製造企業的營銷數據分析

① 工業製造大數據分析

工業製造大數據分析
大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，是人們設法收集並弄清楚不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據，再大的數據量都不能稱之為大數據。
如何實現智能製造是大家都關心的問題。從哈佛商學院的邁克爾·波特到賓夕法尼亞大學沃頓商學院，有一個普遍的共識，即數字化轉型是智能製造實現的途徑。重要的是，這個共識也來自於眾多的世界級製造業企業與企業家們。
這一共識是基於無數技術趨勢的融合，例如，物聯網、賽博系統(CPS)、工業物聯網、移動技術、人工智慧、雲計算、虛擬／虛擬增強現實（VR／AR），以及大數據分析等。我們一定要保持清醒，不要簡單地認為有了這些技術，未來五年就是製造業的黃金時期。道理很簡單，這個新製造業文化的變革進程是相當復雜和艱難的，沒有行業、企業與用戶的融合推進，無法實現這次變革。數字化轉型不僅僅意味著企業簡單的數字化，而是把數字作為智能製造的核心驅動力，利用數據去整合產業鏈和價值鏈。
自工業革命以來，為了改進運營，製造商一直以來都在有意地採集並存儲數據。隨著時間的推移，數據在製造業分析的需求將越來越大。然而在過去的許多年間，利用數據的根本動因並沒有改變，數據的復雜性增強，數據轉化為情報的能力越來越大。
2012年高德納給出大數據定義，其中特別強調大數據是多樣化信息資產，不僅關注實際數據，更關注大數據處理方法。數據量大小本身並不是判斷大數據價值的核心指標，而數據的實時性和多元性對大數據的定義和價值更具直接的影響。
在討論工業大數據分析的時候，我注意到兩種不同的觀點：
第一種觀點認為，製造業向來都有大數據。幾十年來我們的企業一直在通過歷史記錄、MES、ERP、EAM等各種應用系統採集數據。在部分產業鏈環節，特別在市場營銷方面，大數據算是一個新的熱詞。
第二種觀點認為，從工業大數據角度看，製造業是一個尚未打開的市場或剛剛開啟的市場。存在大量不同類型的數據，但如今它們還未被應用到分析之中。
考慮到這些觀點，面對任何新的市場提法，包括名詞解釋、定義或分析框架，我們始終都應該保持適當的懷疑精神。這里我更多傾向於第二個觀點。我們的製造業的確有「大量數據」，但這並不是我們大多數人從市場上所理解的「大數據」涵義。在搞清楚工業大數據分析之前，我們應該如何定義製造業的大數據？這里可以通過大數據的三個特性，進一步了解大數據的特性。
數據來源
工業大數據的主要來源有兩個，第一是智能設備。普適計算有很大的空間，現代工人可以帶一個普適感應器等設備來參加生產和管理。所以工業數據源是280億左右大量設備之間的關聯，這個是我們未來需要去採集的數據源之一。
第二個數據來源於人類軌跡產生的數據，包括在現代工業製造鏈中，從采購、生產、物流與銷售內部流程以及外部互聯網信息等。通過行為軌跡數據與設備數據的結合，大數據可以幫助我們實現對客戶的分析和挖掘，它的應用場景包括了實時核心交易、服務、後台服務等。
數據關系
數據必須要放到相應的環境中分析，才能了解數據之間的關系。譬如，每一款新機型在交付給航空公司之前都會接受一系列殘酷的飛行測試。極端天氣測試就是測試之一。該測試的目的是為了確保飛機的發動機、材料和控制系統能在極端天氣條件下正常運行。
問題的處理關鍵在於找到可能產生問題的根源，消除已知錯誤，並確保解決方案的可靠有效。一旦找到並確定了根本原因，同時具備了可接受的應急措施，就可把問題當成一個已知錯誤來處理。問題調查的過程一定需要收集所有可用、與事件相關的信息，以確定並消除引起事件和問題的根本原因。數據採集與分析必須要事件／問題發生的環境數據結合。
數據價值
對於數字化轉型，大數據不僅要關注實際數據量的多少，最重要的是關注大數據的處理方法在特定場合的應用，讓數據產生巨大的創新價值。如果離開了收益考慮或投資回報（ROI）的設計，一味尋求大數據，則大數據分析既無法落地也無法為企業創造價值。
工業大數據分析的定義
發動機是飛機的心臟，也是關乎航空安全，生命安全的重中之重。為了實時監控發動機的狀況，現代民航大多安裝了飛機發動機健康管理系統。通過感測器、發射系統、信號接收系統、信號分析系統等方式採集到的數據，會經由飛機通信定址與報告系統，通過甚高頻或者衛星通信傳輸出來，這就是為何GE的發動機監控系統每天會獲取超過1PB數據的原因。
生產執行系統（MES）與飛機發動機健康管理系統如出一轍。我們可以從工廠的生產中，實時採集到海量的流程變數、測量結果等數據。基於大量數據集而生成的報表，或是基礎統計的分析並不足以稱為製造業的大數據分析。
