淺析數(shù)據(jù)分析在銷售管理過程中對企業(yè)發(fā)展的價值

“數(shù)據(jù)（data）”已經(jīng)成為21世紀(jì)商業(yè)的代名詞。聚攏大量數(shù)據(jù)的浪潮正變得愈加猛烈。公司無論所屬行業(yè)和規(guī)模大小，都竭力想要實現(xiàn)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)驅(qū)動公司內(nèi)部和外部運轉(zhuǎn)的自動化，將流程數(shù)字化，并且打造出企業(yè)自身的信息庫。

在這個過程中，企業(yè)管理層必須面對的問題不在于收集了多少數(shù)據(jù)，而在于是否擁有恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)，以及如何解讀這些數(shù)據(jù)。

很多企業(yè)認(rèn)為自己是數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)，但其企業(yè)內(nèi)部卻并未形成一套完備的數(shù)據(jù)運營管理體系結(jié)構(gòu)，往往參與數(shù)據(jù)分析的人員只是寥寥幾人或者某一個部門，如果數(shù)據(jù)團(tuán)隊成員有太多的共同點（比如來自同一個部門），那么他們對數(shù)據(jù)的解讀常常會帶有偏見、過于簡單、過于寬泛或者傾向于證明一個假設(shè)，而不是揭示一項事實，當(dāng)然這算是本文的題外話，也算是拋出的一個當(dāng)前很多企業(yè)內(nèi)部面臨的問題，如果要想構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)，數(shù)據(jù)團(tuán)隊必須是獨立、客觀的。

為什么要做數(shù)據(jù)分析?數(shù)據(jù)分析有什么用，數(shù)據(jù)分析是基于商業(yè)目的，有目的的進(jìn)行收集、整理、加工和分析數(shù)據(jù)，提煉有價信息的一個過程，科學(xué)的數(shù)據(jù)分析最后要實現(xiàn)的將是，讓事實說話，因為數(shù)據(jù)是對客觀現(xiàn)象進(jìn)行計量的結(jié)果。

既然數(shù)據(jù)分析的目的是為了讓事實說話，那么回歸到企業(yè)上，在銷售管理（專門針對銷售管理去講解，是因為任何企業(yè)的經(jīng)營歸根到底也跳不出盈利和創(chuàng)收，也就是銷售的終極目的）過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，目的就在于對客戶銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和“解剖”的過程, 從產(chǎn)品線設(shè)置、價格制訂、渠道分布、運營規(guī)劃等多角度刨析客戶營銷體系中可能存在的問題,為制訂有針對性和便于實施的營銷戰(zhàn)略奠定良好的基礎(chǔ)。

銷售管理數(shù)據(jù)分析的總體流程包括了：

1.與樣本客戶進(jìn)行溝通調(diào)研，了解基本信息。與樣本客戶進(jìn)行溝通，獲得樣本客戶來自一線和前沿的客戶真實需求和關(guān)注點。

2.明確所需要的銷售數(shù)據(jù)。依據(jù)對行業(yè)特性的分析提出需要的銷售數(shù)據(jù)維度。

3.數(shù)據(jù)搜集。對客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集和整理，分層，構(gòu)建相似客戶群體。

4.數(shù)據(jù)分析。以相似客戶群體為基礎(chǔ)，依據(jù)價格、產(chǎn)品線、渠道等多個方面對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，并形成相應(yīng)的分析結(jié)論和圖表。

5. 形成銷售管理數(shù)據(jù)分析報告。依據(jù)數(shù)據(jù)分析所得到的結(jié)論和問題，形成可優(yōu)化的結(jié)論報告，通過數(shù)據(jù)，讓事實說話。

這里我們需要注意的是，對要分析的銷售客戶數(shù)據(jù)的要求應(yīng)該符合企業(yè)自身行業(yè)的特性,一般說來應(yīng)該包括以下內(nèi)容:銷售日期、銷售區(qū)域、銷售地點、經(jīng)銷商、渠道分類、產(chǎn)品系列、產(chǎn)品名稱、產(chǎn)品價格、銷售額、銷售數(shù)量、問題反饋等。

銷售管理數(shù)據(jù)分析包括了：

1.整體銷售分析，包括了銷售額/銷售量，季節(jié)性分析，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，價格體系

