销售分析怎么做，企业做好销售分析的指标详解？
每个企业每天都会产生大量的数据，比如交易数据，营销数据等等。
在过去，这些数据没有得到如此广泛的关注或很好的利用，但随着数字技术的迅速崛起，数据几乎成为了一个企业的命脉。
对于企业销售人员来说，销售数据也很重要。如果企业能够挖掘出这些数据的真正价值，不仅可以实现业务的爆发式增长，还可以提高销售流程各个环节的效率。
但是，拥有数据和使用数据完全是两码事。哪些销售数据有用？哪些销售数据没用？应该重点关注哪些销售数据？...等等，仍然困扰着许多企业。
要充分发挥销售数据的真实价值，企业需要进行销售分析，这是我们接下来要讲的。企业如何做好销售分析？销售有什么好处？以及销售分析应该关注哪些重要指标？
销售分析，其实就是基于对数据的识别、建模和理解，从而预测销售趋势和结果，不断优化和改进企业销售的流程，最终目的是利用数据帮助企业进行经营决策。
比如，从一个销售主管的角度来看，他可以用销售分析来确定他团队中的销售人员是否有足够的机会和能力来完成他们的目标，也可以用来确定哪些销售更适合他的公司，他可以不断地培训他们达到一个新的水平等等。
有人会问，企业应该多久做一次销售分析？其实没有周期限制，主要看企业本身的销售性质和企业在营销活动中的投入。
但是，虽然没有确切的周期要求，但企业在销售分析中仍需注意以下几点:
首先，根据企业的实际情况，定期进行深入的销售分析是很有必要的。比如一个季度一次或者一个月一次等等。，因为如果不定期进行分析，结果会变得不可靠，甚至无效。
其次，销售分析要注意销售数据的时间范围。花一周的时间分析一天的数据肯定是浪费时间和精力，但花一周的时间分析一年的数据可能更有价值。
最后，销售分析越多越好。如果企业非要分析销售人员的一举一动，结果可能不仅卖不出更多的产品，还会让大家陷入巨量的图表制作中。
销售分析的4个阶段
销售分析对企业整体业绩增长的重要性不言而喻，那么具体应该怎么做呢？事实上，销售分析一般会经历四个阶段:
- 描述性分析:发生了什么？
所谓描述性分析，就是企业在做销售分析的时候，第一步是对现有的销售数据进行评估分析，回答一个最基本的问题:发生了什么？
举个简单的例子，有了销售数据，企业就可以知道自己在这个季度取得了多少成绩。与上季度相比，业绩是增长了还是下降了？
描述性分析最常用的方法就是我们经常看到的各种数据模型，如饼状图、条形图、表格或折线图等。通过可视化数据，可以得到描述性分析的结果。
描述性分析是企业继续完成销售分析的基础。无论是诊断还是预测，前提都是要知道过去发生了什么。
借助描述性分析，核心目的是帮助我们更好地了解企业的整体销售情况。
- 诊断分析:为什么会这样？
在描述性分析之后，就是销售分析的第二阶段“诊断性分析”，这是一种更高层次的分析形式。这个阶段通常需要通过各种数据技术来实现。借助诊断分析，企业可以回答第二个问题:为什么会发生？
比如我们从业绩表中可以看到，11月份的销售额增长明显。通过分析发现，在此期间，我们接到了政府部门的几个大订单，使得销售额大幅增长。
这是诊断分析。知道了发生了什么，我们也要知道这些事情为什么会发生，这样才能为下一阶段的预测分析提供依据。
- 预测分析:会发生什么？
企业一旦能够有效地了解发生了什么，为什么会发生，就可以进行下一阶段的销售分析，也就是预测分析。
预测分析是另一种高级分析，它与诊断分析有很大不同。通常涉及回归分析、多元统计、模式匹配、预测建模等技术。它的最终目的是通过数据和信息回答第三个问题:可能会发生什么？
而涉及到预测分析的技术，对于很多企业来说是比较难实现的，因为他们不仅需要更多高质量的数据，而且对数字化技术的要求也比较高，所以很多企业会和专门的技术服务商合作来实现。
虽然预测分析很难实现，但是它带来的价值是巨大的。
如果企业能够准确地识别哪些行为导致了某种结果，它就能够可靠地预测哪些行为会达到预期的结果。这种洞察力将帮助企业做出更明智的商业决策。
- 规范分析:应该怎么做？
销售分析的最后阶段是规范分析，会涉及到更复杂的数据处理技术，比如复杂事件处理、神经网络、推荐引擎、机器学习等相关技术。
规范分析是为了解决企业的最后一个问题:下一步应该怎么做？其实这是一个企业最难的一步，答案的可靠性很大程度上取决于前三个分析阶段的准确性。
规范分析的价值在于，企业将能够基于高度分析的事实而非直觉做出商业决策。更直接的是，企业更容易保证预期的结果，比如实现业绩增长。
简而言之，销售分析四个阶段的实现难度在增加，它们给企业带来的价值也在增加。
事实上，随着各行各业对销售数据价值的不断重视，基于数据分析的Salestech早已应运而生。很多企业只有与Salestech服务商合作，才能实现对自身销售数据价值的挖掘。
销售分析的好处
现在大家都在说数据驱动增长。通过对销售数据的分析，企业可以获得更高的收入。那么是如何实现的呢？
