1、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。
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 。
团队每日拜访情况：观察折线图，发现有明显下降的趋势，询问负责人，及时做出调整。
客户拜访情况：通过下属记录的明细数据了解每个客户拜访次数，拜访三次左右的客户会督促他们重点跟进一下；拜访了五次以上却没有签单的客户，了解原因，考虑是否放弃。
客户的行业分类：拜访和签单客户中，哪个行业居多也是莓菌关注的指标，根据实际情况及时调整销售策略，重点攻占成交率高的行业客户。
2、销售业绩管理
作为公司的销售，给公司带来实际的收益是老板最愿意看到的，而如何管理好每个销售，是至关重要的。对于销售业绩的管理，同样也是通过数据直观的了解并及时调整方向，这样老板能直观了解数据情况。
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。而管理者，通过图表来了解产品销售情况，哪些产品卖的好一目了然。
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~
2、销售数据分析的作用主要包括( )。
销售数据分析的作用主要包括：
1. 对销售情况的全面了解。销售数据分析可以帮助企业全面了解销售情况，包括销售额、销售渠道、销售范围、销售趋势等信息，从而为企业未来的销售策略和计划做出合理的决策和方案。
2. 发现销售问题和机会。通过对销售数据的分析，企业可以发现销售过程中存在的问题和机会，例如产品的销售瓶颈、销售人员的表现、市场的竞争情况等，从而及时采取措施进行调整和提升。
3. 优化销售决策。销售数据分析可以帮助企业制定有效的销售策略和计划，同时对销售决策进行优化和调整，以更好地配合市场需求和变化。
4. 预测销售趋势。通过对历史销售数据的分析，企业可以预测未来的销售趋势，同时对市场变化和竞争情况进行及时的了解和掌握。
5. 提高销售效率和效益。良好的销售数据分析可以帮助企业更好地利用资源和人力，提高销售效率和效益，从而实现企业的长期发展目标。
销售数据分析是指利用各种数据分析工具和技术对销售数据进行分析和挖掘，以发现隐藏在数据中的规律、趋势和价值，从而帮助企业做出更多和更好的决策。
通过销售数据分析，企业可以了解自己的销售情况，例如销售额、销售渠道、销售地点、销售范围等信息，同时了解产品的销售情况、客户的需求、竞争对手的动态等，进而优化销售策略和调整运营模式，以提高销售效率和效益。
销售数据分析可以使用各种工具和技术，如数据挖掘、机器学习、数据可视化、大数据分析等，通过分析数据，提取价值，得出结论和预测结果，为企业的战略和决策提供科学依据。
3、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：
从这个看板中我们可以读出这个公司的基础销售信息：吉林省是销售大省，上半年总收入3千多万，3月份销售效果最好，多层复合类的常规系列销量最好。
需要说明的是，此看板均以销售收入为度量，企业业务人员可以根据自己的需求或者汇报对象进行调整。
2. 问题分析看板：寻找原因
基础看板满足的是用户查看数据的需求，如果想要利用数据解决问题，则需要具体问题具体分析，建立针对性看板，并根据数据分析工具（DataHunter）提供的功能进行探索式分析。
假如您想查看不同类别商品的销售收入、成本与毛利之间的关系，就可以新建一个看板，生成双轴图：
可以看出，多层复合类销售收入明显大于成本，对应的毛利也特别高。
如果想进一步了解多层复合里面哪个省市、在什么时间毛利最高，则可以在原有看板的基础上，以毛利作为度量新建一个图表，如下图：
接下来对毛利一览表，分别从城市和时间维度进行钻取：
▲按城市维度进行钻取
▲按日期维度进行钻取
▲钻取结果显示
最后知道：瑞安市4月份的销售毛利最大。
以上就是一个简单的探索式分析的过程。
3. 预警监控看板：迅速反应
销售类数据的监控预警有多种应用场景：比如对表现好的商品做重点监控，如果发现异常，立即查看原因，防止造成重大损失；又比如对商品的库存做重点监控，如果某地区库存不足，及时调整。
举个简单例子：根据不同类别产品的成本和利润生成散点图，并分别用利润平均值和成本平均值设立两条参考线，这样就将整个图形分成了四个象限，可以对高成本低利润或者高利润低成本的产品进行重点监控，针对变动及时查找原因，并作出反应。
（以上图表使用DataHunter制作）
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