如何分析兩年到店顧客數據

A. 如何做客戶分析

客戶分析的變數要素不是靜態的，一成不變的，應該根據市場環境和客戶反響情況等等進行動態調整和優化。 精確分析，准確推廣 根據推廣階段不同，所需分析的客戶情況也不相同，客戶分析的第一階段包括：地理因素、社會因素、心理因素和人口因素，通過不同的客戶分析變數來進行典型的或者有代表性的分類，從而將客戶分為不同的類別客戶，進行精確的定位。 第二階段需要進行價值定位，分辨高價值和低價值的客戶。客戶價值定位變數包括：客戶可承受的單價、客戶家庭收入、客戶忠誠度、推薦成交量等等，根據房地產企業關注的不同點通過不同的變數對客戶價值進行定位，從而選定最有價值的客戶，客戶價值定位會讓客戶體系成金字塔形。 圍繞客戶分析和客戶價值定位，選定最有價值的客戶，作為目標客戶，提煉它們的共同需求，以客戶需求為導向，市場需求決定產品定位。 客戶分析一般包含以下內容： 1、來電來訪統計 分組，對比不同時間段之間客戶的細微差別，對數據進行歸納、概括或圖形描述。 2、客戶基本信息 從認知途徑、所在區域、工作單位、客戶年齡、需求面積、所需樓層等基礎信息分析意向客戶。 3、客戶素質判斷 從客戶受教育程度、家庭月收入、購房用途、個人愛好和個人閱讀愛好等方面分析，可以從較深層面對意向客戶的素質做出判斷。了解這些對我們管理和維護客戶也大有裨益，我們可以有針對的做一系列的活動來維護客戶,增加老客戶推薦量。 4、成交分析 匯總每周的銷售信息和成交套數，包括面積、戶型、位置、價格等，觀察所成交房子所在的位置及周邊景觀，對成交原因做出判斷。從而把握客戶心理，了解市場走勢，總結規律，發現問題。

B. 如何做好銷售數據分析

你好，可以參考下面快消行業銷售數據分析的案例：

某公司是全球最大的日用消費品公司之一，同時也是世界500強企業，擁有員工近10萬人，涉及產品包括化妝品、個人清潔、個人護理、面部護理、嬰兒護理、家居清潔等諸多品類。多年以前，該公司就在中國成立研發中心，重點開拓國內市場。時至今日，已在北京、上海、天津等地成立了多家分公司，員工總數近萬人。

隨著國內快消市場競爭環境的日趨激烈，這家公司也面臨著較大的增長壓力，同時，針對龐大的銷售團隊，如何進行更好的管理，也成為了目前該公司急需解決的問題。

業務痛點

• 為完成月度/季度/年度銷售指標，需要實時了解整體業務運營情況，找出增長或下降原因，及時做出有效的應對；

• 銷售團隊龐大，想要及時了解每一名銷售主管的銷量完成情況、拜訪完成情況、在店時間等指標；

• 業務系統繁多，如DMS經銷商系統、CRM銷售管理系統、WMS系統、財務系統等，各系統數據結構不統一、介面混亂，無法進行統一分析，數據孤島問題嚴重。

現有做法

• 一直以來，該公司都以晨會形式進行銷售團隊的管理，但往往每次晨會都如走過場一般，黑板上的銷售排名缺少及時有效的數據支撐，很難從人分析到店，再到產品，很多決策還是靠「拍腦袋」決定。

• 組建報表團隊，負責每一個業務系統的數據報表工作。由於報表產品基本以「周」、「月」為單位，所以管理層無法及時掌握銷售情況。同時，在日益復雜的數據和系統壓力面前，報表團隊也逐漸成為了管理上的瓶頸。

• 面對銷售增長率的下降，該公司往往會找到咨詢公司，從消費者分析入手，對產品結構品牌策略業務布局進行戰略上的調整，以尋求增長之道。但這種方式成本太過高昂，而且在實際執行中往往存在很多桎梏。

