
大家都知道,数据分析的目的是驱动业务的增长。销售漏斗是我们数据分析中最常用到的商业分析模型之一,对于掌握销售的具体进展情况,促进销售转化很有帮助。今天小编就跟大家分享一些关于销售漏斗的知识,希望能帮助大家及时发现销售中的问题,实现业务的增长。
一、销售漏斗概念
销售漏斗,又称为销售管道,即Sales Pipeline,是一个形象的概念,是对销售过程控制的重要分析工具。销售漏斗可以通过对销售阶段的分析,来掌握销售的进展情况,是一种量化的,对销售过程进行管理的方法。销售漏斗适合对销售流程比较规范、周期比较长、参与的人员比较多的,复杂销售过程的管理。
二、关于销售漏斗形状的解释
漏斗的顶部是有购买需求的潜在用户,漏斗的上部是将本企业产品(服务)列入候选清单的潜在用户,漏斗的中部是将本企业产品(服务)列入优选清单的潜在用户,漏斗的下部是基本上已经确定购买本企业的产品(服务),只是有些手续还没有落实的潜在用户,漏斗的底部就是我们所期望的成交的用户。
销售漏斗的顶部为:有购买需求的潜在用户;上部为将本企业产品或者服务,列入购买的候选清单的潜在用户;中部为将本企业产品或者服务,列入优选清单的潜在用户,最常见的,例如:两个品牌或商品中选择一个;下部为基本上已经确定购买本企业的产品或者服务的用户,目前有些手续还没有真正落实的潜在用户;漏斗最底部,就是我们所期望成交的用户。从潜在用户到真正签约,每推进一步,用户名单就会相应减少,因此形成倒三角形,也就是这样的漏斗形状。通常企业,为了更加有效地管理自己的销售人员、系统集成商、以及增值服务商,需要按照上述定义对所有潜在用户进行分类。对于处在销售漏斗各个层次的定义,根据销售内容的不同,是可以有所不同的。在实际的销售过程中,每一个项目,并不是必须要经过所有的阶段,有些进展顺利的项目,很可能是跳跃式发展的。
三、销售漏斗的功能
1.过滤:销售漏斗使用其不同不同的漏网密度,对那些冗余,更甚至是混淆视听的错误信息,进行过滤,从而使销售管理人员得到,想要的重要的“信息”,并以此帮助企业来避免时间成本和机会成本的损失。
2.准确预测:销售管理人员如何核算当前销售额度,并合理、准确的预测下一月度/季度/年度数据也是一个难题。销售漏斗既能对每一层次进行定位,也能够按照销售进度,对每一层估算一个成功度可能性的值。我们可以在下一阶段的数据预测中,参照这个估值。
3.形成共通的语言:销售漏斗,形成了一种销售人员之间进行沟通的共通的语言。通过销售漏斗图,我们能够很明确的了解,销售的进展程度,以及下一步的计划。
四、销售漏斗在实际业务中的作用
1、能够及时分析各业务地区,或者销售员个人销售的完成情况,掌握销售的线索情况,以及目前的进程,并能对年度或在未来某区间销售完成情况进行预测;
2、能够及时掌握各销售人员的客户资源和销售进程,更好地对销售人员和销售资料进行管理,减少因销售人员流失而导致的客户流失的损失;
3、便于推行对销售人员的多维度考核,不仅可以考核销售人员的销售额,还能够考核销售人员对销售机会的捕捉能力、对新客户的推进能力,以及成单速度和成单率等;
4、便于团队协作,使公司可以预先计划资源和协调资源;
5、便于发现行业和区域的销售特点和销售形势,制定出准确的销售计划,合理分配销售定额。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13