㈠ 销售数据如何分析
关于销售数据分析，可以参考以下内容：
原本以为当上销售领导，可以拿着高薪与老板近距离接触，琐碎之事交给小弟，其实苦逼的生活才刚刚开始，老板经常要数据，每次都要重新做分析，恐怖！
换了一个数据分析工具，第一次做好分析之后，以后数据结果会自动定时更新哦（当然我连接了数据库数据、表单数据），整理了常见数据跟大家分享。
1、销售外勤管理
作为一个小领导，每天都要看下属的客户拜访情况，团队的成员会在协同软件上详细记录自己的拜访的情况，包括客户名称、行业和具体情况 。
地区分布：通过提供BDP个人版的数据地图，你能直观看到销售额的全国分布情况，还可钻取到各省的各个城市，一步一步分析问题，找到对应负责人，不断优化销售策略。
这些数据都是销售最经常关注的数据，做好图表后直接通过BDP的“分享”功能将数据结果分享给Boss，分析效率大大提高了呢，就有更多时间去管理销售业绩，优化营销策略，让业绩不断提高~~~
Ps：上面美观的数据图表均来自BDP个人版~
㈡ 如何进行成本分析
一、对比分析法
通过成本指标在不同时期（或不同情况）的数据的对比，来揭露矛盾的一种方法，成本指标的对比，必须注意指标的可比性。
毛利分析，产品类别成本分析，行业比较分析，同期比较分析，趋势分析这些都可以做对比分析。
（1）毛利分析
毛利＝售价-成本 毛利率＝毛利/售价
（2）产品类别成本分析
1. 产品类别毛利率分析
毛利率高的产品可以进一步打开市场，毛利率为正数的在产能允许的情况下也可以生产。
2. 直接材料成本率分析
①原材料成本/总成本，这个比率越高，说明企业机械化程度较高，要降低成本，就要控制好材料成本，如果比率比较低，可以考虑提高人工效率，增加机械化。
②材料成本/售价，这个比率的高低在一定程度上决定了企业的毛利率水平。
3. 直接人工成本率=直接人工成本/产品成本
4. 制造费用比率=制造费用/产品成本
5. 差异成本分析
①材料成本差异分析
②直接人工成本差异分析
③制造费用成本差异分析
6.成本利润率分析=利润/成本
7. 销售成本率=成本/收入
（3）行业比较分析
行业信息我们可以从上市公司披露的资料里获得，可以做毛利率，成本率，成本利润率等的比较分析，可以用图表表示。
（4）同期比较分析－－－可以做图表
（5）趋势分析－－－可以做折线图、柱状图
二、因素分析法
是将某一综合性指标分解为各个相互关联的因素，通过测定这些因素对综合性指标差异额的影响程度的一种分析方法。在成本分析中采用因素分析法，就是将构成成本的各种因素进行分解，测定各个因素变动对成本计划完成情况的影响程度，并据此对企业的成本计划执行情况进行评价，并提出进一步的改进措施。
三、相关分析法
是指在分析某个指标时，将与该指标相关但又不同的指标加以对比，分析其相互关系的一种方法。企业的经济指标之间存在着相互联系的依存关系， 在这些指标体系中，一个指标发生了变化，受其影响的相关指标也会发生变化。如将利润指标与产品销售成本相比较，计算出成本利润率指标，可以分析企业成本收益水平的高低。再如，产品产量的变化，会引起成本随之发生相应的变化，利用相关分析法找出相关指标之间规律性的联系，从而为企业成本管理服务。
▎存货分析
1. 存货周转率＝销售成本/平均存货
2. 存货构成分析
如果存货金额过大，对企业的资金占用就高，影响企业的现金流。
3. 库龄分析
这个分析来源于我们的盘点，分析长期积压品占用资金情况，及时清理。
㈢ 对销售数据进行分析应该从哪些方面下手
从以下方面：
1、营运资金周转期分析销售收入结构分析。
2、销售收入对比分析。
3、成本费用分析。
4、利润分析。
5、净资产收益率分析。
销售数据分析，主要用于衡量和评估经理人员所制定的计划销售目标与实际销售之间的关系，它可以采用销售差异分析和微观销售分析两种方法。
产品销售额分析：
与按地区分析销售额一样，按产品系列分析企业销售额对企业管理层的决策也很有帮助。方法如下。
首先，将企业过去和现在的总销售额具体分解到单个产品或产品系列上。
其次，如果可以获得每种产品系列的行业数据，就可以为企业提供一个标尺来衡量各种产品的销售业绩。如果产品A的销售下降了，而同期行业同类产品的销售也下降了相同的比例，销售经理就不必过分忧虑了。
再次，进一步考察每一地区的每一产品系列的销售状况。销售经理据此确定各种产品在不同地区市场的强弱形势。产品A的销售可能下降了l0%，但其所在地区的销售却下降了14%，销售经理要进一步找出出现偏差的原因，并与地区分析相对应，做出相应的改进。
㈣ 如何进行成本数据分析呢大体包括哪些步骤和方法
成本分析的步骤：
1、明确目的：要进行成本分析，首先要明确分析目的。 概括来说，成本分析的目的有三个：
（1）、降低成本，找到成本降低点。
（2）、为业绩评价提供依据。企业的成本实施预算、销售费用预算达成率等都属于业绩评价。
（3）、为决策提供信息支持。其包括为公司产品的定价和选择提供分析信息等。
