提到“销售”一词，曾经第一反应是卖东西，相信部分人和小编一样的想法，现在看来这样理解或许有失偏颇。
什么是销售？
其实在生活中销售无处不在，比如我们与他人第一次见面时，向他人进行自我介绍，是对自己的一种“销售”。再比如我们做一个演讲，也是向观众“销售”自己的观点......诸多例子不胜枚举。在部分业界人士看来，销售实际上是一个分析需求、判断需求、解决需求、满足需求的过程。
为什么我们要对销售进行分析？
无需多说，想必大家也深知销售分析对企业的重要性。没有计划就没有管理，而没有数据与计划进行对比和改进，进步无从谈起。销售作为企业收入的核心来源，利润的根本基石，对销售数据进行分析，不仅可以得出企业的总体盈利状况，亦可为管理者准确高效的决策提供数据支持，并持续监控。
那么我们该如何对销售进行分析？
诗有云：“横看成岭侧成峰，远近高低各不同。”从不同角度对销售进行分析所获得的信息当大不相同。因此，我们暂且从时间、商品、客户、职员等维度和大家一起探讨。
从时间维度上分析，可从年、季、月、日乃至时段等角度对商品的销售数量、销售额、毛利等进行同环比分析（如下图），以此看出企业在某一时间段内的销售情况，是增加还是减少，从而找到变动的原因并及时进行相应的调整。短时间内的数据或许没有太大的说服力，但是长时间的数据一定有规律可言，这也是为什么时间维度在数据分析上一直是企业看重的原因。
从商品维度上分析，不同品类之间对比，按照八二法则分析哪些品类、型号的商品，更能够给企业带来价值，一般从金额、毛利、毛利率、单价、客户需求程度等进行同环比分析。透过全局总览，通过毛利率等分析判断商品核心竞争力的高低，方便为管理者进一步地作出针对性策略。
这里补充说明下，从商品维度去分析，我们一般会想到存货，自然会涉及到存货周转率，存货周转率是一定时期内企业销货与存货平均余额之间的比率，一般情况下，存货周转率越高越好，这表明该类商品流动性强，商品呆滞风险小。但是企业经营的核心目标是为了降低经营风险吗？如果说是为了获得利润，周转率对于存货来说固然重要，但更多是为了防范风险，侧重数量上的控制，那么有没有其他指标能够更侧重商品的经营发展方向呢？
因此，数林信息团队提出了一个新的指标“存货报酬率”，这是书本还没有的指标，可理解为存货的盈利能力。其计算公式为：存货报酬率=（当期货物销售毛利（销售额-货物成本）/当期平均库存余额）*100%。
透过数林BI主题分析，如上图，借助存货报酬率指标，我们可以快速清晰地知道每一类、每一种商品的报酬率情况。一般情况下，我们要在存货报酬率高的商品上追加投入，在存货报酬率低的商品减少投入。结合存货周转率的分析，我们可以更好地提升存货价值，为企业优化经营提供参考。
从职员维度上分析，如下图的数林BI中的业务员销售看板，可以进行业绩穿透，从性别、年龄、工龄、学历等角度对销售额、销售利润等进行组合分析，通过数据分析，某个员工的性别，所在区域，学历是否对他创造的销售额有影响。比如管理者可从“性别业绩占比的环形图”中，查看男员工创造的业绩多还是女员工创造的业绩多，进而分析得出男员工适合这个岗位或是女员工适合这个岗位，因此也可为企业招聘时提供参考。
从客户维度上分析，哪些区域、哪些属性（级别）的客户，对企业来说更有价值以及哪些客户的黏性下降了（如下图），一般可从销售额、毛利、毛利率、单价等进行同环比分析，以及退货、应收账款占用等角度评估。
比如分析销售SKU数量的时候，发现客户购买的SKU数量下降了，成交的笔数，金额都下降了，但是通过对比发现，该客户前两年还选择在我们公司购置了这些物品，只是这两个月某些品种不找我们购买了。这时作为企业的管理者，我们可能需要第一时间询问原因，是商品价格太高了，还是商品的质量出现了问题等，并针对这些问题及时调整销售策略。
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综上，销售决定了企业的生死存亡，重要性毋庸置疑。可从很多维度进行分析。其中很多维度又可以交叉进行分析，它们之间相互作用，相互影响。为了更好地发现数据的规律性，我们可借助一些工具比如商业智能工具来对数据多进行深层次的挖掘分析，而数林BI系统中，针对企业销售模块为管理者提供了多角度的主题价值分析，可通过上述所举例子，联动、钻取等等分析销售数据，得到管理者想要查看的数据，从而做到让企业“销”得更有价值。
上述中我们探讨了一些销售维度分析，由于篇幅原因，具体实例后续我们再继续和大家分享探讨~
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