怎麼分析營銷數據分析

『壹』 如何做好營銷數據分析

營銷數據分析很多時候就是銷售數據分析，一般可以這樣處理：整理好銷售中需要關注的數據維度，將其做成可視化儀表盤，一鍵分享給老闆查看，我們的銷售數據包括這些維度：

1、銷售外勤管理

作為一個小領導，每天都要看下屬的客戶拜訪情況，團隊的成員會在協同軟體上詳細記錄自己的拜訪的情況，包括客戶名稱、行業和具體情況 ，由我來做匯總工作。

• 銷售排名：優秀的銷售都喜歡拼第一，所以銷售龍虎榜尤為重要，每天莓菌會通過實際業績排名對前三名員工給予相應的獎勵，老闆也會通過排行榜了解各部門業績情況。

• 客戶排行榜：客戶方面也會做成交額匯總，因為大客戶是需要定期維護的。對於有些大客戶，成交額下降可以提醒我們及時做好補救。

• 庫存管理：對於銷售而言，了解公司庫存會節約很大的成本，因為一旦缺貨就會影響正常的交付時間。而管理者，通過圖表來了解產品銷售情況，哪些產品賣的好一目瞭然。

這些數據都是銷售比較關注的數據，可以在BDP個人版上做好可視化圖表，然後直接通過「分享」直接將數據結果分享給Boss。而且每周在BDP個人版追加數據（要是是直連資料庫或第三方平台數據，那數據都不需要追加，數據是自動更新的），省事很多很多，數據結果圖表也就更新了，分析效率大大提高了呢，我就有更多時間去管理銷售業績，業績怎能不提高呢！

『貳』 銷售數據分析主要從哪幾方面進行

1、按周、月、季度、年的分類銷售數據匯總；
2、月、年銷售匯總數據的同專比、環比分析，屬了解變化情況；
3、計劃完成情況，及未完成原因分析；
4、時間序列預測未來的銷售額、需求；
5、客戶分類管理；
6、消費者消費習慣、購物模式等等

『叄』 如何分析銷售數據

做自家的銷售分析只是你的基本功課，除此之外還有很多事情需要做、需要釐清。 曾經有一次，采購正在做明年度采購計劃的提案，他們做了非常詳盡的銷售數據分析，把過去關於該品類的銷售數據、月別變化、成長率、材質、顏色喜好度分析等，一一仔細提報，他們說得很認真，我則有點失望。 我問了一個問題：去年這個商品總共銷售了多少件？答案是：822件。一個一年只賣出822件的商品，你們花了20頁去分析它，然後以此作為下一年度的采購依據，對此我無法給予同意與否的答案；你們確定全中國類似的商品，全年只賣出822件？還是你們只知道發生在我們店裡這822件的故事？ 其實問題不止是數量太少不足以佐證而已。從事零售行業十幾年，我發現非常多的同業都有一個盲點，也就是每次作銷售分析時，永遠是拿自己賣場過去的銷售記錄出來作分析。但實際上，你的銷售記錄只代表到達你們賣場的客人中已經實施消費的客人的意見，不一定代表得了整體市場的現狀，你應該需要探討的還有： a) 沒看到陳列？或是陳列方式難以取貨？ b) 覺得價錢太高？ 2.沒到你賣場的客人，為何不想到你的賣場購買？ a)不知道你有賣？ b)對你賣場的價格印象度不佳？ c)覺得到你家買太遠？太麻煩？ 3.其他賣場的相關產品，它們的銷售狀態為何？ a)是這類型的商品都賣得不好？還是在其他賣場都賣得很好，只有在你的賣場賣得不好？ b)同品類的商品，現在已經流行不同材質或是花色？ 有太多事情需要釐清，不是說你不用做自家的銷售分析，應該說，這只是你的基本功課，自家的銷售分析必定得先做，但在分析時，還需要確定幾件事： 1.銷售數據本身是否具有代表性？數量夠大嗎？ 2.與其關聯的商品品類是否可以一同分析？ 4.同商店是否有較大的銷售差異性？ 為了促使你的銷售分析能得到更正確的判斷，除了你現有的銷售數據外，還可以使用下列的手法： 1.消費者購物行為調查：實地觀察你賣場內目標消費者的購物行為，他們從哪裡進來，看了什麼？怎麼看？尤其是針對你想研究的品類，有多少進店的消費者會走到那一區，是徑直走過去，還是邊走邊逛看到的？是拿起包裝仔細閱讀後放回去，還是看了兩眼卻沒有駐足？你可以從消費者在你店裡的購物行為中，嗅出這類型品類對消費者的重要性，包括目標消費者的Lifestyle（生活方式），他們的外觀型圖。而除了你自己的賣場外，還可以再到競爭者的賣場，觀察他們的消費者如何購物，從中間挖掘出你的競爭策略。 2.趨勢分析：了解該品類的原材料銷售狀況，勾勒可能的未來性；了解消費者Lifestyle是否有產生變化？ 3.協力廠商咨詢：這是最好也最直接的管道，跟你的協力廠商成為朋友，他不會只在你這家店販賣，從他那裡，你可知道非常多競爭廠商的動態及商品的未來。 4.看展：要勤看各類型跟你負責的品類商品相關的展覽，在中國，這樣的展會比比皆是，在會展現場能夠觀察出新品未來的趨勢及消費者的喜好，多看多聽多觀察，才能得到更多更正確的判斷。 5.走店：除了自家的店，多去競爭者的店走走，也不要忘了多觀察目標消費者喜歡出沒的店，即使不是競爭業態，也能幫助你了解消費者的想法。 6.搜集國內外資訊：透過網路、雜志，多了解業界動態及趨勢動向。 對我而言，銷售數據是一個動態的數字，不是拿過去的資料就能得到證明的，所以不要輕易使用過去的數字做出對未來的判斷。 （作者系百安居中國區市場總監）

