销售数据如何进行分析(销售的数据分析怎么写)

很多同学抱怨销售分析难做。可用的数据很少，但领导们的期望很高。他们总是期望通过数据直接提升业绩。我们做什么呢今天就来系统回答一下。销售形式有很多种，不带入具体场景很难讨论。那么我们来看一个具体的场景：

一个互联网交易平台，通过线下销售团队吸引企业入住。目前销售部门领导已经找到了数据分析师，希望做一些精准的分析，为一线销售赋能，提高销售生产力。问：我应该如何处理这个数据分析项目？

一、解决问题的关键

首先，这个问题的题目在哪里？

对授权和生产力提高的准确分析

想一想。

看到题目，可能很多同学都迫不及待地祭出了一个大招“杜邦分析”。网上有十篇关于销售分析的文章，其中九篇半会讲到杜邦分析，有的会在后面加一个“拆解法”，增加文章的档次(如下图)。

的确，这些方法是销售分析的基本方法。但是，它们不适合在这里使用。注意，在题目中，销售人员面对的是企业客户，是toB业务。B类业务意味着极其复杂的跟进流程和复杂的客户关系(如下图)。

也意味着销售人员要花很多时间在出差、打电话、谈判、开会、和客户喝酒、去洗浴城等等。这种情况下，给一堆饼状图，折线图，条形图，根本没人看。不信的同学，你可以统计一下你们公司BI系统在销售部的使用率。能超过10%就很神奇了。

所以，这个问题的真题是：一线。当没有人阅读报告时，其他“授权”、“协助”和“准确性”就无从谈起。这就要求我们首先不要去想“我有什么数据”，不要去幻想“造一只叫着客户下单的大阿尔法狗”，而要去想“销售人员真正需要的是什么”。

二、解题顺序

解决问题的第一步是了解销售人员的工作。

为了避免自己的YY，你可以通过SOP、面试、陪读作业等等来了解这些家伙在做什么(如下图)。

解决问题的第二步是找到痛点。

要想让数据“被注意到”，让分析结果“有用”，首先要保证你提供的是别人需要的，所以你得从痛点入手(如下图)。

解决问题的第三步是找到发力点。

注意，销售人员的很多痛点是数据解决不了的。但这并不妨碍我们用它来吸引销售人员的注意。比如销售人员最常做的就是打电话。我们完全可以把常用的客户标签和客户状态放在电话本里，销售人员一眼就能看出哪些老客户很久没联系了，哪些新客户是新签约跟进的。打电话方便了，举报使用率自然就上去了。

注意，这里要控制力度。以电话本为例。有些产品经理也很注意这一点，但是他们特别喜欢在打电话之前加上一个“工作计划表”，来强制一线填写工作计划。美其名曰：你看，销售流程的第一步就是列出客户，所以制定工作计划是科学合理的。

结果自然是产品利用率降到了零！因为，只有天天和电脑跳舞的产品经理自己才喜欢做甘特图，写日计划。如果让他顶着烈日坐滴滴，打着领带，堵车几个小时见客户，他是不会有心情写这么高雅的东西的。只有鬼才会写。面对一切一线事物，对便捷性的要求远大于科学性。切记切记。

解决问题的第四步是寻找改进的机会。

当我们的数据被读取，我们的数据产品被使用，我们就可以思考如何改进。注意，面向一线，记住说空话：要高。这简直就是打架，很容易得到一句“你能行，你能行”(如下图)。

如果发现问题，最好直接告诉一线：你这么做有用！还是上面的例子。如果真的发现这个问题，可以先看看签约率高的人都做了什么。如果我们发现展示同行客户案例是有效的(增加5%左右)，那么我们可以直接将行业案例库作为产品中的一个功能。告诉他们：聊天的时候，点这个按钮。有用！

效果肯定比饼状图、折线图、条形图好很多。销售愿意听，愿意用。

解决问题的第五步是逐步推广使用。

也许我们通过数据发现了100个问题，但是我们要一个一个解决。最好是看到一个数据好转了再推下一个。很多数据产品经理喜欢一次性给一线做一个庞大复杂的“综合解决方案”。这样一来，他们自然就躺在手机APP/小程序里吃灰了。

有的同学会说：我没有机会做数据产品。我该怎么办？这里最大的区别不是你能不能做出一个数据产品，而是你脑子里有没有一个真实的商业问题，还是一个饼状图，一个柱状图，一个加减乘除。如果头脑中充满了真实的问题，我们可以：

1.做ppt的时候直接做《销售必胜攻略》，把数据发现和对应的解决方案一起写，打包输出。

2.做excel的时候，直接在变化曲线上标注问题，在详细列表中突出能攻克问题的个人，旁边写个记号。

3.做口头报告的时候，你把反映问题的数据讲完之后，讲一个个人解决问题的故事，告诉大家这样会提高数据。

即使没有产品，也可以说一些别人爱听的话。甚至可以推动公司立项，为自己争取一个数据产品出口的机会。

如果你脑子里只有饼状图、折线图、条形图，即使你实际上有了一个数据产品，最后的结果也是：报表打开率5%，只有销售组长和销售数据统计瓦工会看。看完你会说：我就知道，这有什么用.

这一幕可以继续。

例如：

企业背景改为toC类，传统美容院企业背景改为toC类，汽车线下团队改为电话销售，一线销售改为区域经理，一线销售改为销售，产品运营销售改为广告。

大家可以自己思考下，这些看似一点点的变化会带来什么区别。这时候数据分析项目需要做成什么样，才能满足需求。

有同学会问，这种场景推演有什么意义？因为在企业里，真实的数据分析就要面对各种奇形怪状的场景，比如：

服务对象可能是：一线员工、中层领导、高层领导业务内容，可能受疫情影响，大量传统的，和互联网没有交易的美容、健身房、汽车4S店也跑来搞线上引流、在线直播互联网平台自身推完了企业入驻，再推数据产品，再推营销服务，再推办公OA，再推数据中台资源……

所有这些， 都是在我们身边真实存在，每天发生的事件。都是要真实解决的问题。

不切入到具体场景，遇到问题只会到处问“互联网数据该怎么分析？？？”，最后得到的答案还是万年不变的AARRR，还是杜邦分析法，还是漏斗模型——有屁用。所以真想做数据分析做的有用，就得认真切具体场景，提升具体问题具体分析的能力。