解決方案

• 基於DH Data Connector Framework（數據連接器框架），整合DMS、CRM等幾大業務系統，構建統一、實時的數據分析平台；

• 建立全局業務看板，實時掌握整體銷售額、利潤、成本、庫存等關鍵指標，通過全維度數據下鑽，分析銷售變化趨勢，探尋銷售增長點；

• 建立RD晨會看板，向各級銷售人員及時傳遞各項關鍵數據，包括本月銷售完成情況、銷售目標完成率、店點分銷情況等銷售數據，以及在店時間、拜訪數等行為數據，支撐銷售及管理人員的日常工作；

• 根據該公司的管理層和銷售團隊組織架構，設置許可權分配，滿足各級人員查看和分析數據。

以上內容由DataHunter整理提供

C. 客戶分析從哪幾方面進行

客戶分析從這幾個方面進行如下：

1、首先，您需要收集客戶的各種數據，例如客戶的交易時間，交易時間，消費金額，購買的主要產品等，這些數據必須真實准確，否則將毫無意義。

2、分析收集的數據，通常將客戶分為有效客戶和無效客戶。有效客戶通常指活躍和不活躍的客戶，然後將不活躍的客戶進一步細分，因為這種類型的客戶最有可能然後轉化為活升缺躍的客戶。

3、通過分析獲得客戶的分類，然後您需要管理客戶，建立有效的客戶管理系統，進行定期檢查，通過客戶分析會議，定期會議等討論客戶活動計劃，並為客戶進行下一次營銷。

4、例如閑置的客戶應通過電話與他們聯系閉笑梁，進一步轎運召回它，並將其發展成為一個積極有效的客戶，從而通過客戶獲得更大的利潤。

5、除了使用有效無效來分析客戶，我們還需要通過客戶帶來的價值來分析客戶，也就是說，那些可以為公司帶來豐厚利潤的客戶是高價值客戶，數量雖然少，但是重要性高，這部分通過分析，應該將客戶的需求作為公司的重點。提供維護支持的客戶。

6、應當注意，客戶分析不是靜態的，需要定期分析和維護，因為隨著業務的變化和外部環境的變化，客戶本身也會發生變化，由於公司的業務調整，當今的關鍵客戶可能不再重要，那麼這種情況就需要更新劃分客戶等級。

D. 想要做個顧客分析，應當怎麼去做，從哪幾個方面入手

《顧客關系營銷經濟學》 建議你看一下 有關方面的書籍，下面是一點意見。分析型顧客關系管理（Analytical CRM）是顧客關系管理的一個分支，主要是指通過運用資料庫、統計工具、數據挖掘、機器學習、商業智能和數據報告等技術，獲取、分析及應用與顧客相關的各種數據信息以及接近顧客的方法手段。
顧客信息包括：
基本的顧客個人數據，如： 顧客姓名、工作單位、業務部門、通訊地址、電子昌搭郵件、電話、傳真、性別、國籍，等等。
更具體的顧客信息數據，如
顧客財務狀況（年收入、收益）
顧客交易情況（產品情況、收入情況、利潤情況、支付方式、支付行為）
網路溝通情況（IP地正譽址、登錄頁面、點擊流、耐清拿訪問時長）
電話溝通情況（客服呼叫中心數據報告、銷售電話）
其他溝通情況（郵遞郵件、回復反饋）
顧客滿意程度（分別對產品、服務、公司）
公司在其經營過程（銷售、服務、財務、市場）中通過其信息渠道（多渠道營銷）獲得以上顧客數據信息。 有些信息還可以通過外部資源獲取，如市場調查數據、地址資料庫等。一個較為明智的做法是對顧客數據信息進行中心化存儲和管理，以避免多版本數據造成的混亂。顧客數據應該做到真實、完整、准確和唯一（各顧客在資料庫中應該是唯一狀態，不能出現重復），並具有易達性，數據的需求者在需要的時候能夠方便地訪問和使用這些數據。 對於那些將顧客關系管理放到戰略高度的公司來說，這一點更是千真萬確毫無疑問的。

E. 開店需知的18條數據研究、13種數據分析！

店長在每一天工作中，要能夠形成規范化、制度化、書面化的流程，對於所有經營管理，制定每天、每周、每個月的工作計劃表，工作計劃表中所列項目，每個人對照各項目的要求來檢查自己的執行情況，這種檢查一般以每半個月、一個月、二個月、三個月為單位進行，使每位員工平時成固化的工作習慣，管理無小事，細節決定成敗。