『肆』 如何分析銷售數據

1. 懂業務、行業知識，這是做分析的基礎，能夠很好的切入到問題中，理解需求，對進銷存等數據情況有一定的見解

2. 分析方法，如回歸、時間序列、聚類、決策時等，知道從哪入手後，選擇合適的方法達到怎樣的效果，得出比較好的結論

3. 工具，如SPSS、SAS等，使用工具能夠幫你處理數據，展現結果，分析出你想要的

4. 總之，數據分析就是要多實踐

『伍』 marketing怎樣分析銷售數據

一般數據分析會運用在這兩個大方面：Marketing, Risk Management/Acturial.

Marketing，根據行業不同，數據分析能玩的東西也不同。例如銀行業，由於銀行系統存儲了所有關於客戶存取錢的信息，以及交易記錄，所以很容易可以預測出該用戶的財務習慣和總資產。而電子商務行業，可以從客戶瀏覽網頁的習慣，研究出客戶對產品的喜好。而保險業，則可以通過不同渠道的紀錄，分析客戶對產品購買的潛在價值。從上面幾個例子來看，數據分析在Marketing的應用，其實是公司和客戶關系的研究和應用。
那麼對商業運作上的貢獻可以分為兩方面，一個是提供全面的客戶分析，例如，客戶分類（Customer Segmentation),也可以客戶對一些產品或campaign的反應（Response Rate), 還有忠誠度(Customer Loyalty) 分析以及一些特定的分析等等，可謂是18班武藝，讓Decision Maker更好的理解客戶。而理解客戶的關鍵，則是提出更好的解決方案去Approach客戶，並且獲得銷售。只是一個直接的因果關系，為的只有一個目的，銷售。所以在這里，如何將數據分析的價值發揮到最大並不是數據分析的演算法（No offense),而是如何將分析出來的結果和商業運作相結合。這和你老闆，也就是管理數據分析的負責人在部門的能力有直接關系，如果老闆是個很Aggressive的人，有能力說服，用平日數據分析做出的結果去說服部門Director或是其他部門的負責人，讓他們應用我們的分析結果，而且要讓他們信服數據分析能為商業運作帶來價值，對銷售帶來價值。只有這樣，數據分析的作用才能發揮到最大。

『陸』 如何做好銷售數據分析

你好，可以參考下面快消行業銷售數據分析的案例：

某公司是全球最大的日用消費品公司之一，同時也是世界500強企業，擁有員工近10萬人，涉及產品包括化妝品、個人清潔、個人護理、面部護理、嬰兒護理、家居清潔等諸多品類。多年以前，該公司就在中國成立研發中心，重點開拓國內市場。時至今日，已在北京、上海、天津等地成立了多家分公司，員工總數近萬人。

