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不懂销售数据分析,就是糊涂账
2018-05-28
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不懂销售数据分析,就是糊涂账

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,就是只会打仗,不会算账!最会都是糊涂账!

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!

...

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。

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!

对手机销售行业来说,销售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。

01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

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。

对比分析法

不得不说“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!

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。

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”。

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)。

02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。

03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。

04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)

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。

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。


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