每个企业每天都会产生大量的数据，如交易数据、营销数据等。
过去，这些数据并没有得到如此广泛的关注或充分利用，但随着数字技术的快速兴起，数据几乎成为企业生存的命脉。
对于企业销售人员来说，销售数据也非常重要。
如果企业能够挖掘出这些数据的真正价值，不仅可以实现业务的爆炸性增长，还可以提高销售流程各环节的效率。
然而，有数据和使用数据是完全不同的。
哪些销售数据有用？哪些销售数据没用？需要关注哪些销售数据？…许多其他问题仍然困扰着许多企业。
为了充分发挥销售数据的真正价值，企业需要进行销售分析，这也是我们接下来要讨论的。
企业如何做好销售分析？销售分析的好处是什么？销售分析需要注意哪些重要指标？ 销售分析实际上是基于数据识别、建模和理解，从而预测销售趋势和结果，不断优化和改进企业销售环节的过程。
最终目标是帮助企业利用数据做出商业决策。
例如，从销售总监的角度来看，他可以利用销售分析来确定团队的销售人员是否有足够的机会和能力来实现他们的目标，也可以用来确定哪些销售更适合他们的公司，并不断培训他们达到新的水平。
有些人会问，企业应该做多久的销售分析？事实上，没有周期限制，主要取决于企业自身的销售性质，以及企业在营销活动中的投资。
但是，虽然没有确切的周期要求，但企业在销售分析中仍需注意以下几点： 首先，根据企业的实际情况，需要定期进行深入的销售分析。
例如，每季度一次或每月一次，因为如果不定期分析，结果将变得不可靠甚至无效。
其次，销售分析应注意销售数据的时间范围。
花一周时间分析一天的数据肯定是浪费时间和精力，但花一周时间分析一年的数据可能更有价值。
最后，销售分析不一定越多越好。
如果企业应该分析销售人员的一举一动，结果可能不会销售更多的产品，但会让每个人都陷入大量的图表生产。
四个阶段的销售分析 销售分析对企业整体业绩增长的重要性不言而喻，那么具体应该怎么做呢？事实上，销售分析通常经过四个阶段： 描述性分析：发生了什么？ 描述性分析是指企业在进行销售分析时，需要对现有的销售数据进行评估和分析，以回答最基本的问题：发生了什么？ 举个简单的例子，有了销售数据，企业就能知道本季度完成了多少业绩？业绩是增加还是减少？ 描述性分析最常用的方法是我们经常看到的各种数据模型，如蛋糕图、条形图、表格或折线图，通过可视化数据来实现描述性分析的结果。
描述性分析是企业继续完成销售分析的基础，前提是要知道企业过去发生了什么，无论是诊断还是预测。
借助描述性分析，核心目的是帮助我们更好地了解企业的整体销售情况。
诊断分析：为什么会发生？ 描述性分析结束后，是销售分析的第二阶段「诊断性分析」，这是一种更高层次的分析形式，通常需要依靠各种数据技术来实现。
在诊断分析的帮助下，企业可以回答第二个问题：为什么会发生？ 例如，我们从业绩表中看到，11月份的销售额显著增长。
通过分析，我们发现在此期间，我们从政府部门收到了几个大订单，导致销售大幅增长。
这就是诊断分析。
要知道发生了什么，我们必须知道为什么会发生这些事情，为下一阶段的预测分析提供基础。
预测分析：会发生什么？ 一旦企业能够有效地了解发生了什么及其原因，就可以进行下一阶段的销售分析，即预测性分析。
预测分析是另一种高水平的分析，与诊断分析有很大的不同，通常涉及回归分析、多元统计、模式匹配、预测建模等技术。
最终目标是通过数据和信息回答第三个问题:可能会发生什么？ 对许多企业来说，涉及预测性分析的技术更难实现，因为它不仅需要更多高质量的数据，而且对数字技术有更高的要求，因此许多企业将通过与特殊的技术服务提供商合作来实现。
虽然预测性分析很难实现，但它带来了巨大的价值。
如果一个企业能够准确识别哪些行为导致了某些结果，那么它就可以可靠地预测哪些行为将达到预期的结果，这种洞察力将有助于企业做出更明智的商业决策。
规范分析：应该做什么？ 销售分析的最后阶段是标准化分析，涉及复杂事件处理、神经网络、推荐引擎、机器学习等更复杂的数据处理技术。
要解决企业的最后一个问题：下一步该怎么办？这实际上是企业最难完成的一步，问题答案的可靠性很大程度上取决于前三个分析阶段的准确性。
标准化分析的价值在于，企业可以根据高度分析的事实而不是直觉做出商业决策。
更直接的是，企业更有可能确保预期结果的完成，如绩效增长。
总之，实现销售分析四个阶段的难度越来越大，给企业带来的价值也越来越大。
事实上，随着各行各业继续关注销售数据的价值，基于数据分析Salestech早已应运而生，许多企业只需要和谐Salestech服务提供商合作，可以挖掘自己的销售数据价值。
销售分析的好处 现在大家都在谈数据驱动增长。
