
不懂销售数据分析,就是糊涂账
销售数据分析报告,是销售工作的必备动作。
不会做销售数据分析报告的销售人员,就是只会打仗,不会算账!最会都是糊涂账!
我们经常说,销售数据分析报告,是基于业务客观事实的数字游戏!
销售数据分析报告:是由统计的数据和销售人员对数据的分析共同组成。也就是说,没有科学分析的数据,仅是数字,不是销售数据分析报告!
做销售数据分析报告的时候,会有以下声音:
1. 不就是数据统计吗?然后整理汇总下,多简单的事呀。
2. 再不济,把进销存数据,整理下,这种可以了。
3. 你们说的都太麻烦,就告诉领导,任务是否完成了吗?给结果,多省事!
...
销售数据分析报告,对你什么好处
1. 用数据说话,是销售人员发言权的前提,这是职业素养!
2. 分析数据报告,就是对自己工作的销售总结,让你更清晰、更宏观的看待一个市场的脉络,然后自己的短板,查漏补缺。等于给自己辖区的市场,做一次例行“体检”。
然后,帮助销售人员对销售情况的深度熟悉,帮助分析市场动态变化,提升销售人员对经营的意识和掌控力,培养对市场的预测。
3. 销售数据分析是“收拾客户”的的方法之一,白纸黑字,有口难辩,凸显你的专业性,赢得信服。
为什么销售人员,不重视销售数据分析
1. 公司没有具体的销售报告分析的要求和标准,即使有要求,也是领导丢一句话:“你把市场给我分析下”,然后没了。
接着,销售人员一头雾水,开始抓耳挠腮,东拼西凑。最后领导一看,分析的“驴头不对马嘴”,丢句“你给我重新做去”!你一脸的懵逼。
2. 公司有销售分析报告的标准,但是,这个标准太繁琐太复杂。
巴不得做成“地表最全数据库”,搞得一线耗时耗力,不花几天功夫,根本做不完,销售人员内心排斥,开始做出“假冒高仿”的数据,执行的结果可想而知。
然后领导们拿出“假冒高仿”的数据,层层向上汇报,你们公司的战略决策,不跑偏才怪呢!这样的事情,身边还少吗?
3. 公司对销售分析报告缺乏宣导。销售人员对销售分析报告,缺乏关注意识,不晓得这个报告对他什么好处,管理者要身教言传。
销售分析报告的内容,要与时俱进,千万不能99年政策不变。当然,我也不是让你经常来回折腾,朝令夕改!
企业要有一个“引导体系”,而不是丢一句话,一个通知、一个邮件,就万事大吉,管理工作没那么简单!
对手机销售行业来说,销售数据分析的常用方法
一般来说,分为两个维度展开分析:
1. 产品。每个产品的重点关注,包含销售、价格、库存、促销、占有率等。找出问题点和问题客户。
2. 客户。以客户为主,或结合区域的分析,哪些客户业绩异常,找出真实原因,提升点在哪里,才能做好目标管理。
01销量分析
一般,最简单、最粗超的数据,就是:销售任务是否完成,完成率多少?当然,还不止如此。
业绩达成情况
当天数据:当日销售存在的问题,你要做个分析。当日数据仅供参考。
基础数据:月累计销售完成进度,与时间进度对比。
发货数据:这个数据一般厂家很容易忽视。从发货的数据,能分析出物流、库存、周转率的问题。所以,务必搞清楚,发货客户的数量和发货次数,摸清客户发货量降低的原因,同时综合优化物流成本,这个数据可以每月或每季度分析。
对比分析法
不得不说“同比和环比”。
同比,是指在相近时段中的某个相同时间点的数据,进行比较。比如,17年3月和16年3月是相近时段,都是3月,这两个时段进行数据对比,就是同比。
环比,是指相近时间段的对比。比如,17年5月和17年4月是相近时间段,这两个时间段的数据对比,就是环比;
一般在手机销售中,同比是最常用的,但是,同比的有时也会蒙蔽事实,为什么呢?
比如:16年3月份销售1000部手机,17年3月销售1200部手机,同比增加200部,提升率20%。
但是,行业市场整体同比提升30%,你觉得差距在哪里?
所以说,同比,务必和行业市场的数据项对比,不然就是孤芳自赏!
环比的用法
实话说,环比不太常用,因为销售和季节性有很大关系,都会存在波峰波谷,说销售不分淡季旺季的人,纯属忽悠洗脑!你就是卖钢筋煤炭,国家还有宏观调控呢!
以手机销售行业为例,一般来说,8月份的销量比9月份高,为什么?
因为8月份属于暑期学生购机潮,再加上9月份想买手机的人,都持币等着十月一促销呢?对吧!
你拿9月和8月环比,有多大意义呢?所以,只有同比,才有参考意义。
讲到这里,并不是说环比没用处,月环比的季节因素太大,那干脆,你做周环比,不就行了嘛。
周与周的环比,有一定的参考性,前提是周与周之间,不能存在节假日。比如,十月一黄金周,和十月第二周做环比,也是不合适的。
和竞争对手的对比分析
这个比较,我不说,大家也比我懂。
但是,很多人,搞不清楚,谁是你的竞争对手!
原则上来说,只要与你同行的品牌,都是你的竞争对手!
但,这是书上写的,现实可不能这样玩,不然大家都是你的敌人,你再搞“世界大战”吗?
