销售数据分析从哪里来

『壹』 销售数据分析怎么做

销售数据分析的做法：先分析业绩完成率及原因，然后分析其他数据，在分析大环境和模式。

1、先分析销售业绩完成率及原因：销售数据首要的指标就是业绩的完成率，非常直观的反应，数据化明显，先分析销售业绩达成的情况，以及达成这种结果背后的原因是什么。比如销售业绩完成率高，主要是销售人员能力提升、市场环境好等因素；销售业绩完成率低，是因为人员能力不足、销售方式错误等。

4、最后不要忘记对销售模式做分析，包括人和业务方式，人是来引导销售的，需要一定的话术和沟通技巧，优秀的业务员为什么优秀，因为他的销售业绩高，这来自于他本身的能力，所以人的因素必须考虑进来；还有业务方式，社会变化日新月异，企业的营销模式也要随之变化。

5、最后进行绘制成图即可。

『贰』 某公司销售数据分析报告的数据来源于

价格制订。某公司销售数据分析报告的数据来源于价格制订。来比较和评估实际销售额与计划销售额之间的差距，为企业未来的销售工作提供指导。

『叁』 销售分析从哪几个方面

以下以观远数据在快消行业的销售数据分析为例：区域分析、品类分析、新品分析、渠道分析。

销售组织对数据的需求非常迫切，没有人能耗得起时间，等到季度或年度末才发现自己未能完成配额或达到客户的预期，无疑为时已晚。信息陈旧或缺失会带来严重的负面影响，所有销售组织都希望避免这一点。

通过清晰了解个人和团队的销售业绩，可以更轻松地制定决策，还可在必要时调整行动方案以确保目标实现。销售团队需要一个平台来将其数据从所有数据源汇集在一起，以回答领导团队、客户、供应商和团队成员提出的复杂问题。

但对许多销售专业人员而言，放弃熟悉的常规工作方法（包括对Salesforce仪表板的依赖）是非常困难的。简言之，快速、简单且直观的分析至关重要。Tableau这样的可视化分析平台围绕销售人员所需的指标提供了完整的视图。

使他们可以更好地进行预测、规划和实时决策。如果希望在不减缓发展势头和进度的情况下，了解销售情况并形成竞争优势，还需要具备整合客户数据和营销数据的能力。您的销售团队上手和使用分析平台到底能有多快。

非常快。借助TableauOnline新推出的DashboardStarter等功能，几分钟内即可呈现统一的、令人赞叹的数据视图，而不论数据源自Salesforce、OracleEloqua。

MarketoSales还是其他来源。如果您深入挖掘，还能以这些视图为起点，生成数据的其他视图，具体取决于您希望查看的内容。

『肆』 超市销售数据分析应该如何入手从数据怎么样看到问题求解

超市销售数据分析主要从以下几方面入手：

1. 销售额分析

   从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措

2. 毛利率分析

   从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18%，标准超市的毛利率在16～20%，便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。

3. 贡献毛利率分析

   部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。

4. 提高毛利率

   如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体毛利率为13%，低于预计毛利率15%，而其中休闲食品的销售构成为13.71%，但是毛利率为11%，为了提高总体毛利率，就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面，以促进销售，提高这一部门的销售构成比，从而达到提高整体毛利率的目的。

   有效提高毛利率的方法为：

   (1)提高高毛利率商品部门的构成比。应当注意的是：a.毛利率虽高，可能季节性商品(如雨季到来，雨伞销售增加)较多;b.毛利率虽高，但是易成为损耗高的商品;

   (2)降低低毛利率部门的构成比;

   (3)提升高销售构成比部门的毛利率;

   (4)若有构成比相同的部门，应发展高毛利率的商品。但是不能完全绝对为了提高综合毛利率，而使销售构成比下降。要对不同个性、特征、用途的商品进行有效的组合，能够满足顾客的各种需求，使综合毛利有所增长。
   

