数据分析价值如何看(挖掘被忽略的巨大财富)
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对于数据分析这个词,相信大多数的中小企业是陌生的,甚至说是完全没有概念。很多时候中小企业主听到数据分析这个词,甚至会觉得莫名其妙。
因为自己过去所有的决策都是靠直觉,从来没有想过通过数据分析来验证一些事实,更别提去挖掘这背后巨大的财富了。
其实,在所有的大型企业中,数据分析都必不可少,因为它是企业老板和管理者做决策非常重要的依据。
既然大部分人对于这个词很陌生,我们就先从概念开始聊起。
01
什么是数据分析?
数据其实基本概念是这样的,通过数据分析方法,来提供对企业数据进行分析的方法和过程,从而制定有针对性和便于实施的营销战略奠定良好的基础。
企业在进行数据分析时,通过对历史数据的分析,从产品线设置、价格制定、渠道分布等多角度剖析客户营销体系中可能存在的问题,为制定有针对性和便于实施的营销战略奠定良好的基础。
这其中的重点是数据的出处一定要客观真实,否则不但浪费时间精力,更有甚者误导市场决策。
所以,一个重要的数据分析,往往是从多个维度来进行的,而这其中最关键的是一定要有正确的数据出处来源。
同时,也要注重数据分析的流程,流程一般分为五步。
1、与领导进行沟通,提取相关所需的数据
与领导进行沟通,明确数据分析的主要方向和重点,获得客户对数据分析的支持和重视;
2、明确所需的具体数据维度
依据对行业特性的分析提出需要企业提交的数据;
3、对所需的数据进行搜集
对企业的数据进行搜集和整理;
4、安排数据分析专员进行数据分析
依据营业额、利润、产品线、渠道等各个方面对企业数据进行分析,并形成相关的分析图表;
5、形成销售数据分析报告
最终形成优化后的分析报告。
在这样的五个流程过后,往往就能出具一份非常不错的分析报告,给到上级领导一看,往往就能直接做出有价值的决策。
02
如何进行科学的数据分析?
基础数据出来之后,我们还需要了解一下,业务的背景情况是怎么样的,比如公司目前所处的行业发展情况、市场状况,竞争对手的情况以及公司的战略,这样更容易找到分析的思路,分析的结果也能发挥更大的价值。
也可以利用一些现在新的业务模型,比如:RFM模型,消费间隔,消费频率,消费金额,主要用在零售端的业务分析;或者帕累托分析,也就是80/20分析;之后对数据进行横向纵向比较,并对异常指标更深一步的挖掘。
1、销量分析
一般最简单、最粗糙的数据就是:销售任务是否完成,完成率多少?当然,还不止如此。
业绩达成情况,包括
当天数据:当日销售存在的问题,要做个分析;
基础数据:月累计销售完成进度,与时间进度对比;
发货数据:这个数据一般厂家很容易忽视。从发货的数据,能分析出物流、库存、周转率的问题。
所以,务必搞清楚,发货客户的数量和发货次数,摸清客户发货量降低的原因,同时综合优化物流成本,这个数据可以每月或每季度分析。
2、对比分析法
同比,是指在相近时段中的某个相同时间点的数据,进行比较。比如,19年3月和18年3月是相近时段,都是3月,这两个时段进行数据对比,就是同比。
环比,是指相近时间段的对比。比如,18年5月和18年4月是相近时间段,这两个时间段的数据对比,就是环比。
但实话说,环比不太常用。因为销售和季节性有很大关系,会存在波峰波谷,月环比的季节因素太大;而周环比也有一定的局限性,周与周之间,不能存在节假日。比如,十月一黄金周,和十月第二周做环比,也是不合适的。
3、和竞争对手的对比分析
要找眼前的竞争品牌,能伸手抓得住的竞争品牌,且销售大于你30%的品牌,就盯着这个品牌去爆破,千万不要找绝对大于你N倍的“大象”去挑战!
