如何进行营销数据分析

1. 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。



团队拜访情况：观察折线图，发现有明显下降的趋势，询问负责人，及时做出调整。
客户拜访情况：通过下属记录的明细数据了解每个客户拜访次数，拜访三次左右的客户会督促他们重点跟进一下；拜访了五次以上却没有签单的客户，了解原因，考虑是否放弃。
客户行业分类：拜访和签单客户中，哪个行业居多也是莓菌关注的指标，根据实际情况及时调整销售策略，重点攻占成交率高的行业客户。

2、销售业绩管理
作为公司的销售，给公司带来实际的收益是老板最愿意看到的，而如何管理好每个销售，是至关重要的。对于销售业绩的管理，同样也是通过数据直观的了解并及时调整方向，这样老板能直观了解数据情况。



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！

2. 销售数据分析

3. 销售数据分析

可分以下几个步骤建表：
 
1、设7个工作表，1～6为每月销售统计表，最后1个为汇总统计和销售排序表（右键点击sheet1插入工作表直至出现sheet7），并且将sheet1到sheet6重命名为相应的“1-6月销售”（右键点击相应的sheet1～6选重命名并输入相应月份即可）。
2、第1个工作表为第1个月的销售数据统计表，第2个工作表为第2个月的数据，如此类推，第6个工作表为第6个月数据，
3、在第1个月工作表中建立该月销售数据统计表，表中第一行从左向右，即A1到E1分别设为客户名、出货时间、品牌、规格、数量；表中第二行左边第一列，即A2开始，从上向下设为“客户1”，第2列即B2开始从上向下设为：1～30日（该月最后一日），每日一行；第3列即C2开始从上到下填入相应销售品牌名，第4列即D2开始按日填入相应规格，第5列即E2开始按日入相应数量，直至该客户该月所有销售分类数据填写完毕。
4、开始统计，从上到下选定该月所有销售数量，点击∑合计该月该客户销售总数，并将该单元右移一列，如F32，然后。
5、选定上述做作的所有分类单元格，点住选定框右下角下拉复制粘贴在下一客户的表格；如此类推，粘贴完所有客户该月销售表。
6、复制整个工作表，粘贴到第二个工作表作为下一月的销售统计表，并输入该月的销售数据，直至建完6个月的表格并输入相应数据。至此，完成你的第一个问题——各客户每月销售数量。
7、完成上述步骤后，进入第7个工作表，将上面工作表中第一列客户名列复制粘贴在本表的第一列，然后复制第一个月工作表的每个客户的月合计销售数量到本表的第二列（即复制第F列粘贴到本表的B列即可），如此类推直至填完各个客户6个月的月合计销售数量，然后横向求和得出各个客户总销售数据。
8、选定第7个工作表中所有单元格，然后进入上面“数据”栏点击“排序”，即可登出客户总销售名次排序了。

4. 营销数据分析的作用

1．对用户个体特征与行为的分析
　　只有积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯等，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点，也是最核心的价值。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才会更明确。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品一定投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众他们最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
　　2．数据分析是保证广告与营销信息的精准推送
　　过去多年精准广告与营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因主要就是过去名义上的精准广告与营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据以及详细准确的分析。而现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。面对日新月异的新媒体，特别是社会化媒体，企业想要做到品牌传播的有效性就要通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，特别是对潜在用户进行多个维度的画像，此时大数据分析可以精准了解活跃粉丝的互动内容，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，从而有效地筛选目标群体做到精准营销。
　　3．数据分析才能实现对竞争对手的有效监测
　　竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。通过大数据分析找准方向，例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，也可以通过监测掌握竞争对手传播态势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来，从而做好防犯。
　　4．数据分析可以监测品牌危机以及提供化解危机的支持
　　新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。通过大数据可以采集负面信息内容以便及时启动危机跟踪和报警，按照社群的社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，即抓住源头和关键节点，快速有效地处理品牌危机。
　　5．大数据分析可以有效地改善商品用户体验
　　改善商品用户体验，关键在于要真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况与感受。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命，因为只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，就在你的汽车关键部件发生问题之前，会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省几个金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在10年前就利用基于大数据的预测性分析系统来检测全美UPS快递公司60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。

5. 如何分析销售数据

6. 如何分析销售数据

1.
懂业务、行业知识，这是做分析的基础，能够很好的切入到问题中，理解需求，对进销存等数据情况有一定的见解
2.
分析方法，如回归、时间序列、聚类、决策时等，知道从哪入手后，选择合适的方法达到怎样的效果，得出比较好的结论
3.
工具，如SPSS、SAS等，使用工具能够帮你处理数据，展现结果，分析出你想要的
4.
总之，数据分析就是要多实践

