销售分析是企业数据分析的关键环节，它可以帮助销售人员掌握近期销售状况，优化销售策略；还可以帮助决策者做出使企业盈利最大化的销售决策。
但如果缺乏有效的销售分析方式，公司累积的大量数据就得不到有效利用，花费大量时间的销售数据分析只停留在简单的汇总上，无法指导决策行为。
今天小九为大家带来了销售分析的基本方法，先看一下我们的分析框架：
一、明确销售分析目的
- 目的一：评估企业的整体销售情况，把握销售数据目标达成情况。
- 目的二：对特定问题进行针对分析，例如为了提升销售额做产品线销售分析，对爆款产品和冷门产品的备货进行调整，冷门产品迎合市场做出调整等等。
二、确认销售分析内容
销售分析需建立在对业务的具体理解上，以零售行业为例，我们的分析内容主要有：销售日期、销售区域、销售地点、经销商、渠道分类、产品系列、产品价格、销售额、销售数量等等。
三、构建指标体系
分析指标体系需要以分析内容为基础进行搭建，小九列了一些常用指标，接下来将带大家一一拆解。
3.1 整体销售分析
- 销售额/销售量：内部而言进行销量的同环比分析，外部多进行行业标准、市场份额的比较。
- 季节因素：一些特殊商品有淡旺季的区分，可以通过调查季节对销量的影响，从而优化产品库存。
- 产品线：分析总体产品结构分布和重点产品的表现，推荐使用波士顿矩阵。
- 价格体系：分析总体价格结构，找到最优价格区间，合理定价。
3.2 区域销售分析
- 区域分布：了解区域的总销售排名、销售金额占比、总目标达成情况，从而优化库存管理策略。
- 区域产品：明确各大区域下各产品销量和销售金额情况，从而把握地区进货差异。
- 区域销售变化：从时间方面把握各大区域的销售情况，找到季节因素在各大区域对产品的影响差异。
3.3 客户分析
- 客户分级：根据客户对于企业的贡献率等指标进行衡量与分级，找到贡献率最大的客户。
- 客户流失与留存分析：把握具体产品下客户的流失情况。
3.4 产品分析
- 重点产品：找到单品销售top，即对企业贡献率最大的产品。
- 产品线结构：明确每条产品线的形象产品、主销产品、主利润产品等。
- 库存分析：考虑有关的货物销售量和库存周转量，并在ABC分析的基础上完成。
除此之外，还有一些更加细化的分析指标，小九在这里一并分享给大家：
四、选择分析方法
- 对比法：挖掘数据规律的思维，能够和任何技巧结合，主要分为横向对比、纵向对比、目标对比、时间对比等；
- 象限法：运用坐标的方式，人工对数据进行划分，从而传递数据价值，将之转变为策略。象限法应用很广泛，像RFM模型、波士顿矩阵都是象限法思维。
- 漏斗法：本质上是一种流程思路，在确定好关键节点之后，计算节点之间的转化率。这个思路同样适用于很多地方，像电商的用户购买路径分析、app的注册转化率等等。另外，著名的海盗模型AARRR模型就是以漏斗模型作为基础的。
- 二八法：“世界上80%的财富掌握在20%的富人手里”，这句话你一定听过。这就是二八法则，也叫帕累托法则。这个方法的思维就是抓重点，围绕找到的20%有效数据，找到其特征，使之产生更大的效果。
- 指数法：通过将无法利用的数据加工成指数，达到聚焦的目的，从而找到方向。但指数法没有统一的标准，比较多依靠经验，一旦设立的话不会经常变动。如果数据没有规律的时候，可以试试这个方法。
- 假设法：一般用在进入新领域的时候，没有历史数据参考，没有外部线索，这个时候就需要假设。通过假设的数据进行反推，再去制定计划，整个过程是先假设，后验证，再分析结果。
- 多维法：通过对数据的切割，分成多个维度，通过立方体的形式进行数据展示。在对数据进行交叉分析的时候，可能会出现辛普森悖论，与之而来的应对方法有钻取、上卷、切片、切块、旋转等。
五、数据可视化展现
一般而言，销售数据分析的指标多样，数据量又非常庞大，还需要根据每日或周期进展实时更新数据。
如果不掌握一定的数据分析技巧，使用Excel分析就只能统计一般销售额，难以形成有指导性的数据结果，此外，数据庞大还经常带来Excel的卡顿，每日还需要人员手动更新等等。
小九在这里推荐使用专业的数据分析工具，它不但上手简单，代码0基础也可以轻松操作，而且只需要在后台上传数据就可以实时更新，减少了重复操作，各种模板可以轻松一键套用。
六、总结
但是，可视化展示并不是一个销售分析流程的结束，在不断使用报表进行指导实践的过程中，不要忘记去更新迭代，根据业务的变化及时做好迭代工作，销售分析流程最终应该是一个闭环，只有这样，才能使源源不断的数据促进销售决策，带来业绩提升。
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