京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
销售数据分析模型_数据分析师培训
销售数据分析的重要性已无需赘言,只有通过对销售数据的准确分析我们才有可能真正找准数据变动(增长或下滑)的根本原因,营销专家刘杰称之为“动因”。找准了“动因”也就发现了真正的问题所在,解决问题、发现新的生意机会点才成为可能!那么实际的销售过程中,我们如何才能有效做好数据分析,寻找到真正的“动因”呢?接下来笔者结合一个实际案例阐述一下数据分析的主要维度及如何才能真正找准“动因”。
案例:某糖果企业Y公司南京市场8月份销售业绩较去年同期下滑了100万。
在做销售数据分析的时候,第一个分析的维度就是要看数据变动是来自于哪几个大的品类。回到案例,面对Y公司南京市场8月份销售业绩较同期下滑了100万的数据变动情况,我们首先要确定的是下滑的100万是来自于哪个品类或哪几个品类,每个品类各自的下滑占比是多少,在此基础上进一步分析得出下滑的品类中是哪个规格的产品出现了下滑,从而真正找到造成业绩下滑的“罪魁祸首”。经过维度一的分析我们发现,8月份南京市场销售业绩下滑的100万主要是来自于水果糖和巧克力的下滑,其中水果糖下滑了60万,占比60%,巧克力下滑了40万,占比40%,进一步分析得出,水果糖的下滑主要是来自于128g袋装的下滑,巧克力的下滑主要是来自于散装巧克力的下滑。
销售数据分析的第二个维度是要看引起数据变动的销售区域在哪里?是整体销售区域都出现了下滑,还是局部区域市场出现了下滑?回到案例,南京市场下辖南京城区及江宁、六合、溧水、浦口四个县级市场。按此维度分析后,我们得出结论,南京市场销售额下滑100万主要是来自于城区市场和六合县城,其中散装巧克力的下滑主要是来自于南京城区市场,而128g袋装水果糖的下滑主要是来自于六合县城市场。
销售数据分析的第三个维度是要看引起数据变动的主要渠道在哪里?换句话说,是哪个渠道或哪几个渠道出现了销售业绩的变动?每个渠道数据变动的比例各是多少?按此维度分析后,我们进一步得出结论,南京市场8月份销售额下滑的100万主要是来自于两个渠道,一个是城区的喜铺渠道,另一个是六合县城的批发市场渠道,其中散装巧克力下滑的渠道主要来自于城区的喜铺渠道,128g水果糖下滑的渠道主要来自于六合县城的批发市场渠道。
经过以上三个维度的分析后,我们就可以确定销售数据变动的基本情况,从而为进一步找准“动因”提供了更加细致、准确的依据!回到案例,面对8月份销售额下滑100万的现状,经过分析后得出的结论是南京市场下滑的100万主要来自于南京城区喜铺渠道散装巧克力和六合批发市场128g袋装水果糖的下滑,其中散装巧克力下滑了40万,占比40%,128g水果糖下滑了60万,占比60%。
整个数据分析维度的模型图如下:
数据结论得出以后,接下来最为关键的是要找到“动因”,找准造成数据下滑背后的真正“动因”才是我们数据分析的最终目的!动因又应该从哪些维度方面着手呢?营销专家刘杰认为,要找到数据变化的真正“动因”需要从以下几个方面入手:
一、是不是铺市率发生了变化?
面对案例中下滑的两个品类散装巧克力和128g水果糖,我们首先要分析确定8月份这两个品类的铺市率较7月份相比是不是也出现了下滑?如果铺市率出现了下滑,那业绩自然也会下滑,如果铺市率没有下滑则业绩下滑另有他因。
二、是不是销售效率发生了变化?
所谓的销售效率主要是指产品的动销速度,销售效率的变化是引起销售数据变动的主要原因之一,当然销售效率的变化不能孤立的分析,它必须与以下提及的几点放在一起进行整体性的分析。
三、是不是价格发生了变化?
价格是影响终产品动销的关键因素之一,某个时间节点内的产品涨价或降价会在很大程度上影响该时间段内产品销售数据的变动。
四、是不是促销形式发生了变化?
随着产品同质化的程度越来越高,市场竞争日趋激烈,促销对产品的动销有着至关重要的因素,因此有无促销活动或促销形式的变化直接影响着销售数据的变动情况。
五、是不是竞品发生了变化?
市场是竞争的市场,竞品的因素很大程度上影响着本品销售数据的变化,在“动因”的寻找过程中,除了分析本品的因素以外,更要着重分析竞品的各项因素变化情况。
回到案例,经过以上5个方面的“动因”分析后我们最终得出结论,散装巧克力的下滑是因为主要竞争对手H品牌8月份在喜铺渠道开展了一次100箱送5箱的促销活动(竞争对手的原因),128g袋装水果糖的下滑是因为批发市场最大的一个分销商放弃了与Y公司的合作(铺市率降低的原因)。营销专家刘杰认为,到达这一步以后我们才算完成了有效的数据分析,因为我们找到了造成数据变化的真正“动因”。
整体“动因”寻找的模型图如下:
总的来说,数据分析是一切问题决策的基础,数据分析整套模型的核心目的就在于帮助我们又快又准的找到“动因”,“动因”找准了,解决“动因”的方法自然也就有了!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16