制造企业的营销数据分析

① 工业制造大数据分析

工业制造大数据分析
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。
这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／虚拟增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。道理很简单，这个新制造业文化的变革进程是相当复杂和艰难的，没有行业、企业与用户的融合推进，无法实现这次变革。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，利用数据去整合产业链和价值链。
自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间，利用数据的根本动因并没有改变，数据的复杂性增强，数据转化为情报的能力越来越大。
2012年高德纳给出大数据定义，其中特别强调大数据是多样化信息资产，不仅关注实际数据，更关注大数据处理方法。数据量大小本身并不是判断大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值更具直接的影响。
在讨论工业大数据分析的时候，我注意到两种不同的观点：
第一种观点认为，制造业向来都有大数据。几十年来我们的企业一直在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用系统采集数据。在部分产业链环节，特别在市场营销方面，大数据算是一个新的热词。
第二种观点认为，从工业大数据角度看，制造业是一个尚未打开的市场或刚刚开启的市场。存在大量不同类型的数据，但如今它们还未被应用到分析之中。
考虑到这些观点，面对任何新的市场提法，包括名词解释、定义或分析框架，我们始终都应该保持适当的怀疑精神。这里我更多倾向于第二个观点。我们的制造业的确有“大量数据”，但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前，我们应该如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，进一步了解大数据的特性。
数据来源
工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采集的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
数据关系
数据必须要放到相应的环境中分析，才能了解数据之间的关系。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。
问题的处理关键在于找到可能产生问题的根源，消除已知错误，并确保解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时具备了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用、与事件相关的信息，以确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。
数据价值
对于数字化转型，大数据不仅要关注实际数据量的多少，最重要的是关注大数据的处理方法在特定场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报（ROI）的设计，一味寻求大数据，则大数据分析既无法落地也无法为企业创造价值。
工业大数据分析的定义
发动机是飞机的心脏，也是关乎航空安全，生命安全的重中之重。为了实时监控发动机的状况，现代民航大多安装了飞机发动机健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接收系统、信号分析系统等方式采集到的数据，会经由飞机通信寻址与报告系统，通过甚高频或者卫星通信传输出来，这就是为何GE的发动机监控系统每天会获取超过1PB数据的原因。
生产执行系统（MES）与飞机发动机健康管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程变量、测量结果等数据。基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称为制造业的大数据分析。
数据类型的多样性是工业大数据分析的重要属性
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
例如，生产环境中收集的时间序列模拟流程变量，数据的类型是单一的，很容易建立索引，即使存在千千万万，也不足以成为大数据。
数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，对这些工作，基本的统计展现就可以完成。一些大数据的数据库或数据湖的构成部分也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。
制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理、生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
大数据分析对企业生产智能的意义
制造业创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。在一体化制造运作管理的基础上，我们可以实现集IT+MOM+MES+BI的一体化制造企业信息系统解决方案。
从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低操作维护成本，实现企业信息系统全集成。
特别需要注意的是，企业管理信息平台被普遍认为是制造企业管理的集成和仪表板工具。许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成，也投资开放式集成，还投资仪表板和移动技术，希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
制造业大数据分析的三种途径
途径一，利用开放技术与平台，将任何系统的数据移动到任何其他地方。
制造运作管理系统建设项目是系统工程，不仅仅是一套我们理解的传统软件系统，更多的是项目执行和服务的平台。这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上，体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中，要重视标准、设计与实施，特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定，工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营，将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网＋战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中，必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网，实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据，可以持续为客户提供有价值的服务。
途径二，投资工厂内外系统架构堆栈中能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。
新技术是创新革命的核心，其中很重要一个特点就是集成，即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成，包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一，所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互，整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说，一键登录后，可以根据不同的岗位，个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径三，通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
培养企业内部大数据分析专家
作为一个行业，我们需要有机地发展行业特定的大数据分析工具集，这样才能让现在的行业专家，从足够的数据科学中实现数字化转型。为了推动转型，我们需要一大批优秀的企业利用这种方法，并向其他人或同行证明其价值。

