如何分析两年到店顾客数据

A. 如何做客户分析

客户分析的变量要素不是静态的，一成不变的，应该根据市场环境和客户反响情况等等进行动态调整和优化。 精确分析，准确推广 根据推广阶段不同，所需分析的客户情况也不相同，客户分析的第一阶段包括：地理因素、社会因素、心理因素和人口因素，通过不同的客户分析变量来进行典型的或者有代表性的分类，从而将客户分为不同的类别客户，进行精确的定位。 第二阶段需要进行价值定位，分辨高价值和低价值的客户。客户价值定位变量包括：客户可承受的单价、客户家庭收入、客户忠诚度、推荐成交量等等，根据房地产企业关注的不同点通过不同的变量对客户价值进行定位，从而选定最有价值的客户，客户价值定位会让客户体系成金字塔形。 围绕客户分析和客户价值定位，选定最有价值的客户，作为目标客户，提炼它们的共同需求，以客户需求为导向，市场需求决定产品定位。 客户分析一般包含以下内容： 1、来电来访统计 分组，对比不同时间段之间客户的细微差别，对数据进行归纳、概括或图形描述。 2、客户基本信息 从认知途径、所在区域、工作单位、客户年龄、需求面积、所需楼层等基础信息分析意向客户。 3、客户素质判断 从客户受教育程度、家庭月收入、购房用途、个人爱好和个人阅读爱好等方面分析，可以从较深层面对意向客户的素质做出判断。了解这些对我们管理和维护客户也大有裨益，我们可以有针对的做一系列的活动来维护客户,增加老客户推荐量。 4、成交分析 汇总每周的销售信息和成交套数，包括面积、户型、位置、价格等，观察所成交房子所在的位置及周边景观，对成交原因做出判断。从而把握客户心理，了解市场走势，总结规律，发现问题。

B. 如何做好销售数据分析

你好，可以参考下面快消行业销售数据分析的案例：

某公司是全球最大的日用消费品公司之一，同时也是世界500强企业，拥有员工近10万人，涉及产品包括化妆品、个人清洁、个人护理、面部护理、婴儿护理、家居清洁等诸多品类。多年以前，该公司就在中国成立研发中心，重点开拓国内市场。时至今日，已在北京、上海、天津等地成立了多家分公司，员工总数近万人。

随着国内快消市场竞争环境的日趋激烈，这家公司也面临着较大的增长压力，同时，针对庞大的销售团队，如何进行更好的管理，也成为了目前该公司急需解决的问题。

业务痛点

• 为完成月度/季度/年度销售指标，需要实时了解整体业务运营情况，找出增长或下降原因，及时做出有效的应对；

• 销售团队庞大，想要及时了解每一名销售主管的销量完成情况、拜访完成情况、在店时间等指标；

• 业务系统繁多，如DMS经销商系统、CRM销售管理系统、WMS系统、财务系统等，各系统数据结构不统一、接口混乱，无法进行统一分析，数据孤岛问题严重。

现有做法

• 一直以来，该公司都以晨会形式进行销售团队的管理，但往往每次晨会都如走过场一般，黑板上的销售排名缺少及时有效的数据支撑，很难从人分析到店，再到产品，很多决策还是靠“拍脑袋”决定。

• 组建报表团队，负责每一个业务系统的数据报表工作。由于报表产品基本以“周”、“月”为单位，所以管理层无法及时掌握销售情况。同时，在日益复杂的数据和系统压力面前，报表团队也逐渐成为了管理上的瓶颈。

• 面对销售增长率的下降，该公司往往会找到咨询公司，从消费者分析入手，对产品结构品牌策略业务布局进行战略上的调整，以寻求增长之道。但这种方式成本太过高昂，而且在实际执行中往往存在很多桎梏。

解决方案

• 基于DH Data Connector Framework（数据连接器框架），整合DMS、CRM等几大业务系统，构建统一、实时的数据分析平台；

• 建立全局业务看板，实时掌握整体销售额、利润、成本、库存等关键指标，通过全维度数据下钻，分析销售变化趋势，探寻销售增长点；

• 建立RD晨会看板，向各级销售人员及时传递各项关键数据，包括本月销售完成情况、销售目标完成率、店点分销情况等销售数据，以及在店时间、拜访数等行为数据，支撑销售及管理人员的日常工作；