數據類型的多樣性是工業大數據分析的重要屬性
大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，是人們設法收集並弄清楚不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據，再大的數據量都不能稱之為大數據。
例如，生產環境中收集的時間序列模擬流程變數，數據的類型是單一的，很容易建立索引，即使存在千千萬萬，也不足以成為大數據。
數據必須包括高度可變性和種類多樣性。製造工廠中存在無數的大數據應用，但並不包括簡單地分類和展示一連串的流程測量結果，對這些工作，基本的統計展現就可以完成。一些大數據的資料庫或數據湖的構成部分也是文本信息、圖像數據、地理或地質信息和非結構信息，例如，通過社交媒體或其他協作平台獲得的數據類型。
製造業信息結構概括起來分為兩層，一個是管理層，一個是自動化層。從經營管理、生產執行與控制三個緯度來實現決策支持、管理、生產執行、過程式控制制以及設備的連接與感測。製造業中大數據分析是指利用通用的數據模型，將管理層與自動化層的結構性系統數據與非結構性數據結合，進而通過先進的分析工具發現新的洞見。
大數據分析對企業生產智能的意義
製造業創新的核心就是要依託大量的前沿科技。先進的技術是創新的手段。在新技術的支持下，可以通過一體化的製造運作管理系統MOM將企業管理應用系統，例如ERP、EAM等系統與工業自動化的相關系統整合為一體。在一體化製造運作管理的基礎上，我們可以實現集IT+MOM+MES+BI的一體化製造企業信息系統解決方案。
從兩化融合的角度來看，信息系統供應商要從企業的主信息系統提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位來做好規劃、標准、功能設計、實施策略的統一性工作。協助企業做好風險控制，降低投資，降低操作維護成本，實現企業信息系統全集成。
特別需要注意的是，企業管理信息平台被普遍認為是製造企業管理的集成和儀錶板工具。許多供應商既大量投資其與ERP和自動化系統專有的集成，也投資開放式集成，還投資儀錶板和移動技術，希望隨時隨地為需要正確信息的決策者提供衡量標准。
製造業大數據分析的三種途徑
途徑一，利用開放技術與平台，將任何系統的數據移動到任何其他地方。
製造運作管理系統建設項目是系統工程，不僅僅是一套我們理解的傳統軟體系統，更多的是項目執行和服務的平台。這需要在項目管理與製造企業的策略「客戶服務」上，體現出製造企業的綜合管理能力與軟實力。
整個平台要從前期、工程實施以及售後服務這三個大的階段來架構。在前期規劃中，要重視標准、設計與實施，特別是與管理一體化的信息系統形成統一的對接。有了前期統一規劃的制定，工程實施的環節可把行業的經驗、集成能力、實施能力、軟體開發能力等融合。特別需要在組織上建立和形成超級團隊的制度。而持續服務、長期經營，將物聯網應用融入與「軟體+雲服務」的互聯網＋戰略是後續服務的考慮重點。
在製造業大數據分析工作中，必須要加強通過物聯網科技的應用對後續持續服務的支撐作業。通過工業物聯網，實現的及時響應客戶、物聯網軟硬體系統定期巡檢、提供應急備件、提供易耗品、完善應用等功能來加強和鎖定與企業的供應鏈企業之間的長期合作。通過管理平台與物聯網數據，可以持續為客戶提供有價值的服務。
途徑二，投資工廠內外系統架構堆棧中能夠處理結構性和非結構性數據的數據模型。
新技術是創新革命的核心，其中很重要一個特點就是集成，即製造運作管理系統MOM與ERP、EAM、OA、商業分析的集成，包括一鍵登錄、界面集成、消息推送、工作流集成、主數據、應用集成匯流排與平台。
由於這些系統之間主數據全部統一，所有系統之間的數據交互依靠應用系統匯流排進行數據交互，整合了跨系統的業務流程、工作流、服務流程等之後即實現無縫集成和分析。對於企業管理者來說，一鍵登錄後，可以根據不同的崗位，個性化制定並且顯示與管理最相關的必要信息。這就是互聯網所帶給我們的分享思路。
途徑三，通過時間序列、圖像、視頻、機器學習、地理空間、預測模型、優化、模擬和統計過程式控制制等先進的分析工具與製造業企業內的大數據平台結合分析，從而洞見尚未顯現的情況。通過感測器、感應器、傳輸網路和應用軟體等物聯網數據，與管理應用軟體結合起來，將是今後製造業大數據分析的一大方向。
培養企業內部大數據分析專家
作為一個行業，我們需要有機地發展行業特定的大數據分析工具集，這樣才能讓現在的行業專家，從足夠的數據科學中實現數字化轉型。為了推動轉型，我們需要一大批優秀的企業利用這種方法，並向其他人或同行證明其價值。

