电销数据分析演示教学
销售数据分析方法数据的力量PPT30页课件.pptx
从产品的价格构成看客户产品的产品组成和分布合理性。
价格体系分析—价格-产品分析
检索重点产品的价格分布，从产品和价格的联合分析看产品的价格区间分布合理性，从中探寻产品的价格和市场开发的成长空间
价格体系分析—价格-区域分析
从区域的价格分布来看产品的提升空间，即不同区域的价格构成合理性，从中分析市场提升的空间和方向。
价格-区域分析
各区域的价位构成分析，寻找各区域的主导价格以及价格层次的产品线战略分布
导读
管理工具名称基本介绍管理工具操作介绍操作要领与经验案例
操作要领与经验
对客户提交数据的要求应该符合行业的特性,一般说来应该包括以下内容:销售日期、销售区域、销售地点、经销商、渠道分类、产品系列、产品名称、产品价格、销售额、销售数量客户提交的数据一般应该为Excel格式或者dbf格式在分析之前一般应该和客户对一些相关背景进行探讨和沟通,主要有以下几个方面 客户基本信息：包括客户市场状况和重点区域（重点销售区域、重点关注区域）、重点产品（主要销售产品、重点关注产品、产品定位、产品类型、客户对主要产品的评价等），以便在数据分析中抓住重点; 目前发展阶段：了解客户的发展历程，便于在数据分析中对数据反映的发展趋势进行判断； 竞争态势：了解客户的主要竞争产品以及客户与主要竞争产品的竞争势态，便于对数据中反映的市场状况进行判断； 本次数据分析的用途：在数据分析中各项内容全部展开在时间和精力上有很大浪费，提前预知数据分析的用途便于抓住重点方向进行工作;
区域分析—区域-产品分析
从区域内的产品动态来看区域内产品的组成变化，即区域的产品适应性，从而发现潜力产品、老化产品等。
产品线分析—产品线结构分析
通过产品的构成来看企业的产品增长状况，从产品的动态来探寻企业产品的提升方向和企业增长的产品开发方向。
销售数据分析ppt课件
地域分布
分析客户的地域分布， 了解不同地区的客户数
量及消费习惯。
职业背景
调查客户的职业背景， 分析不同职业客户的消
费特点。
客户购买偏好
产品偏好
分析客户对不同产品的购买偏 好，了解热销产品及滞销产品
。
价格敏感度
调查客户对价格的敏感度，分 析价格变动对客户购买行为的 影响。
品牌忠诚度
分析客户对品牌的忠诚度，了 解重复购买率及品牌口碑传播 情况。
促销策略响应度
研究客户对促销策略的响应程 度，为制定有效促销方案提供
参考。
客户价值评估
消费频次与金额
统计客户的消费频次和金额，评估客户的消 费能力。
客户流失预警
建立客户流失预警机制，及时发现并挽留高 价值客户。
潜在价值预测
基于客户历史消费数据，预测客户的未来消 费潜力及潜在价值。
客户细分与精准营销
市场占有率变化
市场占有率变化趋势
01
统计本品牌与竞品在不同时间段的市场占有率，分析市场占有
率的变化趋势。
市场占有率变化原因
02
从产品、价格、渠道、促销等方面分析市场占有率变化的原因
，找出关键因素。
市场机会与威胁
03
根据市场占有率变化，分析市场中的机会和威胁，为制定营销
策略提供依据。
竞争策略调整建议
销售数据分析 ppt课件
contents
目录
• 引言 • 销售数据概览 • 销售业绩分析 • 客户群体分析 • 市场竞争态势分析 • 未来趋势预测与规划
01
CATALOGUE
引言
目的和背景
01
02
03
04
了解销售数据分析的重要性和 应用场景
DCC电话营销PPT演示幻灯片
终端销售现状剖析-2
解剖经销店销售线索培育期的三大顽症
三大顽症
销售 顾问
通过自己的服务行为增加 客户本店逗留时间的意愿 不足
销服店售务逗销顾顾行留售问问为时通增间过加的通级向自客意过别判己户愿自产断的本不己生不足的判准经 断验 对对 客客 户户 的的 意
销售 顾问
挑客严重 导致海量意向客户无人 持续跟踪
户流失严重。
IDCC体系不健全
网络集客薄弱
1.缺乏标准的IDCC执行手册。 2.缺乏与IDCC相应的辅导培训。 3.缺乏网络集客手段。 4.缺乏漏斗KPI指标和绩效方法。
1.网络集客渠少。 2.网络软文内容单一。 3.网络活跃度低。 4.缺乏全员网络营销的意识。
两店辅导后的状态对比
陕西伊势威
云南港鑫
【链接】
IDCC即Internet and Direct Call Centre。最早源于 北美市场的电话营 销，后来渐渐衍生 为网络营销/数字营 销的代名词。
