先搞清楚现状，再谈增长
很多卖家制定年度目标的方式是这样的：去年做了 200 万，今年目标 300 万，增长 50%。但增量从哪里来？靠什么实现？往往没有具体答案。
定目标容易，拆解目标才难。而拆解的前提，是真正摸清当前店铺的状况：历史增速是多少、转化率水平如何、广告费花得值不值、在竞品中处于什么位置、哪些商品在拖后腿。
店铺现状分析工具就是为这个场景而设计的。把你的历史数据上传进去，它会告诉你：现在在哪里，要达到目标需要做哪些事。
工具地址：www.yitongweb.cn/visual/sales-plan
功能一：历史销售趋势分析
这是整个分析的基础模块。上传一份包含月度数据的 Excel 或 CSV 文件，系统会自动识别列名，无需手动配置。
支持识别的列名范围较广，比如「月份/日期/date」「GMV/销售额/成交额」「订单量/成交量」「访客数/UV」等，和平台导出的原始格式基本兼容。
数据格式参考
| 月份 | GMV（元） | 订单量 | 访客数 |
|---|---|---|---|
| 2024-01 | 152,000 | 304 | 6,080 |
| 2024-02 | 138,000 | 276 | 5,520 |
| 2024-03 | 168,000 | 336 | 6,720 |
上传后，系统会生成：
- 月度 GMV 趋势折线图：直观看出增长节奏和旺季规律
- 核心指标摘要：统计区间、总 GMV、月均 GMV、峰值月、月均增速
- 派生指标计算：如果有订单量和访客数，会同步计算客单价（AOV）和转化率（CVR）
功能二：年度目标拆解
在上传历史数据时，可以同时输入年度目标 GMV。系统会基于历史数据给出目标可行性评估，并自动拆解执行路径：
| 评估项 | 说明 |
|---|---|
| 目标合理性 | 增长 20% 以内标绿，20%~50% 标黄，50% 以上标红 |
| 月均目标 GMV | 年度目标均摊到每月，作为月度执行基准 |
| 目标月订单量 | 基于历史平均客单价反推所需订单数 |
| 目标访客数 | 基于历史转化率反推所需 UV，明确流量缺口 |
这个拆解逻辑的价值在于：把一个模糊的 GMV 目标，转化为「每月需要多少访客、多少订单」这样可执行的运营指标。流量从哪来、怎么转化，路径变得清晰。
功能三：广告投放数据分析
这个模块是可选的，需要额外上传一份投放数据文件。文件结构包含：月份、广告平台（直通车/超级推荐等）、花费、投放带来的 GMV。
系统处理后会输出：
- 各月广告花费和广告 GMV 走势对比
- 每月 ROI（广告 GMV ÷ 花费）计算
- 各平台花费分布（饼图）
投放数据格式参考
| 月份 | 平台 | 花费（元） | 投放 GMV（元） |
|---|---|---|---|
| 2024-01 | 直通车 | 8,000 | 24,000 |
| 2024-01 | 超级推荐 | 3,000 | 7,500 |
ROI 数据有时候能反映出投放策略的问题。比如旺季 ROI 比平时低，可能不是投放效率下降，而是旺季本来可以不用加投——自然流量已经足够好。这种判断，看数字才能说清楚。
功能四：竞店排名分析
上传一份竞店数据文件，可以把自己的店铺放进行业排名里做对比。支持的字段包括：排名、店铺名称、成交金额、访客数、成交单量、关注人数、搜索点击次数。
分析结果会生成竞店排名横向对比图，直观显示本店在同类目竞品中的位置。如果排名靠后，可以对比 UV 差距和转化率差距，分别判断是流量问题还是承接问题。
竞店数据格式参考
| 排名 | 店铺名称 | 成交金额 | 访客数 | 成交单量 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 旗舰店 A | 850,000 | 42,500 | 1,700 |
| 5 | 本店 | 520,000 | 26,000 | 1,040 |
功能五：商品结构分析
上传商品维度的数据，可以分析当前在售 SKU 的整体结构。支持字段：商品名称、成交金额、成交件数、访客数、浏览量、加购件数、成交客户数、成交转化率。
输出结果包括：
- GMV 集中度：前几个 SKU 贡献了多少 GMV，判断是否过度依赖单品
- 流量 vs 转化散点图：识别高流量低转化的商品（流量有但没接住）和高转化低流量的商品（产品好但没推出去）
- 商品健康度分级：综合 GMV、转化率、加购率等维度给每个 SKU 打分
自动诊断建议
基于你的历史数据，系统会自动生成诊断卡片。每条诊断包含：问题判断、关键数据、下一步建议，覆盖以下几类常见场景：
- 增长趋势评估：月均增速 ≥5% 标绿，0~5% 标黄，负增长标红，并给出对应策略
- 峰值月规律识别：峰值月超过月均 1.3 倍时，提示复盘该月打法，作为旺季规划参考
- 目标合理性评级：对照历史增速，判断目标是否激进，给出拆解或调整建议
- 转化率健康提示：低于 2% 提示优化详情页，高于 5% 建议加大投流放大优势
诊断建议不是泛化的运营口号，而是基于具体数值给出的针对性动作。
AI 智能分析（Pro）
Pro 版用户可以在完成基础分析后，开启 AI 智能分析。AI 会综合历史趋势、目标差距、转化健康度、广告 ROI 等维度，给出一份更系统的诊断报告，包括评级结论、增量路径和优先级排序。
分析结果可以直接导入 PPTX 报告的末页。
导出 PPTX 报告
所有分析模块完成后，可以一键导出 PPTX 格式的报告，内容包括：封面与核心指标摘要、GMV 趋势图、目标拆解方案、广告 ROI 曲线、竞店排名对比、商品结构图、诊断建议页。导出需要 Pro 会员权限。
先用示例数据看效果
工具页面的每个模块都配有「体验示例数据」按钮，无需自己准备文件就可以看到完整的分析效果。示例数据包含 12 个月的销售记录、完整的投放数据、10 家竞店排名和 10 个 SKU 的商品数据，覆盖了大部分分析场景。
确认效果符合需求再上传自己的数据。页面也提供对应的模板下载，按照模板整理好数据上传即可。
操作步骤
- 访问 www.yitongweb.cn/visual/sales-plan
- 可先点击「体验示例数据」查看完整效果
- 从平台后台导出历史月度销售数据（GMV + 订单量 + 访客数），上传历史销售文件
- （可选）输入年度目标 GMV，查看目标拆解结果
- （可选）上传投放数据，查看广告 ROI 分析
- （可选）上传竞店数据和商品数据，完善分析维度
- 查看诊断建议，梳理优先处理的问题
- （Pro）开启 AI 分析，或导出 PPTX 报告
几点使用建议
- 历史数据建议覆盖 6 个月以上，数据越长，趋势判断越准确，目标拆解也越有参考价值
- 月份列格式建议统一为
YYYY-MM（如 2024-01），避免识别出错 - 广告数据按月整理后上传，多平台可以分行填写，系统会自动按月汇总
- 竞店数据建议用同类目同价位段的竞品，跨类目对比参考意义有限
- 建议季度初用上一季度数据跑一次，对照目标进度调整打法
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