Ⅰ 如何做好銷售數據分析
你好,可以參考下面快消行業銷售數據分析的案例:
某公司是全球最大的日用消費品公司之一,同時也是世界500強企業,擁有員工近10萬人,涉及產品包括化妝品、個人清潔、個人護理、面部護理、嬰兒護理、家居清潔等諸多品類。多年以前,該公司就在中國成立研發中心,重點開拓國內市場。時至今日,已在北京、上海、天津等地成立了多家分公司,員工總數近萬人。
隨著國內快消市場競爭環境的日趨激烈,這家公司也面臨著較大的增長壓力,同時,針對龐大的銷售團隊,如何進行更好的管理,也成為了目前該公司急需解決的問題。
業務痛點
為完成月度/季度/年度銷售指標,需要實時了解整體業務運營情況,找出增長或下降原因,及時做出有效的應對;
銷售團隊龐大,想要及時了解每一名銷售主管的銷量完成情況、拜訪完成情況、在店時間等指標;
業務系統繁多,如DMS經銷商系統、CRM銷售管理系統、WMS系統、財務系統等,各系統數據結構不統一、介面混亂,無法進行統一分析,數據孤島問題嚴重。
現有做法
一直以來,該公司都以晨會形式進行銷售團隊的管理,但往往每次晨會都如走過場一般,黑板上的銷售排名缺少及時有效的數據支撐,很難從人分析到店,再到產品,很多決策還是靠「拍腦袋」決定。
組建報表團隊,負責每一個業務系統的數據報表工作。由於報表產品基本以「周」、「月」為單位,所以管理層無法及時掌握銷售情況。同時,在日益復雜的數據和系統壓力面前,報表團隊也逐漸成為了管理上的瓶頸。
面對銷售增長率的下降,該公司往往會找到咨詢公司,從消費者分析入手,對產品結構品牌策略業務布局進行戰略上的調整,以尋求增長之道。但這種方式成本太過高昂,而且在實際執行中往往存在很多桎梏。
解決方案
基於DH Data Connector Framework(數據連接器框架),整合DMS、CRM等幾大業務系統,構建統一、實時的數據分析平台;
建立全局業務看板,實時掌握整體銷售額、利潤、成本、庫存等關鍵指標,通過全維度數據下鑽,分析銷售變化趨勢,探尋銷售增長點;
建立RD晨會看板,向各級銷售人員及時傳遞各項關鍵數據,包括本月銷售完成情況、銷售目標完成率、店點分銷情況等銷售數據,以及在店時間、拜訪數等行為數據,支撐銷售及管理人員的日常工作;
根據該公司的管理層和銷售團隊組織架構,設置許可權分配,滿足各級人員查看和分析數據。
以上內容由DataHunter整理提供
Ⅱ 銷售數據分析怎麼做
最好的就是進行SOWT分析,了解企業的優劣,競爭的優劣,以便策劃最好選擇最佳的實行計劃或方式。再配合銷售數據進行深層分析,了解潛在機會或威脅。對於機會,適時進行策略性把握;對於威脅,做好避免或最低化的措施。
Ⅲ 如何對銷售數據進行分析
一般的店面,往往採取的分析方式不外乎基於成本和利潤之間的關系,只要把成本和利潤做細致的分類,然後用列表的方式提交,我想問題就不大。如果想再教條的把理論加上去很可能會不倫不類,反倒效果不好。
Ⅳ 如何分析銷售數據與報表
為什麼要做銷售數據分析?
企業的業務數據涉及銷售數據、財務數據、人力數據、產品數據等多種類型,而銷售數據在所有數據中的重要性毋庸置疑。通過分析銷售數據,將有助於發現經營問題,降低銷售成本,最終提高企業銷售利潤。
關鍵指標提取
不同行業對銷售指標的側重各有不同,本文將以建材行業為例進行說明。
其中涉及的銷售數據指標包括:銷售數量、銷售單價、銷售收入、單位成本、銷售成本、銷售毛利等,原始數據中還會涉及月份、城市、分類、計量單位、對應客戶等信息。
圖表與看板製作
提取完重要數據指標後,您就可以根據需求製作相關看板與圖表。在此之前,用戶必須對需要監控的指標做到心中有數。
一般來說,製作看板時,根據目的不同可以分為三類:
1. 基礎數據看板:總覽全局
這類看板大家都比較熟悉,主要是由包括地圖、條形圖、餅圖等一系列的基礎圖表組成,用於查看不同地區、時間、類別的銷售收入、銷售成本等基礎數據。下圖是根據建材行業的示例數據生成的一個看板:
(以上圖表使用DataHunter製作)
Ⅳ 如何進行營銷數據分析
營銷數據分析大多時候下就是銷售數據分析,可以這樣處理:整理好銷售中需要關注的數據維度,將其做成可視化儀表盤,定期更新數據就行,銷售數據主要包括這些維度:
1、銷售外勤管理
作為一個小領導,每天都要看下屬的客戶拜訪情況,團隊的成員會在協同軟體上詳細記錄自己的拜訪的情況,包括客戶名稱、行業和具體情況 ,由我來做匯總工作。
銷售排名:優秀的銷售都喜歡拼第一,所以銷售龍虎榜尤為重要,每天莓菌會通過實際業績排名對前三名員工給予相應的獎勵,老闆也會通過排行榜了解各部門業績情況。
客戶排行榜:客戶方面也會做成交額匯總,因為大客戶是需要定期維護的。對於有些大客戶,成交額下降可以提醒我們及時做好補救。
庫存管理:對於銷售而言,了解公司庫存會節約很大的成本,因為一旦缺貨就會影響正常的交付時間。通過圖表來了解產品銷售情況,哪些產品賣的好一目瞭然。
這些數據都是銷售比較關注的數據,可以在BDP個人版上做好可視化圖表,然後直接通過「分享」直接將數據結果分享給Boss。而且每周在BDP上追加數據(要是是直連資料庫或第三方平台數據,那數據都不需要追加,數據是自動更新的),省事很多很多,數據結果圖表也就更新了,分析效率提高了很多!
