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  • 新手网页设计?这9款经典网页布局设计了解下

    万次阅读 多人点赞 2018-08-29 10:18:23
    网页制作最重要的就是网页布局,先布局,后细节,只有在选择了合适的网站布局以后,才可以顺利的进行接下来的工作。你要问网站布局有哪些?今天,Mockplus为你精选了9款不同的经典网站布局设计案例,希望给你灵感...

    现在,越来越多的人想要建立自己的网站,通过自助建站系统就可以自己进行网页制作了。这无疑是一件好事,但是,很多设计师,尤其是新手设计师或者压根儿就不是设计师的小白,都在网页设计上走过不少弯路。

    网页制作最重要的就是网页布局,先布局,后细节,只有在选择了合适的网站布局以后,才可以顺利的进行接下来的工作。你要问网站布局有哪些?今天,Mockplus为你精选了9款不同的经典网站布局设计案例,希望给你灵感。 

    1.Diker Bau网站

    网站布局思路:精选图片展示品牌标识

    A: Diker-bau-website

    Diker是一家位于德国柏林的建筑规划集团。设计师突出了以精选图来概述品牌标识的主要特征和属性。精选图被用作整个网站结构和架构的基础。由于此布局中缺少其他元素,精选图会引起用户对产品的完全关注。

    如果你想设计一个可以快速销售产品的网站,那么就可以使用这种布局。精选图可以与访客建立情感联系,一张大而得体的照片或插图会产生强烈的共鸣并创造出令人难忘的第一印象。当你只需展示一种产品或服务,并将用户的全部注意力集中在其上时,此布局非常有用。

    访问网站:https://www.behance.net/gallery/22105949/Diker-Bau-Website

    2. Chekhov

    网站布局思路:分屏布局

     

    A: Chekhov

    该网站使用了分屏布局,这种布局可以同时展示两个同等重要的内容信息。此外,设计师将两种信息相互对立,创造出完美的对比,以吸引更多访客的目光。分屏布局,再加上呼应的动画,该网站创建出更加精致的体验。

    如果你的网站需要提供两种截然不同的用户旅程变体,那么使用拆分屏幕的布局吧。但是要避免在拆分部分添加太多内容。如果内容过长过多,分屏设计不能很好地扩展,会影响体验。因此,如果你需要在拆分部分提供大量文本或视觉信息,则不适合这种布局。

    访问网站:https://chekhov.withgoogle.com/alive#home 

    3. Timothee Roussilhe

    网站布局思路:视差滚动布局

     

    A: Timroussilhe

    该网站是设计师Timothee Roussilhe的一个简单而富有创意的简历网站。他增加了视差效果,为访客提供更愉快和令人印象深刻的体验。向下滚动时,会有很多个盒子移入和移出。令人惊奇的是,所有的盒子都增加了视差效果,你会觉得你正在看一场电影。

    如果你想设计一个看起来很酷,富有创意和令人印象深刻的网站,那就添加一个视差效果。但是不要把它搞得一团糟,保持布局简单并使用更干净的配色方案。

    访问网站:http://timroussilhe.com/

    4. Happiness Abscissa

    网站布局思路:侧边栏导航

    A: Happiness

    该网站使用了一个固定的侧边栏导航来显示整个布局。导航无疑是任何网站的关键部分,主菜单是大多数用户在导航时首先要查找的内容。除了顶部水平导航外,你还可以通过将菜单选项放在固定的侧边栏中来布局。侧边栏应该选择页面左侧或右侧的垂直列。对于此布局,侧边栏保持静止并始终保持可见,而其余页面随着用户向下滚动页面而更改。还要确保这种导航具有可访问性。

    此布局适用于导航选项数量相对有限的网站。当用户进入页面时,所有选项最好都在视线范围内。侧边栏还可以包含菜单以外的内容,例如社交媒体链接,联系信息或你希望访问者轻松查找的任何内容。

    访问网站:https://www.happinessabscissa.com/

    5. Assemble

    网站布局思路:网格卡片布局

    A: Assemble

    Assemble通过在丰富的主页上使用网格结构来显示多姿多彩的栏目。卡片可以以易消化的方式呈现大量可点击信息。它可以帮助访问者找到他们喜欢的内容,并通过点击或点击卡片来深入了解详细信息。

    这种布局是无限可操作的,网格的大小,间距和列数可以不同,卡片的样式可以根据屏幕大小而变化(卡片可以重新排列以适合任何屏幕)。因此,网格卡卡在响应式设计中运用很广。

    此布局非常适合构建内容较多的网站,且具有相同层次结构的项目。

    访问网站:http://assemble.edge-themes.com/landing/

    6. Medium

    网站布局思路:栅栏布局

     