2.區(qū)域分析：包括了區(qū)域分布，重點區(qū)域分析，區(qū)域銷售異動分析，區(qū)域產(chǎn)品優(yōu)劣勢分析等

3.產(chǎn)品線分析：包括了產(chǎn)品（系列）結(jié)構(gòu)分布，以區(qū)域劃分產(chǎn)品線分析

4.價格體系分析：包括了價格體系的構(gòu)成，價格和產(chǎn)品的關(guān)系，價格和區(qū)域關(guān)系

5.總結(jié)和建議。

正如開篇所提到的，企業(yè)必須面對的問題不在于收集了多少數(shù)據(jù)，而在于是否擁有恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)，以及如何解讀這些數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的解讀和挖掘是一門非常深奧的科學(xué)，接下來就以數(shù)據(jù)分析部分來進(jìn)行最淺層次的講解，也是銷售管理數(shù)據(jù)分析中常見的三種分析模型，拋磚引玉以期能夠?qū)Υ蠹以谄髽I(yè)內(nèi)部建設(shè)數(shù)據(jù)化管理驅(qū)動帶來有所幫助。

一、銷售管理數(shù)據(jù)分析之差異性分析

差異性分析核心是將性質(zhì)接近的數(shù)據(jù)盡可能放在一起做比較，不一致的數(shù)據(jù)分開。從而為我們執(zhí)行差異化的各項政策提供量化依據(jù)。

差異化的分析目的就是通過數(shù)據(jù)的圖標(biāo)可視化呈現(xiàn)，能夠明確的尋找到變化的差異點在哪里，發(fā)生在什么時間點、什么環(huán)節(jié)，追根溯源的找到關(guān)鍵點所在，提出建設(shè)性意見。

二、銷售管理數(shù)據(jù)分析之描述性分析

數(shù)據(jù)的描述性分析，首先就要根據(jù)分析需要將數(shù)據(jù)按照某種特征或標(biāo)準(zhǔn)分成不同組數(shù)，描述性分析首先要做的便是數(shù)據(jù)排序(Rank)，按一定順序?qū)?shù)據(jù)排列，以便數(shù)據(jù)分析者通過瀏覽數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)一些明顯的特征趨勢及解決的線索，這個比較容易理解，經(jīng)過Rank數(shù)據(jù)后，可以很明顯的看到數(shù)據(jù)的分布兩大趨勢和特征：集中趨勢和離散趨勢。以下面的為例，

分析四個行業(yè)之間的對企業(yè)同一款產(chǎn)品的購買是否有顯著差異，也就是要判斷“行業(yè)”對“同一產(chǎn)品成交”是否有影響，作出這種判斷最終被歸結(jié)為檢驗這四個行業(yè)同一產(chǎn)品購買成交次數(shù)的均值是否相等，如果它們的均值相等，就意味著“行業(yè)”對產(chǎn)品銷售成交是沒有影響的，即它們之間的產(chǎn)品使用需求沒有顯著差異；如果均值不全相等，則意味著“行業(yè)”對產(chǎn)品銷售成交是有影響的，它們之間的對同一款產(chǎn)品的需求有顯著差異，這里面，行業(yè)屬性成為了要分析和檢驗的因素。

圖：不同行業(yè)在2016年同一產(chǎn)品成交的購買次數(shù) 散點分布圖

從圖上我們可以得到：不同行業(yè)的同一款產(chǎn)品的成交購買次數(shù)是有明顯的區(qū)別的，即使在同一個行業(yè)，不同時間維度上成交的次數(shù)也有明顯的不同。如果行業(yè)與該款產(chǎn)品的使用需求之間沒有關(guān)系，那么購買成交的次數(shù)應(yīng)該是差不多的，在散點圖上所呈現(xiàn)的模式也就應(yīng)該是相近的。但是，僅從散點圖上觀察還不能提供充分的證據(jù)證明不同行業(yè)與該產(chǎn)品購買成交的次數(shù)之間有顯著差異，因為有可能是因為選擇的數(shù)據(jù)的隨機(jī)性造成的，也可能是由于公司的銷售人員的行業(yè)屬性自身背景或者銷售技巧造成的，這時就需要進(jìn)行更加專業(yè)的統(tǒng)計學(xué)分析了，其實也就是大家知曉的方差，針對不同的因素或者變量做更進(jìn)一步的科學(xué)的評測。