連鎖門店店長的角色定位、管理職能、工作規范、服務技能等是店長所必須要具備的素質，相信了解、熟悉、掌據店長管理的基本原理，並努力地去實踐它，一個超重量級的店長就會無往而不勝。

18條數據研究：

1.人生的結果=思維方式*熱情*能力。

2.利潤的增長——你的銷售額中80%來自於20%的現有顧客。

3.成本的減少——開發新顧客的成本=留住老顧客的成本*6。

4.更多的新顧客——60%的新顧客來自現有顧客的推薦。

5.培養忠誠度客戶——購買40%靠信賴感決定。

6.要吸引一個客戶，所花費的成本是留住一個客戶成本的5-7倍。

7.要消除一個負面印象，需要12個正面印象才能彌補。

8.企業為補救服務品質欠佳的首次消費者的印象，往往要多花25%-50%的成本。

9.100位滿意的客戶可衍生出15位新客人。

10.每一位抱怨的客人背後，其實還有20個客戶不滿意(告訴其他人)。

11.提高客人的忠誠度利潤可增長5-17倍，使客戶的忠誠度提高5%，企業的增長利潤可達到25%-85%。

12.賣功能不能賣出品牌，賣感情才能賣出品牌。

13.顧客是先買態度，後買產品。良好的客戶服務是90%的態度和10%的知識。

14.口碑銷售力量高於直接銷售力量的15倍。

15.90%以上的營業員習慣於向顧客說，而不習慣於提問。

16.銷售=拒絕，96%的人在銷售拒絕4次後放棄，4%的人會要求第5次，60%的生意是在要求4次以上成交的。

17.客戶流失5%，利潤流失25%。

18.客戶投訴處理得好，67%的客戶會回頭。

3種 數據分析

門店經營指標 數據分析

1.銷售指標分析：

主要分析本月銷售情況，本月銷售指標完成情況，與弊老去年同期對比情況，通過這組數據的分析可以知道同比銷售趨勢，實際銷售與計劃的差距。

2.毛利分析：

主要分析本月毛利率、毛利率情況，與去年同期對比情況。通過這組數據的分析可以知道同比毛利率狀況，以及是否在商品毛利方面存在不足。

3.營運可控費用分析：

主要是本月各項費用明細分析，與去年同期對比情況，有無節約控製成本費用，這里的各項費用是指：員工成本、能耗、物料及辦公用品費用，維修費用，房租，存貨損耗，日常營運費用(電話費、交通費、衛生費、稅收、工商費)，通過這組數據的分析，可清楚地知道門店營運可控費用後的列支，是否有同比異常的費用發生，有無可以節約的費用空間。

4.坪效：

主要是本月坪效情況，與去年同期對比「日均坪效」是指「日均單位面積銷售額」，即日均銷售額/門店營業面積。

5.人均勞效：

主要是本月人均勞效情況，與去年同期對比，「本月人均勞效」計算方法：本月銷售額/本月工資人數。

6.盤點損耗率分析：

主要是門店盤點結果簡要分析，通過分析，及時發現門店在葯品進、銷、啟卜埋存各個環節存在的問題。

7.門店商品庫存分析：

主要是本月平均商品庫存、周轉天數，與去年同期對比分析。通過這組 數據分析 ，看門店庫存是否出現異常，特別是否有庫存積壓現象。

商品經營 數據分析

1.經營商品目錄執行情況總結分析：

主要是本店執行商品目錄情況與經營業態主力商品情況及新品引進情況、淘汰商品是否進行及時請退，總部每月1號將最新目錄主力商品貨號、目錄新引進商品貨號、目錄淘汰商品貨號發至各門店，門店根據相關貨號查詢出經營情況，特別是主力商品、新引進商品經營情況，以及淘汰產品有沒有及時請退，通過這組數據，可以了解門店是否按照商品目錄的調整進行了門店的商品結構調整。

2.商品動銷率分析：

主要是本月商品動銷品種統計，動銷率分析悄螞，與上月對比情況，商品動銷率計算公式：動銷品種/門店經營總品種數*100，滯銷品種數：門店經營總品種數-動銷品種數。通過此組數據及具體單品的分析，可以看出門店在商品經營中存在的問題及潛力。

