
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
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08