不久前，中央發布的一份文件明確將數據作為一種新的生產要素，并與土地、勞動力、資本、技術等并列。可見，隨著互聯網大數據時代的發展，數據已經成為企業的重要生產力之一。
       事實上，企業經營就是做生意，有了生意自然就會產生銷售數據，那么怎樣才能讓這些銷售數據有價值呢？回答是數據分析。通過對銷售數據的分析，可以幫助企業及時了解市場趨勢，發現銷售過程中的問題，調整營銷策略。
       但是在實際的分析過程中，我發現，很多企業從一個角度來解讀銷售數據應該如何分析，在銷售數據分析方面存在很大的問題。許多企業認為，銷售數據分析就是對每月、每年的銷售數據進行統計匯總，然后進行簡單的對比，得出結論，這樣數據分析只能描述表面現象，不能深入發現問題。本文我將詳細介紹企業如何做銷售數據分析。

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如何做銷售數據分析？

        在銷售過程中，我們經常使用客戶關系管理系統中的數據分析功能。例如，許多公司經常每月和每季度分析銷售數據，開發這個數據金礦可以給你帶來持續的好處。那么，作為銷售人員，我們應該如何更好地分析銷售數據呢？這可能是許多努力工作的銷售人員一直不知道的事情。

      首先，為什么要分析數據？我們分析數據的目的是通過以往的銷售數據總結銷售規則，找出不足之處，制定合理的銷售策略，創造更好的銷售業績。

       有了數據，我們必須進行分析。事實上，數據和數據分析是兩回事。如果數據是工具，那么數據分析就是使用工具的人。人笨，再好的工具也是浪費。因此，如果你能很好地使用工具，你會產生很大的經濟效益。如果使用不當，不僅會造成資源浪費，還會影響下一步的銷售策略。

       在實際操作過程中，我們會發現很多人在數據分析上有很大的問題。比如他們往往脫離市場邏輯，只是通過一些簡單的數據和一些看似正確的數據邏輯推理，從眾得出一些結論，然后沉迷其中，隨意評論。這些所謂的結論對下一步的銷售策略分析沒有實質性的幫助，優勢也會造成不利影響。

       比如你的公司會規定訪問量的指標。如果從數據層面來看，上個月訪問50家，這個月訪問40家，業績比上個月下降。根據這些數據，一些管理者在分析數據后得出結論:你的訪問量減少了很多，導致業績下降，所以你的下一步策略是增加訪問量。

        這聽起來很有道理，但實際上是有漏洞的，管理者下意識地認為訪問量與業績結果之間存在著明顯的因果關系，訪問量越多，業績越高，訪問量越少，業績越低…實際上，這是一個誤解，他們將這種較弱的關系理解為一種較強的因果關系，思想出了問題，得出的結論肯定也是有問題的。最終的目標是表現，而為數量而做數量，更別讓自己迷失在數量的海洋中，看不清方向。

      切記，我們應該用市場思維來分析數據，永遠不要用簡單的數據邏輯和不成文的感覺來分析數據。例如，我上面所說的，銷售人員訪問量減少了，我們可以去分析一下，為什么這個月訪問量會減少。經分析發現，原來有一個大項目占用了兩天，導致訪問量減少。

       與此同時，雖然大項目占用了大量的精力，但由于競爭者的介入，導致大項目失敗，沒有中標，因此本月的業績也大幅下降。通過這個分析，真相浮出水面：雖然訪問量減少導致業績下降，但大項目占用了太多精力，而且競爭失敗，導致業績下降。

       在了解了實際情況之后，我們應該關注的是項目失敗的原因。通過了解，我們了解到業務人員在與競爭對手打交道時出現問題，導致訂單流失。因此，我們接下去的是全面提高業務人員PK的能力，而不是簡單地提高業務人員PK的質量，而是銷售人員的質量和數據分析水平。

        在我們的日常工作中，往往需要預測明年的銷售額，以便安排成本、資金和資源。如何相對合理地預測第二年的銷售額，是許多市場運營商和管理者關心的問題，相信通過今天的介紹，你對如何做銷售數據分析有了一定的認識，希望本文對你有所幫助。