    A: Medium

    Medium是一个很受欢迎的博客网站,它以易于理解的方式向读者提供大量阅读信息。与纸质杂志类似,该网站使用多列网格,可以创建复杂的层次结构并集成文本和插图。主要目标是让访问者能够快速浏览,阅读和理解页面。但值得一提的是,Medium文章内面又是采用了单栏布局,这是为了方便读者可以没有障碍地滚动鼠标进行阅读。

    对于页面上具有大量内容又具有复杂层次结构的网站,栅栏布局是一个不错的选择。如果没有有效使用网格,主页上的所有内容可能会显得更加混乱和组织化。

    访问网站:https://medium.com/

    7. Beverages

    网站布局思路:盒子布局

    A: Beverage

    Beverages是一个100%响应的网站模板,其餐厅主题适用于任何食品和饮料网站的设计。所谓的盒子布局,就是一个大标题宽度框加一些较小的盒子,每个盒子都占据了屏幕大空间的一部分。较小的盒子数量可以从2到5不等。每个盒子都可以是一个链接,通向更细节,更复杂的页面。

    访问网站:https://p.w3layouts.com/demos_new/template_demo/07-03-2018/beverages-demo_Free/883271017/web/index.html

    8. Casangelina

    网站布局思路:不对称布局

    A: Casangelina

    Hotel Casangelina酒店是世界十大悬崖酒店之一,位于阿马尔菲海岸的悬崖上。客人可以在酒店露台上的全景室外游泳池放松身心。通过极简主义UI设计,滚动区域中图片和字体的融合增强了网页浏览的沉浸感。这是UI设计和用户体验的完美结合。背景音乐和动态酒店全景视频增添了视觉真实感,让用户通过网页设计感受整个酒店的优雅。因为太喜欢这个网站了,所以多说了几句,

    现在讲讲不对称布局,就是页面的布局两边缺乏平等。不对称是艺术界长期以来最喜欢的技术,在网页设计师中很受欢迎。但要注意不要将不对称与不平衡混为一谈,不对称的目标是在不可能或不希望对两个部分使用相同的权重时创造平衡。使用不对称性可以创建张力和动态,并且把用户的注意力集中在各个对象(焦点)上。

    访问页面:http://www.casangelina.com/

    9. Tinkerwatches

    网站布局思路:大图配带明确CTA

    A: Timroussilhe

    此布局的核心元素是一张用作页面背景的大照片。该照片用于向访问者介绍网站内容。这种布局可以创造出强烈的第一印象,并和用户产生互动。明确的CTA是关键,引导用户互动。如果你想要以最简洁的方式展示更多的信息,这种布局可以考虑,就像是无声胜有声。但要仔细选择背景图像。

    访问网站:https://tinkerwatches.com/

    以上就是Mockplus为大家精选的9款网站布局设计了,希望对您有所帮助。当然啦,心动不如行动,马上使用Mockplus开始你的网站布局设计吧。Mockplus有大量的封装图标和组件,可以直接拖拽使用,界面布局即刻呈现。如果怕位置不准,使用Mockplus的网格和参考线,精确到每一个细节,实现更完美的布局。这就像码积木,你想怎样搭建,界面就可以怎样呈现,全都只需鼠标拖一拖。现在试试,小白也能做设计!

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  • 对于销售管理的数据分析,我们首先还是要明确分析这些销售指标的目的。漫无目的,分析得再漂亮,对决策没有指导意义,领导也不在意。 1、分析销售指标有什么意义?...比如为了提升销售的产品...

    对于销售管理的数据分析,我们首先还是要明确分析这些销售指标的目的。漫无目的,分析得再漂亮,对决策没有指导意义,领导也不在意。

    1、分析销售指标有什么意义?

    从两个层面上来讲,一个是对销售情况的整体把控,将重要的指标呈现在一张报表中,通常看的就是销售日报或周报,用于监控数据异常以便及时发现问题。另一个是特定性问题分析,通过数据的展现触发对业务思考,来挖掘原因和解决措施。比如为了提升销售额做的产品对分析,渠道对比分析,退货量对销售的影响等。

    所以分析什么指标,不妨找销售经理深度了解其需求,特定问题特定分析。

    抑或是参考下面销售数据分析体系,来寻求分析的思路。

    2、销售分析追踪哪些指标?

    以电商零售企业为例。主流的销售额、订单量、完成率、增长率、重点商品的销售占比、各平台销售占比。更多的也可以跟踪利润、成交率(转化率)、人均产出等。

    基本业绩分析:

    建设销售分析体系,以渠道组织、商品体系实时监控、统计销售业绩。

    指标追踪:

    根据数据间逻辑,从汇总数据的异常,从时间、品牌系列、地区纬度进行钻取识别问题。

    做销售管理,需要分析哪些关键指标?

