
大家都知道,数据分析的目的是驱动业务的增长。销售漏斗是我们数据分析中最常用到的商业分析模型之一,对于掌握销售的具体进展情况,促进销售转化很有帮助。今天小编就跟大家分享一些关于销售漏斗的知识,希望能帮助大家及时发现销售中的问题,实现业务的增长。
一、销售漏斗概念
销售漏斗,又称为销售管道,即Sales Pipeline,是一个形象的概念,是对销售过程控制的重要分析工具。销售漏斗可以通过对销售阶段的分析,来掌握销售的进展情况,是一种量化的,对销售过程进行管理的方法。销售漏斗适合对销售流程比较规范、周期比较长、参与的人员比较多的,复杂销售过程的管理。
二、关于销售漏斗形状的解释
漏斗的顶部是有购买需求的潜在用户,漏斗的上部是将本企业产品(服务)列入候选清单的潜在用户,漏斗的中部是将本企业产品(服务)列入优选清单的潜在用户,漏斗的下部是基本上已经确定购买本企业的产品(服务),只是有些手续还没有落实的潜在用户,漏斗的底部就是我们所期望的成交的用户。
销售漏斗的顶部为:有购买需求的潜在用户;上部为将本企业产品或者服务,列入购买的候选清单的潜在用户;中部为将本企业产品或者服务,列入优选清单的潜在用户,最常见的,例如:两个品牌或商品中选择一个;下部为基本上已经确定购买本企业的产品或者服务的用户,目前有些手续还没有真正落实的潜在用户;漏斗最底部,就是我们所期望成交的用户。从潜在用户到真正签约,每推进一步,用户名单就会相应减少,因此形成倒三角形,也就是这样的漏斗形状。通常企业,为了更加有效地管理自己的销售人员、系统集成商、以及增值服务商,需要按照上述定义对所有潜在用户进行分类。对于处在销售漏斗各个层次的定义,根据销售内容的不同,是可以有所不同的。在实际的销售过程中,每一个项目,并不是必须要经过所有的阶段,有些进展顺利的项目,很可能是跳跃式发展的。
三、销售漏斗的功能
1.过滤:销售漏斗使用其不同不同的漏网密度,对那些冗余,更甚至是混淆视听的错误信息,进行过滤,从而使销售管理人员得到,想要的重要的“信息”,并以此帮助企业来避免时间成本和机会成本的损失。
2.准确预测:销售管理人员如何核算当前销售额度,并合理、准确的预测下一月度/季度/年度数据也是一个难题。销售漏斗既能对每一层次进行定位,也能够按照销售进度,对每一层估算一个成功度可能性的值。我们可以在下一阶段的数据预测中,参照这个估值。
3.形成共通的语言:销售漏斗,形成了一种销售人员之间进行沟通的共通的语言。通过销售漏斗图,我们能够很明确的了解,销售的进展程度,以及下一步的计划。
四、销售漏斗在实际业务中的作用
1、能够及时分析各业务地区,或者销售员个人销售的完成情况,掌握销售的线索情况,以及目前的进程,并能对年度或在未来某区间销售完成情况进行预测;
2、能够及时掌握各销售人员的客户资源和销售进程,更好地对销售人员和销售资料进行管理,减少因销售人员流失而导致的客户流失的损失;
3、便于推行对销售人员的多维度考核,不仅可以考核销售人员的销售额,还能够考核销售人员对销售机会的捕捉能力、对新客户的推进能力,以及成单速度和成单率等;
4、便于团队协作,使公司可以预先计划资源和协调资源;
5、便于发现行业和区域的销售特点和销售形势,制定出准确的销售计划,合理分配销售定额。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
2025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术》一书中指出:AI思维, ...
2025-07-17数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10