② 分析一個企業營銷現狀應該包括哪些方面

分析一個企業的營銷現狀，一般包括如下方面：
銷售額數據專：本期銷售額數據多少，是否屬正常，和單上年度同期數據做分析。
回款數據金額：本期回款金額多少，是否符合要求；
銷售的產品構成中，產品種類的銷售數據如何；
按照銷售區域來看，哪些區域有異常變化；
按照銷售客戶來說，哪些客戶有較大增長，哪些客戶有較大的減少；
按照銷售人員來分析，哪些銷售人員銷售業績增長顯著，哪些下滑嚴重；
和競爭對手同期相比較，我們做的怎麼樣；
分析銷售費用的變化和金額，以及在銷售額中所佔比例。

③ 大數據分析 讓精準營銷進入企業

大數據分析 讓精準營銷進入企業

新的營銷拓展軟體幫助公司從普通銷售方法中挖掘出價值——使它們牢牢掌握現有客戶。
2013年，Russ Hearl開始嘗試擴大自己的公司——位於舊金山的Double Dutch，建立一個面向社交網路軟體和活動的市場。在一個只有3名銷售人員的團隊中，從零開拓這個市場需要經過一番艱苦緊張的工作，每天都在打電話，但是仍然不清楚誰是目標客戶。
Double Dutch的全球銷售發展副總裁Hearl說：「我們的銷售團隊實際上都在孤立地拓展業務。當時完全沒有成體系的增長動力。」
因為這種社交會議軟體仍然屬於一個年輕的市場，缺少在網路的曝光率，當時甚至還沒有通過搜索引擎優化來開展業務——即研究人員使用的關鍵字來增加公司網站流量。所以，他各自為戰的成員們仍然不得不採用一些老方法來拓展業務：打電話，一個個地向外推銷虛擬會議軟體的商業案例。
但是，電話營銷是一個很困難的工作。打電話給陌生人，完全不清楚對方的背景，這種方法是效率很低的。Double Dutch需要更好的信息，才能在眾多銷售中挖掘出有用信息，如了解誰是永遠不會買我們東西的，以及找到一些會議技術決定製定者。在實現Salesforce.com一個月左右之後，Hearl上線了Inside Sales營銷拓展軟體，這個軟體可以幫助他的團隊發現真正對他軟體感興趣的公司，以及有購買決策權的人。
Hearl說：「我希望將時間浪費減到最小，而打電話給完全對業務毫無興趣的人就是浪費時間。」Inside Sales讓Double Dutch能夠在這些公司中發現活動規劃者的數量，然後再將注意力集中在這些方面。Hearl指出，今年迄今為止，在預算保持不變的前提下，銷售團隊在生成的3，000潛在客戶中發現了350個真實機會。
顯然，這里顯然需要了解潛在客戶信息的數據公司參與。根據Decision Tree Labs在2013年所作的調研，有59%的B2B市場商人對他們的營銷打分模型缺少信心，原因是信息不完整;另外有44%的人表示他們還不清楚哪些屬性能夠反映購買行為。
另一家營銷拓展軟體公司Lattice Engines的首席市場官Brian Kardon說：「真正的挑戰在於數量多帶來的麻煩。銷售可以打電話給任意數量的潛在客戶。但問題是：『應該先打電話給誰，以及誰最可能購買產品呢?』」
一個新興市場
Inside Sales是一種新型軟體，它們專門收集公司數據(內部與外部)，然後優化對潛在客戶及現有客戶的分析。有一些人將它稱為營銷自動化，有一些人將它稱為多維營銷拓展，還有一些將它稱為銷售加速軟體。
無論叫什麼名稱，這項技術都會使用數據來幫助公司基於復雜條件來更好地發現潛在銷售，深入挖掘現有客戶的關系，然後在趕在客戶之前發現可能的業務問題。這些技術能夠組合利用外部資料庫數據(如)、公共記錄與公司內部CRM、銷售及其他客戶數據。