     

    做销售管理,需要分析哪些关键指标?

     

    商品价值分析:

    根据商品的销量、利润等指标分析商品价值

    价格带分析:

    分析价格带利润、价格带销量。

    做销售管理,需要分析哪些关键指标?

     

    做销售管理,需要分析哪些关键指标?

     

    3、怎样分析这些指标?

    可以从下面三个层面来跟踪这些指标。

    • 指标的监控,实时&累计指标的规律分析指标的对比分析

    3.1 指标的监控

    一般都会对这些指标进行监控,有比较传统的:邮件报送(虽然数据的整合处理要花费业务人员很长时间,但也是要比没有好的);也有比较高端的:led屏幕实时监控。不管怎样的方式,也都是为了这一目的。现在很多公司已实现了指标监控的自动化,以及多平台整合与移动化监控等。

    这儿举例用 FineReport 搭建的数据报表:

    做销售管理,需要分析哪些关键指标?

     

    上面的图表是针对上一天销售指标的监控,最重要的两个指标(销售额与订单量)通过仪表盘展示出来,同时展示目标达成率,可以非常醒目的掌握最重要的信息。不达标?根据此信息就可以找到负责人进行责问了。

    其他几个主要是订单分布情况,分别为各个价位的订单数量:体现客单价分布,若某一天的数据异常,比如发现客单价150的数量突然增加,则可能是店铺促销带来的效应(如果客单价下滑,但是销售额并没怎么增加,则非常明显的这次活动并不成功),也可能是某新品上线带来的冲击。总之,通过观察客单价的分布,是能够掌握很多信息的。

    商品销量与平台销量的分布:主要是对销售分布的掌握,这类信息要说只通过这一天的数据来看出问题来,还是有些困难的,需要连起来看。下面会有提到。

    订单时段分布:分析各个时间段的订单集中情况,例如上图中可以看出用户消费高峰期在晚上9点和10点左右。通过这些信息可以有针对性的调整销售策略。当然,如果突然某一天的订单分布有了很大的变动,也值得深入分析原因。

    不止是每天的销售指标值的追踪,累计起来的数据可以产生不同的感觉,如下图所示。

    做销售管理,需要分析哪些关键指标?

     

    一是累计销售额达成率,从图中可以看出整体的业绩表现。右边图表可以与该图形成联动,当数据异常时,可以进一步查看各月份的明细数据。

    销售指标的累计值监控,是对整体销售业绩的掌控,而日报则关注与最近的数据,两者应更多的是结合起来使用,既要掌控全局,也要关注眼前。

    3.2 指标的规律分布

    很多事请,独立的去看,很难发现有什么异样,但是将时间维度拉开,扩大观察的视野之后,就会有很多新的发现。正如前面所说的产品销售分布与平台销售分布。

    做销售管理,需要分析哪些关键指标?

     

    上图展示了各平台订单的占比分布情况。仔细浏览可以发现:在2月份(春节)期间,总体上天猫平台的订单占比很高;而京东平台上两个旗舰店,随着时间占比越来越高。这些信息会有助于帮助公司调整销售策略。

    当数据出现异常变动,可以进一步浏览月份明细数据,可以获知店铺订单量占比的下降,是因为该店铺的业绩下滑,还是其他店铺的业绩提高,这类报表,不仅是对数据的跟踪,也是对各负责人对追踪。

    3.3 指标的对比分析

    比如从地区维度出发,从多个角度对比地区之间的差异,通过数据来给相关的团队以无形的压力,提醒各团队的异常情况并及时处理。

    做销售管理,需要分析哪些关键指标?

     

    上图中,通过地图对各地区的销售情况进行直观的展示,可以选择不同的对比标准来展示。而右侧两个图表与地图形成联动,分别展示该地区的目标完成情况、同比环比情况。

    通过上图中可以看出,2月份之前实际销售情况是优于计划值,而在2月份之后有些疲软,5月份的累积完成额已经落后于计划额。需要进一步分析销售情况不佳的原因。这时选择计划完成率对比指标,如果所有地区的完成率都偏低,那或许是大环境的问题,如果是大部分仅少部分地区的完成率偏低,那或许更多的是地区团队的问题。

    通过这样的布局,可以对地区的销售情况进行较全面的展示,不能通过单一标准的好坏来展示团队的业绩。

    比如,从商品维度出发,对比不同商品的价值贡献度,给到品牌负责人压力,以及为调整商品策略提供参考。

    做销售管理,需要分析哪些关键指标?

