不懂销售数据分析不是合格的销售

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销售数据分析报告，是销售工作的必备动作。

不会做销售数据分析报告的销售人员不是合格的销售。

我们经常说，销售数据分析报告，是基于业务客观事实的数字游戏！

销售数据分析报告：是由统计的数据和销售人员对数据的分析共同组成。也就是说，没有科学分析的数据，仅是数字，不是销售数据分析报告！

做销售数据分析报告的时候，会有以下声音：

1、不就是数据统计吗？然后整理汇总下，多简单的事呀。

2、再不济，把进销存数据，整理下，这种可以了。

3、你们说的都太麻烦，就告诉领导，任务是否完成了吗？给结果，多省事！

……

但真的是这样吗？

 

01销售数据分析报告对你什么好处

1、 用数据说话，是销售人员发言权的前提，这是职业素养！

2、 分析数据报告，就是对自己工作的销售总结，让你更清晰、更宏观的看待一个市场的脉络，然后自己的短板，查漏补缺。等于给自己辖区的市场，做一次例行“体检”。

然后，帮助销售人员对销售情况的深度熟悉，帮助分析市场动态变化，提升销售人员对经营的意识和掌控力，培养对市场的预测。

3、销售数据分析是“收拾客户”的的方法之一，白纸黑字，有口难辩，凸显你的专业性，赢得信服。

02为什么销售人员不重视销售数据分析

1、公司没有具体的销售报告分析的要求和标准，即使有要求，也是领导丢一句话：“你把市场给我分析下”，然后没了。

接着，销售人员一头雾水，开始抓耳挠腮，东拼西凑。最后领导一看，分析的“驴头不对马嘴”，丢句“你给我重新做去”！你一脸的懵逼。

2、 公司有销售分析报告的标准，但是，这个标准太繁琐太复杂。

巴不得做成“地表最全数据库”，搞得一线耗时耗力，不花几天功夫，根本做不完，销售人员内心排斥，开始做出“假冒高仿”的数据，执行的结果可想而知。

然后领导们拿出“假冒高仿”的数据，层层向上汇报，你们公司的战略决策，不跑偏才怪呢！这样的事情，身边还少吗？

3、公司对销售分析报告缺乏宣导。销售人员对销售分析报告，缺乏关注意识，不晓得这个报告对他什么好处，管理者要身教言传。

销售分析报告的内容，要与时俱进，千万不能99年政策不变。当然，我也不是让你经常来回折腾，朝令夕改！

企业要有一个“引导体系”，而不是丢一句话，一个通知、一个邮件，就万事大吉，管理工作没那么简单！

 

03举例说明销售数据分析的常用方法

这里用销售手机为例，说明数据分析的常用方法。一般来说，分为两个维度展开分析：

1、产品。每个产品的重点关注，包含销售、价格、库存、促销、占有率等。找出问题点和问题客户。

2、客户。以客户为主，或结合区域的分析，哪些客户业绩异常，找出真实原因，提升点在哪里，才能做好目标管理。

具体来说有以下几种方法。

一、销量分析

一般，最简单、最粗超的数据，就是：销售任务是否完成，完成率多少？当然，还不止如此。

业绩达成情况可以有这些数据——

当天数据：当日销售存在的问题，你要做个分析。当日数据仅供参考。

基础数据：月累计销售完成进度，与时间进度对比。

发货数据：这个数据一般厂家很容易忽视。从发货的数据，能分析出物流、库存、周转率的问题。所以，务必搞清楚，发货客户的数量和发货次数，摸清客户发货量降低的原因，同时综合优化物流成本，这个数据可以每月或每季度分析。

二、对比分析法

1.“同比和环比”。

同比，是指在相近时段中的某个相同时间点的数据，进行比较。比如，17年3月和16年3月是相近时段，都是3月，这两个时段进行数据对比，就是同比。

环比，是指相近时间段的对比。比如，17年5月和17年4月是相近时间段，这两个时间段的数据对比，就是环比；

一般在手机销售中，同比是最常用的，但是，同比的有时也会蒙蔽事实，为什么呢？

比如：16年3月份销售1000部手机，17年3月销售1200部手机，同比增加200部，提升率20%。

但是，行业市场整体同比提升30%，你觉得差距在哪里？

所以说，同比，务必和行业市场的数据项对比，不然就是孤芳自赏！

2.环比的用法

实话说，环比不太常用，因为销售和季节性有很大关系，都会存在波峰波谷，说销售不分淡季旺季的人，纯属忽悠洗脑！你就是卖钢筋煤炭，国家还有宏观调控呢！

以手机销售行业为例，一般来说，8月份的销量比9月份高，为什么？

因为8月份属于暑期学生购机潮，再加上9月份想买手机的人，都持币等着十月一促销呢？对吧！

你拿9月和8月环比，有多大意义呢？所以，只有同比，才有参考意义。

讲到这里，并不是说环比没用处，月环比的季节因素太大，那干脆，你做周环比，不就行了嘛。

周与周的环比，有一定的参考性，前提是周与周之间，不能存在节假日。比如，十月一黄金周，和十月第二周做环比，也是不合适的。

3.和竞争对手的对比分析

这个比较，我不说，大家也比我懂。

但是，很多人，搞不清楚，谁是你的竞争对手！

原则上来说，只要与你同行的品牌，都是你的竞争对手！

但，这是书上写的，现实可不能这样玩，不然大家都是你的敌人，你再搞“世界大战”吗？

不能聚焦的目标，是梦想，不是目标！永远记住这句话，销售铁律。

你的竞争对手是谁？

我给你说个简单的方法：找眼前的竞争品牌，能伸手抓得住的竞争品牌，且销售大于你30%的品牌，你就盯着这个品牌去爆破！

千万不要，找绝对大于你N倍的“大象”去挑战，你可以把“大象”当成梦想和愿景，但你先把“活在当下”的事情做好！不然，你就是好高骛远，眼高手低。

找到竞争对手了，对比什么呢？

原则上，你所有的销售数据，旁边都要有竞争对手的对比。只有这样，才能知己知彼百战百胜!

