編輯導語：本篇文章講解了銷售分析的四個階段，以及這樣分析的好處和指标是什麼？并簡潔地指出和解決了如何做好銷售分析以及分析過程中存在的問題，推薦想要學習了解如何做好銷售分析的群體閱讀。

每家企業，每天都會産生大量的數據，比如交易數據、營銷數據等等。

過去這些數據并沒有受到如此廣泛的關注，或者被好好利用，但随着數字技術的快速興起，數據幾乎成了一家企業生存的命脈。

對于企業銷售人員來說，銷售數據同樣至關重要，如果企業能挖掘出這些數據的真正價值，不僅可以實現業務的爆發式增長，而且銷售流程每個環節的效率也會得到提高。

然而，有數據和會用數據完全是兩碼事，哪些銷售數據有用？哪些銷售數據沒用？哪些銷售數據需要重點關注？等等許多問題，仍一直困擾着衆多企業。

要想發揮出銷售數據的真正價值，企業就需要進行銷售分析，這也是我們接下來要講的内容，企業如何做好銷售分析？銷售分析的好處有哪些？以及銷售分析需要關注哪些重要指标？

銷售分析，其實就是基于數據的識别、建模及理解，從而預測出銷售趨勢和結果，并不斷去優化改善企業銷售環節的過程，最終目的是幫助企業利用數據去做商業決策。

比如，從銷售主管的角度來說，他可以使用銷售分析來确定自己團隊的銷售人員，是否有足夠的機會和能力去完成他們的目标，也可以用來确定哪些銷售更适合自己公司，可以不斷培養讓他們達到新的水平等等。

有人會問，企業應該多久做一次銷售分析呢？這個其實沒有周期限制，主要取決于企業自身的銷售性質，以及企業在營銷活動上的投入等各方面。

但盡管沒有确切的周期要求，企業在銷售分析上還是需要注意一下幾點：

首先，根據企業實際情況，需要定期進行深入的銷售分析。比如一季度一次或者一個月一次等等，因為如果不定期進行分析，結果就會變得不可靠甚至無效。

其次，銷售分析應該注意銷售數據的時間範圍。花一周時間去分析一天的數據肯定是浪費時間和精力，但花一周時間去分析一年的數據可能就更有價值。

最後，銷售分析并不一定是越多越好。如果企業對銷售人員的一舉一動都要進行分析，結果可能不僅沒有賣出更多産品，反而會讓大家陷入海量的圖表制作中。

一、銷售分析的4個階段

銷售分析對于企業整體業績增長的重要性不言而喻，那麼具體應該怎麼做呢？其實銷售分析一般都會經過4個階段：

1. 描述性分析：發生了什麼？

所謂描述性分析，就是企業在做銷售分析的時候，第一步都需要對已有的銷售數據進行評估和分析，來回答最基本的問題：發生了什麼？

舉個簡單例子，有了銷售數據，企業就可以知道這一季度完成了多少業績？相比上一季度，業績是增加了，還是減少了？

描述性分析最常用的方式，就是我們經常看到的各種數據模型，比如餅圖、條形圖、表格或者折線圖等等，通過讓數據可視化，來達到描述性分析的結果。

描述性分析是企業可以繼續完成銷售分析的基礎，後面不論是診斷還是預測，前提是都需要清楚企業過去發生了什麼。

借助描述性分析，最核心的目的就是可以幫助我們更好地了解企業的整體銷售情況。

2. 診斷性分析：為什麼發生？

描述性分析結束之後，就是銷售分析第二個階段「診斷性分析」，這是一種更高層級的分析形式，這個階段通常都需要依靠各種數據技術來實現，借助診斷性分析，企業就可以回答第二個問題：為什麼會發生？