     

    上图中,核心为左上角的商品利润分布图,通过该图对各商品的价值进行体现,这种图表适合商品数量较多的情况,可以很直观的显示出各商品的份量。

    右侧两个折线图可与该气泡图实现联动,我们分别介绍一下:

    权重曲线图:显示商品的权重分布情况,权重值=销售额/周权重系数,周权重系数在上一篇已经介绍过,是根据一周中每天的销售情况,对每天进行权重比例分配,例如周一到周日分布为:1.1,1,1.3,1.2,1.5,1.6,1.4。这样计算后得到的值应该是一个较为平缓的曲线,但是我们从图中看出,6月18日的销售额明显高于正常值,我们可以推断这一天是活动日,通过下面的图中我们可以发现6月18日的单价较低,也可以侧面证明该商品在6月18日属于活动促销期间。

    同时,在6月17日的销售情况比正常值要低,很可能是因为第二天活动造成的。而月初偏低、月末偏高,则有可能是营运团队在月初有一定的懈怠,月末有追赶业绩的情况。

    当然,上面的结论都是根据数据推测出的,若要对结论进行验证,还需其它方法,比如进行ab测试等。上述所用软件大家可以自行前往官网下载。

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  • 例如我们在做销售广告牌分析时,通常分析指标会有销售额和回款额,那么即使我们在对同一个指标做不同维度的数据可视化分析时,对于销售额和回款额建议分别使用相同的色系进行配色,比如销售金额尽量用黄绿色系,回款...

    最大的数据杀手——中国式复杂报表

    作为资料人,在日常生活和工作之中,我们是否经常被要求制作如下图所示的一些数据统计表格:

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    总的来看,这些表格看似包含的信息很全,但是其实人脑对数字本身并不敏感,看到数字之后需要在左脑进行进一步思考才能转化为人最终获取到的信息。

    而幸运的是,人的右脑对图像信息的处理速度非常快,能达到相同场景下数字处理速度的100倍以上。

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    基于人脑对数字和图像处理的以上特征对比,我们开始尝试使用图表的方式对数据进行更好的信息传达。

    尽管如此,却经常发现自己虽然有数据,却不知道用什么图表来进行数据最佳形式的价值表达,只会使用几个简单的柱状图、折线图、饼图。

    在颜色和字体等细节样式方面,不知道如何进行更加美观的调配,做出来的图表被人吐槽巨丑。

    做好的报告不知道如何进行组合呈现,不知道如何进行合理的布局,最终做出来的报告,甚至有时候自己都有点不忍直视。

    要构建一个优秀的可视化仪表板 (即真正信息丰富、可以指导行动的仪表板),仅将所有「顿悟」放到画布上是不够的。要让仪表板达到给使用者最佳的信息传达效果,我们必须认真考虑各种规划和设计各种元素。

    接下来将从图表类型、颜色搭配、仪表板布局设计原则、作品完善四个部分详细地给大家进行讲解,希望能够让大家的商业数据可视化分析报告能力得到一定提升。

    学会使用最佳的图表类型

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    时间趋势分析

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    时间趋势分析,是我们日常工作中应用最为广泛的方法之一。对于这类场景,我们通常可以选择折线图、柱状图来更好地进行数据到时间趋势的分析,比如上图所示,我们用折线图来分析每个地区的年度合同金额走势。

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    但是如果我们同时还想知道总的销售额在每年的走势如何,仅仅通过折线图或者柱状图显然是无法表达的。如果想知道每年总的销售额的走势,这个时候我们就可以通过范围面积图、堆积折线图或者堆积柱状图来实现。

    但是这三其实者也是有区别,范围面积图和堆积折线图是以每个地区作为一个模式的(单独观察每个地区的合同金额走势也同样方便),而堆积柱状图是将每个月份作为一个模式的。

    比较和排序分析

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    第二种要给大家介绍的是比较和排序分析,对于这类场景,我们通常可以选择条形图或者柱状图来进行对比比较和排序,这是因为他们都是基于相同的基线然后将数值显示为长度或者高度,使得值与值之间的对比分析变得异常容易。

    相关性分析

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    我们经常会有一些需要进行相关性探索分析的数据,例如研究某一种商品的单价和销售额之间的关系,研究员工考勤时间和离职率之间的关系,研究温室温度和作物生长的关系等等,这个时候采用散点分布图也许是我们的首选。

    但是需要注意的是,相关性分析并不能保证绝对的存在关系,只是表示可能存在关系。一般来说,在用散点图进行资料的相关性分析时,我们还可以引入趋势拟合线进行辅助判断。

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    对于不同单位的数据,在FineBI中我们可以采用分面分析的方法。分面展示其实是提供了一种将多项指针并列分析的数据观察视角。

    比如我想同时观察温度和衬衫销售的数据统计趋势、观察合同金额和购买数量的关系,这个时候就可以使用分面分析来进行资料统计观察。通过分面,可以分析不同指标的相关性,从而发现资料的潜在关联。