② 分析一个企业营销现状应该包括哪些方面

分析一个企业的营销现状，一般包括如下方面：
销售额数据专：本期销售额数据多少，是否属正常，和单上年度同期数据做分析。
回款数据金额：本期回款金额多少，是否符合要求；
销售的产品构成中，产品种类的销售数据如何；
按照销售区域来看，哪些区域有异常变化；
按照销售客户来说，哪些客户有较大增长，哪些客户有较大的减少；
按照销售人员来分析，哪些销售人员销售业绩增长显著，哪些下滑严重；
和竞争对手同期相比较，我们做的怎么样；
分析销售费用的变化和金额，以及在销售额中所占比例。

③ 大数据分析 让精准营销进入企业

大数据分析 让精准营销进入企业

新的营销拓展软件帮助公司从普通销售方法中挖掘出价值——使它们牢牢掌握现有客户。
2013年，Russ Hearl开始尝试扩大自己的公司——位于旧金山的Double Dutch，建立一个面向社交网络软件和活动的市场。在一个只有3名销售人员的团队中，从零开拓这个市场需要经过一番艰苦紧张的工作，每天都在打电话，但是仍然不清楚谁是目标客户。
Double Dutch的全球销售发展副总裁Hearl说：“我们的销售团队实际上都在孤立地拓展业务。当时完全没有成体系的增长动力。”
因为这种社交会议软件仍然属于一个年轻的市场，缺少在网络的曝光率，当时甚至还没有通过搜索引擎优化来开展业务——即研究人员使用的关键字来增加公司网站流量。所以，他各自为战的成员们仍然不得不采用一些老方法来拓展业务：打电话，一个个地向外推销虚拟会议软件的商业案例。
但是，电话营销是一个很困难的工作。打电话给陌生人，完全不清楚对方的背景，这种方法是效率很低的。Double Dutch需要更好的信息，才能在众多销售中挖掘出有用信息，如了解谁是永远不会买我们东西的，以及找到一些会议技术决定制定者。在实现Salesforce.com一个月左右之后，Hearl上线了Inside Sales营销拓展软件，这个软件可以帮助他的团队发现真正对他软件感兴趣的公司，以及有购买决策权的人。
Hearl说：“我希望将时间浪费减到最小，而打电话给完全对业务毫无兴趣的人就是浪费时间。”Inside Sales让Double Dutch能够在这些公司中发现活动规划者的数量，然后再将注意力集中在这些方面。Hearl指出，今年迄今为止，在预算保持不变的前提下，销售团队在生成的3，000潜在客户中发现了350个真实机会。
显然，这里显然需要了解潜在客户信息的数据公司参与。根据Decision Tree Labs在2013年所作的调研，有59%的B2B市场商人对他们的营销打分模型缺少信心，原因是信息不完整;另外有44%的人表示他们还不清楚哪些属性能够反映购买行为。
另一家营销拓展软件公司Lattice Engines的首席市场官Brian Kardon说：“真正的挑战在于数量多带来的麻烦。销售可以打电话给任意数量的潜在客户。但问题是：‘应该先打电话给谁，以及谁最可能购买产品呢?’”
一个新兴市场
Inside Sales是一种新型软件，它们专门收集公司数据(内部与外部)，然后优化对潜在客户及现有客户的分析。有一些人将它称为营销自动化，有一些人将它称为多维营销拓展，还有一些将它称为销售加速软件。
无论叫什么名称，这项技术都会使用数据来帮助公司基于复杂条件来更好地发现潜在销售，深入挖掘现有客户的关系，然后在赶在客户之前发现可能的业务问题。这些技术能够组合利用外部数据库数据(如)、公共记录与公司内部CRM、销售及其他客户数据。