比如我們從業績表格中看到，11月份的銷售額出現了明顯增長，通過分析，我們發現這一時期，我們從政府部門那裡接了幾個大單，才使得銷售額出現了大幅增長。

這就是診斷性分析，知道發生了什麼事情，我們還得知道為什麼會發生這些事情，才能為下一階段的預測性分析提供基礎。

3. 預測性分析：會發生什麼？

一旦企業能夠有效地了解發生了什麼及其發生的原因，那麼就可以進行到銷售分析的下一個階段了，即預測性分析。

預測性分析是另一種高層級的分析，而且和診斷性分析差别很大，通常會涉及回歸分析、多元統計、模式匹配、預測建模等各類技術，其最終目的就是通過數據和信息來回答第三個問題：可能會發生什麼？

涉及到預測性分析的技術，對于許多企業來說更難實現，因為不僅需要更多高質量的數據，而且對于數字化技術有更高的要求，因此許多企業都會通過與專門的技術服務商合作來實現。

盡管預測性分析很難實現，但它所帶來的價值卻是巨大的。

如果一家企業能夠準确識别出哪些行為導緻了某種結果，那麼就能可靠地預測哪些行為會達到預期結果，這種洞察力有助于企業接下來做出更明智的商業決策。

4. 規範性分析：應該做什麼？

銷售分析的最終階段就是規範性分析，這類分析會涉及到更複雜的數據處理技術，比如複雜事件處理、神經網絡、推薦引擎、機器學習等相關技術。

規範性分析要解決的是企業的最後一個難題：接下來應該做什麼？這其實是企業最難完成的一步，而問題答案的可靠性，很大程度上也取決于前面三個分析階段的準确性。

規範性分析帶來的價值在于，企業将可以根據經過高度分析的事實而非直覺，來做出商業決策，更直接點，就是企業更有可能保證完成預期結果，比如實現業績增長。

總之，銷售分析4個階段的實現難度在增加，而它們給企業帶來的價值也在不斷增加。

其實随着各行各業對銷售數據價值的持續重視，基于數據分析的Salestech早已應運而生，許多企業隻需要和Salestech服務商進行合作，就能實現自身銷售數據價值的挖掘。