DCC被主流意见认为是未来营销的发展趋势，没 有哪个厂家敢于承担不做DCC的风险，然而不少厂家 却陷入了开展DCC的4大误区。
误区一：为DCC而DCC
短信发好电话接好打好网络必须要用好e接触与员兰联数据做好32终端销售现状剖析2解剖经销店销售线索培育期的三大顽症销售顾问通过自己的服务行为增加客户本庖逗留时间的意愿丌足三大顽症销售顾问销售顾问销售顾问通过自己的服务行为增加客户本庖逗留时间的意愿通过自己的绊验对客户的级别产生判断对客户的意向判断丌准挑客严重导致海量意向客户无人持续跟踪夕会转出解决这个问题的办法解决这个问题的办法33终端销售现状剖析334终端销售现状剖析4经销店促单成交期的两大顽症101055成交没有细分客户35以上问题的痛点在亍
销售数据分析PPT
1
数据采集
从多个渠道收集销售相关数据
2
数据整合
将不同系统/渠道的数据集成
3
数据清洗
去重、补全、校正数据质量
4
数据标准化
确保数据格式和单位一致
有效的销售数据采集和清理是进行后续分析的基础。需要从多个渠道获取原始数据,将其整合、清洗和标准化处理,确保数据质量和一致性。这一过程需要投入大量时间和精力,但对于后续分析工作至关重要。
投入产出比评估
计算促销活动的成本和收益,评估其投资回报率,优化活动策划。
竞争对手分析
了解对手优势
深入研究竞争对手的产品、服务、定价、营销策略等,了解他们的核心优势,为自身业务发展提供参考。
识别差距与机会
比较自身与竞争对手在关键指标上的差距,发现自身的弱点和潜在发展机会,以制定针对性的改进措施。
关注新兴趋势
客户群分析
客户属性分析
从年龄、性别、地区、行业等维度深入了解不同客户群的特征。
客户行为分析
分析客户的购买习惯、消费偏好、互动方式等行为模式。
客户价值分析
评估不同客户群的整体价值、贡献度和发展潜力。
客户细分分析
根据客户特征和价值进行细分,制定差异化的营销策略。
潜在客户挖掘
数据分析
通过深入分析销售数据和客户信息，发掘潜在客户的特征和行为模式。
优化库存管理
预测不同季节的需求变化,合理调配库存,降低库存成本,提高资金利用效率。
促销活动效果分析
关键指标跟踪
分析促销活动期间的销量、客单价、访客量等关键数据指标,了解活动对销售的影响。
效果评估对比
将不同促销活动的效果进行对比分析,找出最有成效的活动策略。
电话销售数据统计分析
没有数据的销售管理就是“耍流氓”，销售管理的本质就是数据化的管理，我们认为所有的销售行为诸如：电话，跟进，拜访等都是可以量化的，都是可以通过各项数据来分析出销售人员在不同的时间节点的工作态度，电销能力，约访能力等，从而协助管理者对症下药。
好的销售数据统计离不开好的分析系统，好的分析系统一般存在以下优点：1随时随地掌控销售团队各项工作数据。
2工作能力分析-电销三大核心数据：120秒有效电话数，电话接通率，平均通话时长. 好的销售管理系统可根据不同时间节点自动生成以上三大指标，协助销售管理者评估销售人员电话沟通能力。
销售数据分析PPT
销售数据分析PPT目录销售数据分析PPT (1)引言 (1)介绍销售数据分析的重要性和目的 (1)概述本文的主要内容和结构 (2)销售数据分析的基本概念 (3)定义销售数据分析 (3)解释销售数据分析的作用和价值 (4)介绍销售数据分析的基本步骤和方法 (5)数据收集和整理 (6)确定需要收集的销售数据类型 (6)介绍常用的数据收集方法和工具 (7)讲解数据整理的重要性和技巧 (8)数据分析和解读 (9)使用统计分析方法对销售数据进行分析 (9)解读销售数据分析结果 (10)提供实际案例和示例，说明如何利用销售数据分析来优化销售策略和决策 (11)数据可视化和报告 (12)介绍数据可视化的概念和重要性 (12)探讨常用的数据可视化工具和技术 (13)提供制作销售数据分析PPT的步骤和建议 (14)销售数据分析的挑战和解决方案 (16)分析销售数据分析过程中可能遇到的问题和挑战 (16)提供解决这些问题的方法和策略 (17)强调持续改进和优化销售数据分析的重要性 (18)总结 (19)总结销售数据分析的关键点和要点 (19)强调销售数据分析对企业发展的重要性 (20)提出未来发展销售数据分析的展望和建议 (21)引言介绍销售数据分析的重要性和目的销售数据分析是指通过对销售数据进行收集、整理、分析和解读，以获取有关销售业绩、市场趋势和消费者行为等方面的信息。
它是一种基于数据的决策支持工具，可以帮助企业了解市场需求、优化销售策略、提高销售业绩。