隨著國內快消市場競爭環境的日趨激烈，這家公司也面臨著較大的增長壓力，同時，針對龐大的銷售團隊，如何進行更好的管理，也成為了目前該公司急需解決的問題。

業務痛點

• 為完成月度/季度/年度銷售指標，需要實時了解整體業務運營情況，找出增長或下降原因，及時做出有效的應對；

• 銷售團隊龐大，想要及時了解每一名銷售主管的銷量完成情況、拜訪完成情況、在店時間等指標；

• 業務系統繁多，如DMS經銷商系統、CRM銷售管理系統、WMS系統、財務系統等，各系統數據結構不統一、介面混亂，無法進行統一分析，數據孤島問題嚴重。

現有做法

• 一直以來，該公司都以晨會形式進行銷售團隊的管理，但往往每次晨會都如走過場一般，黑板上的銷售排名缺少及時有效的數據支撐，很難從人分析到店，再到產品，很多決策還是靠「拍腦袋」決定。

• 組建報表團隊，負責每一個業務系統的數據報表工作。由於報表產品基本以「周」、「月」為單位，所以管理層無法及時掌握銷售情況。同時，在日益復雜的數據和系統壓力面前，報表團隊也逐漸成為了管理上的瓶頸。

• 面對銷售增長率的下降，該公司往往會找到咨詢公司，從消費者分析入手，對產品結構品牌策略業務布局進行戰略上的調整，以尋求增長之道。但這種方式成本太過高昂，而且在實際執行中往往存在很多桎梏。

解決方案

• 基於DH Data Connector Framework（數據連接器框架），整合DMS、CRM等幾大業務系統，構建統一、實時的數據分析平台；

• 建立全局業務看板，實時掌握整體銷售額、利潤、成本、庫存等關鍵指標，通過全維度數據下鑽，分析銷售變化趨勢，探尋銷售增長點；

• 建立RD晨會看板，向各級銷售人員及時傳遞各項關鍵數據，包括本月銷售完成情況、銷售目標完成率、店點分銷情況等銷售數據，以及在店時間、拜訪數等行為數據，支撐銷售及管理人員的日常工作；

• 根據該公司的管理層和銷售團隊組織架構，設置許可權分配，滿足各級人員查看和分析數據。

以上內容由DataHunter整理提供

『柒』 營銷人員該如何搞定數據分析

【導讀】隨著精細化營銷理念的普及，人們對營銷的認識也逐漸深入，越來越多的營銷人員認識到，營銷不僅是一門藝術，也是一門科學。在市場快速變化的時代，基於數據進行分析，對市場需求、客戶行為進行科學准確的掌控。那麼，營銷人員該如何搞定數據分析呢?

1、營銷人員的常見問題

通過數據分析，營銷人員可以找到以下問題的答案。

問題一：流量從哪裡來?

互聯網時代就是流量的時代，得流量者得天下，但是做了這么多營銷推廣，究竟哪個渠道是有效的渠道的質量又該如何比較。

問題二：吸引來的用戶為什麼沒有轉化?引流曝光率上去了，轉化率卻不高，苦於沒有優化的方向。問題到底出在哪裡?

問題三：ROI如何提升?

ROI是衡量營銷效果的終極標准，也是營銷人員考核的核心指標。如何提升ROI也是營銷人員始終需要考慮的問題。

2、像搜索一樣簡單的數據分析工具

但是，如何才能更快地學會數據分析，提升自己的營銷力，也成為了廣大營銷人員和營銷團隊的難題。畢竟，平時的工作時間緊任務重，想要做出好看實用的圖表，又需要花費大量的時間。幸運的是，數據分析工具已經取得了很大的進步，學習成本也越來越低，只需要找到正確的工具，營銷人員很快就能搞定數據分析。

而DataFocus就是這樣一款為營銷人員准備、學習成本低、只需10分鍾就能上手做出精美圖表的數據分析系統。

DataFocus和一般的數據分析工具不同，它最大的特點是可以用類自然語言來交互，只需像使用搜索引擎一樣輸入問題，DataFocus就能自動進行數據分析和可視化呈現。

