如何跨渠道分析销售数据 - 7年制造业销售经验小结

2024-06-09 07:00:42

如何跨渠道分析销售数据 - 7年制造业销售经验小结（1）

【前言】

在我过去7年销售工作生涯中，从第一年成为公司销冠后，我当时的确自满的一段时间，认为自己很了不起。但是第一年的销售业绩并没有拿到提成，最终大合同3680万也是公司另外一名销售经理去签订的。后来我就离开了这个公司，开始自己独自尝试开发客户，自己单独去谈订单。虽然已经离开那个公司已经5年了，但是那个创始人是销售出身，他的一些销售教导以及几年我自己个人通过读书和工作实践中的总结，我越来越发现如何分析销售数据，并利用这些数据最大限度地实现增长对于任何一个公司的发展，都显得十分重要。这几年我接触到中小企业（SME）中，大多数老板的销售体系是有问题的，更谈不上从数据上做销售预测和决策了。所以，今天我尝试来整理一下我的读书和工作心得。

实现销售目标和生产力目标会让销售代表陷入困境。以软件销售为例，为了让工作更轻松，你可能承担的前几项任务之一就是部署技术。然而，将工具添加到组合中可能不是解决方案。从公司第一次部署使用CRM后，随着越来越多的销售工具发挥作用，您是不是越来越依赖数字系统和越来越多的数据？

您需要从大量数据中提取可操作的见解和预测信号。这推动了实时分析的更多价值。这是通过信号来完成的，这些信号表明了推进交易的下一个最佳行动。在不了解如何分析销售数据的情况下找到这些见解似乎很吓人。

请和我一起来深入探讨如何分析销售数据，并利用这些数据最大限度地实现增长。

一、什么是销售数据？

在我们继续分析销售数据之前，让我们对销售数据的定义有一个清晰的了解。

销售数据是通过跟踪您的销售活动收集的信息，从客户接触点到业务。

不同类型的销售数据包括：

1. 地缘数据（Demographic Data )：如客户姓名，邮件，地址，联系人等

2. 公司层面信息数据（Firmographic Data）: 如潜在客户，客户的客户的名字，工厂地址，员工人数，社保缴费人数，税收等

3. 技术层面信息数据（technolographic Data）：如客户目前使用的什么设备，使用哪些软件，主要的品牌，竞争对手的相关信息等

4. 时序信息数据（Chronographic）: 客户的招标公告，人才招聘信息，市场价格，竞争对手的活动，客户的询价行为等等

二、什么是销售数据分析？

销售分析评估特定时期的销售数据和收入。它利用技术和流程来分析销售数据并提取见解。

您可以通过分析销售数据在短期和长期内提高销售代表的绩效。此外，您还可以识别、建模和预测销售趋势或结果。

销售分析分为四种类型

1.描述性 Descriptive

描述性的销售分析会向您展示过去发生的事情或现在正在发生的事情。它跟踪历史数据并将其与当前性能进行比较。很多销售人员，因为时间投入有限，大部分销售人员因为时间投入不够或者方法有限，对客户的需求描述不够充分，很难引起公司高层的重视，往往在初期丧失销售的先机。

2.诊断 Diagnostic

诊断分析旨在找出销售业绩数据背后的“原因”。它还试图了解是什么行为导致了特定情况的发生。

3.规定性 Prescriptive

规定性销售分析决定了如何解决特定问题以提高绩效。它首先评估数据并规定（或建议）下一个最佳行动。

4.预测性 Predictive

顾名思义，预测性销售分析从过去和当前的表现中学习以衡量模式。然后，它对未来会发生什么做出有根据的预测。这使您能够深入了解构建预测和设定最佳销售目标。这些预测结果对未来的生产交付、采购、人力资源都是有重大的关系的。尤其是大型制造业，对未来人力资源和物料的需求，产线安装和设备调试，都需要提前知道相对正确的数据。

