销售数据收集与分析

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 ？ 1. 公司 2005年某城市 A B C D E 服装的市场份额 18% 12% 39% 10% 29% 2. 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% 3. 销售额连年的成长数字 2002 2003 2004 -中国的生意在不断增长 20.3 21.3 22.0 4. 有多少 %的消费者喜欢 GT服装（按年龄统计） (样本数： 20) 25 30% 25-35 60% 35-45 70% 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 n 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 需求作为唯一衡量标准； n 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； n 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 客户的 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 ： n 总体达成 n 门店拓展 n SKU分销推进 n 客户需求 n 按 8要素分析门店 表现 n 分析改善 8要素的 市场机会 n 按渠道分析分销 数量； n 分析产品分销的 市场机会 n 根据产品市场定位确定各类 型门店的产品组合； n 制定产品分销计划，设定 KPI； n 执行并定期回顾 n 根据产品市场定位定义渠道及 KPI； n 制定网点拓展计划，设定 KPI； n 执行并定期回顾 n 按渠道分析网点拓展进度； n 分析网点拓展市场机会 n 门店管理 8要素； n 制定单店产出计划 ，设定 KPI； n 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 n 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 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 n 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 ： 1. 厂商信息； 2. 客户信息； 3. 竞争品牌； 4. 市场环境； 5. 消费者信息。 信息收集一定要目的明 确，有可挖掘的空间， 或制定应对措施。 三变一不变 销售数据分析的方法 n 对比分析法 n 统计分析法 n 相关性分析法 n 时间序列分析法 n 流程 结构分析法 1.对比分析 n 四种常用的对比类 型 2.统计分析方法 n 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。 3.相关性分析 4.时间序列分析 n 时间序列数据 n 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； n 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； n 时间数据本身具有独特的周期性，如年、月。 n 时间序列分析方法 n 时间趋势：如系列产品的逐年增长； n 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： n 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 n 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 n 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 5.流程 结构分析 总结： 数据处理的 5种主要方法的综合运用 n 对比 （找问题） 成分对比 项类对比 时间对比 频率分布 n 统计分析法 （抓重点） 80/20 n 相关性分析 （找联系） n 时间序列分析 （预测） 长期趋势 基本对比 n 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） n 合理的表达形式 （即对各种图表的合理运用） n 差异分析 n 象限分析 n 五个为什么 n 获取第一手资料 2.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 、成 分、 趋势 、分 布等 SAWS模型的应用 n 这张表能够说明什么问题？生意的重点在哪里？ n 如果你关心销量，下一步哪些品种应该在什么渠道着重发展？为什么？ n 如果你关心毛利，下一步应该在什么渠道发展哪些品种？为什么？ n 如果销量和毛利都关心，下一步重点？为什么？ n 假如标杆市场销量和毛利均是我们的 1.2倍。这张表又能说明什么问题，分别按下属问题重新分析 。 3.象限分析 象限分析的作用： n 是三维比较分析的方法； n 象限的划分与定义很重要。 象限分析的步骤： n 明确对比的目的； n 选择适当的对比指标； n 确定划分象限的标准； n 定义不同的象限内涵； n 制定相应的策略方案。 象限分析要点： n 将多个数据分析里考虑的因素 集中在一起； n 圈的大小代表了产出多少，有 时是预估值（软数据）； n 抓重点，制定最佳实施计划。 4.五个为什么 五