2、确定对象：确定对象指对对象为材料成本、员工成本、销售费用、管理费用还是财务费用等进行分析。
一般来说，分析的原则有两个：一是全面分析，二是重点分析，也即专项分析。通常在实务过程中，建议做重点分析，如要控制差旅费就做差旅费的专项分析。
另外，需注意的是，在分析过程中，最忌讳出现什么都想分析但都分析不到位的情况。因此，一个阶段的重点分析对象不可太多，时间精力有限，要用有限的时间去做最有价值的事情。
3、数据的收集与汇总：分析对象确定后，企业就要围绕对象收集数据，如果数据不全就会导致分析结果失去价值，因此数据的收集和汇总非常关键。
成本分析方法：
1、比较分析法
：成本的比较分析法可细分为两种，即同比分析和环比分析。
何时用同比，何时用环比，这是在分析过程中需要思考的问题。
2、比率分析法 ：
比率分析法是指将不同项目放在一起进行比较所构成的一种比值。比如，将销售费用与销售收入比较得出销售费用率，将管理费用除以销售收入得出销售管理费用率，这都是比率。
3、因素分析法：
因素分析法是分析过程中应用最多的一种方法。
在企业的成本分析中，影响利润的因素有四个：销量、价格、成本、费用。因此，企业在运用因素分析法时，首先要找出最敏感的因素。
4、差异分析法
5、本量利分析法：本量利分析是指在成本习性分析的基础上，运用数学模型和图式，对成本、利润、业务量与单价等因素之间的依存关系进行具体的分析，研究其变动的规律性，以便为企业进行经营决策和目标控制提供有效信息的一种方法。
㈤ 如何做好销售数据分析
你好，可以参考下面快消行业销售数据分析的案例：
某公司是全球最大的日用消费品公司之一，同时也是世界500强企业，拥有员工近10万人，涉及产品包括化妆品、个人清洁、个人护理、面部护理、婴儿护理、家居清洁等诸多品类。多年以前，该公司就在中国成立研发中心，重点开拓国内市场。时至今日，已在北京、上海、天津等地成立了多家分公司，员工总数近万人。
随着国内快消市场竞争环境的日趋激烈，这家公司也面临着较大的增长压力，同时，针对庞大的销售团队，如何进行更好的管理，也成为了目前该公司急需解决的问题。
业务痛点
为完成月度/季度/年度销售指标，需要实时了解整体业务运营情况，找出增长或下降原因，及时做出有效的应对；
销售团队庞大，想要及时了解每一名销售主管的销量完成情况、拜访完成情况、在店时间等指标；
业务系统繁多，如DMS经销商系统、CRM销售管理系统、WMS系统、财务系统等，各系统数据结构不统一、接口混乱，无法进行统一分析，数据孤岛问题严重。
一直以来，该公司都以晨会形式进行销售团队的管理，但往往每次晨会都如走过场一般，黑板上的销售排名缺少及时有效的数据支撑，很难从人分析到店，再到产品，很多决策还是靠“拍脑袋”决定。
组建报表团队，负责每一个业务系统的数据报表工作。由于报表产品基本以“周”、“月”为单位，所以管理层无法及时掌握销售情况。同时，在日益复杂的数据和系统压力面前，报表团队也逐渐成为了管理上的瓶颈。
面对销售增长率的下降，该公司往往会找到咨询公司，从消费者分析入手，对产品结构品牌策略业务布局进行战略上的调整，以寻求增长之道。但这种方式成本太过高昂，而且在实际执行中往往存在很多桎梏。
现有做法
基于DH Data Connector Framework（数据连接器框架），整合DMS、CRM等几大业务系统，构建统一、实时的数据分析平台；
建立全局业务看板，实时掌握整体销售额、利润、成本、库存等关键指标，通过全维度数据下钻，分析销售变化趋势，探寻销售增长点；
建立RD晨会看板，向各级销售人员及时传递各项关键数据，包括本月销售完成情况、销售目标完成率、店点分销情况等销售数据，以及在店时间、拜访数等行为数据，支撑销售及管理人员的日常工作；
根据该公司的管理层和销售团队组织架构，设置权限分配，满足各级人员查看和分析数据。
解决方案
以上内容由DataHunter整理提供
㈥ 销售数据分析方法有哪些
1、对比分析：通过多种产品数据进行对比分析，这样可以实现产品功能的好坏分析。
2、多维度拆解：用不同的视角去拆分、观察同一个数据指标。分析流程为启动事件分析、分析完成之后的结果、多维度拆分小结。
3、漏斗观察：就是一连串想后影响的用户行为。一个个行为构成，是前一步对后一步是有影响的。
4、评估渠道质量并确定投放优先级：评估产品各渠道营销情况，决定渠道投放的优先级。
5、分布情况分析方法：是在一个事件不仅仅只有累计数量这么一个可以观察的指标，还可以观察这个事件在不同维度的分布来观察。
6、用户留存的分析方法：分析产品用户数据，看看用户是否可以发展为长期用户。
㈦ 如何分析销售数据与报表
为什么要做销售数据分析？
企业的业务数据涉及销售数据、财务数据、人力数据、产品数据等多种类型，而销售数据在所有数据中的重要性毋庸置疑。通过分析销售数据，将有助于发现经营问题，降低销售成本，最终提高企业销售利润。
关键指标提取