三、为什么分析销售数据很重要？

我从第一家公司离开后，陆续换了几个公司，我发现很多公司是不重视销售收据的，或者说是方法不当。所以，我到现在还是挺感谢当年那个德国人的销售培训的，非常有用。

97%的卖家表示销售情报工具“非常重要”或“重要”。但为什么分析销售业绩对你来说如此重要？

我总结发现了8个原因

1.优化未来性能

通过分析销售数据，您可以深入了解如何制定更好的收入策略。使用可操作的见解，您可以提高未来的绩效。

此外，您可以确定实际的销售数字，以建立准确可靠的预测。作为奖励，您的销售代表可以避免低意向地追逐潜在客户。

2.做出明智的决定

作为领导者，当你掌握了可以采取行动的信息时，你会做出更好的决定。这就是分析销售数据的作用。

它向您展示了需要改进的领域。不仅如此，它还可以帮助你找出哪些渠道最有效，哪些渠道你可以加倍努力，以及你应该服务于哪些地点或行业。

假设你专注于领英，但你的大部分线索来自电子邮件营销。使用销售分析，您可以优先考虑成功的渠道。谷歌广告和网易邮件营销等各种渠道都有各自的优势和特有的客户群体，不是吗？

3.了解市场

销售分析报告提供了对您的产品需求的具体见解。如果有增长或下降，你就会知道。但这还不是全部。分析还可以帮助您汇总需求变化的可能性。市场信息一个重要组成是竞争对手的信息。例如，下降可能意味着你的竞争对手提供了更好的产品或更好的功能。某些时候，在竞标的过程中，如果不实现对竞争对手的价格进行分析，不研究对手的投标策略，很难获得成功。2021年我们当时和团队与另外三家自动化公司竞标时，公司两台设备的单价均处在中位数上，技术上我们比另外两家优秀，价格中我们刚好两家居中，自然最后客户用中等的价格拿到了最好的技术，订单当然是我们的了。

凭借市场洞察力，您可以确定何时可以找到新的目标市场、改进您的功能或添加更多功能。您还可以获得对市场价格和产品价值的评估。

4.驱动更好的用例

客户可能会根据特定需求使用您的工具，也可能有他们喜欢的功能。分析销售数据的见解可以为其他买家提供更好的用例。

当客户对他们的问题有了独特的视角和解决方案时，他们更有可能留下来。

5.个性化销售流程

- 分析评估我的客户（相同的产品，相同的工艺，客户因为自己在行业中所处的地位不同，客户的价值主张和自己的竞争力不同，他们对供应商和自身产品的品质要求也不同，因此对客户的整体理解和把握，是战略在线，比最终的价格策略和关系构建更为重要）

- 历史销售数据

- 已成交和已成交亏损交易的模式

- 买方需求（很多客户需求是需要梳理的，这不是教育客户，而是客户的DMU分多，各方诉求在早期是需要销售和技术人员进行梳理和归纳，让大家达成共识的。我有个软件项目，客户总体需求预算是2亿多，前后商务谈判和技术交流经历了20多个人，从QE工程师，到项目经理，到运营和品质总监，到项目总监，到BU长，到集团智能制造研究院，前后分不清到底是哪个部门在主导。与我对接的部门几乎对数字工厂技术的理解就是靠度娘。后来我自己不得不临时买书来看，一章一章的总结整理出来初步的客户需求，一直游说，知道每个人都名字自己当初的需求是不符合实际的。虽然到最后成交时，价格还被BU长砍了一刀，但是生意还是坦诚了，第一批交付是200多万，共60台设备，当时该工厂有7000多台CNC设备）。有趣的是，这个BU长后来成了我的好朋友。

- 行业数据（以新能源材料锂电池正负极产业来看，价格和技术，在市场都基本透明）

它可以让你清楚地了解买家决策小组成员名单和采购决策机制，定义个人利益相关者（DMU）的角色。这意味着你可以根据他们的需求个性化互动。如果销售代表参与研究，买家更有可能考虑你的业务。

【注：上图是2022年领英公司的调查显示，买手通常主要期待销售人员和他们互动什么内容和信息：1）要懂客户的商业需求 2）理解我在客户在本次采购过程中的角色和地位以及影响力 3）个人之间的信息交换（有效，可靠）。】

6.提高生产力

使用分析找出哪些销售动作会带来更多的胜利。接下来，你可以加倍练习这些动作，并将其复制到所有代表身上。这主要是考虑中试和量产阶段的策略，特别是与竞争对手争取订单份额时，尤其是同一客户多个产品竞争强份额的情况下，更是如此。此外，你还可以获得丰富的见解和数据驱动的反馈，以进行定性指导。

