运营销售数据分析案例

A. 产品运营中的数据分析该怎么做

潜在客户分析，现有客户消费行为分析，产品市场分析，量化一切指标，分析市场。

B. 电商运营如何做数据分析

一. 电商数据分来析架构
首先需要承认的源是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。

二. 线上店铺管理分析
对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。
三. 线下门店管理分析
对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

C. 如何做好销售数据分析

你好，可以参考下面快消行业销售数据分析的案例：

某公司是全球最大的日用消费品公司之一，同时也是世界500强企业，拥有员工近10万人，涉及产品包括化妆品、个人清洁、个人护理、面部护理、婴儿护理、家居清洁等诸多品类。多年以前，该公司就在中国成立研发中心，重点开拓国内市场。时至今日，已在北京、上海、天津等地成立了多家分公司，员工总数近万人。

随着国内快消市场竞争环境的日趋激烈，这家公司也面临着较大的增长压力，同时，针对庞大的销售团队，如何进行更好的管理，也成为了目前该公司急需解决的问题。

业务痛点

• 为完成月度/季度/年度销售指标，需要实时了解整体业务运营情况，找出增长或下降原因，及时做出有效的应对；

• 销售团队庞大，想要及时了解每一名销售主管的销量完成情况、拜访完成情况、在店时间等指标；

• 业务系统繁多，如DMS经销商系统、CRM销售管理系统、WMS系统、财务系统等，各系统数据结构不统一、接口混乱，无法进行统一分析，数据孤岛问题严重。

现有做法

• 一直以来，该公司都以晨会形式进行销售团队的管理，但往往每次晨会都如走过场一般，黑板上的销售排名缺少及时有效的数据支撑，很难从人分析到店，再到产品，很多决策还是靠“拍脑袋”决定。

• 组建报表团队，负责每一个业务系统的数据报表工作。由于报表产品基本以“周”、“月”为单位，所以管理层无法及时掌握销售情况。同时，在日益复杂的数据和系统压力面前，报表团队也逐渐成为了管理上的瓶颈。

• 面对销售增长率的下降，该公司往往会找到咨询公司，从消费者分析入手，对产品结构品牌策略业务布局进行战略上的调整，以寻求增长之道。但这种方式成本太过高昂，而且在实际执行中往往存在很多桎梏。

解决方案

• 基于DH Data Connector Framework（数据连接器框架），整合DMS、CRM等几大业务系统，构建统一、实时的数据分析平台；

• 建立全局业务看板，实时掌握整体销售额、利润、成本、库存等关键指标，通过全维度数据下钻，分析销售变化趋势，探寻销售增长点；

• 建立RD晨会看板，向各级销售人员及时传递各项关键数据，包括本月销售完成情况、销售目标完成率、店点分销情况等销售数据，以及在店时间、拜访数等行为数据，支撑销售及管理人员的日常工作；

• 根据该公司的管理层和销售团队组织架构，设置权限分配，满足各级人员查看和分析数据。

以上内容由DataHunter整理提供

D. 企业销售数据分析

不过大多数已经不再是仇视的目光了，超市经营数据分析变成了羡慕带佩服的目光，女生则没什么感觉，看的人也不多，只如何分析销售数据有几个发花痴的，肯定正想着要是把殷玉瑶换成她该多好啊。可是我才不会去理会那些无聊的目光呢，我继续跟殷玉瑶调笑。可好景不长啊，马上就上课了，上课了我可不敢明目张胆地把殷玉瑶搂在怀里，这也太破坏课堂纪律了，老师肯定是不会答应的。还好我们的位置坐的比较靠后，虽然老师能看见我们搂搂抱抱的，但是看不见一些底下的小动作。于是我就转移战场，将战场转移到了下面。“啊！”胖子听了马上摆出一副苦瓜脸，胖子喜欢吃但平生最讨厌做饭了。我想他以后肯定会躲着我走，要是被姚佳看见我们在一起肯定得被叫来跟我学做菜。“干什么啊？你不愿意为我做菜吗？”姚佳看见胖子摆出这副表如何分析销售数据情不满地问道。胖子马上低下头吃饭，一边模糊的答道：“愿意，愿意，我怎么会不愿意呢。”“你说什么？我听不清楚。”姚佳为难他道。“说大声点。”胖子没办法只好台起头咬了咬牙大声道：“我愿意，为了佳佳，我上刀山下火海，再所不辞，何况是做点菜。”想到这里我的心情又好起来了。然后就是我爷爷有发话了：“小阳你既然不说话那就表示你同意了啊。既然你同意了，那今天的会议就到此结束吧，你回去准备一下，过几天就和天行先去大陆京城熟悉一下环境，然后在安排你的班底们去历练。”靠！是我同意了吗？是我说什么都没用好吧，人果然是越老越奸，都成精了。人精可比妖精可怕多了。给你一个大大的中指。不过我一想到我的应对方法就又高兴了不少，嘴角又露出了那种诡计得逞后特有的淫笑。本来爷爷已经站起来要走了，但突然看见了我嘴角露出的那一丝诡异的笑容就觉得肯定有哪里不妥了。“奇怪了，这小子刚才还一副像是丢了几百万钱超市经营数据分析似的表情，怎么现在又好像什么诡计得逞的样子。”随即一想，明白了，这小子又想偷懒，于是连忙补充道：“这个小阳啊，刚忘了跟你说了。为了督促你好好带领你的那些班底，我们特别给你设了指标，一般情况下你们的活动经费由府内指出，但你要是在一段时间的考核中没达到成绩指标，那么我们将减低你们的活动经费。嗯！你的生活费也包括在里面。你要好好努力啊。”呃！！这个人就是要低调啊，你看我一得意没掩藏好就被这个老狐狸发现了吧。

E. 电商运营如何做数据分析

什么是数据：所谓数据（data），是描述客观事物的各种符号，数据包括数字、声音、颜色、文字、图像等。

对于电商来说，数据很多时候就是数字，比如：流量、转化率、访问深度、宝贝好评数、客服销售占比等等。

获取这些数据也很容易，基本上我用到的软件也就这几个：生意参谋、生e经、赤兔。

对电商来说，数据统计包括：月度销售统计表、客服销售统计表、单品流量分布表等等。

我们可以根据自身的需要，在后台采集各种数据，做出各种样式的统计表。对我来说，数据统计，有EXCEL就够了，电商没有那么深奥，EXCEL几乎能帮我们搞定所有数据统计的工作。

F. 如何分析销售数据与报表

为什么要做销售数据分析？

企业的业务数据涉及销售数据、财务数据、人力数据、产品数据等多种类型，而销售数据在所有数据中的重要性毋庸置疑。通过分析销售数据，将有助于发现经营问题，降低销售成本，最终提高企业销售利润。

关键指标提取

不同行业对销售指标的侧重各有不同，本文将以建材行业为例进行说明。

其中涉及的销售数据指标包括：销售数量、销售单价、销售收入、单位成本、销售成本、销售毛利等，原始数据中还会涉及月份、城市、分类、计量单位、对应客户等信息。

图表与看板制作

提取完重要数据指标后，您就可以根据需求制作相关看板与图表。在此之前，用户必须对需要监控的指标做到心中有数。

一般来说，制作看板时，根据目的不同可以分为三类：

1. 基础数据看板：总览全局

这类看板大家都比较熟悉，主要是由包括地图、条形图、饼图等一系列的基础图表组成，用于查看不同地区、时间、类别的销售收入、销售成本等基础数据。下图是根据建材行业的示例数据生成的一个看板：

（以上图表使用DataHunter制作）