今天给大家带来一个实际的案例分析：电商销售与利润分析。

本次分析涵盖的核心统计维度与指标如下：

  1. 店铺盈利：查看每个店铺的总销售额与最终利润。
  2. 商品畅销榜：按商品名称统计，找出销量最好、利润最高的商品。
  3. 类目三指标：统计每个一级类目的销售额、成本与毛利。
  4. 品牌双冠：按品牌分析，找出销量最高与最赚钱的品牌。
  5. 活动效果：评估不同活动带来的销售额与利润，判断效果最佳的活动。
  6. 活动对比：对比参与活动与未参与活动的订单在销售额与利润上的差异。
  7. 店铺爆品：结合店铺与商品名称，找出每个店铺中最赚钱的商品。
  8. 地域销售：按省份与城市统计销售额与利润，识别销售最好的地区。
  9. 渠道利润：按订单来源（APP、小程序、H5、直播间）分析利润最高的渠道。
  10. 支付对比：比较微信、支付宝、银行卡等支付方式在销售额与利润上的差异。
  11. 会员分析：对比会员与非会员订单的销售额、毛利及退款金额。
  12. 优惠影响：按店铺统计优惠券与活动优惠金额对利润的影响。
  13. 退款商品：找出退款金额最高的商品，并查看其原本的销售额与利润。
  14. 退款原因：按退款原因统计，识别造成损失最大的原因类型。
  15. 低毛利商品：统计每个商品的实付金额、成本与毛利率，找出毛利率最低的商品。
  16. 活动副作用：结合活动与商品名称，分析哪些活动拉动销量但利润偏低。
  17. 店铺排名：统计各店铺的订单量、销售额、退款金额与最终利润，并按利润降序排列。
  18. 月度走势：按月统计销售额、退款金额与利润变化，找出生意最好的月份。
  19. 供应商贡献：分析不同供应商对应商品的销售与利润情况，判断贡献最大的供应商。
  20. 虚假畅销品：识别销量高但因成本高、退款多而导致最终不赚钱的商品。

一、需求分析

有一批电商原数据表格如下：

各表的列信息和部分数据如下。

成本表：

商品ID 商品名称 单位成本 包装成本 物流成本 生效日期
SKU00001 红富士苹果礼盒1 91.99 0.59 6.85 2026/1/1
SKU00002 阳光玫瑰葡萄2 83.79 2.26 6.76 2026/1/1
SKU00003 云南蓝莓3 9.84 4.45 4.97 2026/1/1


店铺表：

店铺ID 店铺名称 店铺类型 大区 省份 城市 负责人 开店日期 平台
SHOP0001 水果旗舰店 直营网店 华中 四川 深圳 孙颖 2022/12/20 抖音
SHOP0002 生鲜优选 品牌旗舰店 华南 浙江 杭州 周洁 2023/10/1 天猫
SHOP0003 鲜果工坊 会员店 华东 山东 郑州 陈晨 2022/12/13 京东


订单表：

订单号 店铺ID 店铺名称 商品ID 商品名称 活动ID 活动名称 用户ID 下单时间 订单状态 支付方式 订单来源 商品数量 商品原价金额 活动优惠金额 优惠券金额 运费 实付金额 订单成本 订单毛利 是否会员 省份 城市
SO20260000001 SHOP0004 橙心优品 SKU00005 库尔勒香梨5 ACT00009 平台补贴活动9 U100001 2026/8/9 6:22 已付款 支付宝 APP 1 41.74 7.49 2.72 4.09 35.62 37.42 -1.8 是 福建 南京
SO20260000002 SHOP0013 天天鲜果 SKU00097 红富士苹果礼盒97 ACT00004 平台补贴活动4 U100002 2026/2/24 3:45 已取消 银行卡 APP 1 29.51 4.67 0.38 5.47 29.93 21.99 7.94 是 江苏 济南
SO20260000003 SHOP0007 优鲜生活 SKU00145 红富士苹果礼盒145 ACT00023 店铺券活动23 U100003 2026/9/3 8:47 已付款 支付宝 H5 4 99.72 4.52 5.81 0 89.39 73.04 16.35 是 江苏 武汉


活动表：

活动ID 活动名称 活动类型 开始日期 结束日期 补贴预算 活动状态
ACT00001 满减活动1 会员专享 2026/4/8 2026/4/14 42409.17 进行中
ACT00002 秒杀活动2 秒杀 2026/4/14 2026/5/11 34235.1 进行中
ACT00003 店铺券活动3 店铺券 2026/10/17 2026/10/23 45514.9 已结束


商品表：

商品ID 商品名称 一级类目 二级类目 品牌 标准售价 商品状态 供应商名称
SKU00001 红富士苹果礼盒1 休闲零食 果切 甄选生鲜 174.05 上架 优选供应链
SKU00002 阳光玫瑰葡萄2 休闲零食 莓果 原产直发 89.21 上架 每日生鲜仓
SKU00003 云南蓝莓3 礼盒卡券 柑橘 每日果仓 36.23 预售 每日生鲜仓


退款表：

退款单号 订单号 店铺ID 店铺名称 商品ID 商品名称 退款时间 退款状态 退款原因 退款金额 责任归属
RF20260000001 SO20260000001 SHOP0004 橙心优品 SKU00005 库尔勒香梨5 2026/8/17 12:22 审核中 水果变质 11.8 商家责任
RF20260000002 SO20260000018 SHOP0011 四季果铺 SKU00042 丹东草莓42 2026/2/3 6:00 已拒绝 不想要了 49.34 商家责任
RF20260000003 SO20260000035 SHOP0006 安心果仓 SKU00098 阳光玫瑰葡萄98 2026/10/15 4:03 审核中 水果变质 102.21 用户原因


