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销售数据分析案例详解:如何有效拉动企业业绩?

作者:FineBI

发布时间:2023.12.14

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在现代商业世界中,销售是任何企业取得成功的关键因素之一。然而,仅仅依靠直觉和经验来推动销售是远远不够的。销售分析作为一种科学的方法,可以帮助企业深入了解市场,发现销售机会,并制定有效的销售策略。本文将探讨销售分析的重要性以及如何利用它来提升业绩。

一、销售分析的目的与意义

销售分析是指通过收集、整理和分析销售数据,从中获取有价值的信息以指导决策的过程。它的主要目的是帮助企业了解客户需求、市场趋势和竞争对手,以便更好地满足客户期望、优化销售策略并提高销售绩效。

1.洞察客户需求

通过分析销售数据,企业可以了解产品或服务的受欢迎程度、最受欢迎的特点、客户购买频率等信息。这些数据可以帮助企业了解客户的喜好和偏好,从而调整产品或服务的设计和定价策略,提供更符合市场需求的产品。

2.把握市场趋势

通过对市场数据的分析,企业可以了解市场的规模、增长速度、竞争格局等信息。这些信息能够帮助企业预测市场趋势,及时调整销售策略,抓住市场机会,避开潜在风险。

3.分析竞争对手

通过对竞争对手的销售数据进行分析,企业可以了解竞争对手的销售策略、市场份额、产品定位等信息。这些信息可以帮助企业了解竞争对手的优势和劣势,从而制定更有针对性的竞争策略,提高自身的竞争力。

二、销售数据分析的作用

销售分析的价值在于能为企业提供有针对性的决策支持,从而帮助企业提升业绩。以下是几种利用销售分析提升业绩的方法:

1.优化产品策略

通过销售分析,企业可以了解客户对产品特点和定价的偏好。基于这些数据,企业可以调整产品策略,改进产品功能、设计和定价,以满足客户需求,提高产品的市场竞争力。

2.客户细分与营销策略

销售分析可以帮助企业识别不同客户群体的需求和购买习惯。企业可以将客户进行细分,并制定相应的营销策略,如个性化推荐、定向广告等,以提高客户满意度和忠诚度。

3.销售预测与库存管理

通过对历史销售数据的分析,企业可以预测未来销售趋势。这有助于企业合理安排生产和采购计划,避免库存过剩或缺货的情况,提高供应链的效率和灵活性。

4.竞争对手分析与定位

销售分析可以帮助企业了解竞争对手的销售策略和市场份额。企业可以通过分析竞争对手的数据,优化自身的定位和竞争策略,提高市场占有率。

5.销售团队管理与激励

销售分析可以帮助企业了解销售人员的绩效和销售情况。通过对销售数据的分析,企业可以评估销售人员的表现,并制定相应的激励政策,以激发销售团队的积极性和创造力。

三、销售数据分析案例介绍

接下来,我将通过FineBI中的具体销售数据分析案例来为大家详细讲解如何拉动企业业绩:

1.业务背景

顾家家居是中国家居行业的领军品牌,以“家”为原点,致力于为全球家庭提供健康、舒适、环保的家居解决方案。因公司内部有很多部门都会汇报相关指标数据,但各领域都会按自己的业务理解来分析数据,无法在股份层聚合。领导查看相关看板很分散,导致推动报表使用的时候比较乏力。基于之前的现状,公司以股份层先梳理指标体系,进行指标字典内部统一,拟定各域的基表,维度统一整合。

2.需求痛点

  • 各域都花精力去开发看板,造成相关指标重复建设,口径不统一,不能带给领导更好的做出经营决策。
  • 不同领域的看板都分发在不同业务系统中,或不同的工具门户上,无使用统一数据平台,导致需不同的地方导出,再汇总到EXCEL里进行加工处理。
  • 业务场景变化较快,随着活动的不同政策,IT无法快速满足业务的实时需求,业务无法快速得到新需求的结果数据。
  • 营销大区每月需要手工做一次经营分析,从销售大区的核心指标开始分析完成情况,完成经营分析报告,并完成数据洞察汇报给营销线各负责人。
  • 公司整合完字段后,会把每个域的字段都添加进去,单独域进去查看的时候,会多出很多无用的字段,影响整体加载速度及处理效率。