Ⅵ 如何做銷售數據分析
1、按周、月、季度、年的分類銷售數據匯總;
2、月、年銷售匯總數據的同比、環比分析,了解變化情況;
3、計劃完成情況,及未完成原因分析;
4、時間序列預測未來的銷售額、需求;
5、客戶分類管理;
6、消費者消費習慣、購物模式等等
Ⅶ 如何分析銷售數據
做自家的銷售分析只是你的基本功課,除此之外還有很多事情需要做、需要釐清。 曾經有一次,采購正在做明年度采購計劃的提案,他們做了非常詳盡的銷售數據分析,把過去關於該品類的銷售數據、月別變化、成長率、材質、顏色喜好度分析等,一一仔細提報,他們說得很認真,我則有點失望。 我問了一個問題:去年這個商品總共銷售了多少件?答案是:822件。一個一年只賣出822件的商品,你們花了20頁去分析它,然後以此作為下一年度的采購依據,對此我無法給予同意與否的答案;你們確定全中國類似的商品,全年只賣出822件?還是你們只知道發生在我們店裡這822件的故事? 其實問題不止是數量太少不足以佐證而已。從事零售行業十幾年,我發現非常多的同業都有一個盲點,也就是每次作銷售分析時,永遠是拿自己賣場過去的銷售記錄出來作分析。但實際上,你的銷售記錄只代表到達你們賣場的客人中已經實施消費的客人的意見,不一定代表得了整體市場的現狀,你應該需要探討的還有: a) 沒看到陳列?或是陳列方式難以取貨? b) 覺得價錢太高? 2.沒到你賣場的客人,為何不想到你的賣場購買? a)不知道你有賣? b)對你賣場的價格印象度不佳? c)覺得到你家買太遠?太麻煩? 3.其他賣場的相關產品,它們的銷售狀態為何? a)是這類型的商品都賣得不好?還是在其他賣場都賣得很好,只有在你的賣場賣得不好? b)同品類的商品,現在已經流行不同材質或是花色? 有太多事情需要釐清,不是說你不用做自家的銷售分析,應該說,這只是你的基本功課,自家的銷售分析必定得先做,但在分析時,還需要確定幾件事: 1.銷售數據本身是否具有代表性?數量夠大嗎? 2.與其關聯的商品品類是否可以一同分析? 4.同商店是否有較大的銷售差異性? 為了促使你的銷售分析能得到更正確的判斷,除了你現有的銷售數據外,還可以使用下列的手法: 1.消費者購物行為調查:實地觀察你賣場內目標消費者的購物行為,他們從哪裡進來,看了什麼?怎麼看?尤其是針對你想研究的品類,有多少進店的消費者會走到那一區,是徑直走過去,還是邊走邊逛看到的?是拿起包裝仔細閱讀後放回去,還是看了兩眼卻沒有駐足?你可以從消費者在你店裡的購物行為中,嗅出這類型品類對消費者的重要性,包括目標消費者的Lifestyle(生活方式),他們的外觀型圖。而除了你自己的賣場外,還可以再到競爭者的賣場,觀察他們的消費者如何購物,從中間挖掘出你的競爭策略。 2.趨勢分析:了解該品類的原材料銷售狀況,勾勒可能的未來性;了解消費者Lifestyle是否有產生變化? 3.協力廠商咨詢:這是最好也最直接的管道,跟你的協力廠商成為朋友,他不會只在你這家店販賣,從他那裡,你可知道非常多競爭廠商的動態及商品的未來。 4.看展:要勤看各類型跟你負責的品類商品相關的展覽,在中國,這樣的展會比比皆是,在會展現場能夠觀察出新品未來的趨勢及消費者的喜好,多看多聽多觀察,才能得到更多更正確的判斷。 5.走店:除了自家的店,多去競爭者的店走走,也不要忘了多觀察目標消費者喜歡出沒的店,即使不是競爭業態,也能幫助你了解消費者的想法。 6.搜集國內外資訊:透過網路、雜志,多了解業界動態及趨勢動向。 對我而言,銷售數據是一個動態的數字,不是拿過去的資料就能得到證明的,所以不要輕易使用過去的數字做出對未來的判斷。 (作者系百安居中國區市場總監)
Ⅷ 銷售數據分析主要從哪幾方面進行
以下以觀遠數據在快消行業的銷售數據分析為例:
區域分析