有了这些工作流程，销售人员（负责人）应该专注于最重要的事情——个性化销售和赢得更多交易。

7.改善现金流

销售是现金流的主要来源之一。分析它可以让你更好地了解你目前的现金状况。您可以采取措施，以有利于现金流和业务的方式完善您的销售流程。

8.走上增长轨道

通过销售分析步入增长轨道，改变您的业务发展道路。使用它来改进销售流程，从而提高收入。

随着现金流、胜率、留存率、生产力和预测的提高，销售分析可以为您提供融资机会。

你的企业越健康，获得投资的机会就越大。

四、如何分析销售数据？

以下步骤展示了如何系统地分析销售数据。

步骤1：确定要收集的销售数据

您可以使用指标确定要收集的销售数据点。以下是一些需要注意的关键指标：

如何分析销售数据

1.销售收入

它显示了您在特定时期内从销售中获得的总收入。使用销售收入来确定你是否处于健康的增长状况，是否实现了业务目标，或者是否设定了现实的目标。

2.销售额增长

销售增长跟踪特定时期内销售收入的增加或减少。它提供了您的销售业绩和盈利能力的总体概述。

确定您的业务是在增长还是停滞不前。用它来制定积极增长的战略。

3.转化率

转化率显示了您的销售流程的总体有效性。在监测这一指标的同时，还要考虑每个销售漏斗阶段的转化机会。

您还可以将其与客户获取成本（CAC）进行比较，以确定盈利能力。如果你的CAC很高，而转化率很低，你的底线就会受到影响。

4.胜率

胜率将已完成的交易与销售渠道中可行的交易进行比较。

转化率会影响您的胜率。如果您的中奖率较低，您的销售流程需要进一步改进。

如果胜率很高或有利，请使用销售分析来了解什么是有效的，并复制它以获得持续的成功。

5.每个销售人员的销售业绩

虽然99%的初创公司都不会有书面的提成制度，很多创始人都认为钱是自己的钱，不愿意承认钱是员工们一起努力挣来的。所以在进行利益分配的时候，往往是更多是私人情感，个别案例印象。

从管理的角度和人性的角度来看，人都是不患贫而患不均。每个销售代表的销售额跟踪特定时期内各个销售代表的绩效。它着眼于成交的交易数量加上每笔交易的货币价值。这需要我们制定一个公平和可以触及的销售绩效指标体系。