二、銷售分析的好處

現在大家都在談數據驅動增長，通過銷售數據分析，企業可以實現更高的收入，那麼具體是怎麼實現的呢？

1. 準确識别銷售機會

通過對曆史數據的梳理，企業相當于有了可以随時使用的數據百科全書，制定的銷售目标就會更加合理，達成目标的可能性也會大大提升。

而且通過回顧過去的數據，企業管理者可以抓住更合理的銷售機會，更有效地分配資源，更有效地管理員工，并對市場趨勢變化做出快速反應。

如果銷售業績下滑，銷售數據分析可以讓企業有機會在為時已晚之前，采取有效的行動。

2. 改善客戶服務體驗

現如今，個性化服務的理念越來越普及，過去一刀切的服務方式已逐漸被淘汰，而這些其實都得益于數據價值的挖掘。

最明顯的，比如企業要想知道如何給不同的客戶群體，提供高度個性化的服務，就需要通過收集和參考來自不同客戶畫像的曆史數據，才能實現這一目的，從而改善客戶服務體驗。

憑借掌握的全面數據，企業就可以在正确的時間，對正确的客戶，說正确的話。

3. 确定銷售流程瓶頸

銷售數據分析還能幫助企業準确找到銷售流程中的瓶頸，比如潛在客戶卡在了哪個環節、哪個環節的轉化率較低，以及潛在客戶為什麼最終沒有付款等等。

明确了這些，企業就可以不斷優化自身的銷售流程，提高每個環節的轉化率。

現在因為有了許多相關的Salestech工具，企業完全可以實現銷售流程自動化管理和實時提醒，銷售工作正在變得越來越簡單高效。

4. 制定更高效的決策

數據讓企業可以更清楚地了解到，一次營銷活動的成功與否，參與活動的客戶畫像是什麼樣的，付費轉化率多少等等。

有了這些信息，企業就可以通過銷售分析，知道怎麼砍掉那些不起作用的内容，從而減少成本，也可以将個性化内容重新推送給正确的客戶群，提高轉化率。

銷售分析隻需要告訴企業哪些事做了沒用，哪些不應該做，就可以極大程度提高企業的銷售能力，并幫助做出更好的決定。

當然，銷售分析的價值遠遠不止上面這些，比如還可以幫助企業縮短新銷售培訓周期、提高銷售工作效率等等，這些都需要企業根據實際情況去發現和挖掘。

三、銷售分析的關鍵指标

要讓銷售分析的結果更可靠，就需要盡量保證數據的準确性，但從海量數據中篩選出最有價值的部分，不僅需要大量時間，而且很難保證其價值。

因此，與其什麼數據和指标都想要，還不如先明智地選擇出那些關鍵指标。

1. 月銷售額增長

月銷售額增長表示的是企業月度收入的增長或減少，這是任何企業都需要關注的核心指标之一，因為它提供了對業務整體健康狀況的具體洞察。

月銷售額增長決定了企業在财務支出方面，是需要收緊還是放松。

銷售主管使用月銷售統計數據來跟蹤團隊的努力和結果，并找出需要在銷售流程中做出哪些優化；銷售個人則可以使用月銷售額增長，作為自己的激勵指标。

2. 客戶平均轉化時間

客戶平均轉化時間表示的是潛在客戶成為付費客戶所需的平均時間，這個指标可以幫助企業衡量銷售漏鬥的效率，并更好地判斷潛在客戶轉化的可能性。

企業管理者可以通過這個指标來預測任何時間段的收入；而銷售主管和銷售員工則可以使用這個指标作為生産力和渠道效率指标。

3. 客戶轉化率

客戶轉化率表示的是把潛在客戶轉化為付費客戶的人數，這個指标可以讓企業深入了解自身産品吸引潛在客戶的能力，以及渠道在将潛在客戶轉化為付費客戶時的效率。

銷售主管使用客戶轉化率，可以衡量産品是否适合市場、價格是否合适，以及銷售工作是否有效；銷售員工使用這個指标則可以衡量自己向潛在客戶推銷的效果。

4. 客戶留存率/流失率

客戶留存率和客戶流失率是兩個定義相反的重要指标，前者一般表示的是在特定時間内，觸達到的客戶最終多少和企業還有關系；而後者表示的是在特定時間内，有多少客戶終止了與企業的關系。

要知道，獲得新客戶的成本，遠遠高于維護老客戶的成本，因此企業要做的是讓客戶留存率高于流失率，才能獲得更高收益。

企業管理者可以使用客戶留存和流失率，來衡量企業的客戶服務做得是否成功；銷售員工則可以利用這些指标來識别和确定更有可能留下來的客戶。

5. 獲客成本

獲客成本表示的是獲取一個新客戶的成本，包括銷售和營銷方面的成本，而企業增加收入的最好方法之一就是降低成本。

企業管理者使用這個指标，可以創建更易複制推廣、成本更低、利潤更高的銷售流程，并找到最具成本效益的潛在客戶來源。

6. 客戶平均生命周期價值 (LTV)

客戶平均生命周期價值 (LTV) 表示的是每個客戶能為企業帶來的收入金額，這也是每家企業關注的核心指标之一。

如果一個企業的客戶平均生命周期價值高于獲客成本，這家企業的銷售流程顯然就是有問題的。

企業管理者可以根據這個指标，做出和營銷、産品開發和客戶服務等業務相關的重要決策。

除了上面提到的這些指标，還有一些指标同樣重要，比如客戶的平均收入、銷售個人業績等等，都可以根據實際情況納入企業的考量之中。

四、結語

銷售分析是幫助企業量化不同銷售行為成果的關鍵，但銷售分析的核心是數據，如果沒有經過成功篩選并準備好用于分析的數據，任何分析結果都将變得不可靠。

在傳統的Excel表格工具下，用于銷售數據分析的數據準備好，可能需要數小時甚至數天時間，更别提後面的分析過程了。

但現在，企業完全可以借助技術讓數據處理的時間大幅縮短，同時讓分析結果的準确性提高數倍。

本文由 @種草式銷售 原創發布于人人都是産品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基于CC0協議

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