3.商品品類分析：

主要是本店本月各品類銷售比重及與去年同期對比情況，門店本月各品種類毛利比重及與去年同期對比情況，門店需對本月所有品類銷售與毛利情況，特別是所有銷售下降及毛利下降的品類進行全面分析，並通過分析找出差距，同時提出改進方案。

4.本月商品引進分析：

主要是引進商品產生銷售、毛利分析，這時的引進商品需要門店日常對新引進商品建檔，並跟蹤分析引進商品的動銷率、適銷率、銷售額以及毛利狀況，同時分析這些引進商品是否對門店銷售業績的提升作了貢獻，是否有引進不對路的商品存在，並在以後的工作中不斷優化調整。

5.特價商品業績評估：

主要是特價商品品種數執行情況，特價商品銷售情況，佔比情況與前期銷售對比情況分析，「特價商品與前期銷售對比分析」，即將本檔期特價商品的銷售情況與特價執行前相同天數的銷售情況進行對比分析(特價檔期後執行天數為14天或21天)，通過以上這組數據的分析可以看出門店特價產生的效果以及門店的特價商品或經營中存在的問題。

6.客流量、客單價分析：

主要是指本月平均每天人流量、客單價情況與去年同期對比情況，這組數據在分析門店客流量、客單價時特別是注意門店開始促銷活動期間及促銷活動前後對比分析，促銷活動的開始是否對於提高門店客流量、客單價起一定的作用。

在日常工作中還有一些數據需要總部、門店分析，但無論哪方面數據，分析只是一個開始，關鍵是能夠找出門店存在的問題及可以挖掘的能力，指導如何開始下一步工作才是重要的。店長每周或者每月開會，做以上各種 數據分析 ，總結過去，找出差距。

F. 怎樣進行客戶分析

客戶是企業賴以生存和發展的基石，企業只有充分了解自己的客戶，才能制定對應的營銷策略，提高轉化率，實現客戶滿意。
客戶的對於產品的響應度可以被用於指導企業的銷售策略；而他們的意見和建議則可以為企業改進自身的產品和服務提供支持。對現有的客戶進行分析，不僅可以挖掘更多潛在的銷售機會，還可以改進服務方式，做好客戶維系工作，為開發新客戶做准備。
那麼，企業應該怎樣分析自己的客戶，更好地做決策呢？這時候就可以藉助CRM系統了，通過簡信CRM系統，可以從以下幾個方面對客戶進行分析，從而幫助企業作出科學性的決策。
1、客戶基本信息分析
簡信CRM的客戶管理板塊對客戶的分析是多維度的，包括姓名、性別、年齡、聯系方式、地址、職業、客戶編號等基本信息（靜態信息），此外，企業還可以根據自身需求添加自定義欄位，在開發以及維護的過程中不斷完善客戶資料，可以讓企業形成對客戶的基本認識，有利於日後的維護。
2、客戶行為分析
除了基本信息之外，簡信CRM還可以記錄客戶的動態信息，如：咨詢記錄、溝通記錄、消費記錄、售後記錄等，企業可以根據客戶凱宴的咨詢和溝通記錄了解到其最關注的問題，在售前就做好針對性的服務，有效促單。此外，對於客戶的購買情況（購買時間、購買的產品）進行分析，可以得出其對某個產品的偏好和其購買周期，從而為其提供針對性的產品推薦，定期做好客戶關系的維護。
3、客戶流搭念失分析
無論是什麼類型的企業，其開發一個新客戶的成本都要遠遠大於維護一個老客戶的成本，所以，維護老客戶就變得越來越重要。為了防止老客戶流失，企業必須對客戶進行流失分析預測，並及時布局好解決的方案。
對於新客戶的流失和老顧客的流失都可以形成數據報表，了解用戶是在哪個環節流失的，其流失的原因是什麼，從而安排相關部門進行針對性的調整，做好防護措施。
4、分類模型
簡信CRM擁有強大的數據分析功能，企業可以根據需要提取分類模型，根據模型數據得出各個變數之間的關系。通過數據分析，企業可以得出其產品的淡季和旺季、產品在哪個地區的銷量最好、產品的主要購買人群具有什麼顯著特徵等，對這些統計結果進行二次分析，得出出現這些結果的原因，並且具有針對性地調整營銷方案。
簡信CRM可以幫助企業在最短的時間內，以最便捷的方式對客戶行為進行分知孫困析。企業可以根據分析結果得出客戶畫像，還可以根據結果導向制定和調整下一步的產品計劃和營銷方案等，讓一切活動都圍繞客戶而展開，大大提升客戶的轉化率和重復購買率，避免客戶流失。所以說，利用簡信CRM對客戶行為進行分析十分必要。

