能就是產品質量問題，你可以從統計的數據中找到退貨原因并告給供應商。物流商也一樣，就不累述了。

其實無論是什么報表，都在環環相扣，緊緊相連，需要多個數據進行時間、空間對比，才能更好的分析出商機和危機！

當然，做好這些報表的前提是——你是一個excel高手！

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