销售数据如何分析

Ⅰ 如何做好销售数据分析

你好，可以参考下面快消行业销售数据分析的案例：

某公司是全球最大的日用消费品公司之一，同时也是世界500强企业，拥有员工近10万人，涉及产品包括化妆品、个人清洁、个人护理、面部护理、婴儿护理、家居清洁等诸多品类。多年以前，该公司就在中国成立研发中心，重点开拓国内市场。时至今日，已在北京、上海、天津等地成立了多家分公司，员工总数近万人。

随着国内快消市场竞争环境的日趋激烈，这家公司也面临着较大的增长压力，同时，针对庞大的销售团队，如何进行更好的管理，也成为了目前该公司急需解决的问题。

业务痛点

• 为完成月度/季度/年度销售指标，需要实时了解整体业务运营情况，找出增长或下降原因，及时做出有效的应对；

• 销售团队庞大，想要及时了解每一名销售主管的销量完成情况、拜访完成情况、在店时间等指标；

• 业务系统繁多，如DMS经销商系统、CRM销售管理系统、WMS系统、财务系统等，各系统数据结构不统一、接口混乱，无法进行统一分析，数据孤岛问题严重。

现有做法

• 一直以来，该公司都以晨会形式进行销售团队的管理，但往往每次晨会都如走过场一般，黑板上的销售排名缺少及时有效的数据支撑，很难从人分析到店，再到产品，很多决策还是靠“拍脑袋”决定。

• 组建报表团队，负责每一个业务系统的数据报表工作。由于报表产品基本以“周”、“月”为单位，所以管理层无法及时掌握销售情况。同时，在日益复杂的数据和系统压力面前，报表团队也逐渐成为了管理上的瓶颈。

• 面对销售增长率的下降，该公司往往会找到咨询公司，从消费者分析入手，对产品结构品牌策略业务布局进行战略上的调整，以寻求增长之道。但这种方式成本太过高昂，而且在实际执行中往往存在很多桎梏。

解决方案

• 基于DH Data Connector Framework（数据连接器框架），整合DMS、CRM等几大业务系统，构建统一、实时的数据分析平台；

• 建立全局业务看板，实时掌握整体销售额、利润、成本、库存等关键指标，通过全维度数据下钻，分析销售变化趋势，探寻销售增长点；

• 建立RD晨会看板，向各级销售人员及时传递各项关键数据，包括本月销售完成情况、销售目标完成率、店点分销情况等销售数据，以及在店时间、拜访数等行为数据，支撑销售及管理人员的日常工作；

• 根据该公司的管理层和销售团队组织架构，设置权限分配，满足各级人员查看和分析数据。

以上内容由DataHunter整理提供

Ⅱ 销售数据分析怎么做

最好的就是进行SOWT分析，了解企业的优劣，竞争的优劣，以便策划最好选择最佳的实行计划或方式。再配合销售数据进行深层分析，了解潜在机会或威胁。对于机会，适时进行策略性把握；对于威胁，做好避免或最低化的措施。

Ⅲ 如何对销售数据进行分析

一般的店面，往往采取的分析方式不外乎基于成本和利润之间的关系，只要把成本和利润做细致的分类，然后用列表的方式提交，我想问题就不大。如果想再教条的把理论加上去很可能会不伦不类，反倒效果不好。

Ⅳ 如何分析销售数据与报表

为什么要做销售数据分析？

企业的业务数据涉及销售数据、财务数据、人力数据、产品数据等多种类型，而销售数据在所有数据中的重要性毋庸置疑。通过分析销售数据，将有助于发现经营问题，降低销售成本，最终提高企业销售利润。

关键指标提取

不同行业对销售指标的侧重各有不同，本文将以建材行业为例进行说明。

其中涉及的销售数据指标包括：销售数量、销售单价、销售收入、单位成本、销售成本、销售毛利等，原始数据中还会涉及月份、城市、分类、计量单位、对应客户等信息。

图表与看板制作

提取完重要数据指标后，您就可以根据需求制作相关看板与图表。在此之前，用户必须对需要监控的指标做到心中有数。

一般来说，制作看板时，根据目的不同可以分为三类：

1. 基础数据看板：总览全局

这类看板大家都比较熟悉，主要是由包括地图、条形图、饼图等一系列的基础图表组成，用于查看不同地区、时间、类别的销售收入、销售成本等基础数据。下图是根据建材行业的示例数据生成的一个看板：