销售数据分析的重要性不言而喻。
在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要不断地适应市场变化，抓住机遇，应对挑战。
而销售数据分析正是帮助企业实现这一目标的重要手段之一。
首先，销售数据分析可以帮助企业了解市场需求。
通过对销售数据的分析，企业可以了解产品或服务的受欢迎程度、消费者的购买偏好、市场的潜在需求等信息。
这些信息对企业来说至关重要，可以帮助企业调整产品定位、开发新产品、改进服务等，以满足市场需求，提高市场竞争力。
销售数据分析方法PPT培训课件
数据可视化
Power BI提供了丰富的数据可视化工具，包括图表、地图、矩 阵等，方便用户进行数据可视化展示。
数据连接
Power BI支持多种数据源连接，包括数据库、Excel、API等， 方便用户进行数据整合。
仪表板与报告
Power BI支持用户创建仪表板和报告，方便对数据进行实时监 控和汇报。
Python和R
优化产品组合
根据销售数据和客户反馈，优 化金融产品组合，提高客户满
意度和忠诚度。
提高服务质量
根据销售数据和客户反馈，优 化客户服务流程和质量，提高
客户满意度和忠诚度。
案例三：制造业销售数据分析
总结词
通过分析制造业产品销售数据 ，了解市场需求和竞争状况，
优化生产和销售策略。
分析市场需求
通过分析制造业产品销售数据， 了解市场需求和趋势，为生产计 划和销售策略提供依据。
通过分析历史销售数据，预测未来的 销售趋势，提前做好资源准备和销售 计划。
优化销售渠道
分析不同销售渠道的效益，找出效益 较高的渠道，加大投入，提高销售效 率。
优化销售策略
制定个性化销售方案
根据客户的行为、喜好、需求等数据，制定个性化的销售方案， 提高客户满意度和转化率。
调整产品组合和定价策略
根据市场反馈和销售数据，调整产品组合和定价策略，提高销售额 和利润率。
优化生产计划
根据销售数据和市场预测，优 化生产计划和排程，提高生产 效率和降低成本。
提高市场竞争力
根据销售数据和竞争状况，优 化产品设计和功能，提高市场
占有率和竞争力。
06
总结与展望
总结本次培训内容
本次培训主要介绍了销售数据分析的 基本概念、方法和应用，包括数据收 集、数据处理、数据分析、数据可视 化等方面的内容。
数据分析 统计分析 培训PPT
数据分析
服装制作
方法论 工具 技术
5W2H、4P、逻辑 树等思路分析
复制设计图
EXCEL、 SPSS 剪刀、缝纫机、电
SAS等
熨斗等
交叉分析、相关分 析、回归分析、等
平面、立体剪裁等
（图表来源：小蚊子—黄书）
5
5W2H分析法
第一课时：初步认识数据分析
6
第一课时：初步认识数据分析
SWTO矩阵分析法
在各项数据分析中， 应该重点选取关键指 标，科学专业地进行 分析。此外，针对同 一类问题，其分析结 果也应当按照问题重 要性来分级阐述。
14
第五课时： 数据分析报告
5.3 数据分析报告的作用：
15
第五课时： 数据分析报告
5.4 数据分析报告的种类： 专题问题报告：用户流失分析、提升用户消费分析 综合分析报告：企业运营报告、世界人口发展报告 日常数据通报：月度数据报告、日报表
数据清单的提取
以上是一个没有经过数据分析就贸然进行电话销售活动的典型案 例，在电信或银行等拥有大量客户数据的企业，在进行电话销售活动 前需要思索的是：究竟哪些客户是我们的目标用户呢？或许有些项目 会有很明显的客户群体特征，例如我们要做一个客户挽留，那流失的 客户就是一个很明显的目标群体。但深层次思考，在这些流失的用户 中100%都是会成功的吗？又或者100％都是我们应该去挽留的吗？答案 是否定的！因此在正式开始项目前，我们必须对这些数据进行有效的 分析，并提炼出最合适的目标用户群体。
25
第六课时：数据分析在电话销售项目 中的应用
现场活动的监控
根据上述图表中经过分析，我们会得出以下结论： 清单A和清单B在时段a和时段b的成功率是较其他时段要高的， 因此我们可以将这二个清单集中在a和b时段外呼。 而清单C明显看出在时段c和时段d的成功率要相对较高，因此可 以安排在这二个时段进行外呼。 清单D则变化不太明显，可以根据人力资源的变化灵活进行安 排。
数据分析及销售计划(ppt文档)
0.2% -4.1% 21.4% -4.7% -1.8% 5.6% 1.1% -19.1% 25.3% -30.5% -48.3% -9.8%