    分布分析

    分布分析也是我们做数据可视化分析时使用的比较多的一种方法,例如我们想知道不同产品类型的销售金额分布,这个时候我们可能会选择使用饼图进行展示。

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    通常来说饼图和堆积柱状图主要用于做数据的分布分析,但是需要注意不要试图尝试对不同系列的饼图进行数据分布对比分析,这将会不利于我们观察到每部分数据的变化情况,此时对比柱状图会是我们更好地选择。

    周期性数据分析

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    对于周期性循环数据特征分析,比如企业经营状况——收益性、生产性、流动性、安全性和成长性的评价(适用于快速对比定位短板指标),我们建议使用雷达图进行展示。

    地理资料分析

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    对于那些和地理位置信息相关的数据分析,地图是我们的首选类型,包括点地图、区域地图、热力地图、流向地图等等。因为地图除了能对比分析资料本身的差异性之外,还可以结合地理位置进行分析,发掘和地理位置信息等相关的业务价值。

    例如某一家电商企业,想要分析不同区域服装种类的销售情况,如果通过地图进行地理位置信息相关的辅助分析,就能快速探索出服装种类和地区位置区域的相关性(例如南方衬衫、西装等服装热销,北方羽绒服、羊毛衫等服装热销)。

    漏斗转化分析

    漏斗图适用于分析具有明确流程节点转化率的资料分析场景,例如互联网企业常用的平台使用者访问阶段漏斗转化分析、使用者生命周期漏斗转化分析等等。

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    如上图所示 ,我们通过FineBI进行某个平台的使用者访问阶段转化率数据分析。我们逐级来看各节点转化情况,首先是使用者从浏览商品行为到新增购物车行为这一流程的转化情况,我们通过漏斗图可以快速看出其转化率为50.77%,反映出该平台的商品介绍、图片描述等对用户有较强的吸引力。

    接下来继续看新增购物车到下单的转化率,可以看出其转化率高达99.66%,非常不错。之后却看到单至付款的转化率仅50%,这是一个值得反思的转化节点,通过资料分析猜测该平台商铺支付渠道不完善,需要增加例如支付宝、微信等快捷支付渠道,降低平台因为没有提供使用者习惯性的支付渠道而导致使用者放弃购买行为的几率。

    日历图分析

    日历图常用于分析和时间规律相关的分布数据,一般来说需要使用同一生长色系或者热力色进行渲染展示。

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    如上图所示,我们使用日历图分析每个月每天的发电量数据,可以很容易地发现8月、12月份的与中下旬处于全年的用电高峰期。

    核心KPI指标分析

    对于企业核心的KPI指针数据我们通常可以使用,KPI指针卡以及文本组件进行直观的汇总展示。

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    硕大醒目的关键绩效指标是使用者查看仪表板时的锚点,它们似乎在大声引导使用者说:「从这里开始!」这些数字可用作对话开场白,还能为旁边的图表提供上下文。

    表格展示

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    最后是适合直接使用表格进行展示的数据类型,通常来说比如需要查看精准的数据(比如需要反复查对的统计数据)以及需要明细展示的数据。通常来说我们可以和颜色进行结合(FineBI可自动渲染为颜色表格),更进一步的直观显示出数据的数值大小分布。

    颜色搭配一致性原则

    颜色是最有效的美学特征之一,因为它可以吸引注意力。我们最先注意到的特征就是颜色, 它能够以直接的方式突出显示特定见解、标识异常值。在论证观点时,颜色的使用应该以数据为基础,而不是个人的喜好或品牌的颜色。

    一般来说,我们在使用颜色的时候可以遵循以下的配色一致性原则:

    1.数值指标一致性

    当根据某一个指标的数值大小进行颜色映射时,建议使用生长色系的渐变颜色。

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    例如上图所示,统计的是不同年份的一个地区销售额情况,左边的图颜色并没有色系和生长规律,使用者难以理解具体指标数值的映含义,而此时如果使用右边的生长色系的表达方式,它会传达给使用者一种颜色可测量感。

    那么使用者根据这样的渐变生长色系,就可以很轻松地理解当年每个地区的一个销售额分布情况。

    2.指标颜色一致性

    在同一仪表板中,对于相同的度量尽量使用同一色系的颜色方案,避免使用过多的颜色对使用者造成干扰。

    例如我们在做销售广告牌分析时,通常分析指标会有销售额和回款额,那么即使我们在对同一个指标做不同维度的数据可视化分析时,对于销售额和回款额建议分别使用相同的色系进行配色,比如销售金额尽量用黄绿色系,回款金额尽量用蓝色系。