不能聚焦的目标,是梦想,不是目标!永远记住这句话,销售铁律。
你的竞争对手是谁?
我给你说个简单的方法:找眼前的竞争品牌,能伸手抓得住的竞争品牌,且销售大于你30%的品牌,你就盯着这个品牌去爆破!
千万不要,找绝对大于你N倍的“大象”去挑战,你可以把“大象”当成梦想和愿景,但你先把“活在当下”的事情做好!不然,你就是好高骛远,眼高手低。
找到竞争对手了,对比什么呢?
原则上,你所有的销售数据,旁边都要有竞争对手的对比。只有这样,才能知己知彼百战百胜!
这就考验你数据统计的“情报能力”了。
说不用关注竞争对手,就能做好销售的人,都是有失偏颇。
我想说的是,前提是你负责多大规模的销售体量,如果是一亩三分地,那你可以完全“只读圣贤书、不闻场外事”。
产品销售的结构分析
比如:从价位分析、库存调整、来了解重点产品销售情况。
同时,对于公司重点产品进行分析,找出存在问题,提供建议。(最好不要提产品本身的问题,如:屏幕小、内存小等等。不然销售人员以后销售不佳,抱怨厂家和产品本身问题。)
务必给销售人员指明:
公司的拳头产品哪些(正面打击对手,大力水手吃菠菜)。
公司的馒头产品是哪些(要靠这个吃饱肚子)
公司的窝窝头产品是哪些(垫吧垫吧就行了)。
02费用分析
这个费用分析,一般不对基层销售人员开展,大部分需要区域经理多关注!我多说一句:区域经理要把“基础财务”当成重要的课程来学习。
投入与产出比,简称ROI(return on investment)。投入产出比 = 产出总收入/总成本× 100%。
投入与产出比的概念,务必烙印在区域经理大脑里,不然会乱成一锅粥,你的上司会成为你的”背锅侠“。
拿手机销售行业举例。厂家做主推的ROI、促销活动的ROI、市场推广的ROI、人均产出的ROI...都是可以计算得出的。
费用多少合适?这个是基于你们公司的实际情况,但是,费用永远是不够的。
我认同节约的销售,但讨厌小气的销售。节约就是,不该花的钱不花,小气就是,该花的钱不花。
作为管理者,抓费用要:
1. 抓大放小,不要挫败大家的工作积极性。
2. 权限分解、不能一人说了算,一言堂的费用肯定有问题,不信你去查查!
3. 秋后算账,任何费用都要有这个环节,不能变成“糊涂账”!
销售人员不能因为销售费用少,就原谅自己销售目标未完成。
03渠道分析
每个渠道的供货价、毛利和利润分析,这个分析,务必和竞争对手对比
对每个渠道分层分级,然后匹配不同的销售资源(分销、库存、物流),渠道遇到的问题,需要数字支撑,都要写出来。
每个渠道的库存重点关注。尤其库存的周转天数。周转天数=当前库存数量/当前日平均销售数量
以手机行业为例,卖的都是科技电子产品,没有大致的保质期,不像卖吃卖喝的食品,但是,科技电子产品的更新迭代比食品快多了,摩尔定律大家都晓得吧。
依据库存周转天数,来判断产品是否畅销,是有时偏颇的。
比如,在销量不变的情况下,库存大,随之周转天数也会变大,同理,库存小了,周转天数也会短的。所以,不要光看周转天数,只有结合库存,才能判断正确。
举个栗子,某款手机平均每天销售5部,当前库存为20,周转的天数为20/5=4。但,你压货把库存加到40部,周转天数为40/5=8。所以,你部能说产品不畅销,只能说库存过大。
要对库存组成分析,同时,保持电脑数据和实际库存保持一致,不能指望电脑数据就做出判断,你需要定期盘点库存,及时发现问题,只要这样才能把握每个SKU的销售情况。
重点关注哪些区域与渠道的表现,分析发展走势和销售特点。
对于增长或下滑明显的区域给予重点关注和分析,以免存在潜在的威胁,警惕竞争对手趁虚而入,混水摸鱼,要做多维度的分析。
04人员分析
新增员工的数量(累计本年度),离职员工的数量(累计本年度)、每个员工承担业绩的数量、人员薪资成本、日常工作的分析(分销、拜访等)
在销售分析报告中,避免存在以下问题:
1. 大多数人汇报工作,避实就虚,该说的问题兜圈子,报喜不报忧。最笨的员工就是,认为“你的上司和老板是笨蛋”。
2. 谎报军情,不重要说的严重,重要的避而不谈。这招,销售老油子用的驴火纯情!套取公司资源,谋取利益。我强烈建议,汇报具体没有分析,只讲事实给上级,领导千万不要拍板,因为这种情况,很容易做出错误决策。
3. 只注重前线打仗,忽视团队内部提升,造成内外资源匹配不到位,这样的销售,容易昙花一现。这样的人,是个做狙击手,不适合做管理者。
4. 没有经过分析就制定计划,总是拍脑袋,凭感觉去做事,这是很多管理容易走的弯路,销售分析报告是走过场。
好的销售分析报告,要具备:
1. 首先数据要真实性、完整性、详细的呈现出来。数据从哪里来?每个数据的背后含义是什么?
2. 数据的分析必须站在客观的角度,不能带有主观因素,避免报告有失偏颇。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28