5. 经营指标

   超市情况设定经营指标及达成率，以决定商品的库存。各部门商品的库存是否适当，库存是否能有效发挥效率等，这种商品成绩判定的指标我们谓之交叉比率。商品的交叉比率越高，就表示越有效率;交叉比率最少也要确保在200。如果为100，是指得到与商品投入资本相同数额的毛利，如果将风险负担、滞销商品及损耗计算在内的话，就谈不上效益了。各部门的目标交叉比率先由公司总部统一设定，然后各门店根据实际情况自行调整设定各部门的目标销售额，计算其应有的库存量。计算方法：假设有一部门销售目标a为154万元，销售占比b为15.7%，交叉比率c为133%，目标毛利率d为15%，那么贡献毛利率为e=b×d=15.7%×15%=2.355%，目标周转率f=c/d=133/15=8.87次，目标库存g=a/f=154/8.87=17.36万元。

营运部门重点查询及分析的数据：

⑴ 日销售数据

⑵ 月销售数据

⑶ 销售明细数据

⑷ 未销售商品数据

⑸ 商品排行榜——前、后50名销售数据

⑹ 商品大中小类别排行数据

⑺ 贡献率数据：类同单品销售数据，但增加了百分比

⑻ 变价数据：对应变化商品，检查是否已更换便签和POP

采购部门需查询和分析的数据：

⑴ 供应商变动数据：新增、终止交易的供应商和单品促销。

⑵ 按主供应商汇总每天的销售金额。

⑶ 单品进销存数据

⑷ 含应付款的供应商进销存数据。

⑸ 结算汇总数据

⑹ 日销售数据

⑺ 月销售数据，促销商品销售数据

⑻ 销售明细数据

⑼ 未销售商品数据：标准时段积压商品库存的清单。

⑽ 商品排行榜——前、后50名单品销售数据

⑾ 商品大中小类别排行数据

⑿ 贡献率数据

『伍』 如何分析销售数据

分析销售数据的方法如下：

1，销售数据分析工作涉及到销售成本分析（包括原材料成本、制造损耗、运输成本等）、销售利润分析（包括纯利润和毛利润）、客户满意度分析、客户需求分析等。

2，要进行销售数据分析，主要是统计和分类，必须借助一些工具，单靠人基本是无法完成的，尤其是客户较多或产品比较多的情况下，更是困难。

3，最简单的方法是使用excell，把数据都输进去，然后统计，分类，生产图表，这样就对数据有个比较直观的了解。

4，使用ERP软件或其他一些管理软件，更简单，直接就可以生产图表。

5，然后利用一些统计学的知识对这些数据图表进行分析，了解销售状态，做出决策。

『陆』 销售数据分析应该从哪些方面下手

销售数据分析涉及的面比较广，包括销售额分析、销售额分布、订单趋势、销售渠道分析、成本分析、利润分析、客户满意度分析、客户需求分析、用户投诉情况等。建议参考迪赛智慧数可视化互动平台的企业管理模板大屏，只需要复制模板修改，还可以按需求自行配置，数据分分钟就可以生成图表，还能及时了解销售状态，帮助领导做出决策。