    我们在遵循这样的指标颜色一致性配色原则之后,使用者就能够快速地根据颜色区分来理解当前的数据可视化图表所要表达的指针含义。

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    3.色系颜色一致性

    在同一仪表板中,尽量选择相同色系的颜色方案,避免撞色。

    对于颜色如何去定义选择,这个可能是很多使用者非常头疼的事情,不知道该选择什么样的颜色去搭配。但是其实在色系搭配方面,FineBI里面内置了非常多的漂亮的配色方案可供大家进行同一色系颜色的选择,这一点对于使用者是非常友好的,毕竟有时候「颜值也很重要」。

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    如果我们是自定义配色,需要避免一些撞色。例如你把黄+白、蓝+黑、红+蓝、黄+紫等等色系进行搭配,这样不但从感官上不美观,而且还容易对使用者的眼睛造成刺激。

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    4.语义颜色一致性

    符合语义的颜色可以帮助人们更快地处理信息,尽量根据指标含义选择符合人类最直观感受的颜色。

    因此可以使用红色来表示热量分布,褐色表示干旱指数,蓝色表示降水量等等。

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    可视化报告的布局设计原则

    仪表板的用途是引导读者查看多个可视化,讲述每个见解的故事,揭示见解之间的联络。 更多地采用更好的仪表板设计,使使用者可以发现正在发生的事情,了解最重要的信息及其重要性。考虑如何在仪表板上引导用户的视线。那么我们在设计仪表板布局的时候,需要遵循哪些原则?

    1.故事性可视化仪表板布局

    在设计仪表板之前,我们首先需要知道使用者的习惯和阅读需求。通常来说,使用者看一个仪表板或者读一个可视化作品的时候就像看一本书一样,遵循着从上到下从左到右的原则。

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    也就是说,最重要的核心指标分析(一般可以选择使用较大的数字进行KPI指针汇总显示),我们可以放在左上方或者顶部。如果需要新增过滤控件进行页面级的辅助数据筛选,控件的位置一般放在顶部位置。

    其他一些次重要的指标分析可以放到左下方,最后是一些相对不那么重要数据或者是引导式分析最末尾的数据、明细数据、需要查看精准的数据(比如需要反复查对的统计数据)等等可以放到仪表板的右下方位置。

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    2.管理仪表板/大屏广告牌布局

    另外在做一些管理仪表板或者是大屏广告牌的时候,我们可能会需要将一些比较重要的数据(一般来说可能是地图或者是核心的数据可视化分析等等)放到中部进行展示。管理仪表板往往展现的是一个企业全局的业务,一般分为主要指标和次要指针两个层次,主要指针反映核心业务,次要指标用于进一步阐述分析。所以在制作时给予不一样的侧重,这里推荐几种常见的版式。

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    上面几个版式不是金科定律,只是通常推荐的主次分布版式,能让信息一目了然。实际项目中,不一定使用主次分布,也可以使用平均分布,或者可以二者结合进行适当调整。比如下图所示,指标很多很多,存在多个层级的,就根据上面所说的基本原则进行一些微调,效果会很好。

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    美化报告

    1.标题和文本注释

    当我们完成图表的数据可视化统计和组合布局之后,并不意味着已经完成了我们的数据分析报告,如果只是几个图表的组合拼接成的一个仪表板,可能会让使用者难以阅读和理解。由于数据可视化分析报告的可读性至关重要,所以我们需要使用简短有力的标题和文本,以最少的字数传达最有价值的观点、信息或故事。

    通过标题和文本注释结合可视化来对数据进行讲述,突出显示具体见解,提供其他背景信息,将所有这些元素整合到一个顺畅的演示中。通过这些故事点让人们能够以更加有序的方式,深入探索每个可视化中的指标和见解。优秀的可视化作品不但可以帮助您更好地理解自己的数据,还可以更快地提供更有意义的见解,甚至启发其他人提出和回答新问题。

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    2.不要重复相同业务意义的表达

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    对同样维度和指针的数据可视化呈现形式有多种多样,但是注意不要在同一仪表板中重复相同业务意义的表达。例如我们统计每个地区销售额的占比分布情况,可以使用折线图、也可以用柱状图、饼图来进行展现,但是此时我们只需要选择最佳的表达方式(饼图)进行呈现即可。

    3.钻取分析多层级资料

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    对于一些有树层级关系的数据,在FineBI中可以通过数据层层钻取或者多层饼图的形式进行呈现。通过数据钻取的形式,让用户在做数据穿透分析时更加方便灵活,同时节约常规仪表板多个维度分析所要占用的额外区域。