-8.3%
通过对比分析可以发现销售中存在的问题
Äê ͬ ÆÚ ¶Ô ± È
È¥ Äê ÀÛ ¼Æ
ͬ ± È ÂÊ
371
-47.3%
267
我们不仅要分析进销存这些直接数据，更重要 的是要分析间接数据，因为间接数据是改变直 接数据质量的基础
数据分析的步骤
掌握基本的数据分析方法 根据工作需要提取销售数据和相关信息 进行适当的数据处理，发现问题 选择数据分析的方法 数据分析，找出目标因素（如销售升降是
由于什么原因造成的）
制定措施、实施计划、跟踪落实 数据跟踪与反馈总结
解:固定资产分摊: （10.2-0.2）/5=2(万/年) 费用增加: 2 +0.08*12 = 2.96(万元) 损益平衡点: 2.96/20% =14.8(万元)
预计增加的销售额=1.3*12=15.6（万元） 因为预计增加的营业额，能够保本，故能买。
3、根据损益表计算
1）总毛利（率）、总营运收入、可控费用（率）、不可控费用（率）？ 2）经营利润 （率）、净利润（率）、盈亏平衡点
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销售数据分析教程
通过购物篮数据，挖掘商品之间的关联关系，发现消费者在购买 某些商品时同时购买其他商品的概率。
营销策略制定
基于购物篮分析结果，制定针对性的营销策略，如捆绑销售、促 销活动等，提高销售额和客户满意度。
交叉销售与升销售机会识别
1 2
交叉销售机会识别
通过分析消费者的购买历史和购物篮数据，发现 消费者可能感兴趣的其他商品或服务，实现交叉 销售。
外部数据源
市场研究报告、竞争对手分析、行业 趋势等，可以通过购买第三方数据、 网络爬虫或调查问卷等方式收集。
数据清洗与整理
01
02
03
数据清洗
去除重复数据、处理缺失 值、异常值检测与处理等， 确保数据的准确性和一致 性。
数据转换
将数据转换为适合分析的 格式，如将文本数据转换 为数值型数据、将日期时 间格式统一等。
训练和验证。
03
销售数据描述性分析
销售额与销售量分析
销售额分析
01
通过对总销售额、各产品销售额、各时间段销售额的统计分析，
了解销售的整体趋势和波动情况。
销售量分析
02
统计各类产品的销售数量，分析销售量的变化趋势，找出畅销
产品和滞销产品。
销售额与销售量对比
03
结合销售额和销售量数据，分析产品的单价和销售数量对总销
基于客户的购买历史和行为，发现交叉销 售和增值服务的机会，提高客户满意度和 销售额。
产品销售结构分析
产品种类分析
统计各类产品的销售额和销售 量，了解各类产品的市场接受
程度和竞争状况。
产品组合分析
分析不同产品组合的销售情况 ，找出最佳的产品组合策略。
新产品销售分析
关注新产品的销售表现，及时 评估新产品的市场潜力和推广 效果。
电销中的销售报表与数据分析
电销中的销售报表与数据分析在现代商业环境中，销售报表与数据分析是电销工作中至关重要的一环。
通过正确的收集和分析销售数据，电销人员可以更好地了解市场需求和客户行为，进而制定出更有效的销售策略和目标。
本文将探讨电销中销售报表与数据分析的重要性以及如何进行有针对性的分析。
一、销售报表的作用销售报表是电销人员记录和汇总销售数据的工具。
它可以帮助我们清晰地了解销售情况，包括销售额、销售量、销售渠道等信息。
通过销售报表，我们可以及时了解到我们的销售业绩是否达到预期目标，同时也能够追踪市场动态和竞争对手的销售情况。
销售报表的作用主要有三点：1. 制定销售策略：通过销售报表，我们可以对销售数据进行深入的分析和比较，找到销售业绩的增长点和问题所在。
基于这些分析结果，我们可以调整销售策略，采取更有针对性的销售方案，提高销售团队的绩效。
2. 监控销售目标：销售报表可以帮助我们及时了解销售目标的达成情况。
通过对报表数据的监控和对比，我们可以及时发现销售问题并采取措施进行调整，以确保销售目标的实现。
3. 管理销售团队：销售报表不仅可以对个人销售业绩进行评估，还可以对销售团队的整体表现进行分析。
通过对销售报表数据的统计和比较，我们可以找到销售团队中的高绩效成员和低绩效成员，从而制定出相应的培训和激励计划。
二、数据分析的重要性数据分析是销售报表的核心内容，通过对销售数据进行科学的分析，我们可以更好地了解市场需求和客户行为，从而制定出更为精准的销售策略。
以下是数据分析在电销工作中的重要性：1. 客户洞察：通过数据分析，我们可以了解客户的购买习惯、喜好和需求，进而针对性地提供产品或服务。