- 准确识别销售机会
通过对历史数据的整理，企业相当于拥有了一部随时可以使用的数据百科全书，这样销售目标会更加合理，实现目标的可能性也会大大提高。
而且，通过回顾过去的数据，企业管理者可以抓住更合理的销售机会，更有效地分配资源，更有效地管理员工，快速应对市场趋势的变化。
如果销售业绩下滑，销售数据的分析可以给企业及时采取有效行动的机会。
- 改善客户服务体验
如今，个性化服务的概念越来越流行。过去一刀切的服务方式已经逐渐被淘汰，这些其实都得益于数据价值的挖掘。
最显而易见的是，比如一个企业想要知道如何为不同的客户群体提供高度个性化的服务，就需要从不同的客户画像中收集和参考历史数据，从而达到这个目的，改善客户服务体验。
有了全面的数据，企业可以在正确的时间对正确的客户说正确的话。
- 确定销售流程的瓶颈
销售数据分析还可以帮助企业准确找到销售过程中的瓶颈，比如潜在客户卡在了哪个环节，哪个环节转化率低，潜在客户最后为什么没有付款。
知道了这一点，企业就可以不断优化自己的销售流程，提高各个环节的转化率。
现在有了很多相关的Salestech工具，企业可以实现销售流程的自动化管理和实时提醒，销售工作也越来越简单高效。
- 做出更高效的决策
让数据企业更清楚的知道一个营销活动是否成功，参与活动的客户画像是什么样的，付费转化率是多少等等。
有了这些信息，企业可以通过销售分析知道如何砍掉无用的内容，从而降低成本，也可以将个性化内容推回到合适的客户群体，提高转化率。
销售分析只需要告诉企业什么是没用的，什么是不应该做的，就可以大大提高企业的销售能力，帮助企业做出更好的决策。
当然，销售分析的价值远不止以上。例如，还可以帮助企业缩短新销售培训周期，提高销售工作效率等。，这些都需要企业根据实际情况去发现和挖掘。
销售分析的关键指标
要使销售分析的结果更加可靠，就要尽可能保证数据的准确性。但是从海量数据中挑选出最有价值的部分需要花费大量的时间，并且很难保证其价值。
所以，与其想要所有的数据和指标，不如先明智地选择关键指标。
- 月销售额增长
月度销售增长是指企业月度收入的增加或减少，这是任何企业都需要关注的核心指标之一，因为它提供了对业务整体健康状况的具体洞察。
月度销售增长决定了企业需要紧缩还是放松财务支出。
销售主管用每月的销售统计来跟踪团队的努力和成果，找出销售过程中需要做哪些优化；销售人员可以使用每月销售增长作为自己的激励指标。
- 平均客户转化时间
平均客户转化时间表示潜在客户成为付费客户所需的平均时间。该指标可以帮助企业衡量销售漏斗的效率，更好地判断潜在客户转化的可能性。
企业管理者可以用这个指标来预测任何一个时间段的收入；销售主管和销售员工可以使用该指标作为生产力和渠道效率的指标。
- 客户转化率
客户转化率是指把潜在客户变成付费客户的人数。这个指标可以让企业洞察到自己的产品吸引潜在客户的能力，以及渠道将潜在客户转化为付费客户的效率。
销售主管用客户转化率来衡量产品是否适合市场，价格是否合适，销售工作是否有效；销售人员可以用这个指标来衡量他们对潜在客户的营销效果。
- 客户保持率/离职率
客户留存率和客户流失率是两个定义相反的重要指标。前者一般表示在特定时间内，最终达到的客户数量与企业有关。后者表示在特定时间内有多少客户终止了与企业的关系。
要知道，获取新客户的成本远远高于维护老客户的成本。所以，企业需要做的就是让客户留存率高于离职率，从而获得更高的利润。
企业管理者可以用客户保持率和离职率来衡量客户服务的成功与否。销售人员可以使用这些指标来识别和确定哪些客户更有可能留下来。
- 客户获取成本
获客成本是指获得一个新客户的成本，包括销售和营销的成本，企业增加收入的最好方法之一就是降低成本。
通过使用该指标，管理者可以创建一个更容易复制、成本更低、利润更高的销售流程，并找到最具成本效益的潜在客户来源。
- 客户平均生命周期价值(LTV)
平均客户生命周期价值(LTV)代表了每个客户能够给企业带来的收益的多少，这也是每个企业关注的核心指标之一。
如果一个企业的平均客户生命周期价值高于客户获取成本，那么这个企业的销售过程显然是有问题的。
根据这个指数，管理者可以做出与市场营销、产品开发和客户服务相关的重要决策。
除了上面提到的指标，还有一些指标同样重要，比如客户平均收入、个人销售业绩等。，企业可根据实际情况酌情考虑。
结论
销售分析是帮助企业量化不同销售行为结果的关键，但销售分析的核心是数据。如果没有成功筛选和准备分析的数据，任何分析结果都会变得不可靠。
在传统的Excel电子表格工具下，准备销售数据分析的数据可能需要几个小时甚至几天，更不用说后面的分析过程了。
而现在，企业可以使用Salestech工具将数据处理时间缩短90%以上，并将分析结果的准确率提高数倍。