• 根据该公司的管理层和销售团队组织架构，设置权限分配，满足各级人员查看和分析数据。

以上内容由DataHunter整理提供

C. 客户分析从哪几方面进行

客户分析从这几个方面进行如下：

1、首先，您需要收集客户的各种数据，例如客户的交易时间，交易时间，消费金额，购买的主要产品等，这些数据必须真实准确，否则将毫无意义。

2、分析收集的数据，通常将客户分为有效客户和无效客户。有效客户通常指活跃和不活跃的客户，然后将不活跃的客户进一步细分，因为这种类型的客户最有可能然后转化为活升缺跃的客户。

3、通过分析获得客户的分类，然后您需要管理客户，建立有效的客户管理系统，进行定期检查，通过客户分析会议，定期会议等讨论客户活动计划，并为客户进行下一次营销。

4、例如闲置的客户应通过电话与他们联系闭笑梁，进一步轿运召回它，并将其发展成为一个积极有效的客户，从而通过客户获得更大的利润。

5、除了使用有效无效来分析客户，我们还需要通过客户带来的价值来分析客户，也就是说，那些可以为公司带来丰厚利润的客户是高价值客户，数量虽然少，但是重要性高，这部分通过分析，应该将客户的需求作为公司的重点。提供维护支持的客户。

6、应当注意，客户分析不是静态的，需要定期分析和维护，因为随着业务的变化和外部环境的变化，客户本身也会发生变化，由于公司的业务调整，当今的关键客户可能不再重要，那么这种情况就需要更新划分客户等级。

D. 想要做个顾客分析，应当怎么去做，从哪几个方面入手

《顾客关系营销经济学》 建议你看一下 有关方面的书籍，下面是一点意见。分析型顾客关系管理（Analytical CRM）是顾客关系管理的一个分支，主要是指通过运用数据库、统计工具、数据挖掘、机器学习、商业智能和数据报告等技术，获取、分析及应用与顾客相关的各种数据信息以及接近顾客的方法手段。
顾客信息包括：
基本的顾客个人数据，如： 顾客姓名、工作单位、业务部门、通讯地址、电子昌搭邮件、电话、传真、性别、国籍，等等。
更具体的顾客信息数据，如
顾客财务状况（年收入、收益）
顾客交易情况（产品情况、收入情况、利润情况、支付方式、支付行为）
网络沟通情况（IP地正誉址、登录页面、点击流、耐清拿访问时长）
电话沟通情况（客服呼叫中心数据报告、销售电话）
其他沟通情况（邮递邮件、回复反馈）
顾客满意程度（分别对产品、服务、公司）
公司在其经营过程（销售、服务、财务、市场）中通过其信息渠道（多渠道营销）获得以上顾客数据信息。 有些信息还可以通过外部资源获取，如市场调查数据、地址数据库等。一个较为明智的做法是对顾客数据信息进行中心化存储和管理，以避免多版本数据造成的混乱。顾客数据应该做到真实、完整、准确和唯一（各顾客在数据库中应该是唯一状态，不能出现重复），并具有易达性，数据的需求者在需要的时候能够方便地访问和使用这些数据。 对于那些将顾客关系管理放到战略高度的公司来说，这一点更是千真万确毫无疑问的。

E. 开店需知的18条数据研究、13种数据分析！

店长在每一天工作中，要能够形成规范化、制度化、书面化的流程，对于所有经营管理，制定每天、每周、每个月的工作计划表，工作计划表中所列项目，每个人对照各项目的要求来检查自己的执行情况，这种检查一般以每半个月、一个月、二个月、三个月为单位进行，使每位员工平时成固化的工作习惯，管理无小事，细节决定成败。

连锁门店店长的角色定位、管理职能、工作规范、服务技能等是店长所必须要具备的素质，相信了解、熟悉、掌据店长管理的基本原理，并努力地去实践它，一个超重量级的店长就会无往而不胜。