例如，通过分析客户的购买历史和浏览数据，我们可以推测客户的兴趣爱好，从而为其提供更符合其需求的产品或服务，提高销售转化率。
2. 品类分析：数据分析可以帮助我们了解不同产品或服务的销售状况和趋势。
通过分析产品销售数据，我们可以找到最畅销的产品类型，并根据需求调整产品组合和库存策略，从而最大限度地提高销售额和利润。
日常销售数据监控分析处理公开课教案教学设计课件资料
日常销售数据监控、分析与处理
xxl ：明确制作数据报表的需求。
xx2：构思报表的大纲并进行数据指标的选择。
步骤3：搭建报表框架。
步骤4：数据采集与处理。
步骤5：进行数据采集。
步骤6：记录监控数据。
步骤7：分析销售数据。
答案：图表制作如下
2.00% 1.50% 1.00%
20 0.50%
0.00% 0
第16周 第17周 第18? 第19周 第20周 第21周| 第必周 第17周 第18周 第19周 第20周 第21周 分析结果：分别按要求做出访客数、订单数、支付转化率、客单价的折线 图，分析图表可知，支付转化率、客单价的数据在预热期均比较平稳，访客数、 订单数的下降趋势与销售额一致，影响了最终的销售额。
针对这两项数据，改进措施如下：（1）提升访客数，首先需要查看店铺是 否违规，如虚假交易、投诉纠纷，导致访客数持续减少；此外引流商品标题、 主图、详情页有过较大的改动，会让淘宝重新收录，影响权重，活动期间尽量 避免大的改动；或分析流量来源是不是出现了问题，是不是要增加付费流量， 如直通车；对滞销宝贝进行下架，避免动销率影响店铺权重。
（2）提升订单数, 首先需要分析活动优惠设置是否有持续吸引力，需要进行调整；其次，提升客 预热期支付转化率 预热期客单价
40
30
服服务，积极给予客户反馈，进行商品推荐或优惠组合推荐；改善网店商品陈列，使得类目划分清晰，商品陈列有序。
利用数据分析提升电销和的准确性
利用数据分析提升电销和的准确性利用数据分析提升电销准确性随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，企业在进行营销活动时，面临着海量数据的处理和利用。
传统的电销方式往往依赖于员工的经验和感觉，这种方式容易出现主观判断错误、信息不准确等问题，影响营销效果。
而利用数据分析可以帮助企业更准确地评估潜在客户、制定精确的营销策略，提升电销准确性，本文将探讨利用数据分析提升电销准确性的方法和意义。
一、数据的收集和整理在利用数据分析提升电销准确性的过程中，首先需要进行数据的收集和整理。
企业可以通过内部系统或第三方数据供应商获取客户的个人信息、购买记录等数据，并将其整理成结构化的形式。
此外，还可以通过调研、问卷等方式获取客户的偏好、需求等非结构化数据。
通过数据的收集和整理，企业可以建立起完整、准确的客户数据库，为后续的数据分析提供基础。
二、数据的清洗和预处理在数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗和预处理。
数据清洗的目的是去除噪声数据、填充缺失值、处理异常值等，以保证数据的完整性和准确性。
数据预处理则包括特征选取、特征缩放、数据转换等步骤，以提高数据的可用性和分析效果。
通过数据的清洗和预处理，企业可以得到更加干净、可靠的数据集，为后续的数据分析提供良好的基础。
三、数据分析模型的选择和建立在利用数据分析提升电销准确性的过程中，选择适合的数据分析模型至关重要。
常用的数据分析模型包括关联分析、分类和回归分析、聚类分析等。
关联分析可以用于挖掘潜在客户之间的关系，了解其购买行为的规律，从而针对性地进行电销活动；分类和回归分析可以用于预测客户是否会购买某种产品或服务，从而选择合适的销售策略；聚类分析可以用于将客户划分为不同的群体，以便更有针对性地开展电销工作。
根据企业的实际情况和目标，选择合适的数据分析模型并建立训练模型，可以提高电销准确性。
四、数据分析结果的应用与优化在数据分析后，企业需要将分析结果应用于实际的电销活动中，并不断优化和改进。
电销数据分析ppt课件
目录
基本介绍
销售数据分析基本概念： －主要用于衡量和评估，制定、操作与监督人员所制定的计划目
标与执行结果。
数据用途： －在为企业进行销售数据分析时,通过对历史数据的分析，从销售
过程中刨析客户营销体系中可能存在的问题,为制订有针对性和便于 实施的营销战略奠定良好的基础.