Gartner公司研究主管Todd Berkowitz说：“当营销软件服务公司Marketo和Eloqua出现时，你只能将一些营销方法交给销售人员，由他们来演示自己是什么，以及他们在公司网站上做了什么。这种方式会持续一段时间。然后，我们就在购买环节看到一些变化，即供应商的权力在削弱，而购买者的权力在增强。传统的销售记分模式是有问题的。”
现在，有许多新创公司宣布进入这部分市场，其中包括Inside Sales、Lattice Engines和Salesfusion。这些供应商表示，他们可以帮助公司根据预测条件来优化真实的营销方法，即发现哪些客户准备购买，以及可以给哪些现有客户销售更多的产品和服务。例如，Juniper Networks也是Lattice Engines的一个客户，它发现一些新客户最近搬进了新的办公室，他们准备购买交换机和路由器。其他的提示信息可能包括新专利或收到政府大订单。Lattice Engines的Kardon说：“你想要寻找的是一个活动标识，它将预示着有一个购买周期出现。”
建立更好的客户关系
美国亚特兰大州的SunTrust银行是一个地方银行，它通过深度挖掘客户关系来产生业务。银行副总裁及商务顾问Andrew Yearwood指出，在银行开始使用Lattice Engines之前，它使用各种内部系统来收集客户信息，以准备一个销售电话。这个过程非常耗费时间且效率低下，而且还可能因此无法及时获得正确的客户信息。
Yearwood描述说：“你必须登录多个系统，而且所有系统都有独立的登录帐号。有一些是大型主机，有一些则是基于Web，有一些还会有很深的文件夹层次——根本不可能是一下点击就出报表那样简单。因此，大多数销售人员表面上会承认说他们没有把工作做好，但是他们内心是认为公司应该给我提供一些条件，帮助我把工作做得更好一些。”
认识Lattice Engines
Yearwood指出，通过使用Lattice Engines，销售人员现在只需要使用一个系统，就可以访问现有客户的信息，从中发现他们可能需要哪一些产品和服务。
他说：“如果是一个公司，并且有一位审计会计，那么我们有很多其他类型的产品可以帮助你管理现金流。我们可以用报表帮助你完成业务，控制支付、付款及其他服务的安全性。我们可以使用这些数据来理解客户是如何使用这些工具来运营自己的业务，或者是否还有未购买的解决方案。”
Gartner的Berkowitz说：“客户生命周期管理会给跨行业销售和向上销售带来很大的机会。你不仅会获得外部数据，也会丰富自己数据库的数据。这是一个非常强大的预报工具。”
Yearwood指出，公司下一年度计划将这个软件应用到更多的方面，如营销拓展，但是目前仍有很多工作要做。
权衡利弊
即使这些工具在提高生产力及帮助销售团队方面有很多优点，但是这个软件仍然处于新生阶段，它也有一些局限性。例如，Yearwood希望Sun Trust能提供更灵活的数据视图。
他说，虽然Lattice Engines“在显示快照方面做得很好，但是我们更希望它能够显示趋势数据和时间序列数据。而它现在还无法做到。”查看数据随时间的变化，然后对比各年度的数据，“可以让银行主与客户在讨论现金流或信用卡使用趋势时有更实质的互动内容。在这些谈话中，你会成为顾问，扮演着战略指引的角色。”
Gartner的Berkowitz还提醒说，公司要考虑一些内部假设条件，这些技术模型会用这些假设来确定判断标准。
他说：“这个软件的最大问题在于它是一个黑盒。有一些公司不敢相信他人提供的黑盒模型，因为这些算法是保密的。”Berkowitz指出，他还会尝试区分这个领域中不同供应商的差别。
Berkowitz说：“在这一点上，他们都是相同的。但是，有一些供应商可能会宣称：‘我们已经将算法开源，然后围绕这些算法提供服务。’那么这就是一种差异性。”