3、數據導入到數據可視化

進入DataFocus之後，左側有數據管理、搜索、數據看板等版塊。數據管理可以上傳和管理數據，搜索就是對數據進行分析和做各種圖表;數據看板可以展示數據分析的結果。

關於營銷人員該如何搞定數據分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『捌』 銷售數據分析主要從哪幾方面進行

銷售數據分析主要從：

1、單店貨品銷售數據分析

暢滯銷款分析是單店貨品銷售數據分析中最簡單、最直觀、也是最重要的數據因素之一。暢銷款即在一定時間內銷量較大的款式，而滯銷款則相反，是指在一定時間內銷量較小的款式。

款式的暢滯銷程度主要跟各款式的可支配庫存數（即原訂貨加上可以補上的貨品數量的總和）有關，比如某款銷售非常好，但當初訂貨非常少，也無法補的到貨，這樣在很短的時間內就銷售完了。

其總銷售數量並不大，那麼也不能算是暢銷款，因為該款對店鋪的利潤貢獻率不大。在暢滯銷款的分析上，從時間上一般按每周、每月、每季；從款式上一般按整體款式和各類別款式來分。

2、單款銷售生命周期分析

單款銷售生命周期指單款銷售的總時間跨度以及該時間段的銷售狀況（一般是指正價銷售期）。單款銷售周期分析一般是拿一些重點的款式（訂貨量和庫存量較多的款式）來做分析，以判斷出是否缺貨或產生庫存壓力，從而及時做出對策。

單款的銷售周期主要被季節和氣候、款式自身銷售特點、店鋪內相近產品之間的競爭等三個因素所影響。單款的銷售周期除了專業的銷售軟體以外，還可通過Excel軟體，先選定該款的銷售周期內每日銷售件數，再通過插入圖表功能，通過矩形圖或折線圖等看出其銷售走勢，從而判斷其銷售生命周期。

(8)怎麼分析營銷數據分析擴展閱讀

針對同一市場不同品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的銷售策略提供建議和參考。針對不同市場的同一品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的市場策略提供建議和參考。

微觀銷售分析，主要分析決定未能達到銷售額的特定產品、地區等。

銷售分析法的不足是沒有反應企業相對於競爭者的狀況，它沒有能夠剔除掉一般的環境因素對企業經營狀況的影響。銷售分析可以決定一個企業或公司的生產方向 。

『玖』 銷售數據如何分析

關於銷售數據分析，可以參考以下內容：

原本以為當上銷售領導，可以拿著高薪與老闆近距離接觸，瑣碎之事交給小弟，其實苦逼的生活才剛剛開始，老闆經常要數據，每次都要重新做分析，恐怖！

換了一個數據分析工具，第一次做好分析之後，以後數據結果會自動定時更新哦（當然我連接了資料庫數據、表單數據），整理了常見數據跟大家分享。

1、銷售外勤管理

作為一個小領導，每天都要看下屬的客戶拜訪情況，團隊的成員會在協同軟體上詳細記錄自己的拜訪的情況，包括客戶名稱、行業和具體情況 。

• 地區分布：通過提供BDP個人版的數據地圖，你能直觀看到銷售額的全國分布情況，還可鑽取到各省的各個城市，一步一步分析問題，找到對應負責人，不斷優化銷售策略。

這些數據都是銷售最經常關注的數據，做好圖表後直接通過BDP的「分享」功能將數據結果分享給Boss，分析效率大大提高了呢，就有更多時間去管理銷售業績，優化營銷策略，讓業績不斷提高~~~

Ps：上面美觀的數據圖表均來自BDP個人版~

『拾』 如何做銷售數據分析

銷售數據分析工作涉及到銷售成本分析（包括原材料成本、製造損版耗、運輸成本等）、權銷售利潤分析（包括純利潤和毛利潤）、客戶滿意度分析、客戶需求分析等。
要進行銷售數據分析，主要是統計和分類，必須藉助一些工具，單靠人基本是無法完成的，尤其是客戶較多或產品比較多的情況下，更是困難。
最簡單的方法是使用excell，把數據都輸進去，然後統計，分類，生產圖表，這樣就對數據有個比較直觀的了解。
或者是使用ERP軟體或其他一些管理軟體，更簡單，直接就可以生產圖表。
然後利用一些統計學的知識對這些數據圖表進行分析，了解銷售狀態，做出決策。