18条数据研究：

1.人生的结果=思维方式*热情*能力。

2.利润的增长——你的销售额中80%来自于20%的现有顾客。

3.成本的减少——开发新顾客的成本=留住老顾客的成本*6。

4.更多的新顾客——60%的新顾客来自现有顾客的推荐。

5.培养忠诚度客户——购买40%靠信赖感决定。

6.要吸引一个客户，所花费的成本是留住一个客户成本的5-7倍。

7.要消除一个负面印象，需要12个正面印象才能弥补。

8.企业为补救服务品质欠佳的首次消费者的印象，往往要多花25%-50%的成本。

9.100位满意的客户可衍生出15位新客人。

10.每一位抱怨的客人背后，其实还有20个客户不满意(告诉其他人)。

11.提高客人的忠诚度利润可增长5-17倍，使客户的忠诚度提高5%，企业的增长利润可达到25%-85%。

12.卖功能不能卖出品牌，卖感情才能卖出品牌。

13.顾客是先买态度，后买产品。良好的客户服务是90%的态度和10%的知识。

14.口碑销售力量高于直接销售力量的15倍。

15.90%以上的营业员习惯于向顾客说，而不习惯于提问。

16.销售=拒绝，96%的人在销售拒绝4次后放弃，4%的人会要求第5次，60%的生意是在要求4次以上成交的。

17.客户流失5%，利润流失25%。

18.客户投诉处理得好，67%的客户会回头。

3种 数据分析

门店经营指标 数据分析

1.销售指标分析：

主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与弊老去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。

2.毛利分析：

主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。

3.营运可控费用分析：

主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用，这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用(电话费、交通费、卫生费、税收、工商费)，通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。

4.坪效：

主要是本月坪效情况，与去年同期对比“日均坪效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。

5.人均劳效：

主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额/本月工资人数。

6.盘点损耗率分析：

主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在药品进、销、启卜埋存各个环节存在的问题。

7.门店商品库存分析：

主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组 数据分析 ，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。

商品经营 数据分析

1.经营商品目录执行情况总结分析：

主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退，总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是主力商品、新引进商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时请退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。

2.商品动销率分析：

主要是本月商品动销品种统计，动销率分析悄蚂，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100，滞销品种数：门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。

3.商品品类分析：

主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况，门店需对本月所有品类销售与毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。

4.本月商品引进分析：

主要是引进商品产生销售、毛利分析，这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利状况，同时分析这些引进商品是否对门店销售业绩的提升作了贡献，是否有引进不对路的商品存在，并在以后的工作中不断优化调整。

5.特价商品业绩评估：

主要是特价商品品种数执行情况，特价商品销售情况，占比情况与前期销售对比情况分析，“特价商品与前期销售对比分析”，即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析(特价档期后执行天数为14天或21天)，通过以上这组数据的分析可以看出门店特价产生的效果以及门店的特价商品或经营中存在的问题。

6.客流量、客单价分析：

主要是指本月平均每天人流量、客单价情况与去年同期对比情况，这组数据在分析门店客流量、客单价时特别是注意门店开始促销活动期间及促销活动前后对比分析，促销活动的开始是否对于提高门店客流量、客单价起一定的作用。

在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析，但无论哪方面数据，分析只是一个开始，关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力，指导如何开始下一步工作才是重要的。店长每周或者每月开会，做以上各种 数据分析 ，总结过去，找出差距。

F. 怎样进行客户分析

客户是企业赖以生存和发展的基石，企业只有充分了解自己的客户，才能制定对应的营销策略，提高转化率，实现客户满意。
客户的对于产品的响应度可以被用于指导企业的销售策略；而他们的意见和建议则可以为企业改进自身的产品和服务提供支持。对现有的客户进行分析，不仅可以挖掘更多潜在的销售机会，还可以改进服务方式，做好客户维系工作，为开发新客户做准备。
那么，企业应该怎样分析自己的客户，更好地做决策呢？这时候就可以借助CRM系统了，通过简信CRM系统，可以从以下几个方面对客户进行分析，从而帮助企业作出科学性的决策。
1、客户基本信息分析
简信CRM的客户管理板块对客户的分析是多维度的，包括姓名、性别、年龄、联系方式、地址、职业、客户编号等基本信息（静态信息），此外，企业还可以根据自身需求添加自定义字段，在开发以及维护的过程中不断完善客户资料，可以让企业形成对客户的基本认识，有利于日后的维护。
2、客户行为分析
除了基本信息之外，简信CRM还可以记录客户的动态信息，如：咨询记录、沟通记录、消费记录、售后记录等，企业可以根据客户凯宴的咨询和沟通记录了解到其最关注的问题，在售前就做好针对性的服务，有效促单。此外，对于客户的购买情况（购买时间、购买的产品）进行分析，可以得出其对某个产品的偏好和其购买周期，从而为其提供针对性的产品推荐，定期做好客户关系的维护。
3、客户流搭念失分析
无论是什么类型的企业，其开发一个新客户的成本都要远远大于维护一个老客户的成本，所以，维护老客户就变得越来越重要。为了防止老客户流失，企业必须对客户进行流失分析预测，并及时布局好解决的方案。
对于新客户的流失和老顾客的流失都可以形成数据报表，了解用户是在哪个环节流失的，其流失的原因是什么，从而安排相关部门进行针对性的调整，做好防护措施。
4、分类模型
简信CRM拥有强大的数据分析功能，企业可以根据需要提取分类模型，根据模型数据得出各个变量之间的关系。通过数据分析，企业可以得出其产品的淡季和旺季、产品在哪个地区的销量最好、产品的主要购买人群具有什么显著特征等，对这些统计结果进行二次分析，得出出现这些结果的原因，并且具有针对性地调整营销方案。
简信CRM可以帮助企业在最短的时间内，以最便捷的方式对客户行为进行分知孙困析。企业可以根据分析结果得出客户画像，还可以根据结果导向制定和调整下一步的产品计划和营销方案等，让一切活动都围绕客户而展开，大大提升客户的转化率和重复购买率，避免客户流失。所以说，利用简信CRM对客户行为进行分析十分必要。