找到竞争对手了,对比什么呢?原则上,你所有的销售数据,旁边都要有竞争对手的对比。只有这样,才能知己知彼百战百胜,这也相当考验你的“情报能力”。
4、产品销售的结构分析
比如:从价位分析、库存调整来了解重点产品销售情况。同时,对于公司重点产品进行分析,找出存在问题,提供建议。
产品线结构分析:分析产品系列和单产品结构分布,检索重点产品发展趋势及新产品的市场表现;
重点产品分析:针对重点产品进行分析,发现存在的问题,提供产品改进意见;
产品-区域分析:通过对产品的销售区域分布的分析,区分战略性产品/战术性产品、全国性产品/区域性产品,为产品线的划分和进一步细化提供参考;
5、费用分析
这个一般区域经理才会关注得到。
投入与产出比,简称ROI(return on investment)。投入产出比 = 产出总收入/总成本× 100%。
作为管理者,抓费用要抓大放小,不要挫败大家的工作积极性。同时,不能一人说了算,一言堂的费用肯定有问题,不能变成“糊涂账”!
6、渠道分析
每个渠道的供货价、毛利和利润分析,记得要和竞争对手对比一下。对每个渠道分层分级,然后匹配不同的销售资源(分销、库存、物流),渠道遇到的问题,需要数字支撑,都要写出来。
每个渠道的库存重点关注,尤其库存的周转天数。周转天数=当前库存数量/当前日平均销售数量,依据库存周转天数,来判断产品是否畅销,是有失偏颇的。比如,在销量不变的情况下,库存大,随之周转天数也会变大,同理,库存小了,周转天数也会短的。
所以,不要光看周转天数,只有结合库存,才能判断正确。
要对库存组成分析,电脑数据和实际库存保持一致,需要定期盘点库存,及时发现问题,只有这样才能把握每个SKU的销售情况。
重点关注哪些区域与渠道的表现,分析发展走势和销售特点。
对于增长或下滑明显的区域给予重点关注和分析,以免存在潜在的威胁,警惕竞争对手趁虚而入,浑水摸鱼,要做多维度的分析。
7、人员分析
新增员工的数量(累计本年度),离职员工的数量(累计本年度)、每个员工承担业绩的数量、人员薪资成本、日常工作的分析(分销、拜访等)。
以上就是整个销售数据分析的“三步走”流程了。三步走完以后,我们就要输出一个成型的销售数据分析报告了!
在销售分析报告中,避免存在以下问题:
1. 大多数人汇报工作,避实就虚,该说的问题兜圈子,报喜不报忧。最笨的员工就是,认为“你的上司和老板是笨蛋”;
2. 谎报军情,不重要说得严重,重要的避而不谈。这招,销售老油子用得炉火纯青!套取公司资源,谋取利益。
实际上,没有具体分析的汇报,只讲事实给上级,领导千万不要拍板,因为这种情况,很容易做出错误决策。
3. 只注重前线打仗,忽视团队内部提升,造成内外资源匹配不到位,这样的销售,容易昙花一现。这样的人,适合做狙击手,不适合做管理者。
4. 没有经过分析就制定计划,总是拍脑袋,凭感觉去做事,这是很多管理者容易走的弯路,销售分析报告是走过场。
03
介绍几个常用的数据分析软件
Excel基本能够满足90%以上的数据分析,他不仅仅对于销售数据的收集编排整理有着非常便利的功能,而且制作出来的图表清晰漂亮。
Spss是专业的统计分析软件,主要对于高级的分析非常便利,对于专业人员的操作水平和专业技术水平提出了非常高的要求,掌握这一软件的技术要领就是要有扎实的统计理论知识和数学知识,不仅懂得如何操作,还要懂得对数据的解读以及分析方法的选择使用。
SAS是国际上的标准分析软件,它与spss类似各有优缺点,根据个人习惯实用,目前不如spss流行;
最后一个就是Eviews,计量经济观察软件,主要对根据相关的模型进行销售数据的预测分析,难度较大,专业知识要求较高,还必须懂得一定的编程知识。
最后总结
销售数据分析并不难,最为关键的是怎么做!而掌握好数据分析的要领,就能真正掌握决策成功背后的奥秘,也能掌握那些“被忽略”的巨大财富!
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