不同行业对销售指标的侧重各有不同，本文将以建材行业为例进行说明。
其中涉及的销售数据指标包括：销售数量、销售单价、销售收入、单位成本、销售成本、销售毛利等，原始数据中还会涉及月份、城市、分类、计量单位、对应客户等信息。
图表与看板制作
提取完重要数据指标后，您就可以根据需求制作相关看板与图表。在此之前，用户必须对需要监控的指标做到心中有数。
一般来说，制作看板时，根据目的不同可以分为三类：
1. 基础数据看板：总览全局
这类看板大家都比较熟悉，主要是由包括地图、条形图、饼图等一系列的基础图表组成，用于查看不同地区、时间、类别的销售收入、销售成本等基础数据。下图是根据建材行业的示例数据生成的一个看板：
（以上图表使用DataHunter制作）
㈧ 模板干货：零售门店销售数据分析怎么做
零售数据分析中，对单店的销售分析是不可或缺的一个分析维度，在周会或者月会上时常会被提及的分析项，如何能将零售门店最基础枯燥的数据制作成一份直观的可视化分析报表呢？
我们可以参考下面这个零售门店销售数据分析模板：
分析模板内容
1、汇总指标数据展示
浏览者可直观掌握各门店的总体销售情况：收入、成本、毛利、数量、订单数等指标一目了然。
2、各区域收入占比图
从区域维度，帮助浏览者快速了解不同区域的销售收入占比情况：哪个区域收入比重最高，哪个区域收入比重最低。
3、门店销售分布图
帮助浏览者快速掌握各个门店的销售价值分布。
4、门店销售收入排名图
由高到低的门店销售收入排名（可自行设计排序方式），帮助浏览者快速掌握哪些门店的销售收入排名最高，哪些门店的销售收入排名垫底，从而针对不同门店的销售情况采取不同的调整策略。
5、具体销售明细表
帮助浏览者深入了解销售基础数据具体明细：商品数量、单价、销售额、成本、毛利、排名等指标情况一目了然。
动态的过滤分析展示
如图所示，动态的可视化方式，可帮助浏览者从不同维度分析零售门店的销售情况，打通数据之间的孤岛，更好地管理不同区域、不同门店的销售业绩。
简言之，通过这样的销售数据分析模板对销售数据的应用，可帮助管理者从日期、门店、区域、商品等不同维度深入分析销售业绩情况，提升门店业绩。相信在周会或月会上，这样的门店销售数据分析模板不仅仅可以让数据被看到，更让数据和业务和管理紧密相连，让数据价值清晰可见。
㈨ 销售数据分析主要从哪几方面进行
销售数据分析主要从：
1、单店货品销售数据分析
畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅销款即在一定时间内销量较大的款式，而滞销款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。
款式的畅滞销程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了。
其总销售数量并不大，那么也不能算是畅销款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞销款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。
2、单款销售生命周期分析
单款销售生命周期指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。
单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过插入图表功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。
(9)销售成本数据分析怎么做扩展阅读
针对同一市场不同品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的销售策略提供建议和参考。针对不同市场的同一品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的市场策略提供建议和参考。
微观销售分析，主要分析决定未能达到销售额的特定产品、地区等。
销售分析法的不足是没有反应企业相对于竞争者的状况，它没有能够剔除掉一般的环境因素对企业经营状况的影响。销售分析可以决定一个企业或公司的生产方向 。
㈩ 如何做销售数据分析
销售数据分析工作涉及到销售成本分析（包括原材料成本、制造损耗、运输成本等）、销售利润分析（包括纯利润和毛利润）、客户满意度分析、客户需求分析等。
要进行销售数据分析，主要是统计和分类，必须借助一些工具，单靠人基本是无法完成的，尤其是客户较多或产品比较多的情况下，更是困难。
最简单的方法是使用excell，把数据都输进去，然后统计，分类，生产图表，这样就对数据有个比较直观的了解。
或者是使用ERP软件或其他一些管理软件，更简单，直接就可以生产图表。
然后利用一些统计学的知识对这些数据图表进行分析，了解销售状态，做出决策。