7. 如何分析销售数据？

做自家的销售分析只是你的基本功课，除此之外还有很多事情需要做、需要厘清。
　　曾经有一次，采购正在做明年度采购计划的提案，他们做了非常详尽的销售数据分析，把过去关于该品类的销售数据、月别变化、成长率、材质、颜色喜好度分析等，一一仔细提报，他们说得很认真，我则有点失望。　　
　　我问了一个问题：去年这个商品总共销售了多少件？答案是：822件。一个一年只卖出822件的商品，你们花了20页去分析它，然后以此作为下一年度的采购依据，对此我无法给予同意与否的答案；你们确定全中国类似的商品，全年只卖出822件？还是你们只知道发生在我们店里这822件的故事？　　
　　其实问题不止是数量太少不足以佐证而已。从事零售行业十几年，我发现非常多的同业都有一个盲点，也就是每次作销售分析时，永远是拿自己卖场过去的销售记录出来作分析。但实际上，你的销售记录只代表到达你们卖场的客人中已经实施消费的客人的意见，不一定代表得了整体市场的现状，你应该需要探讨的还有：　　
　　a) 没看到陈列？或是陈列方式难以取货？　　
　　b) 觉得价钱太高？　　
　　2.没到你卖场的客人，为何不想到你的卖场购买？　　
　　a)不知道你有卖？　　
　　b)对你卖场的价格印象度不佳？　　
　　c)觉得到你家买太远？太麻烦？　　
　　3.其他卖场的相关产品，它们的销售状态为何？　
　　a)是这类型的商品都卖得不好？还是在其他卖场都卖得很好，只有在你的卖场卖得不好？　　
　　b)同品类的商品，现在已经流行不同材质或是花色？　
　　有太多事情需要厘清，不是说你不用做自家的销售分析，应该说，这只是你的基本功课，自家的销售分析必定得先做，但在分析时，还需要确定几件事：　
　　1.销售数据本身是否具有代表性？数量够大吗？　
　　2.与其关联的商品品类是否可以一同分析？　
　　4.同商店是否有较大的销售差异性？　
　　为了促使你的销售分析能得到更正确的判断，除了你现有的销售数据外，还可以使用下列的手法：　
　　1.消费者购物行为调查：实地观察你卖场内目标消费者的购物行为，他们从哪里进来，看了什么？怎么看？尤其是针对你想研究的品类，有多少进店的消费者会走到那一区，是径直走过去，还是边走边逛看到的？是拿起包装仔细阅读后放回去，还是看了两眼却没有驻足？你可以从消费者在你店里的购物行为中，嗅出这类型品类对消费者的重要性，包括目标消费者的Lifestyle（生活方式），他们的外观型图。而除了你自己的卖场外，还可以再到竞争者的卖场，观察他们的消费者如何购物，从中间挖掘出你的竞争策略。
　　2.趋势分析：了解该品类的原材料销售状况，勾勒可能的未来性；了解消费者Lifestyle是否有产生变化？　
　　3.协力厂商咨询：这是最好也最直接的管道，跟你的协力厂商成为朋友，他不会只在你这家店贩卖，从他那里，你可知道非常多竞争厂商的动态及商品的未来。　
　　4.看展：要勤看各类型跟你负责的品类商品相关的展览，在中国，这样的展会比比皆是，在会展现场能够观察出新品未来的趋势及消费者的喜好，多看多听多观察，才能得到更多更正确的判断。　
　　5.走店：除了自家的店，多去竞争者的店走走，也不要忘了多观察目标消费者喜欢出没的店，即使不是竞争业态，也能帮助你了解消费者的想法。
　　6.搜集国内外资讯：透过网路、杂志，多了解业界动态及趋势动向。　
　　对我而言，销售数据是一个动态的数字，不是拿过去的资料就能得到证明的，所以不要轻易使用过去的数字做出对未来的判断。　　
　（作者系百安居中国区市场总监）

8. 如何分析销售数据？

分析销售数据的方法如下：

1，销售数据分析工作涉及到销售成本分析（包括原材料成本、制造损耗、运输成本等）、销售利润分析（包括纯利润和毛利润）、客户满意度分析、客户需求分析等。
2，要进行销售数据分析，主要是统计和分类，必须借助一些工具，单靠人基本是无法完成的，尤其是客户较多或产品比较多的情况下，更是困难。
3，最简单的方法是使用excell，把数据都输进去，然后统计，分类，生产图表，这样就对数据有个比较直观的了解。
4，使用ERP软件或其他一些管理软件，更简单，直接就可以生产图表。
5，然后利用一些统计学的知识对这些数据图表进行分析，了解销售状态，做出决策。