数据出处要求 －销售数据的出处一定要客观真实，否则不但浪费时间精力，更
交的机会越多，业绩也越好。每个业务员开始必须寻找大量的客户， 而这个阶段往往成交量并不高，甚至很小，但随着自己的努力和资 源的积累，成交量会趋于之前努力的相应量，那么成功就不远了。
⊙客户拜访量越多。。。被筛选到的准客户就越多。。。 ⊙邀约电话打得越多。。。上客量就越多。。。 ⊙上客量越多。。。 能谈单的客户越多。。。
电话约访目的
通过电话交流的信息和内容，来判断客户 态度，了解客户心理，分析客户类型，并进行 初步筛选，最终达成约访客户见面的目的。
准确定义目标客户，确认客户是否真正的 潜在客；找一个与客户见面的机会;订下见面时 间;了解客户需求倾向;
取得准客户的相关资料; 引起准客户的兴 趣，得到转介绍
销售数据分析介绍 电销数据分析的流程
谢谢观看
THANKS
山西铁人传媒有限公司
①跟踪不及时，导致热度下降（熊瞎子掰苞米） ②不会合理安排邀约时间，不强调 ③不善于调名额（重点） ④积累过多，没有做到详细注明，跟踪时不能衔接上一次内容（跟踪技巧）
客户量多，签单少，分析原因为：
①谈单手技能不过硬或不会转手与配合 ②客户资质的把控较差 ③是否做到与谈单手做好详细交底工作 ④前期电话中夸大承诺，导致无法满足
地方性质的网站 。。。。。。非常之多
电销数据分析
承保信息分析目标1.对通过电话销售承保的投保人、被保险人、受益人、销售记录、销售人员以及销售的产品进行分析；2.对电销承保人通过其他渠道承保的保单信息进行关联分析。
数据进行电销承保客户的数据分析，主要数据来自电销系统，包括：1、每次拨打的信息均记录在“TeleLog拨打日志”；2、赠险，建立“FreeProductInfo免费保险产品信息表”（目前只有一个产品用于赠险，可暂时不分析）；如有赠险，自动记录“FreeProductSendInfo免费产品赠送信息”，赠险信息与客户关联，如要与拨打日志关联需要间接用时间进行匹配；3、承保，建立“TMLCCont个人保单”，保单相关的投保人、被保险人、受益人、险种分别为“TMLCAppnt个单投保人”、“TMLCBnf受益人”、“TMLCInsured被保险人”、“个人险种”；4、承保的TSR信息以“AgentCode代理人编码”为准，可关联“Users用户信息表”。
分析结果电销个人保单分析（TMLCCont个人保单）2008-9-29至2010-5-4的个人保单信息中总共包含84621条记录，记录中包括成功核保和未成功核保的记录，所有记录的分布情况如下：1、“管理机构”分布情况如下：2、按“保单申请日期”进行统计：“保单申请日期”最小值：2008-09-29 17:45:26，“保单申请日期”最大值：2010-05-04 19:37:07；上图以15天为一个刻度进行统计，其中2010-2-11—2010-2-26仅有1733条记录，明显低于该时间段的前15天4632条记录及该时间段后15天3901条记录：3、按“保单生效日期”进行统计：注：基本为“保单申请日期”+1日4、按“保单回执客户签收日期”进行统计：“保单回执客户签收日期”最小值：2008-10-08 15:27:50，最大值：2010-05-04 19:08:52；上图以15天为一个刻度进行统计。
炫彩激情的销售业绩数据分析学习培训模板.pptx
省内
省内 东北 内蒙 山西 张家口
邯郸 石家庄
企业的销售区域分布看企业市场分布的 合理性；企业区域布局与整体战略目标 的一致性；明确下阶段企业区域布局的 规划方向；
3000
2000
1000
0
a
b
c
d
e
2004
2005
通过对数据的分析，发现存在异动的产品或区域； 并分析异动发生的原因；
谢谢你的观看
谢谢你的观看
当日整体业绩
累计业绩达成
发货情况
销售质量
关键数据： • 当日业绩达成率 • 销售数据构成分析 实际操作意义： 1. 跟进弱势区域 2. 跟进弱势产品 3. 实时掌握销量
关键数据： • 月累计业绩达成”进
度要和时间进度对比 • 档期任务达成 注意： 1. 特殊时段任务档期管理
关键数据： • 发货客户数量 • 发货次数 重点关注： 1. 当月前15天上面两项数
据情况 2. 下半月及时跟进
