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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。本篇文章老李就来分享几种经典的销售数据的分析方法。
一般来说，企业分析销售数据主要有两个目的。
在动手分析前，我们要先了解销售数据包含哪些数据，以服装企业为例，销售数据一般包括：销售日期、订单号、员工信息、产品信息、顾客信息和价格、销量、金额等字段。
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，销售数据分析涉及到的分析方法有以下几种：描述统计、目标分析 (子弹图) 、帕累托分析、波士顿矩阵、RFM模型、关联分析 (购物篮分析)。
至于每种分析方法具体怎么用，下面用一个服装店销售的例子举例。为了避免店铺团队中出现“吃大锅饭”的情况出现，促进相互督促进步，公司决定对每个店铺的成员进行业绩晾晒排名。
同时，特别注重连带销售，并对员工的连带销售行为进行10元/单的奖励。为了更好的执行以上考核、奖励制度，公司总部商品部的数据分析师对每个门店进行了销售数据分析和和问题反馈。
1、描述统计
（1）分析目的
通过描述统计，特别是平均数和标准差，以及销售金额的分布状态，大致整体掌握门店的销售情况，形成初步的结论，方便后续并对其展开进一步的分析。
（2）分析结论
根据统计描述结果，其集中趋势中的指标平均数为351.14元，中位数为310.8元；其离中趋势的指标最小值为19.6元，最大值为1076.2元，极差为1056.6元，标准差为209.91。
由下图可知，该店铺的销售价格主要集中在200-500元之间，共773单。其分布呈现明显的左偏分布。从其分布和描述统计结果可知，价格的分布呈现偏态形状，较为离散。
究其原因，是因为该门店存在部分配套配饰品销售且价格相对较低的原因造成的。
2、目标分析
（1）分析目的
利用子弹图进行目标金额和实际销售的对比，直观展示各个类别产品的达成情况，突出显示未达成目标的类别，以便更进一步的探索分析。
（2）分析结论
①结果：通过以上分析表格和子弹图可比较直观的显示，该店铺整体目标达成率较好，达到了94.5%，当月该店铺员工的绩效系数为1.2。其中，服装类的销售目标超过了100%，但配饰销售不达标低于60%，鞋子类的销售目标达成率也只有81%。
②问题：总体目标94.5%，未能完成当月目标考核；装饰品、鞋子类目标达成率较低。
③原因：鞋子类产品过度打折销售，导致门店当月销售目标未能完成。（下文验证）因为配饰的销售占比较小，且非业绩主要贡献产品。故以下只对鞋子类销售目标不太理想的情况进行深入的探索分析。
3、假设验证（探索分析）
（1）原因假设总体目标或者鞋子类目标完成率未达成，主要是由于过度打折销售造成的。（据了解，该店铺每个月的鞋子类产品销量比较稳定，故作品只从折扣一个角度进行探索分析）。
（2）分析过程将服装、配饰、鞋子三种品类的打折情况，利用柱形图进行对比分析。其中，折扣的计算公式为：折扣=单价/吊牌价。
（3）分析结论
①验证结论：对比分析显示，鞋子的销售折扣最高（即打折最厉害），为7.5折左右；服装折扣则为8折左右。即，假设“总体目标或者鞋子类目标完成率未达成，主要是由于过度打折销售造成的”成立！
②策略建议：为下个月继续冲击100%的目标达成率，可适当减少折扣活动，或者打折力度可以适当缓缓。而后一个月，再根据需求价格弹性指数来决定是降价促销还是升价的决定。
4、帕累托分析
（1）分析目的
该分析方法应用的目的是为了抓住重点产品，从众多产品中抓取有限数量以提升门店的整体业绩。
（2）分析结论
①结果：从以上数据结果显示，运动鞋、夹克、卫衣、牛仔裤以及短袖T恤是该门店的主产品，其销售贡献率（累计销售占比）超过了80%，其余产品销售不到20%。
②问题：产品之间的销售差距较大，头尾效益较为明显。
③原因：公司产品研发重心偏向运动鞋、夹克、卫衣、牛仔裤以及短袖T恤这些产品，装饰品只是作为连带销售的“添头”，同时受季节因素等影响长袖、外套等销售不明显。
④建议：对运动鞋、夹克、卫衣、牛仔裤以及短袖T恤主产品进行重点管理和陈列。同时，结合上述鞋类的目标达成率较低的现状，建议着重管理鞋子类的销售，并做好库存保障工作，同时要时刻关注市场流行因素和款式的变化，挖掘尾部产品的市场价值。
5、四象限分析
（1）分析目的
作为一种策略分析模型，本作品利用四象限分析法可以使门店使用两个维度分析业务、产品的表现，协助其更好的进行资源分配、问题诊断。
（2）分析结论
①结果：波士顿矩阵图数据结果显示，该门店的运动鞋、夹克、卫衣、牛仔裤以及短袖T恤位于第一象限，是该门店的明星产品，其余为瘦狗产品。
②问题：产品结构不合理，如缺少金牛产品等。
