銷售數據分析從哪裡來

『壹』 銷售數據分析怎麼做

銷售數據分析的做法：先分析業績完成率及原因，然後分析其他數據，在分析大環境和模式。

1、先分析銷售業績完成率及原因：銷售數據首要的指標就是業績的完成率，非常直觀的反應，數據化明顯，先分析銷售業績達成的情況，以及達成這種結果背後的原因是什麼。比如銷售業績完成率高，主要是銷售人員能力提升、市場環境好等因素；銷售業績完成率低，是因為人員能力不足、銷售方式錯誤等。

4、最後不要忘記對銷售模式做分析，包括人和業務方式，人是來引導銷售的，需要一定的話術和溝通技巧，優秀的業務員為什麼優秀，因為他的銷售業績高，這來自於他本身的能力，所以人的因素必須考慮進來；還有業務方式，社會變化日新月異，企業的營銷模式也要隨之變化。

5、最後進行繪製成圖即可。

『貳』 某公司銷售數據分析報告的數據來源於

價格制訂。某公司銷售數據分析報告的數據來源於價格制訂。來比較和評估實際銷售額與計劃銷售額之間的差距，為企業未來的銷售工作提供指導。

『叄』 銷售分析從哪幾個方面

以下以觀遠數據在快消行業的銷售數據分析為例：區域分析、品類分析、新品分析、渠道分析。

銷售組織對數據的需求非常迫切，沒有人能耗得起時間，等到季度或年度末才發現自己未能完成配額或達到客戶的預期，無疑為時已晚。信息陳舊或缺失會帶來嚴重的負面影響，所有銷售組織都希望避免這一點。

通過清晰了解個人和團隊的銷售業績，可以更輕松地制定決策，還可在必要時調整行動方案以確保目標實現。銷售團隊需要一個平台來將其數據從所有數據源匯集在一起，以回答領導團隊、客戶、供應商和團隊成員提出的復雜問題。

但對許多銷售專業人員而言，放棄熟悉的常規工作方法（包括對Salesforce儀錶板的依賴）是非常困難的。簡言之，快速、簡單且直觀的分析至關重要。Tableau這樣的可視化分析平台圍繞銷售人員所需的指標提供了完整的視圖。

使他們可以更好地進行預測、規劃和實時決策。如果希望在不減緩發展勢頭和進度的情況下，了解銷售情況並形成競爭優勢，還需要具備整合客戶數據和營銷數據的能力。您的銷售團隊上手和使用分析平台到底能有多快。

非常快。藉助TableauOnline新推出的DashboardStarter等功能，幾分鍾內即可呈現統一的、令人贊嘆的數據視圖，而不論數據源自Salesforce、OracleEloqua。

MarketoSales還是其他來源。如果您深入挖掘，還能以這些視圖為起點，生成數據的其他視圖，具體取決於您希望查看的內容。

『肆』 超市銷售數據分析應該如何入手從數據怎麼樣看到問題求解

超市銷售數據分析主要從以下幾方面入手：

1. 銷售額分析

   從每日的銷售額在本周總銷售額中所佔的比率，看出一周中銷售是好的時間段在哪幾天，這樣有助於安排門店員工的工作與休息，但是也須在分析報表的同時，注意一些特殊的日子，如節假日、突發性的集團購買、發工資日(主要是在大型廠礦機關的門店，銷售主要來自於此)。大部分在周五、六、日三天的銷售要高於其他時段，故應該在繁忙時段到來前，備足商品，並減少員工休假，以增加服務人員等舉措

2. 毛利率分析

   從毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部門毛利率的高低。現在大型賣場的綜合毛利率在13～18%，標准超市的毛利率在16～20%，便利店的毛利率可能會在22%左右。其實綜合毛利率的高低也不是一成不變的，它會隨著節假日的到來而隨之提升。一般來說，節假日時，高毛利的商品會有較大提高，從而對門店的毛利有一定的補充，這樣就有助於超市的管理人員合理補貨和安排利潤計劃。

3. 貢獻毛利率分析

   部門的貢獻毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列為：文具、塑料五金、針織品、休閑食品、曰化、煙酒、肉食、副食品、糧油。管理者由此可以逐步調整單品價位和普通商品與利潤商品的結構，促使其在綜合毛利貢獻率上減少差距。對於貢獻毛利率較高的部門應加大要貨的力度，對於貢獻毛利率較低的商品部門應加大調整力度，了解目標顧客群的消費需求。例如：肉食品會因夏季的到來而銷售下滑.就應通過增加夏季的暢銷品來轉移定位。某一部門可能會因利潤商品的斷貨，而使整個部門的貢獻毛利率下滑(有時即使是銷售額不變，但是利潤率卻下滑很多)，這就要求超市根據自身的情況，重視利潤商品的庫存，合理提出要貨需求單以便配送中心配送。

