销售数据分析，简而言之，就是通过对销售数据的收集、整理、分析和解释，发现其中的规律和趋势，从而为销售策略的制定提供有力的数据支持。在当今数据驱动的时代，销售数据分析已经不再是专业数据分析师的专属技能，而是每一位销售人员都应该掌握的基本能力。先来分享两个我给公司做的看板：

尽管销售数据分析的重要性不言而喻，但许多销售人员在实际操作中依然感到无从下手。不会没有关系，我来一篇文章给你把销售数据分析的步骤梳理清楚。

本文所提到的数据分析和可视化工具均来自简道云：https://www.jiandaoyun.com

从两个层面上来讲，一个是评估企业的整体销售情况，把握销售数据目标达成情况。这包括销售额、销售量、销售增长率等关键指标，这些指标能够直观地反映出企业的销售状况。同时，我们还需要关注销售目标的达成情况，这有助于我们判断销售策略的有效性，并为未来的销售规划提供指导。

另一个就是对特定问题进行针对分析。如销售额下滑、客户流失率上升等。这些问题可能源于多种因素，如市场竞争、产品质量、销售策略等。为了找到问题的根源并制定有效的解决方案，我们需要对这些问题进行针对性的分析。

如果你有 10 位客户，销售人员游刃有余；如果你有 100 位客户，招人加班足以应对；但如果你有 1000 位客户，甚至 10000 位客户时，90% 的企业销售团队都有心无力。因为不可能去细致了解每一位客户，也就不知道客户的真实意图。

这里我们可以采用美国数据库营销研究所提出的RFM 分析法，这里只需要分析三个数据：

只需要将客户行为的这三个关键指标融合在一起，给每个指标赋予特定的得分和权重，就可以为客户做好价值划分。

那我们如何利用简道云实现这一核心指标呢？下面是操作流程：

计算每个客户的消费指标：包括最近一次消费距离、消费次数和平均单次的消费金额

计算全部客户消费指标的平均值：全部客户平均最近一次的消费距离，全部客户平均消费次数和全部客户平均单词的消费金额。

接着对这些数据进行RFM指标量化，然后对客户进行价值分类，可以分为重要挽留客户、一般价值客户、一般保持客户和一般发展客户等等。

为什么销售人员努力获客，但销售业绩却总是零星惨淡？关键在于忽略了“跟进过程”。所以要进行商机转化率分析，精细化管理跟进过程，并优化跟进策略，促进转化率的提升，将潜在商机转变为实际销售，创造业绩的持续增长。

那如何进行商机转化率分析？下面说下设计思路：

设计合同订单表单：录入订单的详细数据，如客户编号、销售额等

设计客户表单：录入客户的基础数据，如客户编号等

设计商机表单：录入每个商机的详细数据，如销售阶段等

数据汇总：对于具有商机和订单的客户信息进行数据去重操作，只保留一条不重复的数据。计算以下数据：客户总数、产生商机的客户数、产生订单的商机数，得出不同阶段间的客户转化率。

分别筛选并计算各阶段的商机数：总商机、需求确认、商务谈判、方案报价、蠃单。横向连接，汇总各阶段的商机转化率。

在企业数据统计中，财务指标是任何时刻都需要都需要关注的指标。下面时销售额统计和分析的设计思路

（1）新建一张目标表单，录入每个月的销售目标以及回款目标。

（2）另外新建一张表单，用于录入每月的销售完成数据以及回款数据。

（3）通过数据工厂横向连接，将每个月的销售数据与目标数据相连。

（4）数据工厂中添加计算字段，计算每月销售目标完成度以及回款数据完成度。

在销售行业，“人人身上背目标”，企业通常在年初下达年/半年/月度目标，相应地，销售团队会将其分解到各区域和各销售人员上。

在实际执行过程中，销售业绩易受市场需求、团队以及经济环境等因素的影响，需要实时评估和修正目标，只“定”不“追”，忽视数据背后的经营问题，则会导致企业错失市场机会，业绩下滑。如何追踪销售结果，找出背后的问题呢？

设计合同订单表单：录入订单的详细数据，如销售员、合同金额等

设计回款表单：录入订单的回款数据，如销售员、回款金额等

设计销售目标申报表单：录入每位销售员每月的销售&回款目标

按月计算累计销售额、累计回款额和计算出当年的年度销售和回款目标的完成率。

根据可视化目标和数据类型，选择合适的可视化工具。常用的数据可视化工具包括Excel、或者Python的库（如Matplotlib、Seaborn等）。但前者不能实现多维数据报表，后者则需要懂得专业的编程知识。

我在这里推荐一款可视化工具，用简道云搭建的，它不但提供多维数据报表，而且上手简单，即使不懂编程知识也可轻松操作。

在数据成功导入后，用户可以根据需要设计各种可视化组件来展示销售数据。简道云提供了丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图、地图等，用户可以根据数据类型和分析需求选择合适的图表类型。同时，用户还可以调整图表的样式、颜色、字体等属性，以满足个性化的展示需求。我来给大家展示下最终成果。

数据收集和分析好后，可将数据流放在仪表盘中进行展示。回到应用访问界面新建一张仪表盘：

客户价值分类

通过客户价值分类，可以查看各类型客户的占比。

1）添加一个统计表，数据源为刚刚新建的数据流。点击「统计表 >> 数据流」，选择「RFM 分析」数据流

2）图表类型选择「饼图」，添加维度和指标如下：

3）添加R、F、M 指标，选择指标柱状图，在仪表盘中的效果如下

基于销售数据分析的结果，企业能够更准确地了解销售活动的表现和效果，从而及时对销售策略进行调整。数据分析能够揭示出哪些销售策略是有效的，哪些策略需要改进或放弃。例如，通过分析不同销售渠道的转化率，企业可以识别出哪些渠道更为有效，进而增加对这些渠道的投入；同时，也能发现哪些渠道转化率较低，需要减少投入或进行改进。

通过对销售数据的深入挖掘，企业可以发现销售流程中的瓶颈和漏洞，从而针对性地进行改进。例如，数据分析可能揭示出销售人员在某个环节花费了过多的时间，或者某个环节的转化率较低。针对这些问题，企业可以优化销售流程，提高销售效率。

通过分析客户在购买过程中的行为和偏好，企业可以深入了解客户的需求和期望，从而提供更加个性化的服务。

客户类型中占比最多的是一般发展客户（最近购买过，但频率和金额都不大），其次占比较多的是一般挽留客户（很长时间未买，购买的频率和金额较少）。企业应该向一般发展客户推送公司主营业务，通过宣传推广让产品信息送达客户手中。同时，需面向一般挽留客户推出促销活动，拉动消费的积极性。

以上就是本文的全部内容了，希望对您了解销售数据分析怎么做有所帮助。