Gartner公司研究主管Todd Berkowitz說：「當營銷軟體服務公司Marketo和Eloqua出現時，你只能將一些營銷方法交給銷售人員，由他們來演示自己是什麼，以及他們在公司網站上做了什麼。這種方式會持續一段時間。然後，我們就在購買環節看到一些變化，即供應商的權力在削弱，而購買者的權力在增強。傳統的銷售記分模式是有問題的。」
現在，有許多新創公司宣布進入這部分市場，其中包括Inside Sales、Lattice Engines和Salesfusion。這些供應商表示，他們可以幫助公司根據預測條件來優化真實的營銷方法，即發現哪些客戶准備購買，以及可以給哪些現有客戶銷售更多的產品和服務。例如，Juniper Networks也是Lattice Engines的一個客戶，它發現一些新客戶最近搬進了新的辦公室，他們准備購買交換機和路由器。其他的提示信息可能包括新專利或收到政府大訂單。Lattice Engines的Kardon說：「你想要尋找的是一個活動標識，它將預示著有一個購買周期出現。」
建立更好的客戶關系
美國亞特蘭大州的SunTrust銀行是一個地方銀行，它通過深度挖掘客戶關系來產生業務。銀行副總裁及商務顧問Andrew Yearwood指出，在銀行開始使用Lattice Engines之前，它使用各種內部系統來收集客戶信息，以准備一個銷售電話。這個過程非常耗費時間且效率低下，而且還可能因此無法及時獲得正確的客戶信息。
Yearwood描述說：「你必須登錄多個系統，而且所有系統都有獨立的登錄帳號。有一些是大型主機，有一些則是基於Web，有一些還會有很深的文件夾層次——根本不可能是一下點擊就出報表那樣簡單。因此，大多數銷售人員表面上會承認說他們沒有把工作做好，但是他們內心是認為公司應該給我提供一些條件，幫助我把工作做得更好一些。」
認識Lattice Engines
Yearwood指出，通過使用Lattice Engines，銷售人員現在只需要使用一個系統，就可以訪問現有客戶的信息，從中發現他們可能需要哪一些產品和服務。
他說：「如果是一個公司，並且有一位審計會計，那麼我們有很多其他類型的產品可以幫助你管理現金流。我們可以用報表幫助你完成業務，控制支付、付款及其他服務的安全性。我們可以使用這些數據來理解客戶是如何使用這些工具來運營自己的業務，或者是否還有未購買的解決方案。」
Gartner的Berkowitz說：「客戶生命周期管理會給跨行業銷售和向上銷售帶來很大的機會。你不僅會獲得外部數據，也會豐富自己資料庫的數據。這是一個非常強大的預報工具。」
Yearwood指出，公司下一年度計劃將這個軟體應用到更多的方面，如營銷拓展，但是目前仍有很多工作要做。
權衡利弊
即使這些工具在提高生產力及幫助銷售團隊方面有很多優點，但是這個軟體仍然處於新生階段，它也有一些局限性。例如，Yearwood希望Sun Trust能提供更靈活的數據視圖。
他說，雖然Lattice Engines「在顯示快照方面做得很好，但是我們更希望它能夠顯示趨勢數據和時間序列數據。而它現在還無法做到。」查看數據隨時間的變化，然後對比各年度的數據，「可以讓銀行主與客戶在討論現金流或信用卡使用趨勢時有更實質的互動內容。在這些談話中，你會成為顧問，扮演著戰略指引的角色。」
Gartner的Berkowitz還提醒說，公司要考慮一些內部假設條件，這些技術模型會用這些假設來確定判斷標准。
他說：「這個軟體的最大問題在於它是一個黑盒。有一些公司不敢相信他人提供的黑盒模型，因為這些演算法是保密的。」Berkowitz指出，他還會嘗試區分這個領域中不同供應商的差別。
Berkowitz說：「在這一點上，他們都是相同的。但是，有一些供應商可能會宣稱：『我們已經將演算法開源，然後圍繞這些演算法提供服務。』那麼這就是一種差異性。」