使用此指标来确定：

- 您可以将谁分配给价值更高的交易

- 谁需要持续的专业发展

- 谁应该得到晋升

- 奖励和奖金分配

6.项目结项的整体时间

结束的时间显示了从第一次接触到转变所需的时间。简而言之，它跟踪机会开启和关闭之间的时间。

使用此KPI监控销售代表的绩效、客户行为和表现不佳的策略，同时还可以防止销售人员丢单，也可以让管理人员及时参与和发现危机和机会。

7.平均交易规模

通过将特定时期产生的总收入除以已完成的赢得机会总数，获得平均交易规模。

它通常用于销售预测，以估计销售代表必须完成多少笔交易才能达到配额。

步骤2：选择分析销售数据的方法

接下来，选择一种适合您的业务目标和跟踪指标的方法。

您可以从以下6个选项中进行选择：

如何分析销售数据

1. 销售业绩分析 Sales Performance Analysis

此方法评估团队的绩效。它还评估了您的销售策略的整体有效性。

销售业绩分析跟踪每位代表的销售额。然后根据收入生成财务评估。您还可以将预期结果与实际销售结果进行比较。此外，它还可以方便地调整和升级销售业绩。

以下4种情形你还是可以借助销售业绩分析开展工作：

1）获得更高的胜率

2）缩短销售周期（我有一个做外贸的朋友，他的资金一年可以运转7-9次，他定位就是找交期特别急的订单，所有产品都是空运到美国，基本都是30-45天完成一轮出货。）

3）增加收入

4）提高利润率

2. 销售趋势分析 Sales Trend Analysis

销售趋势分析侧重于特定时期的趋势，以找到模式。一个微观趋势会持续一周（或七天）。宏观趋势可能会持续四分之一。

它用于确定你的销售数据是否随着时间的推移有上升、下降、稳定或波动的趋势。

您不仅可以部署趋势分析来监控整体销售，还可以部署以下方面KPI的趋势分析：

1）特定产品

2）产品范围

3）客户细分市场

4）渠道

5）位置

6）销售团队

7）销售代表个人表现

以下5种情形你还是可以借助销售趋势分析开展工作：

1）确定实现销售目标的进度

2）代表绩效的提高或下降

3）产品需求的增加或减少

4）得出你的输赢比

5）了解不断变化的客户偏好和市场

3.销售渠道分析 Sales Pipeline Analysis

它着眼于潜在客户在销售过程中进行的所有活动（这是买家旅程的视觉表现），因为他们要么转换交易，要么放弃交易。

销售渠道分析决定了您的渠道速度，即潜在客户在渠道中的移动速度。同时，它还说明了平均交易价值、成交数量和下降情况。

已完成的交易显示了在每个管道阶段有多少潜在客户从铅转化为现金（转换）。另一方面，还可以向您显示有多少潜在客户没有转换就离开了管道。您还可以确定交易失败背后的原因。

