Por artículo
Cantidad, ventas, coste, ganancia bruta y evolución por referencia.
Un análisis de ventas útil no debería limitarse a sumar facturas. Para que el dato tenga sentido hay que decidir cómo tratar abonos, cancelaciones, descuentos, coste, almacenes y comerciales.
Una misma base puede servir para responder preguntas de ventas muy distintas si la lógica está bien separada.
Cantidad, ventas, coste, ganancia bruta y evolución por referencia.
Volumen de negocio, mix de producto y margen por interlocutor comercial.
Comparar actividad por empleado de ventas, centro operativo o ubicación.
SELECT
T0."DocNum",
T0."DocDate",
T0."CardCode",
T1."ItemCode",
T1."Quantity",
T1."LineTotal",
T1."GrssProfit"
FROM OINV T0
INNER JOIN INV1 T1
ON T0."DocEntry" = T1."DocEntry"
WHERE T0."CANCELED" <> 'C'
AND T0."DocDate" BETWEEN [%0] AND [%1];
La estructura real de trabajo también contempla abonos y documentos cancelados para que el signo y el efecto económico sean coherentes.
Definimos qué documentos forman parte de ventas y con qué signo.
Añadimos cliente, artículo, comercial, almacén y las dimensiones necesarias.
Preparamos query, Crystal Report o análisis según quién vaya a consumirlo.
Modificamos o creamos tu informe Crystal Report, en SQL Server o SAP HANA, con presupuesto cerrado antes de empezar.
Ver más →Reporting de ventas y margen por artículo, cliente, comercial o almacén.
Ver más →Ejemplos de consultas SQL orientadas a ventas, márgenes y finanzas, con el paso a Crystal Reports cuando toca.
Ver más →Sí. De hecho, para un análisis neto normalmente deben contemplarse con una lógica consistente.
Sí, siempre que la definición de coste y ganancia utilizada sea la adecuada para el caso.
Sí. Disponemos de estructuras de trabajo en HANA y también desarrollamos en SQL Server.
No hace falta que nos expliques la solución técnica. Dinos qué información necesitas, qué ocurre hoy y si trabajas con SQL Server o SAP HANA.