（以上图表使用DataHunter制作）

Ⅳ 如何进行营销数据分析

营销数据分析大多时候下就是销售数据分析，可以这样处理：整理好销售中需要关注的数据维度，将其做成可视化仪表盘，定期更新数据就行，销售数据主要包括这些维度：

1、销售外勤管理

作为一个小领导，每天都要看下属的客户拜访情况，团队的成员会在协同软件上详细记录自己的拜访的情况，包括客户名称、行业和具体情况 ，由我来做汇总工作。

销售排名：优秀的销售都喜欢拼第一，所以销售龙虎榜尤为重要，每天莓菌会通过实际业绩排名对前三名员工给予相应的奖励，老板也会通过排行榜了解各部门业绩情况。

客户排行榜：客户方面也会做成交额汇总，因为大客户是需要定期维护的。对于有些大客户，成交额下降可以提醒我们及时做好补救。

库存管理：对于销售而言，了解公司库存会节约很大的成本，因为一旦缺货就会影响正常的交付时间。通过图表来了解产品销售情况，哪些产品卖的好一目了然。

这些数据都是销售比较关注的数据，可以在BDP个人版上做好可视化图表，然后直接通过“分享”直接将数据结果分享给Boss。而且每周在BDP上追加数据（要是是直连数据库或第三方平台数据，那数据都不需要追加，数据是自动更新的），省事很多很多，数据结果图表也就更新了，分析效率提高了很多！

Ⅵ 如何做销售数据分析

1、按周、月、季度、年的分类销售数据汇总；
2、月、年销售汇总数据的同比、环比分析，了解变化情况；
3、计划完成情况，及未完成原因分析；
4、时间序列预测未来的销售额、需求；
5、客户分类管理；
6、消费者消费习惯、购物模式等等

Ⅶ 如何分析销售数据

做自家的销售分析只是你的基本功课，除此之外还有很多事情需要做、需要厘清。 曾经有一次，采购正在做明年度采购计划的提案，他们做了非常详尽的销售数据分析，把过去关于该品类的销售数据、月别变化、成长率、材质、颜色喜好度分析等，一一仔细提报，他们说得很认真，我则有点失望。 我问了一个问题：去年这个商品总共销售了多少件？答案是：822件。一个一年只卖出822件的商品，你们花了20页去分析它，然后以此作为下一年度的采购依据，对此我无法给予同意与否的答案；你们确定全中国类似的商品，全年只卖出822件？还是你们只知道发生在我们店里这822件的故事？ 其实问题不止是数量太少不足以佐证而已。从事零售行业十几年，我发现非常多的同业都有一个盲点，也就是每次作销售分析时，永远是拿自己卖场过去的销售记录出来作分析。但实际上，你的销售记录只代表到达你们卖场的客人中已经实施消费的客人的意见，不一定代表得了整体市场的现状，你应该需要探讨的还有： a) 没看到陈列？或是陈列方式难以取货？ b) 觉得价钱太高？ 2.没到你卖场的客人，为何不想到你的卖场购买？ a)不知道你有卖？ b)对你卖场的价格印象度不佳？ c)觉得到你家买太远？太麻烦？ 3.其他卖场的相关产品，它们的销售状态为何？ a)是这类型的商品都卖得不好？还是在其他卖场都卖得很好，只有在你的卖场卖得不好？ b)同品类的商品，现在已经流行不同材质或是花色？ 有太多事情需要厘清，不是说你不用做自家的销售分析，应该说，这只是你的基本功课，自家的销售分析必定得先做，但在分析时，还需要确定几件事： 1.销售数据本身是否具有代表性？数量够大吗？ 2.与其关联的商品品类是否可以一同分析？ 4.同商店是否有较大的销售差异性？ 为了促使你的销售分析能得到更正确的判断，除了你现有的销售数据外，还可以使用下列的手法： 1.消费者购物行为调查：实地观察你卖场内目标消费者的购物行为，他们从哪里进来，看了什么？怎么看？尤其是针对你想研究的品类，有多少进店的消费者会走到那一区，是径直走过去，还是边走边逛看到的？是拿起包装仔细阅读后放回去，还是看了两眼却没有驻足？你可以从消费者在你店里的购物行为中，嗅出这类型品类对消费者的重要性，包括目标消费者的Lifestyle（生活方式），他们的外观型图。而除了你自己的卖场外，还可以再到竞争者的卖场，观察他们的消费者如何购物，从中间挖掘出你的竞争策略。 2.趋势分析：了解该品类的原材料销售状况，勾勒可能的未来性；了解消费者Lifestyle是否有产生变化？ 3.协力厂商咨询：这是最好也最直接的管道，跟你的协力厂商成为朋友，他不会只在你这家店贩卖，从他那里，你可知道非常多竞争厂商的动态及商品的未来。 4.看展：要勤看各类型跟你负责的品类商品相关的展览，在中国，这样的展会比比皆是，在会展现场能够观察出新品未来的趋势及消费者的喜好，多看多听多观察，才能得到更多更正确的判断。 5.走店：除了自家的店，多去竞争者的店走走，也不要忘了多观察目标消费者喜欢出没的店，即使不是竞争业态，也能帮助你了解消费者的想法。 6.搜集国内外资讯：透过网路、杂志，多了解业界动态及趋势动向。 对我而言，销售数据是一个动态的数字，不是拿过去的资料就能得到证明的，所以不要轻易使用过去的数字做出对未来的判断。 （作者系百安居中国区市场总监）

Ⅷ 销售数据分析主要从哪几方面进行

以下以观远数据在快消行业的销售数据分析为例：

• 区域分析

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