以下5种情形你还是可以借助销售渠道分析开展工作：

1）获得合格的潜在客户

2）吸引高意向的潜在客户

3）加快销售周期

4）改善买卖双方的互动

5）赢得更多交易

4. 销售团队分析

如果销售部门中有多个销售团队或部门，则可以部署销售团队分析。以业务开发和客户管理为例，这是销售团队中的两个部门。

这种方法对每个代表的销售效果进行精细分析。它深入研究了每个代表和团队的胜率、平均交易规模、销售渠道速度、计划演示次数、流失率和员工满意度等数据。

以下5种情形你还是可以借助销售团队分析开展工作：

1）提高代表绩效和生产效率

2）列出辅导的重点领域

5. 产品销售分析

它评估特定产品的有效性。该分析还提供了每种产品的收入、利润和费用明细。

如果您的公司拥有一系列具有多种功能或变体的产品，这将使您受益。您可以识别最畅销的商品以及表现不佳的商品。你可以看到它们是如何影响你的底线的。

以下2种情形你还是可以借助产品销售分析开展工作：

1）了解客户感兴趣的产品和功能

2）利用这些来提高利润

6. 客户销售分析

它使用每个受众细分的销售额、收入和利润来评估买家。用于分析的一些因素包括人口统计、兴趣、渠道、漏斗阶段和公司地图。

例如，美国加利福尼亚州的客户可能更喜欢产品A。另一方面，不列颠哥伦比亚省的客户可能希望将产品A和B的功能结合起来。

以下5种情形你还是可以借助客户销售分析开展工作：

1）了解客户的所有信息

2）创建准确理想的客户档案（ICP）

3）针对每个细分市场个性化交易

4）了解对营销和销售工作的反应

5）确定哪些活动和沟通渠道效果更好

步骤3：优化数据收集过程

清理和整理您的数据应该是一个持续的过程。但如果你没有准确的数据，现在是时候为分析做准备了。只有使用高质量、干净的数据才能获得可靠的见解，这一点很重要。

您可以从多个来源收集数据：

如何分析销售数据

1.销售工具

CRM、销售支持平台、会话智能工具等上的客户交易和购买历史记录。

2.网站

访问者的行为、在网站上花费的时间、跳出率等等。

3.活动

营销和销售活动，帮助了解客户偏好和细分市场，以及如何满足他们的需求。

4.调查

客户调查、员工调查、供应商调查、评论、在线民意调查和反馈表格。

5.市场情报

关于潜在客户、客户、供应商和竞争对手的报告。您可以通过付费墙或金融和市场情报平台从DaaS提供商那里获取这些信息。

6.社交媒体

社交媒体对目标受众行为、人口统计、兴趣和偏好的洞察。

7.聊天机器人

与客户互动并了解他们的查询、痛点、功能或最感兴趣的产品的网站或社交媒体聊天机器人。

步骤4：使用工具分析销售数据

您可以在Microsoft Excel或Google Sheets中设置自定义分析模板。但这需要大量的人工操作。

相反，使用专为销售分析设计的工具进行高级、快速的分析。如今，有几种工具使用人工智能来自动化分析过程，提供更准确的结果并构建可视化。

步骤5：准备销售分析报告

销售分析报告是一个文档中所有活动的摘要。它提供了有关销售量、潜在客户、新客户、收入、营销和销售支出以及利润的详细信息。

它还分享了销售流程、方法（包括哪些有效，哪些无效）、预测和客户见解的整体观点。

每份销售分析报告必须涵盖以下几个主题：

1.受众信息或快照

2.以前和现在的销售趋势

3.销售数据汇编（基于您使用的指标）

4.分析的演示（取决于所使用的分析类型）。它可能包括数据可视化和解释。

5.一系列关键见解，包括：

1）您的整体表现与宏观趋势的比较

2）人口统计和公司地理对销售流程的影响

3）最畅销的产品和功能

4）活动联系人和帐户数据

5）围绕采购决策小组（DMU）的关系情报

6）最有可能扩大或流失的客户

7）每笔交易的活动情报，包括渠道健康状况、机会得分、追加销售和交叉销售

8）机会即将结束以及如何更快地赢得机会

9）代表绩效和改进策略

10）优秀销售代表及时开展成功销售动作，以及如何在指导和指导下复制这些动作

五、如何分析销售数据：检查表

步骤1：确定要收集的销售数据

步骤2：选择销售分析方法

步骤3：优化数据收集过程

步骤4：使用工具分析销售数据

步骤5：准备销售分析报告

六、数字化营销工兵观察

现在是和我们企业的销售团队和企业高层管理人员探讨，因为他们在完成销售部门数字转型的关键时刻要做出决定。随着软件技术的开发能力和行业整理的完善，在客户交流过程总，对销售数据进行销售分析就是最佳时机。如果您已经拥有现有的基础设施，最好进行升级以最大限度地实现增长，本片文章可以做为一个工具，帮助到您熟悉这个行业，认识这行业的人脉。现在国内有很多商业BI公司，可以做这些业务。以数字化营销功工兵的观点来看，数字化转型包括公司每个部门都需要转型。采购也是一样，要经常了解外部，尤其是同行的信息。

一个好的数据库系统是商业决策和商业分析的前提。研发，生产，品质，仓库和供应链，市场动态，行业数据，终端市场的政治动态变化，包括战争的冲击，产能全球配置和优化需要企业提供柔性供应链。如果还不将人工技术与销售软件结合起来，单纯依靠董事长或者少数高层来做判断和决策，很可能将企业至于不利的的地位，那么，该如何引入人工智能技术，助力销售分析呢？

1. 数据收集：确保将销售相关的数据，如销售金额、产品类别、客户信息、销售时间等，准确地输入到人工智能软件中。

2. 数据预处理：清理和整理数据，处理缺失值、异常值等，使数据质量更高。

3. 选择合适的人工智能工具：例如机器学习算法或数据分析平台。

4. 训练模型：使用历史销售数据训练模型，让其学习销售模式和趋势。

5. 特征工程：确定哪些数据特征对于分析销售最为重要，例如特定地区的销售情况、特定时间段的销售波动等。

6. 进行分析：利用训练好的模型来分析销售数据，例如预测未来销售趋势、识别销售瓶颈、发现客户群体特征等。

7. 结果解读：理解人工智能软件输出的结果和建议，例如哪些产品可能更有销售潜力，哪些客户群体需要特别关注。

8. 制定策略：基于分析结果制定相应的销售策略和行动计划，如调整产品推广策略、优化客户服务等。

例如，通过人工智能分析发现某个地区对某类产品的需求在特定季节有明显增长，那么可以针对性地在该地区加大该产品在该季节的营销力度；或者发现某些客户具有相似的购买行为特征，就可以针对这类客户制定专门的营销策略来提高销售。

需要注意的是，人工智能软件只是工具，其结果需要结合实际业务经验进行综合判断和应用。同时，要不断评估和改进分析方法和模型，以适应不断变化的销售环境。很多商业分析软件因为源代码不能给到客户，无法做二次开发。理想的销售分析软件应该会公司IT联合外部供应商做定制开发比较合适。选择低代码/零代码平台开发管理软件，是很多大型企业未来的不二选择。下面是Salesforce 2024年3月发布的如何使用AI工具用于CRM软件开发和使用的详细介绍。相信国内也会越来越多这样的公司参与到销售软件开发中，大量普及AI工具。下一期，我将邀请国内*软件开发工具公司为大家做深度解析。

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