‘壹’ 怎样做销售数据分析表
摘要 你好很高兴为你解答呀,你可以这么做:整体销售分析:分析近几年的总体销售额、量,与行业标准相比较,从而分析企业的业绩状况并判断企业的业绩变化类型。
‘贰’ 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!
‘叁’ 销售数据分析方法有哪些
老板经常要销售数据,每次都要重新做分析,太恐怖啦!后来换了一个数据分析工具,第一次做好分析之后,以后数据结果会自动定时更新哦(当然我连接了数据库数据、表单数据),整理了常见销售数据跟你分享。
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。
4)地区分布:通过提供BDP个人版的数据地图,你能直观看到销售额的全国分布情况,还可钻取到各省的各个城市,一步一步分析问题,找到对应负责人,不断优化销售策略。
这些数据都是销售最经常关注的数据,做好图表后直接通过BDP的“分享”功能将数据结果分享给Boss,数据变动,分享的结果也会变动,这样分析效率大大提高了呢,老板也特别喜欢。
注:以上数据图表皆来自BDP个人版!
‘肆’ 销售分析从哪几个方面
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、品类分析、新品分析、渠道分析。
销售组织对数据的需求非常迫切,没有人能耗得起时间,等到季度或年度末才发现自己未能完成配额或达到客户的预期,无疑为时已晚。信息陈旧或缺失会带来严重的负面影响,所有销售组织都希望避免这一点。
通过清晰了解个人和团队的销售业绩,可以更轻松地制定决策,还可在必要时调整行动方案以确保目标实现。销售团队需要一个平台来将其数据从所有数据源汇集在一起,以回答领导团队、客户、供应商和团队成员提出的复杂问题。
但对许多销售专业人员而言,放弃熟悉的常规工作方法(包括对Salesforce仪表板的依赖)是非常困难的。简言之,快速、简单且直观的分析至关重要。Tableau这样的可视化分析平台围绕销售人员所需的指标提供了完整的视图。
使他们可以更好地进行预测、规划和实时决策。如果希望在不减缓发展势头和进度的情况下,了解销售情况并形成竞争优势,还需要具备整合客户数据和营销数据的能力。您的销售团队上手和使用分析平台到底能有多快。
非常快。借助TableauOnline新推出的DashboardStarter等功能,几分钟内即可呈现统一的、令人赞叹的数据视图,而不论数据源自Salesforce、OracleEloqua。
MarketoSales还是其他来源。如果您深入挖掘,还能以这些视图为起点,生成数据的其他视图,具体取决于您希望查看的内容。
‘伍’ 销售数据如何分析
关于销售数据分析,可以参考以下内容:
原本以为当上销售领导,可以拿着高薪与老板近距离接触,琐碎之事交给小弟,其实苦逼的生活才刚刚开始,老板经常要数据,每次都要重新做分析,恐怖!
换了一个数据分析工具,第一次做好分析之后,以后数据结果会自动定时更新哦(当然我连接了数据库数据、表单数据),整理了常见数据跟大家分享。
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 。
地区分布:通过提供BDP个人版的数据地图,你能直观看到销售额的全国分布情况,还可钻取到各省的各个城市,一步一步分析问题,找到对应负责人,不断优化销售策略。
这些数据都是销售最经常关注的数据,做好图表后直接通过BDP的“分享”功能将数据结果分享给Boss,分析效率大大提高了呢,就有更多时间去管理销售业绩,优化营销策略,让业绩不断提高~~~
Ps:上面美观的数据图表均来自BDP个人版~
‘陆’ 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
‘柒’ 如何通过数据分析商品销售情况
从两个层面上来讲,一个是对经营情况的整体把控,将重要指标呈现在一张报表中,也就是日报或者周报,可以及时发现问题,更好的促进全公司的有效运转,提升工作效率。当然,前面所说的,都是显性的价值,我觉得还有个隐性的价值是非常重要的,那就是当这些指标数据展示在面前的时候,会触发思考,这也才是发现问题、体现数据价值的关键。
另一是所谓的“小树不修不直溜,人不修理哏赳赳”。话是玩笑话,但是真的有这样一层意义,没有一个好的指标跟踪体系,哪来的动力工作呢。曾听过一个团队的负责人说,每天看着报表的数据被人甩的那么远,急的晚上睡不好觉,这就是效果。
哪些指标需要追踪?
