做經銷商的公司如何做數據分析

『壹』 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。

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『貳』 數據分析需要具備什麼能力

數據分析需要具備的能力：

一、基礎工具俗話說工欲善其事必先利其器，那麼SQL、Python、Excel等就是做數據分析最基礎的工具了，但是並不是學會這些就是數據分析師了，數據分析師的工作不僅僅需要掌握一些Python和SQL的基礎操作，更重要的是商業知識架構和數據能夠結合起來，能夠通過企業的各項數據發現企業經營過程中的業務問題，能夠幫企業解決問題。

二、業務分析能力工作內容是根據公司的業務來決定的，大致歸納了幾點：

①為產品經理提供幫助，國內產品經理不懂數據分析，而新產品的競爭情報分析、產品敏捷測試等都需要數據分析師幫助完成，後期產品迭代優化還是需要數據分析師採集用戶行為、習慣、評價等數據來完成。

②為運營經理提供幫助，產品運營中的用戶流量、促銷、顧客關系管理等需要數據分析師幫助完成。

③為公司數據制定標准，各部門數據打通，實現數據化管理等工作。

三、溝通協作、解決問題的能力任何企業都需要數據分析師，他的工作核心就是通過數據為企業解決問題，它作為企業的重要樞紐，連接著公司的產品和運營等部門，在企業起著至關重要的作用，這就需要非常強的邏輯思維能力和溝通能力，把各個環節溝通到位了，才能高效地為企業解決問題。

『叄』 怎樣做一種產品的市場分析

可以從以下幾個方面分析：

1. 產品所在市場的規模和趨勢；

2. 市場中品牌格局，市場競爭激烈程度如何；

3. 產品在市場中的地位，市場佔有率情況如何；

4. 分析產品的競品，優劣勢如何？競品策略是怎麼樣的？宣傳中心是什麼？

5. 分析產品的目標人群，需求是什麼樣的？建立客戶畫像；

以上分析都需要數據支持，不能拍腦袋猜測，數據獲取有以下幾種方式：

1. 線下門店調研消費者、經銷商：獲取一手資料，最接近市場，但是耗時耗力，難以獲得體系化的結論；

2. 傳統調研公司（呢爾森等公司）：幫助完成調研工作，省力，但費用高，同樣耗時；

3. 大數據分析平台（決策狗大數據等）：由大數據興起產生的消費品相關行業的應用，通過分析全網銷售平台數據和用戶評價數據、媒體平台文本等數據，系統的進行市場分析，幫助確定目標用戶，學習競品優勢，找到產品和營銷的重點。

『肆』 市場分析報告中的數據是怎麼得來的

先來界定一下，什麼叫做市場分析報告。

3.微指數、微信指數

社交媒體已經成為人們生活中不可或缺的一部分，其中微博和微信所產生的數據無疑是其中的佼佼者。而微指數和微信指數的誕生，其實就是將自己一部分數據公開了出來。通過輸入關鍵詞，可以知道微博上以及微信上人們的討論某些詞的熱烈程度。

4.自家數據

除此以外，還有一些是通過自家技術積累、業務積累等產生的數據。譬如目前很多的網頁分析方面的數據、廣告監測方面的數據以及輿情爬蟲方面的數據。通過這些自家積累的數據，我們也可以獲得良好的數據分析資產。

5.友商數據

有時，我們需要和一些友商進行合作，使得雙方的數據能夠得到一定程度的打通及共享，從而讓自己掌握更多的數據資產，分析更多的數據維度。

基本上，我們可以從這五個角度去獲得相關的數據。但是，需要記住的是，數據源或許千差萬別，但市場分析的角度卻基本都是一致的。多總結，多思考不同數據源下分析視角的實現才更具意義。