    4.联动分析,替代控件过滤

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    通常在做一些需要数据过滤筛选的时候,我们可能会使用控件进行过滤。但是用户实际在阅读整体的数据可视化报告时,通过设定FineBI图表和图表之间的联动关系来代替控件过滤,往往能够更进一步增强仪表板的引导式分析,让使用者进行更加快捷和灵活的数据联动分析。

    5.消除杂乱

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    6.多维分析,防止一叶障目

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    如上图所示,这是一家牛奶生产企业的某个固定销售报表的广告牌,我是这家公司的战略决策者,那么我从这样的固定维度的报表中只能够得出两个结论:

    1.2016年相比2015年的公司牛奶销售额相对有所增长,环比增长率位122.82%;

    2.每年中各个月份的销售额相差不大,唯一是在2月份中,可能是由于春节的影响,拉动了大众的集中消费,所以在每年2月份公司的牛奶销售额会迎来一个小高峰阶段。

    如果是传统的固定报表,那么数据分析能给用户传递的信息可能也就到此为止了。可是真的仅仅如此吗?我们再来引入产品维度分析看看。

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    我们可以仔细观察这个资料分析结果,无论是2015或是2016年,看起来好像每一年中的第一季度和第四季度的鲜奶销售额比较高,酸奶的销售额比较低;而第二季度和第三季度的酸奶销售额比较高,鲜奶销售额比较低。而像固定报表中的单一维度直接汇总,往往就将这样真正有数据业务价值的结果掩盖掉了。

    22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

     

    这里我们进一步来验证一下。继续用雷达图进行每个季度不同产品类别的牛奶销售额统计,观察每年季度的销售额资料统计结果,我们可以轻松验证之前的资料观察结果。

    我们再来从业务的角度进一步思考目前的资料结果原因,第一季度和第四季度主要为春、冬季节,天气比较冷,这种冷天大家都喜欢热鲜奶喝,因为比较暖身体。第二季度和第三季度主要为夏、秋季节,天气比较热,而这种热天大家都喜欢和酸奶,因为比较清爽。

    如果我是这家公司的战略决策者,那么每年对于第一季度和第四季度,公司将主要生产鲜奶,降低酸奶的生产量;对于第二季度和第三季度公司将主要生成酸奶,降低鲜奶的生产量。

    这样一来,我们通过逐步的探索分析将数据和业务联合起来,总体上既能提高企业的产品销售额,又能降低每个季度公司的库存压力。

    我们每天遵循的习惯可能会隐藏数据背后潜在的价值,所以我们需要多尝试从看表格数字思考转换到看图形感知分析,勇于改变现状。在对数据进行探索分析思考时,要善于从不同角度去进行可视化分析,完善数据全貌,这样才能发掘数据背后的巨大价值。落实到具体的数据工作中,作为数据人,我们除了分析日常业务提出来的问题之外,还需要学会积极去处理未预见的问题,时刻保持对数据的怀疑态度,练就自己在探索资料业务问题时的前瞻性。

    总结

    优秀的可视化作品不但可以帮助您更好地理解自己的数据,还可以更快地提供更有意义的见解,甚至启发其他人提出和回答新问题。构建商用可视化是一门综合技艺,需要运用科学、艺术、交流、叙事等方面的技能。

    人人都可以制作可视化,但要获得真正有效的商用可视化仪表板,我们需要投入时间、开展协作、进行迭代。 FineBI提供一个快速的可视化分析工具可以供我们进行使用,但是请记住:多从使用者角度出发,再优秀的仪表板仍然可以继续完善和改进!

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  • 从事营销实践研究工作多年,销售,也市场,也些理论思考与研究,更是多年的在医药一线营销的实践者,多年来也一直思考这些问题,觉得其实总体上二者的区别就是短期和长期、点和面、局部和整

    经常遇到一些外企朋友问到:你是做“marketing”的还是“sales”的?也经常遇到国内企业的朋友问到,“销售”和“市场”到底有什么差异?还常听到的抱怨是:我们公司销售部和市场部总是内耗抵触,该怎么办?

    从事营销实践研究工作多年,做过销售,也做过市场,也做些理论思考与研究,更是多年的在医药一线营销的实践者,多年来也一直思考这些问题,觉得其实总体上二者的区别就是短期和长期、点和面、局部和整体、战术和战略、执行和策略、手脚和大脑的区别。但这些还是很难给人讲明白。下面就是一些个人对销售和市场区别多年来的感悟和思考,文中提到的市场,在某些感悟的观点中可以视同为“营销”。

    1、市场是解决竞争问题和未来问题的;销售是解决当下和现实问题的。当一个企业越来越倚重销售时,说明销售及销售管理能力越来越无力。如果销售人员感觉是在孤军奋战,说明市场职能缺失。