通过销售数据分析，企业可以实现更高的收入，那么如何实现呢？ 准确识别销售机会 通过对历史数据的梳理，企业相当于有一本可以随时使用的数据百科全书。
销售目标将更加合理，实现目标的可能性将大大提高。
此外，通过回顾过去的数据，企业经理可以抓住更合理的销售机会，更有效地分配资源，更有效地管理员工，并快速响应市场趋势的变化。
若销售业绩下降，销售数据分析可使企业有机会在为时已晚之前采取有效行动。
改善客户服务体验 如今，由于数据价值的挖掘，个性化服务的理念越来越普及，过去一刀切的服务模式逐渐被淘汰。
最明显的是，例如，如果企业想知道如何为不同的客户群体提供高度个性化的服务，他们需要收集和参考来自不同客户肖像的历史数据，以实现这一目标，从而改善客户服务体验。
凭借全面的数据，企业可以在正确的时间对正确的客户说正确的话。
确定销售流程的瓶颈 销售数据分析还可以帮助企业准确发现销售过程中的瓶颈，如潜在客户卡在哪个环节，转化率低，为什么潜在客户最终不付款等。
明确这些，企业可以不断优化自己的销售流程，提高各环节的转化率。
现在有很多相关的Salestech企业可以实现销售流程的自动化管理和实时提醒，销售工作越来越简单高效。
制定更有效的决策 数据使企业能够更清楚地了解营销活动的成功，参与活动的客户肖像是什么，付费转化率是多少等等。
有了这些信息，企业可以通过销售分析知道如何切断不起作用的内容，从而降低成本，将个性化内容推给正确的客户群，提高转化率。
销售分析只需要告诉企业什么是无用的，什么是不应该做的，就可以大大提高销售能力，帮助做出更好的决策。
当然，销售分析的价值远不止以上，如帮助企业缩短新的销售培训周期，提高销售工作效率等，需要企业根据实际情况进行发现和挖掘。
销售分析的关键指标 为了使销售分析的结果更可靠，有必要确保数据的准确性，但从大量数据中筛选出最有价值的部分不仅需要大量的时间，而且很难确保其价值。
因此，与其想要任何数据和指标，不如明智地选择这些关键指标。
每月的销售增长 月销售增长是指企业月收入的增长或减少，这是任何企业都需要关注的核心指标之一，因为它提供了对整体业务健康状况的具体洞察。
月销售额的增长决定了企业是需要收紧还是放松财务支出。
销售总监利用月度销售统计数据跟踪团队的努力和结果，找出销售过程中需要做哪些优化；销售人员可以利用月度销售增长作为自己的激励指标。
平均客户转换时间 客户的平均转换时间表示潜在客户成为付费客户所需的平均时间，可以帮助企业衡量销售漏斗的效率，更好地判断潜在客户转换的可能性。
企业经理可以通过该指标预测任何时候的收入；销售总监和销售人员可以使用该指标作为生产力和渠道效率指标。
客户转化率 客户转化率是指将潜在客户转化为付费客户的数量。
该指标允许企业深入了解其产品吸引潜在客户的能力，以及将潜在客户转化为付费客户的渠道的效率。
销售总监使用客户转化率来衡量产品是否适合市场、价格和销售工作是否有效；销售人员使用这个指标来衡量销售给潜在客户的效果。
客户留存率/流失率 客户保留率和客户流失率是两个定义相反的重要指标。
前者通常表示在特定时间内接触到的客户与企业有关；后者表示有多少客户在特定时间内终止了与企业的关系。
要知道，获得新客户的成本远高于维护老客户的成本，所以企业要做的就是让客户留存率高于流失率，从而获得更高的回报。
企业经理可以利用客户保留率和损失率来衡量客户服务是否成功；销售人员可以使用这些指标来识别和确定更有可能留下来的客户。
获客成本 获取客户的成本意味着获取新客户的成本，包括销售和营销成本，企业增加收入的最佳方式之一是降低成本。
企业这一指标，企业管理者可以创建更容易复制推广、更低成本、更高利润的销售流程，并找到最具成本效益的潜在客户来源。
客户平均生命周期价值 (LTV) 客户平均生命周期价值 (LTV) 它指的是每个客户能给企业带来的收入金额，这也是每个企业关注的核心指标之一。
若企业客户的平均生命周期价值高于客户获取成本，则企业的销售流程明显存在问题。
根据这一指标，企业管理者可以做出与营销、产品开发、客户服务等业务相关的重要决策。
除上述指标外，还有一些指标同样重要，如客户平均收入、个人销售业绩等，可根据实际情况纳入企业考虑。
结语 销售分析是帮助企业量化不同销售行为结果的关键，但销售分析的核心是数据。
如果没有成功筛选和准备分析数据，任何分析结果都将变得不可靠。
在传统的Excel在表格工具下，准备销售数据分析的数据可能需要几个小时甚至几天，更不用说后面的分析过程了。
但现在，企业可以完全借助Salestech将数据处理时间缩短90%以上，同时提高分析结果的准确性。
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