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如何做好销售数据分析(数据分析培训有哪些课程)

作者:易秋      发布时间:2021-09-03      浏览量:5383
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,

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。
现有做法
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。
解决方案
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。
以上内容由DataHunter整理提供

原发布者:可爱的ruth123
前言  营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军,但是这个行业以成败论英雄。  营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎:营销总经理要遥控管理庞大的营销团队,服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪,哪怕每天干25个小时,工作还是俄罗斯方块一样堆积。  压力和杂务干扰之下,就容易迷失,做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型,帮助自己脱身庶务,联系市场实际,提升管理绩效。营销总经理工作模型一:数据分析模型  一、营销总经理数据分析流程概述  数据分析好像“业绩体检报告”,告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。  如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题,没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题;就要思考有没有特殊原因——比如:天气下雨造成三天发货量下滑,天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货,所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因,确实属于业绩异常,就要立刻从这个指标着手深度分析:通常是从产品、区域

主要从以下几个方面分析:
一新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析,后期产品迭代优化还是需要数据分析,采集用户行为、习惯、评价等数据;
二用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析;
三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通,数据化管理等工作需要数据分析;
四是数据情报和数据预测。
从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要,这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司,或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间,像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我,进步的很快,所以现在基本把这一套搞得很熟练了。


数据分析培训有哪些课程


培训课程如下:
一、大数据前沿知识及hadoop入门
  零基础入门,了解大数据的历史背景及发展方向,掌握hadoop的两种安装配置
二、Hadoop部署进阶
  熟练掌握hadoop集群搭建;对Hadoop架构的分布式文件系统HDFS进行深入分析
三、Java基础
  了解java程序设计的基本思想,熟练利用eclipse进行简单的java程序设计,熟练使用jar文件,了解mysql等数据库管理系统的原理,了解基于web的程序开发流程
四、MapReduce理论及实战
  熟悉MapReduce的工作原理及应用,熟悉基本的MapReduce程序设计,掌握根据大数据分析的目标设计和编写基于mapreduce的项目
五、hadoop+Mahout大数据分析
  掌握基于hadoop+mahout的大数据分析方法的使用场景,熟练运用mahout的成熟算法进行特定场景的大数据分析
六、Hbase理论及实战
  掌握hbase的数据存储及项目实战、掌握Spark、Hive的安装、配置及使用场景
七、Spark大数据分析
  Spark、Hive的安装、配置及使用场景,熟练运用Spark的成熟算法进行特定场景的大数据分析
八、大数据学习综合知识储备
  统计学:多元统计分析、应用回归
  计算机:R、python、SQL、数据分析、机器学习
matlab和mathematica两个软件也是需要掌握的,前者在实际的工程应用和模拟分析上有很大优势,后者则在计算功能和数学模型分析上十分优秀,相互补助可以取长补短。

数据分析培训机构现在还是很多的,成都地区的有加米谷大数据、达内等等,重要的是去了解一下课程。
至于数据分析培训后能做什么,还是很多的
首先分享一下运营分析师的工作内容,对于绝大多数数据分析师来说,都是将你手中的数据服务于一线的运营同事。具体一点可以理解成你的工作内容可能是:
报表开发:其他业务部门(如市场营销部、产品部等)会扔一些需求过来,需要数据分析师帮他们做一下常规的日报、周报、月报等;
数据监控:数据部门经常会根据业务需求,对关键性的指标进行监控(如活跃度指标、转化率指标、留存类指标等),监控不是问题,问题是数据出现波动后的查因及解决方案;
数据化运营:说白了就是让数据指导运营决策、驱动业务增长。需要将数据分析师与一线运营者的各自优势进行搭配,实现数据功效的最大化;
输出分析报告:需要数据分析师根据目标项目,整理出一系列相关的分析报告,包括可视化化的数据展现、问题的原因、可执行的行动方案、预期的效果等等。


销售数据分析方法


4. DM数据分析
1.促销弹性:单品业绩成长指标,可用于分析品项选择
2.毛利增减额:单品毛利成长指标,原因(售价不当、进价不低、业绩不足)
3.业绩、毛利达成率:可用于分析预估准确度、促销效果
4.促销占比:可用于分析促销强度及占比合理性

建议你参考《企业统计》这本书,思路是这样的:
1)以时间为序列,进行回归分析,这样能知道季度对销售有没有影响;
2)计算季度误差,作用是越来预测新的一年各个季度的销量情况;
3)利用销售的指标体系去看效率情况
4)将销售数据与其它维度结合,诸如价格因素,目的是发现内在的关系,并用模型表示出来,做预测。
希望对你有启发,好运!
以上回答你满意么?


电商营销数据分析这门课一共有多少章节?



这门课一共有7个章节。包括:模块一数据分析概述,模块二电商数据分析必备的技能及知识,模块三如何进行营销数据分析,模块四如何进行网站运营分析,模块五如何进行会员数据分析,模块六常用网店数据工具举例,模块七网店数据工具应用案例。