    2、市场是发现需求和制造需求;销售仅仅是满足需求的。

    3、市场是把自己的资源组合和长处发挥到极致;销售是把客户的潜力和资金拿回来的能力发挥到极致。

    4、市场就是改变消费者的心理认知和心智模式;操纵消费者的潜意识。销售是即期引导和改变消费者的购买习惯和即期让消费者产生购买行为。

    5、市场是帮助消费者做选择;销售是暗示或者迫使消费者做选择。

    6、市场的对象是消费者;销售的对象是客户(渠道和终端)。

    7、做市场是卖与价格一致的概念;做销售是卖与价值一致的产品。

    8、做市场是做品类,卖品牌;做销售则是是做产品,卖使用价值。

    9、市场的功能是改变消费者的价格参标;销售的功能是改变消费者的行为模式。

    10、市场是建立消费者价值感;销售是提供给消费者的便宜感。

    11、市场是说服消费者;销售是方便消费者。

    12、市场做的是市场扩容工作,销售做的是当下的回款工作。做不好市场死是迟早的事情;做不好销售死是当下的事情。市场扩容是市场人员的核心工作;销售回款和份额扩大是销售人员的天职。

    13、市场工作的重点是培育市场;销售所做的则是攫取市场。

    14、市场调研规划领先;销售执行激励为王。

    15、市场注重理性和调研;销售注重感性和狼性。

    16、市场重在传播沟通,树立品牌;销售重在促销上量,打击竞品。

    17、市场是花钱的艺术;销售是赚钱的本领。

    18、市场运筹帷幄,决胜千里;销售贴身肉搏,你死我活。

    19、做市场就是要做出消费者要的东西;做销售则是卖自己有的东西。

    20、市场是让消费者心甘情愿掏钱;销售是运用手段“抢”消费者的钱。

    21、市场注重系统工作;销售注重单兵作战。

    22、市场是资源组织协调;销售是资源有效利用。

    23、市场高手一定是销售高手;但销售和商务高手不一定是市场高手。

    24、销售人员常说的话是你们的营销方案或者POA(季度营销行动计划)是闭门造车,没有可实施性;市场人员常说的话是你们的人员没有执行力,净搞歪门邪道。

    25、市场部的目标是树立品牌,扩大品牌知名度、提升美誉度,给消费者提供产品购买的理由;而销售部的工作目标就是如何把产品送到消费者的面前,并成功的收回货款。

    26、市场做的是战略规划;销售做的是战术实施。通俗的说就是市场是大脑;销售是手脚。或者说“市场是道”;“销售是术”。

    27、市场考虑的是全局,是策略执行者;销售考虑是局部问题,主要是这样实现消费者即期购买回款,只是营销的一个方面。

    28、市场考虑的是企业的长远利益和发展;以三五年为期,销售实现的企业短期即期的利益变现,销售目标则以年、季、月为期。

    30、市场部提供作战方案和枪支弹药;销售部是实施地面作战。

    31、市场做的是事业;销售是做生意。

    32、市场是从外向内,着眼于消费者;销售是从内向外,着眼于公司内部。

    33、销售队伍是地面部队;市场队伍是空中炮火支持。

    34、要做好市场的人最好先有一线销售经验;要做好销售的人也必须具备市场观念更能战无不胜。

    35、市场以“市场的业绩是市场占有率和品牌知名度美誉度为衡量标准”;而销售是以销售额,即回款金额来衡量的。

    36、销售更多是体现个人魅力;营销则是企业整体的综合素质。销售在短兵相接的战斗中有益于个人的能力提升和更多的机会能力;而做市场需要行业背景、专业技术、洞察分析、企划思考能力。

    37、小公司、不正规的公司都是以销售人员为导向的;大公司、正规公司都是以市场为导向的。

    38、做市场需要规范和理性;做销售需要灵活和创新。

    39、市场是做品牌;销售是做规模。

    40、市场把消费者称为潜在客户;销售把消费者叫现实顾客。

    41、市场是一场足球赛的全面布局与进攻章法;而销售就是前锋人员的临门一脚。

    42、做市场就是用心和用情用时间去长久爱一个人;做销售就是马上鲜花献殷勤获得你的芳心。

    43、市场是为了让产品“好卖”;销售是为了让产品“卖好”。

    44、市场是抢夺消费者心智;销售是抢夺竞争者的份额。

    45、市场是把货铺进消费者的心里;销售是把货铺到货架上。

    46、市场是拉动;销售是推动。

    47、市场是面;销售是点。市场涉及调研、定位、产品研发、概念企划、营销方案的制定;销售则是发货、回款。

    48、市场是恋爱和爱情;销售是做爱和满足。

    49、做市场是做芯片;做销售是做显示屏。

    50、市场是千里眼;销售是足下行。

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空空如也

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