④ 「企業經營情況分析」包括哪些方面

一、基本概況，包括公司類型（是否有限公司）、經濟性質（國有或民營）、員工人數、注冊資金、主營產品、經營方式（批發或零售）。

二、生產經營，包括資產規模（資產總計）、主營業務、市場區域、近幾年平均銷售收入、盈利或虧損。

三、發展方向，包括下一步的營銷管理機制不斷完善情況、產品創新情況、開拓市場情況。

經營理念

日益激烈的市場競爭進一步強化了企業的客戶意識，計算機、信息與網路技術、柔性生產技術為企業提供了增進客戶利益的手段。客戶利益的目標導向具體表現為以下三個方面。

（1）市場營銷的理念從4P轉向4C。自從20世紀中葉尤金·麥卡錫提出市場營銷的4P組合即產品、價格、渠道、促銷（Proct，Place， Price，Promotion）以來，主導了全球商業活動幾十年。20世紀末，市場營銷理念發生根本變化，由4P轉向4C即客戶需要、客戶成本、客戶便利和客戶溝通（Consumer，Cost，Convenient，Communication），企業經營徹底由生產者導向轉變為消費者導向。

（2）深度為客戶服務。為了滿足不同顧客的需要，企業廣泛採用柔性生產系統，企業生產策略由以往提供大批量標准化產品轉向發展個性化服務。在計算機領域，戴爾公司開了個性化服務先河，目前國內海爾集團已經在電冰箱等產品方面開始按顧客要求定製；

（3）企業不斷增加投入以滿足客戶需要。近年來企業不惜投資建立客戶關系管理系統CRM，及時了解客戶的需求；實施流程再造，降低成本，縮短供貨周期，對客戶要求立即做出反應；據CSC Index公司1994年對621家北美與歐洲大公司調查，流程再造在歐美企業已得到迅速推廣，北美497家的69％，歐洲124家的75％已經進行了一個或多個再造項目，餘下的公司有一半也在考慮這樣的項目。

(4)製造企業的營銷數據分析擴展閱讀

企業經營狀況

企業經營狀況是指企業的產品在商品市場上進行銷售、服務的發展現狀。

企業經營狀況對財務管理模式的影響主要表現在:經營規模的大小,對財務管理模式復雜程度的要求有所不相同;企業的采購環境、生產環境和銷售環境對財務管理目標的實現有很大、影響,好的環境有利於財務管理目標的實現,反之,阻礙目標的實現。