這里面多提一句，做銷售數(shù)據(jù)分析，我們會用到兩個算法，算數(shù)平均算法和幾何平均數(shù)算法，幾何平均數(shù)是體現(xiàn)變化的速度。

如上圖，2016年企業(yè)某產(chǎn)品1-10月份市場銷售的成交額分布圖（單位/萬元），那么我們可以分析統(tǒng)計出10個月，該產(chǎn)品的平均月度成交額是：（1103+1041+961+846+764+726+713+921+1192+1340）/10=960.7

同樣我們可以計算出，1-10月份該產(chǎn)品市場月度平均市場銷售增長速度，公式如下，感興趣的朋友可以自行嘗試計算下：

圖：幾何平均數(shù)計算公式

三、銷售管理數(shù)據(jù)分析之推斷性分析

推斷性分析，在銷售過程中，我們知道銷售額是一個因變量，而產(chǎn)品價格、投產(chǎn)數(shù)量、設(shè)計成本、產(chǎn)品渠道、推廣費用、活動開展、政策變化等等都是自變量，我們可以通過一定時間的數(shù)據(jù)積累，進(jìn)行回歸分析，從而確定那些因素是影響銷售額的關(guān)鍵因素，那些是非關(guān)鍵因素。進(jìn)而采取行動解決實際問題，回歸分析（屬于統(tǒng)計學(xué)和概率學(xué)領(lǐng)域范疇）是在此處運用十分廣泛的一種分析方法，但是同樣也對數(shù)據(jù)分析人員有著非常強(qiáng)的統(tǒng)計學(xué)分析建模能力的要求，回歸模型的建設(shè)，將能夠?qū)ξ磥礓N售結(jié)果給出一個較為合理的預(yù)判。

通過上面的分享，相信大家也能明白，銷售管理數(shù)據(jù)分析的三種形態(tài)其實是層層遞進(jìn)的關(guān)系，差異性分析其實是最淺層次的數(shù)據(jù)分析形勢，基于對數(shù)據(jù)的篩選排序，表象分組形成圖表，從而直觀判定的變化趨勢和差異點，再進(jìn)而溯源；描述性分析應(yīng)該是目前在企業(yè)中應(yīng)用最多的在銷售數(shù)據(jù)分析管理上應(yīng)用的層次，因為對分析人員雖然有了一定的要求，需要具備一定的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)，但是并未達(dá)到專業(yè)性的范疇，而對數(shù)據(jù)的分析和結(jié)果呈現(xiàn)，已經(jīng)能夠滿足公司發(fā)展的需求；而推斷性分析則需要專業(yè)背景出身（往往是統(tǒng)計學(xué)或者概率學(xué)）人士來分析操作，因為涉及到了數(shù)學(xué)建模和對未來的預(yù)測。

圖：數(shù)據(jù)分析在銷售管理過程中的意義和價值

數(shù)據(jù)被譽(yù)為DT時代的“石油”，企業(yè)在日常經(jīng)營管理中，每時每刻都在創(chuàng)造和產(chǎn)生著各類數(shù)據(jù)，而如何利用和發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的價值成為了體現(xiàn)企業(yè)市場競爭力的一項能力，數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)，一定要從企業(yè)根本的目標(biāo)點——銷售（創(chuàng)收）出發(fā)，市場、運營、公關(guān)、渠道、行政等等企業(yè)內(nèi)部的管理經(jīng)營終極目標(biāo)都是為了盈利，緊抓銷售轉(zhuǎn)化這一核心點便不會出現(xiàn)面對茫茫數(shù)據(jù)大山，卻無從下手的局面。我們要讓數(shù)據(jù)說話，企業(yè)管理層要充分意識和發(fā)揮銷售管理過程中數(shù)據(jù)分析的價值和意義，客觀的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析進(jìn)而反應(yīng)企業(yè)這部機(jī)器運轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的問題，優(yōu)化調(diào)整，實現(xiàn)價值轉(zhuǎn)化的優(yōu)質(zhì)效率。