销售报表分析哪些数据？

以电商零售企业为例。主流的销售额、订单量、完成率、增长率、重点商品的销售占比、各平台销售占比。更多的也可以跟踪利润、成交率（转化率）、人均产出等。

营销数据分析 营销数据分析模型营销数据分析 营销数据分析模型


营销数据分析 营销数据分析模型


基本业绩分析：

建设销售分析体系，以渠道组织、商品体系实时、统计销售业绩。

指标：

根据数据间逻辑，从汇总数据的异常，从时间、品牌系列、地区纬度进行钻取识别问题。

商品价值分析：

根据商品的销量、利润等指标分析商品价值

价格带分析：

分析价格带利润、价格带销量。

销售数据分析的六个步骤？

1、按周、月、季度、年的分类销售数据汇总；

2、月、年销售汇总数据的同比、环比分析。了解变化情况；

3、完成情况。及未完成原因分析

4、时间序列预测未来的销售额、需求；

5、客户分类管理；

6、消费者消费习惯、购物模式等等。

销售数据，我该从哪几个方面来分析？

1、按周、月、季度、年的分类销售数据汇总；

2、月、年销售汇总数据的同比、环比分析，了解变化情况；

3、完成情况，及未完成原因分析；

4、时间序列预测未来的销售额、需求；

5、客户分类管理；

6、消费者消费习惯、购物模式等等

销售数据应该分析哪些方面？

数据分析一般包括：

1、营运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人员所制定的销售目标与实际销售之间的关系，它可以采用销售异分析和微观销售分析两种方法。

怎样做好销售数据分析工作？

营销数据分析大多时候下就是销售数据分析，可以这样处理：整理好销售中需要关注的数据维度，将其做成可视化仪表盘，定期更新数据就行，销售数据主要包括这些维度：


1、销售外勤管理

作为一个小，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，由我来做汇总工作。


团队拜访情况：观察折线图，发现有明显下降的趋势，询问负责人，及时做出调整。

客户拜访情况：通过下属记录的明细数据了解每个客户拜访次数，拜访三次左右的客户会督促他们重点跟进一下；拜访了五次以上却没有签单的客户，了解原因，考虑是否放弃。

客户行业分类：拜访和签单客户中，哪个行业居多也是莓菌关注的指标，根据实际情况及时调整销售策略，重点攻占成交率高的行业客户。


2、销售业绩管理

作为公司的销售，给公司带来实际的收益是老板愿意看到的，而如何管理好每个销售，是至关重要的。对于销售业绩的管理，同样也是通过数据直观的了解并及时调整方向，这样老板能直观了解数据情况。

销售排名：的销售都喜欢拼，所以销售龙虎榜尤为重要，每天莓菌会通过实际业绩排名对前三名员工给予相应的奖励，老板也会通过排行榜了解各部门业绩情况。

客户排行榜：客户方面也会做成交额汇总，因为大客户是需要定期维护的。对于有些大客户，成交额下降可以提醒我们及时做好补救。

库存管理：对于销售而言，了解公司库存会节约很大的成本，因为一旦缺货就会影响正常的交付时间。通过图表来了解产品销售情况，哪些产品卖的好一目了然。


这些数据都是销售比较关注的数据，可以在BDP个人版上做好可视化图表，然后直接通过“分享”直接将数据结果分享给Boss。而且每周在BDP上追加数据（要是是直连数据库或第三方平台数据，那数据都不需要追加，数据是自动更新的），省事很多很多，数据结果图表也就更新了，分析效率提高了很多！

财务如何进行销售数据分析和建议？

，销售数据的财务综合分析，着重点为销售毛利率分析。


第二，各销售点销售量及销售收入构成比例分析，着重点是掌握产品市场细分情况。


第三，销售费用发生情况分析。主要分析各销售点销售费用与销售收入比较的升降情况，有效控制销售费用。

历年双十一销售数据分析？

2009年 交易额达5200万。


　　2010年双11当天销售额达到9.36亿。


　　2011年双11销售额达52亿元。


　　2012年双11总销售额达到1亿。


　　2013年双11达到350亿元。


　　2014年天猫双11销售额为571亿元。


　　2015年天猫双11销售额为2.17亿元。


　　2016年天猫双11销售额达到1207亿元，突破千亿。


　　2017年天猫双11销售额为1682亿元。


　　2018年天猫双11销售额高达2135亿元。


　　2019年天猫双11全天成交额2684亿。


　　2020年天猫双11成交额达4982亿。


　　2021年天猫双11成交额达5403亿。

销售数据，我该从哪几个方面来分析？

1、按周、月、季度、年的分类销售数据汇总；

2、月、年销售汇总数据的同比、环比分析，了解变化情况；

3、完成情况，及未完成原因分析；

4、时间序列预测未来的销售额、需求；

5、客户分类管理；

6、消费者消费习惯、购物模式等等