⑤ 一般一個企業的銷售數據分析是哪些人做的

有市場分析這樣的專業人員的，但是根據不同規模的公司分析的人也不一樣。

⑥ 企業銷售數據分析

不過大多數已經不再是仇視的目光了，超市經營數據分析變成了羨慕帶佩服的目光，女生則沒什麼感覺，看的人也不多，只如何分析銷售數據有幾個發花痴的，肯定正想著要是把殷玉瑤換成她該多好啊。可是我才不會去理會那些無聊的目光呢，我繼續跟殷玉瑤調笑。可好景不長啊，馬上就上課了，上課了我可不敢明目張膽地把殷玉瑤摟在懷里，這也太破壞課堂紀律了，老師肯定是不會答應的。還好我們的位置坐的比較靠後，雖然老師能看見我們摟摟抱抱的，但是看不見一些底下的小動作。於是我就轉移戰場，將戰場轉移到了下面。「啊！」胖子聽了馬上擺出一副苦瓜臉，胖子喜歡吃但平生最討厭做飯了。我想他以後肯定會躲著我走，要是被姚佳看見我們在一起肯定得被叫來跟我學做菜。「干什麼啊？你不願意為我做菜嗎？」姚佳看見胖子擺出這副表如何分析銷售數據情不滿地問道。胖子馬上低下頭吃飯，一邊模糊的答道：「願意，願意，我怎麼會不願意呢。」「你說什麼？我聽不清楚。」姚佳為難他道。「說大聲點。」胖子沒辦法只好台起頭咬了咬牙大聲道：「我願意，為了佳佳，我上刀山下火海，再所不辭，何況是做點菜。」想到這里我的心情又好起來了。然後就是我爺爺有發話了：「小陽你既然不說話那就表示你同意了啊。既然你同意了，那今天的會議就到此結束吧，你回去准備一下，過幾天就和天行先去大陸京城熟悉一下環境，然後在安排你的班底們去歷練。」靠！是我同意了嗎？是我說什麼都沒用好吧，人果然是越老越奸，都成精了。人精可比妖精可怕多了。給你一個大大的中指。不過我一想到我的應對方法就又高興了不少，嘴角又露出了那種詭計得逞後特有的淫笑。本來爺爺已經站起來要走了，但突然看見了我嘴角露出的那一絲詭異的笑容就覺得肯定有哪裡不妥了。「奇怪了，這小子剛才還一副像是丟了幾百萬錢超市經營數據分析似的表情，怎麼現在又好像什麼詭計得逞的樣子。」隨即一想，明白了，這小子又想偷懶，於是連忙補充道：「這個小陽啊，剛忘了跟你說了。為了督促你好好帶領你的那些班底，我們特別給你設了指標，一般情況下你們的活動經費由府內指出，但你要是在一段時間的考核中沒達到成績指標，那麼我們將減低你們的活動經費。嗯！你的生活費也包括在裡面。你要好好努力啊。」呃！！這個人就是要低調啊，你看我一得意沒掩藏好就被這個老狐狸發現了吧。

⑦ 如何分析銷售數據與報表

為什麼要做銷售數據分析？

企業的業務數據涉及銷售數據、財務數據、人力數據、產品數據等多種類型，而銷售數據在所有數據中的重要性毋庸置疑。通過分析銷售數據，將有助於發現經營問題，降低銷售成本，最終提高企業銷售利潤。

關鍵指標提取

不同行業對銷售指標的側重各有不同，本文將以建材行業為例進行說明。

其中涉及的銷售數據指標包括：銷售數量、銷售單價、銷售收入、單位成本、銷售成本、銷售毛利等，原始數據中還會涉及月份、城市、分類、計量單位、對應客戶等信息。

圖表與看板製作

提取完重要數據指標後，您就可以根據需求製作相關看板與圖表。在此之前，用戶必須對需要監控的指標做到心中有數。

一般來說，製作看板時，根據目的不同可以分為三類：

1. 基礎數據看板：總覽全局

這類看板大家都比較熟悉，主要是由包括地圖、條形圖、餅圖等一系列的基礎圖表組成，用於查看不同地區、時間、類別的銷售收入、銷售成本等基礎數據。下圖是根據建材行業的示例數據生成的一個看板：

（以上圖表使用DataHunter製作）

⑧ 某製造企業銷售管理系統資料庫設計，求需求分析。詳細

企業需要銷售產品的具體信息（生產成本，售價，單位等），銷售單信息（銷售單號，數量，對應購買單位等），銷售人員的信息（職工號，聯系電話，聯系地址，負責單號等），合作購買單位的具體信息（公司名稱，公司地址等）
我僅僅說了銷售部分所涉及的需求的，這是我想到的，希望對您有所幫助。

⑨ 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。

(9)製造企業的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 。

⑩ 如何進行營銷數據分析

營銷數據分析大多時候下就是銷售數據分析，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，定期更新數據就行，銷售數據主要包括這些維度：

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。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上追加數據（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，分析效率提高了很多！