G. 需要对两个年度的客户成交量进行对比分析，正常情况下用vlookup就能比对同一个客户两个年度的收入

方法1：简单易用，适用于“系统中同一客户不同名称”非常少的情况下。

原来的函数如果是：
vlookup("宝庆银楼",B:C,2,false)
vlookup("南京宝庆银楼",B:C,2,false)
现在合并为：or(vlookup("宝庆银楼",B:C,2,false),vlookup("南京宝庆银楼",B:C,2,false))
原理：宝庆银楼、南京宝庆银楼任意搭陪运找到一项即可。

方法2：麻烦，如果数据量小，这个办法太累；数据量大则比较适合。
首先，另建一张新表，此表第一列和第二列都列出所有不重复的客户名称（宝庆银楼和南京宝庆银楼算两个），即两列内容相同。
然后看第二列，找到南知梁京宝庆银楼，将第二列内容改为宝庆银楼。原理是，将相同客户的不同名称，归类为1个。再比如"全聚德北京总店"和“全聚德饭店北京总店”两个相同，就在“全聚德饭店北京总店”那一行第二列手动写入“全聚德北京饭店”。
如果没有重复名称的，则同一行两列相同。
接下来就简单了，回到数据表，在客户名称一列后插入一列作为辅助列，通过vlookup函数找出每个有不同名称的客户的同一名称，用此名称做任何操作都不会再存在你遇到的问题。如果两列看着别扭，就按照你的习惯隐藏一列。

方法3：我是肯定不用这个方法的，首先这个方法建立在同一客户不同名称，是包含与被包含关系才适用。不但运算时间极长，而且极有可能出错。但是，如果你能确定用这个方法不会出问题，到真不失是一个好办法。不多说了，就说下原理。查找每个客户名称时，都在全部客户名称中挨个查找乱毕有没有被包含的文字，查到后按照统一名称处理。比如运算到了“宝庆银楼”一列，就找有没有一个名称包含这个的。最终找到了“南京宝庆银楼”包含“宝庆银楼”，就按照宝庆银楼处理。

H. 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~

I. 客户数据分析的内容是什么

1、基础资料管理：有关客户最基本的原始资料，包括客户的姓名或名称、地址、电话、所有者、经营管理者、法人代表及他们的个人性格、兴趣、爱好、家庭、学历、年龄、能力、经历背景，与本公司交往的时间、业务种类等。这些资料是客户管理的起点和基础，需要通过销售人员对客户的访问才能收集。

2、客户特征归纳：主要包括市场区域、销售能力、发展潜力、经营观念、经营方向、经营政策、经营特点等。

3、业务状况总结：包括销售实绩、市场份额、市场竞争力和市场地位、与竞争者的关系及与本公司的业务关系和合作情况。

4、交易现状分析：主要包括客户的销售活动现状、存在的问题、公司的战略、未来的展望、公司的形象、声誉、财务状况、信用状况等。

J. 如何对超市的数据分析，需要对那些方面和数据分析

一、从销量入手
1、与去年同期相比查找销量下降原因
2、从滞销品查找，主要分析零销售商品。
3、应季商品销量分析。
4、分析各区销售占比。
5、促销活动开展时的销量变化
二、从价格体系入手
1、认真研究周边商圈价格情况与己对比
2、根据毛利额的情况看价格设定是否合理
3、进价分析
三、从商品结构入手
1、根据各类商品购买力找出缺品
2、在同系列供应商的增加或减少对销售的影响
3、正确掌握“二、八”原则
总之从数据中能发现很多问题，甚至更换卖场管理者在数据中都能反映出来。因此数据是管理的基础，很多问题都是通过数据反映出来的。