关键数据： • 产品结构 • 区域结构 • 重点客户和渠道结构 衍生指标： 1. 平均价 2. 重点产品占比率
谢谢你的观看
谢谢你的观看
4
分析步骤
整体销售分析 区域分析
产品线分析
销售额/销售量、季节性分析、产品结构、价格体系 区域分布、重点区域分析、区域销售异动分、区域—产品分析 产品（系列）结构分布、产品—区域分析
销售数据 分析模型
谢谢你的观看
谢谢你的观看
1
目录 CONTENTS
主线&指标 分析思路 整体分析 分析方法
谢谢你的观看
谢、客户三条主线来研究。
哪个产品需要重点管理？
哪个区域需要重点巡查？
电销-数据分析
数据预算
按现有需求，每季度数据需要量为20万左右 但是由于在市场上购得的数据参差不齐,每次
购得数据塞选后，只能满足一个季度的使用。 每年：每季度2000元*4=8000元
谢谢
涵盖内容的完整性
具备了海量的、准确率高的数据，也并不能保证电话 营销的成功实施，我们还要求数据库尽量包含更为完 整的客户信息，以便支持电话营销前的分析工作。电 话营销实质上是企业向现有用户或者潜在用户提供其 公司产品和服务信息的手段。但是在这个资讯爆炸的 时代，各种信息蔓延于市，出现了很多困扰客户的垃 圾信息。为了避免这种垃圾信息被客户束之高阁甚至 影响企业的品牌形象，需要我们在进行电话营销之前 根据数据库中的客户信息（比如：联系方式、年龄、 学历、个性、购买情况等内容）尽可能地圈定潜在用 户，使信息的发送更加有的放矢，在降低成本的同时 也可避免客户的厌烦情绪。
按成交率0.3%来计算 39562*0.3%=118.686
也就是说，现有数据量能出118.686单
数据使用分析
按以上分析，现有数据79134能出118单，需 要在此基础上至少要累积一倍以上的数据，也 就是18万以上的数据，才能满足先期TSR数据 的使用
数据预算
据《金融时报》报道，有知情人介绍，1G的 内存大约有70万至80万条电话号码，市价在 2000元左右。在保险业务员眼里，这种一古 脑儿打包销售的电话号码质量往往不高，需要 自行筛选，但好处在于价格相当便宜。相比之 下，包含姓名、地址等相对准确信息的电话号 码，多半论条数来交易，通常一两毛钱一个号， 像这类高质量的电话号码，因需求方涉及各行 各业，常常被连续、多次、反复交易。
数据库容量
电话营销最基本的概念在于概率销售，即要从庞大的 数据库中，找到用户或潜在用户。对于自建型呼叫中 心和外包型呼叫中心来讲，一个合格的电话营销代表 平均每人每天的拔号量应该在100－200之间，这就需 要海量的数据来支持电话营销的正常运作，从而达到 预期的销售目标。一个希望通过电话营销来推广产品 及服务的企业，必须要根据自己的销售预期、企业的 市场竞争力、产品的用户接受程度等因素测算出电话 营销可能的成功率，并储备相应数量的数据资源。否 则，电话营销将会成为空中楼阁
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电销数据分析
承保信息分析
目标
1.对通过电话销售承保的投保人、被保险人、受益人、销售记录、销售人员
以及销售的产品进行分析；
2.对电销承保人通过其他渠道承保的保单信息进行关联分析。
数据
进行电销承保客户的数据分析，主要数据来自电销系统，包括：
1、每次拨打的信息均记录在“TeleLog拨打日志”；
2、赠险，建立“FreeProductInfo免费保险产品信息表”（目前只有一个产品用于
赠险，可暂时不分析）；如有赠险，自动记录“FreeProductSendInfo免费产品赠送信息”，赠险信息与客户关联，如要与拨打日志关联需要间接用时间进行匹配；
3、承保，建立“TMLCCont个人保单”，保单相关的投保人、被保险人、受益
人、险种分别为“TMLCAppnt个单投保人”、“TMLCBnf受益人”、
“TMLCInsured被保险人”、“个人险种”；
4、承保的TSR信息以“AgentCode代理人编码”为准，可关联“Users用户信息
表”。
分析结果
电销个人保单分析（TMLCCont个人保单）
2008-9-29至2010-5-4的个人保单信息中总共包含84621条记录，记录中包括成功核保和未成功核保的记录，所有记录的分布情况如下：
1、“管理机构”分布情况如下：
2、按“保单申请日期”进行统计：