③原因：产品研发、产品设计团队投入力度不足；市场部人员不足，市场流行样板更新缓慢等。
④建议：针对明星产品，要以提高门店的相对市场占有率为目标，甚至不吝放弃短期收益，以长期收益为目标。四象限分析和帕累托分析的结果和结论一致，验证了作品数据分析结果的准确性。
针对剩余瘦狗产品，建议门店进行适当的清理和撤销某些产品，减轻负担，以便将有限的资源用于收益较高的业务。一个企业必须对其品牌业务进行收放与缩减的调整，以使其投资组合趋于合理。
该门店存在一个较大的问题，缺少短期获利（提高业绩）的金牛产品。加大研发、设计投入，时刻关注市场流行因素，做好当季流行款式的研发。此举目的主要是为了获得短期收益，在短期内尽可能地得到最大限度的现金收入，以便更容易完成公司的绩效考核目标。
6、RFM模型
（1）分析目的
RFM模型较为动态地显示了一个客户的全部轮廓。本作品通过该分析方法的结果，对个性化的沟通和服务提供依据。同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值)，通过改善三项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。
（2）分析结论
①结果：RFM模型结果显示，该门店的重要价值客户和重要保持客户，加起来不到0.4%。但，重要发展客户和重要挽留客户占比较多，应该做好发展和挽留工作。
②问题：重要价值客户和重要保持客户占比太少，客户复购情况不太理想,客户“流失”情况较为严重。
③原因：门店处在禅城中心地段，人流量非常大，故“一次性”游客较多；同时，因为客流量大的原因，该公司（门店）并不太重视会员的维护。
④建议：“吸引一个最近个月前才上门的顾客购买，比吸引一个一年多以前来过的顾客要容易得多”。想要门店能够可持续发展，公司应该有居安思危的策略，要重视会员管理，门店应该与顾客建立长期的关系，而不仅是卖东西会让顾客持续保持往来，要定期进行会员活动，并赢得他们的忠诚度。
7、购物篮分析
（1）分析目的
从交易数据中，发现不同商品之间的联系，挖掘顾客的购买潜力，调整产品的陈列布局，提高销售连带率，从而促进销售的提升。
购物篮分析主要是为了研究以下几个问题问题：
①找出顾客购买行为的模式，比如用户买了A商品，是否会对B商品产生什么影响？
②不同的用户是否具有不同的购买模式？
③哪些产品应该放在一起捆绑销售？
（2）分析结论
①结果：从以上分析结果可知，在STY1267这款夹克的所有购买顾客中，有59%的顾客也购买了STY1288这款牛仔裤，两者之间具有较强的关联性；除了STY1267和STY1288两个产品外，其他产品的销售关联度普遍不高。
②问题：该门店产品的连带销售情况并不理想。
③原因：连带营销策略不足；不太重视产品的陈列；模特搭配较少；店员服务水平不高。
④建议：在库存满足的情况下，在空间运行的情况下，重视产品的陈列，同时可在店铺橱窗以模特搭配出样展示，促进连带销售，产出更多的业绩，促进考核目标的达成。
另外，应该重视买一送一等连带销售的促销活动，以及提高门店成员的服务水平让客户产生信任等。需要指出的是，并不是所有的关联都是有效的。有时候产品A和产品B完成出现相同的顾客购物篮中，可能由于只有一个顾客购买了这两个产品，基数太小导致不具有参考价值。因此，在分析过程中，一定要结合支持度、置信度和提升度一起来分析。
纬度一：店员业绩差距怎么样？
根据销售额和销售数量看出：员工SS0036当月销售额排名最后，且销售额不到第一名的1/10之一。其原因是因为SS0036为新员工，刚培训完调到该店铺帮忙。
纬度二：连带销售情况怎么样？
从销售数据可知，在某款夹克的所有购买顾客中，有59%的顾客也购买了某款牛仔裤，两者之间具有较强的关联性；除了这两个产品外，其他产品的销售关联度普遍不高。连带营销策略不足；不太重视产品的陈列；模特搭配较少；店员服务水平不高。
纬度三：目标达成情况怎么样？
通过表格和子弹图直观的显示，该店铺整体目标达成率较好，达到了94.5%，当月该店铺员工的绩效系数为1.2。其中，服装类的销售目标超过了100%，但配饰销售不达标低于60%，鞋子类的销售目标达成率也只有81%。
根据以上分析我们定位了问题原因，接下来就对问题进行分析探讨：
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。
销售分析看板
此外，FineBI还有数据联动、钻取功能。结合案例，我们发现服装类的销售目标超过了100%，但配饰销售不达标低于60%，鞋子类的销售目标达成率也只有81%就可以采用联动功能，对鞋子类销售目标不太理想的情况进行深入的探索分析。
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