[精选]销售数据收集与分析.pptx

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1、销售数据收集与分析FM：刘艳君DATE：2011-5-5数据敏感度测试：从这些数据能看出写什么？公司2005年某城市ABCDE服装的市场份额18%12%39%10%29%2010季春夏某产品的销售春装夏装裤子精品总计增长率18%12%29%10%29%销售额连年的成长数字200220032004-中国的生意在不断增长20.321.322.0有多少%的消费者喜欢GT服装（按年龄统计）(样本数：20)<2530%25-3560%35-4570%45+40%数据敏感度测试：这张表格说明哪些问题？销售数据分析设计思路一切要以业务和管理需求/目的为出发点，以能否满足业务和管理需求作为唯一

2、衡量标准；产品/行业的特点决定了数据分析的准度、销售和市场策略的基本方向；以满足客户需求为根本出发点和归宿。当遇到困难和迷惑的时候，最终只有从客户＼消费者＼基层员工找答案。销售数据分析的三种视野生　意　全　局　视　野（TSR模型）业　绩驱　动　视　野我们的ＫＰＩ客户的ＫＰＩ业绩驱动视野目标：销量增长！网点覆盖产品分销单店产出数据分析总体业务表现：总体达成门店拓展SKU分销推进客户需求按8要素分析门店表现分析改善8要素的市场机会按渠道分析分销数量；分析产品分销的市场机会根据产品市场定位确定各类型门店的产品组合；制定产品分销计划，设定KPI；执行并定期回顾根据产品市场定位定义渠道及K

3、PI；制定网点拓展计划，设定KPI；执行并定期回顾按渠道分析网点拓展进度；分析网点拓展市场机会门店管理8要素；制定单店产出计划，设定KPI；制定并定期回顾单店产出（门店管理8要素）量化8要素：单店管理检查表抓主要品类抓主要矛盾可应用于督导对单店的考核我们的KPI&客户的KPI案例：结论：主→客的转换，站在客户的立场、角度考虑问题，在客户需求的核心指标上作文章，达成双赢。销售数据分析的结构软数据和硬数据类型描述来源硬数据事实—通常作为数据收集。大多是历史数据有些事情还不能认为是事实，直到它真的发生公司内部数据零售数据-POS软数据观点、态度和感觉—有时作为数据或观点来收集预测（根据

4、历史，对将来的推断）常识，经验，评估值总结结合硬数据的预测销售数据分析的结构优化数据结构意义：有数据、有正确的数据、有正确形式的数据，对于管理者意义完全不同；目的：为进行高质量的分析打下基础整体而言，是优化整个销售系统的基础数据结构（即完整的数据清单），并最终以报表体系出现。个案而言，是将复杂的数据简单化。原则：建立数据清单、建立报表体系、三变一不变建立报表体系建议：报表体系建成之后建议主推一张报表，层级越往下，可以加大报表更新反馈的频率，以利于分析的及时、准确。5类信息的收集：厂商信息；客户信息；竞争品牌；市场环境；消费者信息。信息收集一定要目的明确，有可挖掘的空间，或制定应对

5、措施。三变一不变销售数据分析的方法对比分析法统计分析法相关性分析法时间序列分析法流程—结构分析法对比分析四种常用的对比类型统计分析方法80-20法则主要应用于数据优化，集中于主要问题或关键信息。相关性分析时间序列分析时间序列数据通过观察某一变量在某一常规时间段内的变化而得的一组数值数据；时间本身可以看做是特殊的一组递增的数据，但没一个单独的数据没有数量意义，只有相对的顺序含义；时间数据本身具有独特的周期性，如年、月。时间序列分析方法时间趋势：如系列产品的逐年增长；基本对比：过去、现在以及目标之间的对比（循环变动、季节变动、不规则变动等）时间序列分析：时间趋势时间趋势的3种主要方法

6、：移动平均原理：用连续若干的平均值代替当期实际值操作：添加趋势线，选移动平均拟合趋势线原理：可以用拟合直线或者拟合曲线来模拟时间序列的走势，从而得出预测值操作：添加趋势线，选拟合直线/拟合曲线周期指数原理：参考过往各年各周期的变动，设定各周期的调整系数重点举例说明行业的保守增长率或考核指标流程—结构分析总结：数据处理的5种主要方法的综合运用对比（找问题）成分对比项类对比时间对比频率分布统计分析法（抓重点）80/20相关性分析（找联系）时间序列分析（预测）长期趋势基本对比流程—结构分析（展观全局、找主要矛盾）各种图表的应用总结销售数据分析的洞察洞察力：从信息到见解的过程（5种途径）

7、合理的表达形式（即对各种图表的合理运用）差异分析象限分析五个为什么获取第一手资料差异分析差异分析即诊断问题，是对差距本身的深入分析，从而得到更有针对性的对策。将问题进行更透彻的分析，得到针对性的策略差异分析—SAWS模型标杆市场：销量、市场容量（人口基数、GDP等），投入资源、消费习惯等跟本公司/市场差异不大，基本高于20%左右最合适。以财务指标（TSR）为导向产品渠道区域过程性指标时间竞争对手标杆对比方式从独立的对比参数分别找出主要产品及发展机会，再综合起来看最关键的机会！大小