④ “企业经营情况分析”包括哪些方面

一、基本概况，包括公司类型（是否有限公司）、经济性质（国有或民营）、员工人数、注册资金、主营产品、经营方式（批发或零售）。

二、生产经营，包括资产规模（资产总计）、主营业务、市场区域、近几年平均销售收入、盈利或亏损。

三、发展方向，包括下一步的营销管理机制不断完善情况、产品创新情况、开拓市场情况。

经营理念

日益激烈的市场竞争进一步强化了企业的客户意识，计算机、信息与网络技术、柔性生产技术为企业提供了增进客户利益的手段。客户利益的目标导向具体表现为以下三个方面。

（1）市场营销的理念从4P转向4C。自从20世纪中叶尤金·麦卡锡提出市场营销的4P组合即产品、价格、渠道、促销（Proct，Place， Price，Promotion）以来，主导了全球商业活动几十年。20世纪末，市场营销理念发生根本变化，由4P转向4C即客户需要、客户成本、客户便利和客户沟通（Consumer，Cost，Convenient，Communication），企业经营彻底由生产者导向转变为消费者导向。

（2）深度为客户服务。为了满足不同顾客的需要，企业广泛采用柔性生产系统，企业生产策略由以往提供大批量标准化产品转向发展个性化服务。在计算机领域，戴尔公司开了个性化服务先河，目前国内海尔集团已经在电冰箱等产品方面开始按顾客要求定制；

（3）企业不断增加投入以满足客户需要。近年来企业不惜投资建立客户关系管理系统CRM，及时了解客户的需求；实施流程再造，降低成本，缩短供货周期，对客户要求立即做出反应；据CSC Index公司1994年对621家北美与欧洲大公司调查，流程再造在欧美企业已得到迅速推广，北美497家的69％，欧洲124家的75％已经进行了一个或多个再造项目，余下的公司有一半也在考虑这样的项目。

(4)制造企业的营销数据分析扩展阅读

企业经营状况

企业经营状况是指企业的产品在商品市场上进行销售、服务的发展现状。

企业经营状况对财务管理模式的影响主要表现在:经营规模的大小,对财务管理模式复杂程度的要求有所不相同;企业的采购环境、生产环境和销售环境对财务管理目标的实现有很大、影响,好的环境有利于财务管理目标的实现,反之,阻碍目标的实现。

⑤ 一般一个企业的销售数据分析是哪些人做的

有市场分析这样的专业人员的，但是根据不同规模的公司分析的人也不一样。

⑥ 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。

⑦ 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）

⑧ 某制造企业销售管理系统数据库设计，求需求分析。详细

企业需要销售产品的具体信息（生产成本，售价，单位等），销售单信息（销售单号，数量，对应购买单位等），销售人员的信息（职工号，联系电话，联系地址，负责单号等），合作购买单位的具体信息（公司名称，公司地址等）
我仅仅说了销售部分所涉及的需求的，这是我想到的，希望对您有所帮助。

⑨ 销售数据分析主要从哪几方面进行

销售数据分析主要从：

1、单店货品销售数据分析

畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅销款即在一定时间内销量较大的款式，而滞销款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。

款式的畅滞销程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了。

其总销售数量并不大，那么也不能算是畅销款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞销款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。

2、单款销售生命周期分析

单款销售生命周期指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。

单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过插入图表功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。

(9)制造企业的营销数据分析扩展阅读

针对同一市场不同品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的销售策略提供建议和参考。针对不同市场的同一品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的市场策略提供建议和参考。

微观销售分析，主要分析决定未能达到销售额的特定产品、地区等。

销售分析法的不足是没有反应企业相对于竞争者的状况，它没有能够剔除掉一般的环境因素对企业经营状况的影响。销售分析可以决定一个企业或公司的生产方向 。

⑩ 如何进行营销数据分析

营销数据分析大多时候下就是销售数据分析，可以这样处理：整理好销售中需要关注的数据维度，将其做成可视化仪表盘，定期更新数据就行，销售数据主要包括这些维度：

1、销售外勤管理

作为一个小领导，每天都要看下属的客户拜访情况，团队的成员会在协同软件上详细记录自己的拜访的情况，包括客户名称、行业和具体情况 ，由我来做汇总工作。

销售排名：优秀的销售都喜欢拼第一，所以销售龙虎榜尤为重要，每天莓菌会通过实际业绩排名对前三名员工给予相应的奖励，老板也会通过排行榜了解各部门业绩情况。

客户排行榜：客户方面也会做成交额汇总，因为大客户是需要定期维护的。对于有些大客户，成交额下降可以提醒我们及时做好补救。

库存管理：对于销售而言，了解公司库存会节约很大的成本，因为一旦缺货就会影响正常的交付时间。通过图表来了解产品销售情况，哪些产品卖的好一目了然。

这些数据都是销售比较关注的数据，可以在BDP个人版上做好可视化图表，然后直接通过“分享”直接将数据结果分享给Boss。而且每周在BDP上追加数据（要是是直连数据库或第三方平台数据，那数据都不需要追加，数据是自动更新的），省事很多很多，数据结果图表也就更新了，分析效率提高了很多！