『柒』 营销分析数据及来源

一、基本概念

要做营销分析，首先要清晰几个概念，什么是市场？

分析市场可以从以下几个层面：市场潜力、市场容量、市场份额。

市场潜力是从整个市场环境来看未被满足的市场空间有多大。

市场容量则考虑真实的可触摸市场，重点对比本公司和竞争者分别所占的比重。

市场份额细化的从某一类产品的角度，看本公司产品占市场同类产品的比重。

在分析市场的过程中，最原始最有效的数据其实是患者的人数，但由于这部分数据不易获取，因此我们常取销售金额进行分析。

二、数据分类

内部数据：流向、目标客户数据、处方库

外部数据：IMS、南方所等专门做医药市场预测及规划的机构，IMS侧重处方药、南方所侧重零售市场

证券公司行业研究报告、上市公司年报、网络获取

三、应用

行业对比、产品对比、竞品对比、科室分布、适应症分析

四、分析方法

MAT（Moving Annual Total）趋势分析：正常的健康发展的企业MAT应呈平滑状态，锯齿形发生的情况下需引起重点关注

对标分析：综合覆盖率、单产、销售贡献等因素筛选出对标企业

波士顿矩阵：又称四象限分析法，与最大竞争对手相比较的相对市场份额或市场份额做横轴，增长速度为纵轴，将公司产品分为四个象限。分别为明星区（市场份额和增长均高）、金牛区（市场份额高&增长低）、问题区（市场份额低&增长高）、狗区（市场份额低&增长低），金牛区的产品属于成熟产品，这部分产品决定了公司的现金流

『捌』 销售数据如何分析

关于销售数据分析，可以参考以下内容：

原本以为当上销售领导，可以拿着高薪与老板近距离接触，琐碎之事交给小弟，其实苦逼的生活才刚刚开始，老板经常要数据，每次都要重新做分析，恐怖！

换了一个数据分析工具，第一次做好分析之后，以后数据结果会自动定时更新哦（当然我连接了数据库数据、表单数据），整理了常见数据跟大家分享。

1、销售外勤管理

作为一个小领导，每天都要看下属的客户拜访情况，团队的成员会在协同软件上详细记录自己的拜访的情况，包括客户名称、行业和具体情况 。

• 地区分布：通过提供BDP个人版的数据地图，你能直观看到销售额的全国分布情况，还可钻取到各省的各个城市，一步一步分析问题，找到对应负责人，不断优化销售策略。

这些数据都是销售最经常关注的数据，做好图表后直接通过BDP的“分享”功能将数据结果分享给Boss，分析效率大大提高了呢，就有更多时间去管理销售业绩，优化营销策略，让业绩不断提高~~~

Ps：上面美观的数据图表均来自BDP个人版~

『玖』 对销售数据进行分析应该从哪些方面下手

从以下方面：

1、营运资金周转期分析销售收入结构分析。

2、销售收入对比分析。

3、成本费用分析。

4、利润分析。

5、净资产收益率分析。

销售数据分析，主要用于衡量和评估经理人员所制定的计划销售目标与实际销售之间的关系，它可以采用销售差异分析和微观销售分析两种方法。

产品销售额分析：

与按地区分析销售额一样，按产品系列分析企业销售额对企业管理层的决策也很有帮助。方法如下。

首先，将企业过去和现在的总销售额具体分解到单个产品或产品系列上。

其次，如果可以获得每种产品系列的行业数据，就可以为企业提供一个标尺来衡量各种产品的销售业绩。如果产品A的销售下降了，而同期行业同类产品的销售也下降了相同的比例，销售经理就不必过分忧虑了。

再次，进一步考察每一地区的每一产品系列的销售状况。销售经理据此确定各种产品在不同地区市场的强弱形势。产品A的销售可能下降了l0%，但其所在地区的销售却下降了14%，销售经理要进一步找出出现偏差的原因，并与地区分析相对应，做出相应的改进。

『拾』 如何从数据分析销售

从数据生成、数据处理、数据建模、数据分析、数据应用5个方面分析销售。
1、数据生成，将这些数据大体分为三类，用户数据、行为数据和业务数据。
2、数据处理，在进行分析之前需要将数据通过清洗转换、空值处理等转化为结构化数据，为后续的数据分析打下良好的基础。
3、数据建模，所有数据进到数仓以后，需要根据实际待分析的业务数据进行数据建模。
4、数据分析，有了维度和度量的概念后，我们需要在数据分析阶段引入聚合概念。
5、数据应用，可以将得到的结果按照可视化图表或数据看板的方式进行展现，实时监控，寻找异常数据或成功的机会。