销售数据分析可以做的分析很多,比如销售额同环比、产品线帕累托分析、客户RFM分析等等,但如果你只是笼统的将销售额做个汇总,将客户数做个统计,那肯定没有多大的价值,无法对之后的商业动作做指导的销售数据分析都是无用功

销售数据分析思路:

首先我们需要知道分析销售数据的目的

  • 目的一:对企业整体销售情况做整体监控,把握销售数据目标达成情况
  • 目的二:对特定问题进行针对分析:例如为了提神销售额做产品线销售分析,对爆款产品和冷门产品的备货进行调整,冷门产品迎合市场做出调整等等。

接着盘一下手上已有的销售数据。

举个例子,零售企业一般有的销售数据包含:销售日期、销售区域、销售地点、经销商、渠道分类、产品系列、产品价格、销售额、销售数量等等。

根据这些销售数据,我们能做哪些销售指标的计算,我这里列了一些常用的分享给大家:

销售数据分析主要就是从整体销售情况、产品、销售大区和客户这四个角度进行分析。

整体销售/利润分析:

分析月度、年度的总体销售额、销售数量,与行业标准相比较,从而分析公司运营情况并判断公司的未来趋势。如果销售额增长>销售量增长,说明公司业绩增长主要来源于客单价的提高,反映了市场平均价格的提升或是客户产品结构升级,此类增长叫做结构性增长

反之,如果销售额增长<销售量增长,说明产品没有大变化,销量和客户数量增多了,这种增长叫容量性增长。

  • 按时间分析销售额趋势:

时间维度分析销售额、销量的变化,能快速看出公司的销售额变化情况,对未来趋势做预测。

有时候,销售额虽然在增长,但由于成本的增长速度过快,导致净利润其实在下降,这种情况需要及时分析、及时预警。

产品分析

除了从整体销售额、销量的角度出发分析销售数据,我们可以从产品角度分析,从产品结构看重点产品和产品成长的合理性,公司的利润源和销量是否对应,从而规划和调整公司未来的产品结构组成。

  • 列举公司销售额前五的产品

了解公司的王牌产品组成,并分析其利润额是否合理,通过合适的增产手段提升明星产品的利润率,从而提升公司的盈利额。

  • 分析公司各品牌销售占比情况

通过分析品牌销售额,确认品牌发展情况,及时调整品牌投放策略。

区域销售分析

对各大区销售情况以及目标完成情况做整体分析,同时深入分析各销售人员销售业绩,以销售额和回款额为指标进行排名,内部透明数据。

  • 大区销售客户拜访分析

针对各区域销售人员的数据分析,可以从日常工作数据统计、目标完成度、业绩情况监控等方面进行分析。

销售想要完成销售动作,对客户进行拜访是必不可少的客户维护操作,对销售的拜访行为进行统计分析,监测各大区销售的积极性。

客户分析

分析客户结构可以帮助我们更好的了解客户,有助于帮助企业实现利润最大化并提高客户留存率

将客户按照购买力分级,对各级别客户的流失率进行分析,针对高级别客户的流失原因深入分析,保持客户关系维护。

最后,将四个部分的分析做整合,用一个看板将所有信息综合展示,既方便分析,也方便展示;用看板的联动钻取功能,可以点击异常数据快速查看对应店铺的多维度数据:

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学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

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Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

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