数据分析作为目前企业经营中，发现问题、调整策略、优化方向的重要依据手段。已经逐渐在各行业各部门被重视起来了。
特别是销售部门，销售部门作为企业的核心部门，销售数据作为企业经营直观体现，更需要深入分析。
俗话说，不会做销售数据分析的销售不是好销售，只会打仗，不会算账，最后都是糊涂账。特别是销售部管理者，要从一堆数据中看出问题、分析业绩，判断机会。
很多企业理解的销售数据分析就是对月度、年度数据汇总统计，简单对比得出结论。
但问题往往存在于细节中，只分析表层现象，并不能发现深层问题。
为什么很多企业在做销售数据分析只能分析表层现象？
或许是因为销售数据高频更新，如果每月靠人工收集数据，在从各维度手工统计就很麻烦，光收集数据都要花至少2天时间，更别说收集好数据后再做数据分析。
这样一来一回至少也得花5-7天时间，所以就导致很多企业在做销售数据分析时只是简单敷衍。这时候，如果能有工具辅助自动更新每个月销售情况报表，应该会很美滋滋吧？
在分享用什么工具可以辅助自动更新每月销售数据之前，格老师先给大家分享做销售数据分析框架。
实际上，无论分析什么数据，都有分析的思路和流程，如果没有规范，正确的分析思路，最终得出的结果也是难以让人信服的。
那么，到底该如何分析销售数据呢？
首先，需要先结合业务实际情况，整理出分析框架和分析重点，一般可以按照，从整体到局部，时间维度、从结果倒推原因的几种思路进行整理。
其次，建立分析框架，把分析框架确定下来，然后按照标准化流程去分析就变得容易很多。
销售分析框架示例图
一般来说，通过数据框架整理可以把握销售数据的整体和细节情况，可分为四个维度：
现在格老师把整体销售数据分析思路分享给大家了，那么有思路之后如何借助工具自动更新每个月销售数据呢？
下面，跟着格老师一起看看零代码平台——有格是如何把数据分析用到极致！
首先，在做销售数据分析之前，先把销售管理标准化，告别Excel管理客户，将散落在各销售手中的客户信息统一搬到有格平台上，构建一体化销售过程管理系统：线索—商机—订单—回款—提成。
提成与销售任务强关联自动统计，基于线索、商机、订单、回款数据源把业务串联起来生成数据看板，具体维度可以根据格老师说的分析框架来细分。
1、整体数据分析
可以按照时间维度，例如按日、周、月、年分析数据情况的变化，对比不同时间范围内的销售情况。
在总体数据概况中，常用的分析方法是同环比分析。
同比：与历史「同时期］比较，例如2021年3月份与2022年3月份相比。今年同期数据和去年同期数据进行对比，可以很清楚的反映数据的变化。
环比：与「上一个」统计周期比较，例如2022年6月份与2022年7月份相比较。今年同期数据和同年下一个周期数进行比较，可以很清楚的反应不同周期数的数据变化，当然需要注意季节、活动等因素的影响，例如6.18等影响较大，所以分析时不要为了展示数据而分析，要结合实际情况。
整体数据分析示例图
2、区域数据详情
销售数据基本都会细化到各个区域，按照区域维度分析完成率、时间进度等，对于根据不同情况，及时调整策略十分有用。
各区域销售额示例图
区域数据分析中，对于人员的分析也很重要，整体的销售预测最终还是细化到销售人员的日常执行动作中，对于销售日常动作可以用销售日历展示，例如今天目标、重点拜访客户、线索量、订单量、回款金额、提成等。
销售日跟进计划
销售提成#创收排名示例图
3、产品类型分析
产品分析中，主要从产品维度的销售情况、产品库存分析、产品价位分析等几方面，来了解重点产品的情况，从而判断资源投放等方面及时调整产品结构，实现企业利润最大化。同时，对于公司重点产品进行分析，找出存在问题，提供建议。
产品类型分析示例图
4、渠道类型分析
渠道分析中，主要需要对不同渠道的投入产出比（ROI）、每个渠道的供货价、毛利和利润等进行分析，来了解各渠道的特点和效果，做到最优投放和分配。
渠道类型分析
以前：业务历史数据散落在各销售手中，想要利用这些数据做分析，需要跟每一个销售对接获取数据，沟通成本高，整合的数据还不一定精准，数据汇总好后还需花时间做报表，耗时耗力。
整体经营分析示例图
注：以上图表均来自有格，想要更多数据分析模版可以私聊我。
关于我：
格老师专注企业数字化转型十余年，擅长从企业经营角度提供解决方案，将企业人、财、物、事以数据信息方式呈现，实现过程把控、成本控制、人效提高，实现更大盈利。
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