根据上面6个表格进行下面20个指标数据分析：

1. 店铺盈利：帮我看一下每个店铺一共卖了多少钱，最后赚了多少钱。
2. 商品畅销榜：按商品名称统计，看看哪些商品卖得最好，哪些商品利润最高。
3. 类目三指标：帮我看一下每个一级类目的销售额、成本和毛利分别是多少。
4. 品牌双冠：按品牌统计，看看哪个品牌卖得最多，哪个品牌最赚钱。
5. 活动效果：我想知道不同活动分别带来了多少销售额和利润，哪个活动效果最好。
6. 活动对比：帮我比较一下参加活动的订单和没参加活动的订单，销售额和利润差多少。
7. 店铺爆品：按店铺名称和商品名称一起看，找出每个店最赚钱的商品。
8. 地域销售：帮我看一下各个省份、城市的销售额和利润情况，哪里卖得最好。
9. 渠道利润：按订单来源统计，看看 APP、小程序、H5、直播间哪个渠道带来的利润最高。
10. 支付对比：按支付方式统计，看看微信、支付宝、银行卡的销售额和利润有什么差别。
11. 会员分析：帮我看会员订单和非会员订单的销售额、毛利和退款金额对比。
12. 优惠影响：按店铺看一下优惠券金额、活动优惠金额一共影响了多少利润。
13. 退款商品：帮我找出退款金额最高的商品，并看这些商品原本带来了多少销售额和利润。
14. 退款原因：按退款原因统计，看看哪种退款原因造成的损失最大。
15. 低毛利商品：帮我看一下每个商品的实付金额、成本和毛利率，找出毛利率最低的商品。
16. 活动副作用：按活动名称和商品名称一起分析，看看哪些活动把销量拉起来了，但利润反而不高。
17. 店铺排名：帮我看一下各个店铺的订单量、销售额、退款金额和最终利润，按利润从高到低排一下。
18. 月度走势：按月份统计销售额、退款金额和利润变化，看看哪几个月生意最好。
19. 供应商贡献：帮我看不同供应商对应商品的销售和利润情况，看看哪个供应商贡献最大。
20. 虚假畅销品：我想知道哪些商品虽然卖得多，但是因为成本高、退款多，最后并不赚钱。


二、工作流配置

为了完成需求，进行统计，我们需要先将数据入库准备数据，然后才能进行表统计。 我们来详细配置下工作流。


步骤1、数据准备阶段（入库）

由于我们的数据不需要任何清理，所以直接入库。添加“一个文件助手”智能体和“数据入库”。 如下图：

文件助手的提示词，描述数据csv文件的路径就可以了。


步骤2、表统计

数据入库好之后。我们就可以进行统计配置了。

统计1：店铺盈利

帮我看一下每个店铺一共卖了多少钱，最后赚了多少钱。

直接挂一个 “表操作”智能体，输入上面提示词，这样“店铺盈利”统计就配置好了。 注意，输出表名必须指定。


配置好之后，发布工作流，我们先跑一下“店铺盈利”的结果：

我们从结果能清晰的查看每个店铺的总销售和利润。


统计2：商品畅销榜

按商品名称统计，看看哪些商品卖得最好，哪些商品利润最高。

直接挂一个 “商品畅销榜”智能体，输入上面提示词，这样“商品畅销榜”统计就配置好了。 注意，输出表名必须指定。

配置好之后，发布工作流，我们先跑一下“店铺盈利”的结果：

我们发现没有商品名称输出，我们可以这样优化提示词，指明清晰一点：

按商品名称统计，列出总销量最高的商品和总利润最高的商品，分别按总销量从高到低排序和总利润从高到低排序，取top 10条数据，输出“商品名称”，“总销量”，“总利润”


统计3：类目三指标

帮我看一下每个一级类目的销售额、成本和毛利分别是多少。

同上，我们新建一个“类目三指标”节点。配置上面提示词。运行结果如图：


统计4：品牌双冠

按品牌统计，看看哪个品牌卖得最多，哪个品牌最赚钱。

同上，我们新建一个节点。配置上面提示词。运行结果如图：

这里我们优化了提示词：

按品牌统计，看看哪个品牌卖得最多，哪个品牌最赚钱。取前10个品牌数据，输出“品牌名称”，“销量”，“利润”。


统计5：活动效果

我想知道不同活动分别带来了多少销售额和利润，哪个活动效果最好。


统计6：剩余所有指标

其余的我就不一一演示了， 我们先把所有统计节点配置好，如下图：


三、统计结果输出到文件

我们只需要在最后挂一个“数据出库”节点，然后选择要下载的表名称，如下图：

等待执行完成，打开目录，就可以看到所有统计文件，如图：


四、总结

本次分析围绕电商销售与利润，基于订单、成本、商品、店铺、活动、退款六张表，配置了20个统计指标的工作流。通过数据入库、表操作节点配置与优化提示词，最终自动输出了店铺盈利、商品畅销榜、类目三指标、品牌双冠、活动效果等分析结果，并支持一键导出所有统计文件。整体流程实现了从原始数据到多维业务指标的自动化统计，便于快速定位高利润店铺、畅销商品、优质品牌及异常退款等关键问题。