4. 提高毛利率

   如果一周的毛利率低於預計指標，就可以對各部門的毛利率和銷售構成比進行人為調整。例如：一周的整體毛利率為13%，低於預計毛利率15%，而其中休閑食品的銷售構成為13.71%，但是毛利率為11%，為了提高總體毛利率，就可以增加休閑食品的品種和數量及展示的排面，以促進銷售，提高這一部門的銷售構成比，從而達到提高整體毛利率的目的。

   有效提高毛利率的方法為：

   (1)提高高毛利率商品部門的構成比。應當注意的是：a.毛利率雖高，可能季節性商品(如雨季到來，雨傘銷售增加)較多;b.毛利率雖高，但是易成為損耗高的商品;

   (2)降低低毛利率部門的構成比;

   (3)提升高銷售構成比部門的毛利率;

   (4)若有構成比相同的部門，應發展高毛利率的商品。但是不能完全絕對為了提高綜合毛利率，而使銷售構成比下降。要對不同個性、特徵、用途的商品進行有效的組合，能夠滿足顧客的各種需求，使綜合毛利有所增長。
   

5. 經營指標

   超市情況設定經營指標及達成率，以決定商品的庫存。各部門商品的庫存是否適當，庫存是否能有效發揮效率等，這種商品成績判定的指標我們謂之交叉比率。商品的交叉比率越高，就表示越有效率;交叉比率最少也要確保在200。如果為100，是指得到與商品投入資本相同數額的毛利，如果將風險負擔、滯銷商品及損耗計算在內的話，就談不上效益了。各部門的目標交叉比率先由公司總部統一設定，然後各門店根據實際情況自行調整設定各部門的目標銷售額，計算其應有的庫存量。計算方法：假設有一部門銷售目標a為154萬元，銷售佔比b為15.7%，交叉比率c為133%，目標毛利率d為15%，那麼貢獻毛利率為e=b×d=15.7%×15%=2.355%，目標周轉率f=c/d=133/15=8.87次，目標庫存g=a/f=154/8.87=17.36萬元。

營運部門重點查詢及分析的數據：

⑴ 日銷售數據

⑵ 月銷售數據

⑶ 銷售明細數據

⑷ 未銷售商品數據

⑸ 商品排行榜——前、後50名銷售數據

⑹ 商品大中小類別排行數據

⑺ 貢獻率數據：類同單品銷售數據，但增加了百分比

⑻ 變價數據：對應變化商品，檢查是否已更換便簽和POP

采購部門需查詢和分析的數據：

⑴ 供應商變動數據：新增、終止交易的供應商和單品促銷。

⑵ 按主供應商匯總每天的銷售金額。

⑶ 單品進銷存數據

⑷ 含應付款的供應商進銷存數據。

⑸ 結算匯總數據

⑹ 日銷售數據

⑺ 月銷售數據，促銷商品銷售數據

⑻ 銷售明細數據

⑼ 未銷售商品數據：標准時段積壓商品庫存的清單。

⑽ 商品排行榜——前、後50名單品銷售數據

⑾ 商品大中小類別排行數據

⑿ 貢獻率數據

『伍』 如何分析銷售數據

分析銷售數據的方法如下：

1，銷售數據分析工作涉及到銷售成本分析（包括原材料成本、製造損耗、運輸成本等）、銷售利潤分析（包括純利潤和毛利潤）、客戶滿意度分析、客戶需求分析等。

2，要進行銷售數據分析，主要是統計和分類，必須藉助一些工具，單靠人基本是無法完成的，尤其是客戶較多或產品比較多的情況下，更是困難。

3，最簡單的方法是使用excell，把數據都輸進去，然後統計，分類，生產圖表，這樣就對數據有個比較直觀的了解。

4，使用ERP軟體或其他一些管理軟體，更簡單，直接就可以生產圖表。

5，然後利用一些統計學的知識對這些數據圖表進行分析，了解銷售狀態，做出決策。

『陸』 銷售數據分析應該從哪些方面下手

銷售數據分析涉及的面比較廣，包括銷售額分析、銷售額分布、訂單趨勢、銷售渠道分析、成本分析、利潤分析、客戶滿意度分析、客戶需求分析、用戶投訴情況等。建議參考迪賽智慧數可視化互動平台的企業管理模板大屏，只需要復制模板修改，還可以按需求自行配置，數據分分鍾就可以生成圖表，還能及時了解銷售狀態，幫助領導做出決策。