这里列出以下几个:主流的销售额、订单量、完成率、增长率、重点商品的销售占比、各平台销售占比;更多的也可以跟踪利润、成交率(转化率)、人均产出等。
怎样跟踪这些指标?
可以从下三个层面上来跟踪这些指标。
1、指标的监控(实时和累计)
指标的监控一般都会对这些指标进行监控,有比较传统的:邮件报送(虽然数据的整合处理要花费业务人员很长时间,但也是要比没有好的);也有比较高端的:led屏幕实时监控。不管怎样的方式,也都是为了这一目的。现在很多公司已实现了指标监控的自动化,以及多平台整合与移动化监控等。下面我拿出几个例子来,仅供参考。
注: 文中图表使用finereport开发
上面的图表是针对上一天销售指标的监控,最重要的两个指标(销售额与订单量)通过仪表盘展示出来,同时展示目标达成率,可以非常醒目的掌握最重要的信息。不达标?根据此信息就可以找到负责人进行责问了。
其他几个主要是订单分布情况,分别为各个价位的订单数量:体现客单价分布,若某一天的数据异常,比如发现客单价150的数量突然增加,则可能是店铺促销带来的效应(如果客单价下滑,但是销售额并没怎么增加,则非常明显的这次活动并不成功),也可能是某新品上线带来的冲击。总之,通过观察客单价的分布,是能够掌握很多信息的。
商品销量与平台销量的分布:主要是对销售分布的掌握,这类信息要说只通过这一天的数据来看出问题来,还是有些困难的,需要连起来看。下面会有提到。
订单时段分布:分析各个时间段的订单集中情况,例如上图中可以看出用户消费高峰期在晚上9点和10点左右。通过这些信息可以有针对性的调整销售策略。当然,如果突然某一天的订单分布有了很大的变动,也值得深入分析原
‘捌’ 如何分析销售数据
分析销售数据的方法如下:
1,销售数据分析工作涉及到销售成本分析(包括原材料成本、制造损耗、运输成本等)、销售利润分析(包括纯利润和毛利润)、客户满意度分析、客户需求分析等。
2,要进行销售数据分析,主要是统计和分类,必须借助一些工具,单靠人基本是无法完成的,尤其是客户较多或产品比较多的情况下,更是困难。
3,最简单的方法是使用excell,把数据都输进去,然后统计,分类,生产图表,这样就对数据有个比较直观的了解。
4,使用ERP软件或其他一些管理软件,更简单,直接就可以生产图表。
5,然后利用一些统计学的知识对这些数据图表进行分析,了解销售状态,做出决策。
‘玖’ 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)
‘拾’ 网络营销人进行数据分析要点有哪些
1、懂的做数据,非常的重要。
也就是如何把数据做好,这里的好,是指:把有效的数据展示出来。那么,什么叫做有效的数据。根据核心数据指标倒推出来的关键数据指标。
例如:GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额。那么整个数据中,核心指标即:GMV。关键数据指标:销售额、取消订单金额、拒收订单金额、退货订单金额。通过对每个关键数据指标的观察,发现他们对于GMV影响的大小。
看懂数据的要求非常基础,就是知道核心指标,关键指标的算法是什么,如何计算出来的。然后在对应的表格内,记录出来。这里,只要求记录出来就好了。
2、分析数据,是一个执行者网上晋升的一项必备能力。
例如:产运的小伙伴,时长关注的一个数据:留存。次留、三留、七留、十四留这些数据。月末复盘工作时,把整个用户的留存数据导出来看。会发现,有些渠道拉新过来的用户,留存质量很高,但是有些渠道过来的,留存质量就很差。那么,到底是因为渠道拉新的质量问题呢?还是这个月内,App的版本、内容等做了优化更新呢?这个就是需要思考的,但是只是单纯的思考,很难找到原因。面对老板的灵魂拷问,也没办法很有力的结束出来。但是通过分析数据,得出最终的结论,就很容易找到原因。
3、看懂数据
这个要求其实就是把1和2结合在一起。我记得我之前的领导说过一句话:对任何数据都要存疑。好就要找出好的地方,好的原因,坏就要找出为什么坏,如何改进优化。