銷售業績如何提升？我用資料分析助你迎戰Q4旺季

放完國慶假期後，不知不覺一年中的四分之三已經過完了，接來下的工作便是進行Q4階段的衝刺了。對於大部分的企業來說，Q4的業績達成如何至關重要，因為前三個季度基本已經塵埃落定了，年終能否有好的收成就看這個季度的努力了。對於銷售人員來說，如果想要在Q4季度實現逆襲，除了要做好人員、產品、運營上的推動之外，資料分析也是必不可少的，下面給大家介紹一些常見的銷售分析方法，助力各位銷售人員在Q4季度取得佳績。

客戶分析

客戶分析是銷售分析裡非常重要的一個分析方法，從客戶身上著手，研究使用者的購買行為，可以為銷售業績的提升提供非常重要的價值資訊。客戶分析裡最經典的分析模型便是RFM模型了，通過對客戶進行分類，可以快速識別出哪些客戶是重要客戶，哪些客戶是一般客戶，對於這些客戶我們又應該採取哪些相應的跟進措施。RFM模型的原理非常簡單，通過計算近度、頻度、平均消費金額這三個指標便能實現客戶的分類，只是實現的過程會稍微有點複雜，想省事的朋友客戶可以通過 智分析這個工具去製作資料模型。

對比分析

對比分析一般可以分為橫向對比與縱向對比，橫向對比一般指部門、區域等同級的對比，縱向對比主要指的是時間週期上的對比，例如同比與環比。做對比分析的目的就是通過兩兩對比，找出兩者間的關聯關係，以確定目前的狀態是好還是差。做對比分析推薦用 智分析這個工具， 智分析的資料模型提供了時間層次的功能，結合MDX函式可以快速算出銷售資料裡的同期值、環比值、同期增長率、環比增長率。

鑽取分析

鑽取分析是BI工具裡應用比較廣泛的一種分析，通過改變維的層次，變換分析的粒度，它包括向上鑽取和向下鑽取。例如在地理層次裡，可以從省份下鑽到城市的維度，在時間層次裡，可以從年份下鑽到月份的層次裡。如果用Excel這種比較傳統的工具做鑽取分析是不可行的，可以考慮用 Power Bi或者 智分析去實現。

產品分析

如果你只知道哪個產品賣的好，哪個產品賣的不好，說明你對產品的分析還是比較表面的，除了這個，我們還可以運用一些比較獨特的視角可以對產品進行分析。產品分析裡最重要的資料模型有ABC分析模型、波士頓矩陣模型、購物籃分析等，這些分析模型並非是單一地看某一個產品賣的好還是不好，而是從整體出發，從全域性去考慮產品間的關聯關係，這樣更有利於我們去制定好的銷售策略。

留存分析

很多運營人員在做流量增長的時候，比較注重引流上的工作，花了很多時間和金錢去做推廣，結果來的流量很快就跑掉了，不能夠留下進行轉化，所以還應該把一部分的目光轉移到使用者留存上。做留存分析一般常用的方法是以某個時間節點的獲客人數為基礎，通過時間的遞增，觀察其每天的流失人數，進而判斷其流失率。

預測分析

做銷售分析最難的部分是預測分析，常見的預測分析可以用迴歸分析等方法進行預測，通過數學理論去對未來的趨勢進行預測。這個屬於資料探勘的範疇，可以用spss、python或者 智分析這幾個工具去進行預測。