『柒』 營銷分析數據及來源

一、基本概念

要做營銷分析，首先要清晰幾個概念，什麼是市場？

分析市場可以從以下幾個層面：市場潛力、市場容量、市場份額。

市場潛力是從整個市場環境來看未被滿足的市場空間有多大。

市場容量則考慮真實的可觸摸市場，重點對比本公司和競爭者分別所佔的比重。

市場份額細化的從某一類產品的角度，看本公司產品占市場同類產品的比重。

在分析市場的過程中，最原始最有效的數據其實是患者的人數，但由於這部分數據不易獲取，因此我們常取銷售金額進行分析。

二、數據分類

內部數據：流向、目標客戶數據、處方庫

外部數據：IMS、南方所等專門做醫葯市場預測及規劃的機構，IMS側重處方葯、南方所側重零售市場

證券公司行業研究報告、上市公司年報、網路獲取

三、應用

行業對比、產品對比、競品對比、科室分布、適應症分析

四、分析方法

MAT（Moving Annual Total）趨勢分析：正常的健康發展的企業MAT應呈平滑狀態，鋸齒形發生的情況下需引起重點關注

對標分析：綜合覆蓋率、單產、銷售貢獻等因素篩選出對標企業

波士頓矩陣：又稱四象限分析法，與最大競爭對手相比較的相對市場份額或市場份額做橫軸，增長速度為縱軸，將公司產品分為四個象限。分別為明星區（市場份額和增長均高）、金牛區（市場份額高&增長低）、問題區（市場份額低&增長高）、狗區（市場份額低&增長低），金牛區的產品屬於成熟產品，這部分產品決定了公司的現金流

『捌』 銷售數據如何分析

關於銷售數據分析，可以參考以下內容：

原本以為當上銷售領導，可以拿著高薪與老闆近距離接觸，瑣碎之事交給小弟，其實苦逼的生活才剛剛開始，老闆經常要數據，每次都要重新做分析，恐怖！

換了一個數據分析工具，第一次做好分析之後，以後數據結果會自動定時更新哦（當然我連接了資料庫數據、表單數據），整理了常見數據跟大家分享。

1、銷售外勤管理

作為一個小領導，每天都要看下屬的客戶拜訪情況，團隊的成員會在協同軟體上詳細記錄自己的拜訪的情況，包括客戶名稱、行業和具體情況 。

• 地區分布：通過提供BDP個人版的數據地圖，你能直觀看到銷售額的全國分布情況，還可鑽取到各省的各個城市，一步一步分析問題，找到對應負責人，不斷優化銷售策略。

這些數據都是銷售最經常關注的數據，做好圖表後直接通過BDP的「分享」功能將數據結果分享給Boss，分析效率大大提高了呢，就有更多時間去管理銷售業績，優化營銷策略，讓業績不斷提高~~~

Ps：上面美觀的數據圖表均來自BDP個人版~

『玖』 對銷售數據進行分析應該從哪些方面下手

從以下方面：

1、營運資金周轉期分析銷售收入結構分析。

2、銷售收入對比分析。

3、成本費用分析。

4、利潤分析。

5、凈資產收益率分析。

銷售數據分析，主要用於衡量和評估經理人員所制定的計劃銷售目標與實際銷售之間的關系，它可以採用銷售差異分析和微觀銷售分析兩種方法。

產品銷售額分析：

與按地區分析銷售額一樣，按產品系列分析企業銷售額對企業管理層的決策也很有幫助。方法如下。

首先，將企業過去和現在的總銷售額具體分解到單個產品或產品系列上。

其次，如果可以獲得每種產品系列的行業數據，就可以為企業提供一個標尺來衡量各種產品的銷售業績。如果產品A的銷售下降了，而同期行業同類產品的銷售也下降了相同的比例，銷售經理就不必過分憂慮了。

再次，進一步考察每一地區的每一產品系列的銷售狀況。銷售經理據此確定各種產品在不同地區市場的強弱形勢。產品A的銷售可能下降了l0%，但其所在地區的銷售卻下降了14%，銷售經理要進一步找出出現偏差的原因，並與地區分析相對應，做出相應的改進。

『拾』 如何從數據分析銷售

從數據生成、數據處理、數據建模、數據分析、數據應用5個方面分析銷售。
1、數據生成，將這些數據大體分為三類，用戶數據、行為數據和業務數據。
2、數據處理，在進行分析之前需要將數據通過清洗轉換、空值處理等轉化為結構化數據，為後續的數據分析打下良好的基礎。
3、數據建模，所有數據進到數倉以後，需要根據實際待分析的業務數據進行數據建模。
4、數據分析，有了維度和度量的概念後，我們需要在數據分析階段引入聚合概念。
5、數據應用，可以將得到的結果按照可視化圖表或數據看板的方式進行展現，實時監控，尋找異常數據或成功的機會。