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数据分析实例(一)

数据分析实例(一)

作者: 数据真香 | 来源:发表于2021-01-18 14:19 被阅读0次

    数据分析问题:

    某线下传统企业,靠地是业务人员地推,逐个签订单、合同,而签下一个单肯定不是马上就能促成的,一般是要养客户培养意向客户,然后是磨客户把意向客户变成签约客户。他把公司分成2大区,因为公司是在华南,华北/华东市场没有那么大,合并在了一起。他这个月的销售目标是1个亿,然而实际只达成了6000w,缺口有4000w。如何对销售额未达标进行问题分析?

    具体分析:

    1、看目标合理性(落地性):(1)对比目标与上个月销售情况;(2)对比竞品销售情况:总体情况可以对标竞品公司或者龙头企业的招股书或者财报等数据,还可以根据一些行业网站预测下以往这个产品的消费情况,某些行业在龙头企业先进去市场的情况下,产品销量可以估计得较为准确;(3)对比资源、区域、市场存量与任务分配分配是否合理,也就是各地区在往下市场分配是否合理。比如有些公司地推往往按照地域来分配,比如东西南北各一个人,但是可能南边由于某些原因,市场1个人就推不过来,而北边的客户密度较为稀疏,那么按地域分配就是不可落地的。

    2、如果合理,对比任务与实际差距最大的部分:

    (1)有明显问题点:首先,检查统计是否无误:1)先检查近期的变动是否造成错误;2)检查数据格式、统计口径等是否造成数据丢失;3)检查人员提交是否有误。其次,找到影响最大的区域、环节、个人,针对性优化。

    (2)无明显问题点:首先,看跟上个月比销量上升还是下降。1)如果上升,看行业市场整体增幅,对标竞品、行业龙头,尽量量化差距,分析营销活动、渠道等原因;对比环比、同比的销量增幅,分析市场存量现况,如果是无其他原因的增幅下降,则需要考虑开拓新市场。2)如果下降,对比各渠道表现,各区域表现,漏斗转化率(地推-意向用户-签约用户),新/老用户的增长、转化率和时间跨度;rfm模型与资源分配(如果有)等等。3)考虑其他异常情况:总结市场存量、地域表现、季节性周期性因素等外部影响;再分析内部异常因素,比如,是否是为了某些营销策略暂时放弃利润,是否有部分销售垄断客户问题,是否上个月为了冲量提前透支客户市场,竞争对手的定价波动等。

    3、通用影响因素:(1)客户量不够,影响因素一般是地区分配,人员分配情况,当地产品本地化情况。(2)客户挖的不够深原来能买5个的客户只买了1个,影响因素一般就是转化率不够客户关系不到位(产品认知不到位),地推地区安排不合理渗透不够。

    附1:关于地推渠道

    比如现在有家宝石鉴定公司,你底下的销售对接的就可能是1.某些宝石公司 2.需要鉴定宝石个人 3.中介商 或者 某些公立企业 。地推覆盖中 最能给你提供销量的当然是1.宝石公司 3. 渠道商或者公立企业。而这两个往往都是你的老客户,会反复消费的。2往往是新客增长最大但是老客户转化最低,且总销量可能是最低的。服务业或者专业用品领域,大多数都是需要老客户撑起来的。

    附2:关于数据指标

    整体上销售额=销售量*单价=订单量*客单价,销售金额=华南地区+华北地区+华东地区销售金额;而每个地区订单量=新客+老客*留存率,新客=推广目标客户数*意向客户转化率*签约客户转化率;老客=忠实客户+流失客户,其中流失客户又有一部分可通过一些方法引导变成回购客户,另一块客单价这个还要基于商品进行分析

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