G. 需要對兩個年度的客戶成交量進行對比分析，正常情況下用vlookup就能比對同一個客戶兩個年度的收入

方法1：簡單易用，適用於「系統中同一客戶不同名稱」非常少的情況下。

原來的函數如果是：
vlookup("寶慶銀樓",B:C,2,false)
vlookup("南京寶慶銀樓",B:C,2,false)
現在合並為：or(vlookup("寶慶銀樓",B:C,2,false),vlookup("南京寶慶銀樓",B:C,2,false))
原理：寶慶銀樓、南京寶慶銀樓任意搭陪運找到一項即可。

方法2：麻煩，如果數據量小，這個辦法太累；數據量大則比較適合。
首先，另建一張新表，此表第一列和第二列都列出所有不重復的客戶名稱（寶慶銀樓和南京寶慶銀樓算兩個），即兩列內容相同。
然後看第二列，找到南知梁京寶慶銀樓，將第二列內容改為寶慶銀樓。原理是，將相同客戶的不同名稱，歸類為1個。再比如"全聚德北京總店"和「全聚德飯店北京總店」兩個相同，就在「全聚德飯店北京總店」那一行第二列手動寫入「全聚德北京飯店」。
如果沒有重復名稱的，則同一行兩列相同。
接下來就簡單了，回到數據表，在客戶名稱一列後插入一列作為輔助列，通過vlookup函數找出每個有不同名稱的客戶的同一名稱，用此名稱做任何操作都不會再存在你遇到的問題。如果兩列看著別扭，就按照你的習慣隱藏一列。

方法3：我是肯定不用這個方法的，首先這個方法建立在同一客戶不同名稱，是包含與被包含關系才適用。不但運算時間極長，而且極有可能出錯。但是，如果你能確定用這個方法不會出問題，到真不失是一個好辦法。不多說了，就說下原理。查找每個客戶名稱時，都在全部客戶名稱中挨個查找亂畢有沒有被包含的文字，查到後按照統一名稱處理。比如運算到了「寶慶銀樓」一列，就找有沒有一個名稱包含這個的。最終找到了「南京寶慶銀樓」包含「寶慶銀樓」，就按照寶慶銀樓處理。

H. 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~

I. 客戶數據分析的內容是什麼

1、基礎資料管理：有關客戶最基本的原始資料，包括客戶的姓名或名稱、地址、電話、所有者、經營管理者、法人代表及他們的個人性格、興趣、愛好、家庭、學歷、年齡、能力、經歷背景，與本公司交往的時間、業務種類等。這些資料是客戶管理的起點和基礎，需要通過銷售人員對客戶的訪問才能收集。

2、客戶特徵歸納：主要包括市場區域、銷售能力、發展潛力、經營觀念、經營方向、經營政策、經營特點等。

3、業務狀況總結：包括銷售實績、市場份額、市場競爭力和市場地位、與競爭者的關系及與本公司的業務關系和合作情況。

4、交易現狀分析：主要包括客戶的銷售活動現狀、存在的問題、公司的戰略、未來的展望、公司的形象、聲譽、財務狀況、信用狀況等。

J. 如何對超市的數據分析，需要對那些方面和數據分析

一、從銷量入手
1、與去年同期相比查找銷量下降原因
2、從滯銷品查找，主要分析零銷售商品。
3、應季商品銷量分析。
4、分析各區銷售佔比。
5、促銷活動開展時的銷量變化
二、從價格體系入手
1、認真研究周邊商圈價格情況與己對比
2、根據毛利額的情況看價格設定是否合理
3、進價分析
三、從商品結構入手
1、根據各類商品購買力找出缺品
2、在同系列供應商的增加或減少對銷售的影響
3、正確掌握「二、八」原則
總之從數據中能發現很多問題，甚至更換賣場管理者在數據中都能反映出來。因此數據是管理的基礎，很多問題都是通過數據反映出來的。