这就考验你数据统计的“情报能力”了。

说不用关注竞争对手，就能做好销售的人，都是有失偏颇。

我想说的是，前提是你负责多大规模的销售体量，如果是一亩三分地，那你可以完全“只读圣贤书、不闻场外事”。

4.产品销售的结构分析

比如：从价位分析、库存调整、来了解重点产品销售情况。

同时，对于公司重点产品进行分析，找出存在问题，提供建议。（最好不要提产品本身的问题，如：屏幕小、内存小等等。不然销售人员以后销售不佳，抱怨厂家和产品本身问题。）

务必给销售人员指明：

公司的拳头产品哪些（正面打击对手，大力水手吃菠菜）。

公司的馒头产品是哪些（要靠这个吃饱肚子）。

公司的窝窝头产品是哪些（垫吧垫吧就行了）。

 

 

三、费用分析

这个费用分析，一般不对基层销售人员开展，大部分需要区域经理多关注！我多说一句：区域经理要把“基础财务”当成重要的课程来学习。

投入与产出比，简称ROI（return on investment）。投入产出比 = 产出总收入/总成本× 100%。

投入与产出比的概念，务必烙印在区域经理大脑里，不然会乱成一锅粥，你的上司会成为你的”背锅侠“。

拿手机销售行业举例。厂家做主推的ROI、促销活动的ROI、市场推广的ROI、人均产出的ROI...都是可以计算得出的。

费用多少合适？这个是基于你们公司的实际情况，但是，费用永远是不够的。

我认同节约的销售，但讨厌小气的销售。节约就是，不该花的钱不花，小气就是，该花的钱不花。

作为管理者，抓费用要：

① 抓大放小，不要挫败大家的工作积极性。

② 权限分解、不能一人说了算，一言堂的费用肯定有问题，不信你去查查！

③ 秋后算账，任何费用都要有这个环节，不能变成“糊涂账”！

销售人员不能因为销售费用少，就原谅自己销售目标未完成。

四、渠道分析

每个渠道的供货价、毛利和利润分析，这个分析，务必和竞争对手对比。

对每个渠道分层分级，然后匹配不同的销售资源（分销、库存、物流），渠道遇到的问题，需要数字支撑，都要写出来。

每个渠道的库存重点关注。尤其库存的周转天数。周转天数=当前库存数量/当前日平均销售数量

以手机行业为例，卖的都是科技电子产品，没有大致的保质期，不像卖吃卖喝的食品，但是，科技电子产品的更新迭代比食品快多了，摩尔定律大家都晓得吧。

依据库存周转天数，来判断产品是否畅销，是有时偏颇的。

比如，在销量不变的情况下，库存大，随之周转天数也会变大，同理，库存小了，周转天数也会短的。所以，不要光看周转天数，只有结合库存，才能判断正确。

举个栗子，某款手机平均每天销售5部，当前库存为20，周转的天数为20/5=4。但，你压货把库存加到40部，周转天数为40/5=8。所以，你部能说产品不畅销，只能说库存过大。

要对库存组成分析，同时，保持电脑数据和实际库存保持一致，不能指望电脑数据就做出判断，你需要定期盘点库存，及时发现问题，只要这样才能把握每个SKU的销售情况。

重点关注哪些区域与渠道的表现，分析发展走势和销售特点。

对于增长或下滑明显的区域给予重点关注和分析，以免存在潜在的威胁，警惕竞争对手趁虚而入，混水摸鱼，要做多维度的分析。

 

 

五、人员分析

新增员工的数量（累计本年度），离职员工的数量（累计本年度）、每个员工承担业绩的数量、人员薪资成本、日常工作的分析（分销、拜访等）

04总结补遗

在销售分析报告中，避免存在以下问题：

1、 大多数人汇报工作，避实就虚，该说的问题兜圈子，报喜不报忧。最笨的员工就是，认为“你的上司和老板是笨蛋”。

2、谎报军情，不重要说的严重，重要的避而不谈。这招，销售老油子用的驴火纯情！套取公司资源，谋取利益。我强烈建议，汇报具体没有分析，只讲事实给上级，领导千万不要拍板，因为这种情况，很容易做出错误决策。

3、只注重前线打仗，忽视团队内部提升，造成内外资源匹配不到位，这样的销售，容易昙花一现。这样的人，是个做狙击手，不适合做管理者。

4、没有经过分析就制定计划，总是拍脑袋，凭感觉去做事，这是很多管理容易走的弯路，销售分析报告是走过场。

总的来说，好的销售分析报告，要具备：

1、首先数据要真实性、完整性、详细的呈现出来。数据从哪里来？每个数据的背后含义是什么？

2、数据的分析必须站在客观的角度，不能带有主观因素，避免报告有失偏颇。
来源：数据分析师 CPDA

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