“大家好，我是李启方！今天给大家分享一下销售数据分析的方法。”
企业经营其实简单来说就是做买卖，有了买卖自然就产生了销售数据，那怎么能让这些销售数据产生价值呢？答案就是数据分析。通过对销售数据的分析，可以帮助企业及时洞察市场动向，发现企业销售过程中的问题，调整营销战略。
但在实际分析过程中，我发现，很多企业在解读销售数据上存在很大的问题。很多企业以为的销售数据分析就是将月度、年度销售数据统计汇总，然后简单对比，得出结论，这样数据分析只能描述表层的现象，无法深入发现问题。本篇文章我就来详细的说说企业销售数据应该如何下手分析。在动手分析前，我们要先了解销售数据包含哪些数据，以零售企业为例，销售数据一般包括：销售日期、销售区域、销售地点、经销商、渠道分类、产品系列、产品名称、产品价格、销售额、销售数量等数据。在了解数据后也不能急着开始分析，我们还要需要简单了解业务背景，比如公司目前所处的市场状况，重点销售的区域、重点关注产品、产品类型、竞品数据等等，这样在数据分析过程更容易找到分析的思路，分析的结果也能够发挥业务价值。接下来就是数据分析的阶段了，销售数据分析主要就是从整体销售额/利润分析、产品线、价格体系这三个角度出发进行分析，具体如下图所示：![]()
分析近几年的总体销售额、销量，与行业标准相比较，从而分析企业的业绩状况并判断企业的业绩变化类型。如果销售额增长大于销售量增长，说明公司增长主要来源于产品平均价格的提高，它反映了市场平均价格的提高或者是客户产品结构升级此类增长叫做结构性增长，反之，销售额增长小于销售量增长，说明产品大体不变，但是销售的量、购买产品的顾客数量增多了，这种增长成为容量性增长。除了对比销售额和销量增长的大小之外，我们还可以从时间纬度分析销售额、销量的变化趋势很多的消费品行业存在明显的季节性趋势，根据季节性规律，分析销售数据可以帮助我们对生产运作、渠道供货、库存控制等作出合理的规划。了解整体销售状况后，我们还可以对区域的销售数据进行分析，看看哪些地区销售情况比差，找出原因并且改善，而哪些地区是销售情况比较好，找出销售好的原因，总结经验应用到其他区域。除此以外，我们还可以对企业销售区域分布和市场区域分布作进行对比分析，思考目前企业销售区域分布的合理性，提出改进方案。![]()
除了整体销售额、销量角度出发分析数据，我们可以从产品线角度分析销售数据，从产品结构看重点产品和产品成长的合理性，企业的利润源和销售量是否对应，来规划调整企业未来的产品结构。影响企业销售额的一个重要因素就是单价，因此我们还可以对企业产品的总体价格结构进行分析，了解企业的优势价位区间，合理调整价格结构。![]()
大概了解销售数据分析的方向和思路，接下来我们再来看看销售数据分析有哪些重点指标![]()
根据上述销售数据分析的思路，给大家举一个简单的分析案例：对某饮料企业某年的销售数据分析进行分析。将整体销售额和往年销售额进行对比，发现全年销售额比去年增长了5.4%，在将月度销售额和往年同期数据对比，发现虽然整体销售额上涨，但6月的销售额却比去年同期下滑了150万，这时候我们就要对6月销售额下滑的原因进行分析发现销售额异常，我们可以先从产品角度，对各类产品的销售数据进行分析，看看每个品类的下滑占比例是多少，找到造成销售额下滑的主要商品。比方说，通过产品销售数据分析，我们发现6月份销售业绩下滑的原因主要是因为A牛奶，下滑了40%，接下来我们还可以在针对A牛奶的不同包装类型进行分析，更精准的定位销售额下滑的原因。找到销售额下滑的主要商品，我们还可以从区域纬度进行分析，看看问题出在了哪个区域。定位到了区域，我们还可以从渠道纬度寻找原因，比如通过对XX地区A牛奶各渠道的销售额分析，我们发现有两个渠道下滑严重，一个是批发市场渠道，另一个批发市场渠道。通过以上的分析，我们就定位到了销售额下滑的原因：“xx地区批发市场渠道和批发市场渠道的A牛奶销售下滑”，然后我们再根据这个分析结论结合实际业务进一步寻找问题，是不是促销形式发生了变化？商品价格发生了变化？还是竞品发生了变化等等维度一：分析是那个品类的数据发生了变动？最后，做销售数据分析最好使用专业的数据分析工具，就拿主流的FineBI来说，优点就是高效、好用，内置了大量分析模型和公式，免去了很多数据处理的步骤，非常方便。而且FineBI内置了丰富的图表，做分析的时候可以把多张分析图表放到一起，设置好联动关系，就可以做出一张分析大屏，无论是分析还是演示都非常好用。（文末附FineBI免费激活码）
销售分析看板
此外，FineBI还有数据联动、钻取功能，结合案例，我们发现了A牛奶的销售额下滑了40%，就可以采用联动功能，查看是哪一区域的销售额下降导致，进一步用钻取功能，查看这一区域内的哪一门店出了问题。
文中使用的工具FineBI的免费下载激活码我已经准备好了，点击本页面底部的阅读原文，即可获取。
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