四、销售数据分析案例可视化报告详解

1.816活动分析

1)指标达成率

指标达成率是指企业或个人在一定时间内实际达到或超过预定指标的程度,通常以百分比形式表示。它是评估业绩、进度或目标实现情况的关键指标之一。此处从不同维度对816区域指标达成率进行分析,可从“运营中心”下钻至“大区区域”、“督导”、“组织”,体现了816活动期间各营销单位的销售金额和指标达成率。便于各单位负责人实时跟进指标完成情况,及时调整销售策略。

销售数据分析中的指标达成率

2)活动销售趋势

销售趋势是指产品或服务销售量在一定时间范围内的变化趋势。此处做趋势分析是为了各运营中心负责人可以通过观察销售趋势,了解市场需求的变化、产品的受欢迎程度以及销售策略的效果。

销售数据分析中的活动销售趋势

结论:816活动期间,总体销售趋势较稳定,但东北零售运营中心销售趋势波动较大,可能存在一些因素导致销售量不稳定;同时,各运营中心应关注各自区域内增减的异常波动,寻找根本原因,提高优势降低劣势。

3)客单价分析

客单价是指消费者在单次购买中平均花费的金额。客单价通常用来衡量企业的销售业绩和消费者的购买力。企业可以通过客单价区间判断当前销售中用户平均消费水平。并对比不同销售区域的客单价水平,通过学习优秀的销售方案提高客单价,增加销售额和利润。计算公式为:客单价 = 销售额/ 购买次数。

销售数据分析中的客单价分析

结论:816活动期间,客单价小于5000元的客户占比超过60%,说明活动期间主推的产品方案均值过低,应调整销售产品方案;同时可以直观看见816活动期间,安徽零售运营中心平均客单价最高,湘赣零售运营中心平均客单价最低,活动后可组织经验分享大会,共同学习优秀案例。

2.日常分析

1)数据总览

总体完成情况分析:主要有以下相关指标。

  • 零售额:零售分销系统,经销商录入的零售订单金额。
  • 成本:产品对应的成本价。
  • 毛利率:(零售额-成本)/成本。
  • 计划值:年初拟定的年总体计划值。
  • 计划完成率:零售额/计划值。

分析思路

  • 省份零售额与成本额对比分析:进行省份零售额占比与成本额对比分析,可以帮助企业了解不同省份的销售表现和成本分布情况,从而指导资源配置和市场策略制定。
  • 区域市场规模:通过比较各省份的零售额,可以了解不同地区市场的规模和潜力。高零售额的省份可能具有较大的市场需求和消费能力,而低零售额的省份可能需要进一步挖掘市场机会或优化销售策略。
  • 消费行为差异:不同省份的消费者在购买力、偏好和消费习惯等方面存在差异。通过比较零售额,可以了解不同省份的消费行为差异。例如,一些省份可能更倾向于购买高端产品,而其他省份可能更注重性价比。
  • 市场竞争程度:高零售额的省份通常意味着市场竞争激烈,可能有更多的竞争对手。这需要企业在定价、品牌推广和服务等方面提供差异化优势,以获得竞争优势。
  • 成本管理效率:通过比较各省份的成本额,可以了解不同地区的成本管理效率。较低的成本额可能意味着供应链管理、运营效率等方面的优势。企业可以从成功的省份学习经验,提高自身的成本管理效率。
  • 市场发展潜力:通过比较零售额和成本额,可以评估各省份的市场发展潜力。高增长的零售额和适度的成本管理可能意味着该省份具有较好的市场发展前景,值得企业加大投入并进行扩张。

销售数据分析中的日常数据分析

结论:

  • 公司当期毛利率为24,59%,计划完成率为84.26%。
  • 全国各省份零售额与成本额对比如图,历年数据零售额与成本额较为接近。

2)毛利分析

毛利率是一个用于衡量企业盈利能力的指标,它表示每单位销售收入中的毛利润占比。毛利率可以帮助企业评估其销售和生产活动的盈利能力,以及产品或服务的成本效益。 毛利率的计算公式如下: 毛利率 = (销售收入 - 销售成本)/ 销售成本 * 100%

分析思路

  • 取2020年全年零售数据,按照月份汇总每月零售额和毛利额。
  • 统计毛利额每月环比增加情况。
  • 统计每月毛利率变化情况和环比情况。

销售数据分析中的毛利率分析

销售数据分析中的毛利率分析

结论:

  • 2020年2月份春节期间,零售额和毛利额达到最低点,年后3月份销售提升明显。
  • 1月达到全年零售销售额最高点。
  • 毛利率各月较为平稳,平均值在83%。

3、波士顿矩阵分析

波士顿矩阵是一种常用的市场分析工具,可以帮助企业进行零售数据分析和业务决策。它基于两个维度:市场增长率和市场份额,并将产品或服务划分为四个象限:明星、金牛、问题儿童和瘦狗。

销售数据分析中的波士顿矩阵分析

结论:

  • 数据处理:除去公司主营产品(沙发、床、床垫、茶几、餐台、电视柜、餐椅、床头柜、单椅、按摩椅、餐边柜),其余产品的类别均统一修订为其他。
  • 销售额贡献现金流,利润贡献最终盈利。如图,在该统计期内,沙发大类的零售额与零售数量均高于其他类别,并且沙发类别的利润额也高于其他类别,表明沙发是我们公司当期主营产品,是明星产品,具有良好的发展潜力,并且可以为企业带来高回报,因此,我们有必要投入足够的资源来支持和推广这些明星产品。
  • 对于单椅品类,零售额、销售数量、利润均不高,处于第三象限,即波士顿矩阵中的瘦狗类产品,可以制定相应产品连带策略,如购买沙发,其配套单椅价格优惠等活动政策,带动该类产品的进一步发展。这也可能与公司的长期战略相关,应该持续给予一定关注。

4、销售结构分析

将家居产品按照不同的类别进行分类,例如沙发、茶几、电视柜等是客厅空间常见的家具;而床、衣柜、床头柜等则是卧室空间常见的家具。通过对各类产品的销售情况进行统计和比较,可以了解不同类别产品的销售状况。

分析思路

  • 客餐厅——主产品:沙发,配套产品:单椅、电视柜、茶几、角几、餐台、餐椅;
  • 卧室——主产品:床,配套产品:床垫、床头柜、排骨架;
  • 分别计算不同品类商品在统计期间内销售数量。

销售数据分析中的销售结构分析

结论:

  • 客餐厅销售结构中,单椅在配套产品中比例上升明显,说明单椅在市场中受客户青睐程度有所提升;
  • 卧室连带比中,床垫在配套产品中比例有所下降,说明,市场上客户购买床之后,购买床垫的意愿有所下降。

5.产品线及产品大类分析

产品类别分析是对不同产品类别在市场中的表现和潜力进行评估和比较的过程。通过产品类别分析,企业可以了解各个产品类别的销售情况、竞争状况和发展趋势,从而制定相应的营销策略和品类管理决策。

销售数据分析中的产品线及产品大类分析

结论:

如左图为公司所有产品线的零售额分布及产品大类分布,可以看到,公司主营产品线为RealLaz、全产品线、顾家工艺,主营产品为沙发和床。

6.帕累托分析

即“二八定律” ,在任何一组东西中,最重要的只占其中一小部分,其余尽管是多数,却是次要的。因此,我们可以根据事物的主要特征进行分类,把被分析的对象按照占比分成 A、B、C 三类(可根据实际需求按照不同的比例分成多类),从而分清重点和一般,有区别的确定管理方式。

分析思路

  • 按照帕累托分析法,计算不同品类商品累计销售额及其占比。
  • 我们将品类按照累计销售额占比进行分类,其中累计占比在0-80%为A类、80%-90%为B类、90%-100%分为C类。

销售数据分析中的帕累托分析

结论:

通过左图,按照以上分类原则进行划分,可以看到

  • 销售额累计占比小于80%的A类产品为:沙发、床;介于80%至90%之间的B类产品为:床垫;其余产品均为C类产品。
  • 其中:A类产品总零售额为45306万,B类为5833万,C类为16267万。A类产品的零售额占比远超于其他两类,表明其是我们的主营产品,也是我们要重点关注的产品。

ABC分类法还可以与后端产品供应保障策略相关联,根据分类制定特色供应策略。因此,重点A类产品可增加前期备货量,前置采购相应材料,缩短客户交期,从而提升客户满意度。C类产品由于量少、分类多,可接到订单后再生产,避免产生呆滞。

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五、结语

销售分析是企业取得成功的重要工具之一。通过深入了解市场、客户和竞争对手的销售数据,企业可以制定更有效的销售策略,提高销售绩效。然而,销售分析并非一劳永逸,企业需要持续关注市场变化,不断进行数据收集和分析,以保持竞争优势。

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