“保单申请日期”最小值：2008-09-29 17:45:26，“保单申请日期”最大值：2010-05-04 19:37:07；
上图以15天为一个刻度进行统计，其中2010-2-11—2010-2-26仅有1733条记录，明显低于该时间段的前15天4632条记录及该时间段后15天3901条记录：
3、按“保单生效日期”进行统计：
注：基本为“保单申请日期”+1日
4、按“保单回执客户签收日期”进行统计：
“保单回执客户签收日期”最小值：2008-10-08 15:27:50，最大值：2010-05-04 19:08:52；上图以15天为一个刻度进行统计。
5、按“（65789条记录不为空）
6、按“代理机构”、“代理人组别”和“主业务员与投保人的关系”均无需分析：
7、按保费等进行统计：
字段字段
说明最小
值
最大值总数平均值有效值
个数
eachTermPrem 每期
保费
0.000 71250.000 73915026.160 873.483 84621
Prem 首期
保费
0.000
71250.000 113020753.020 1335.611 84621 yearPrem 年缴
保费
0.000 146055.600 504086392.820 5956.989 84621 yearTotalPrem 总保
费
0.000 964377.600 4213341985.330 49790.737 84621 drawMoney 满期
生存
金
0.000 1060815.360 4303767106.340 50859.327 84621
toBankTimes 1.000 3.000 85288.000 1.008 84621 按“缴费频率”进行统计：
8、按保单状态进行统计：
9、按“银行代码”统计分析（有1006条记录为空，总共有22种）：
按“银行简码”进行统计（总共有94种）：
10、其他字段：
“客户所属三级机构”（有效值个数：84621）：
“销售渠道”（有效值个数：84621）：
“销售机构”（有效值个数：84621）：
销售员分析:
目标
1、分析在职、不在职销售员的属性特征；
2、分析成功率高的销售员与成功率低的销售员之间存在的差异。
数据需求
数据说明
以TSR为分析目标，希望能从以下几个方面获取数据：
1、电销系统：
1)TSR信息以“userid”为准，销售员基本信息关联“Users用户信息表”；
2)每次拨打的信息均记录在“TeleLog拨打日志”；
3)如有赠险，自动记录“FreeProductSendInfo免费产品赠送信息”；
4)承保，“TMLCCont个人保单”，保单相关的险种为“个人险种”，可关联这两
张表分别汇总每个TSR承保的件数、险种等信息；
2、CTI系统：将TeleLog拨打日志与CTI系统拨打的具体数据相结合。
分析结果
销售员信息（Users用户信息表）
该表共有32个字段，5792条销售员记录，记录的分布情况如下：
统，Y 代表能使
用电销系统)
Phone 手机varchar(100) 不分析SeatExtNo 分机号varchar(10) 不分析DefMaxPhone 最大取号量Int 分析SpecMaxPhone 特殊取号量Int 分析
IsSpecial 是否特殊(N 代表
取号量不按特
殊，Y代表取号
量不按特殊) char(1)
EffectDate 生效日datetime 不分析
ManageCom 管理机构（分公
司代码，0 代表
总公司）varchar(10) 分析
SaleCom 销售机构（暂时
为空，建议区分
外包）varchar(10) 分析
EditTime 更新时间datetime 不分析
CTIAgentID CTI代理号（由
CIT分配）Varchar(10) CTI暂时没有
UserType 用户类型(1 代
表：销售类，2
代表：运营类，3
代表：管理类) varchar(10) 96.56%的记录值为1
ExpTime 密码到期日datetime 不分析1.销售员性别分布: （有效值5778）
=
2.教育程度分布情况（有效值3114）
从上图可以看出：缺失情况严重，46.22%的记录未填教育程度。
3.销售人员在职（Y）和离职（N ）分布（有效值5792）
4．销售员的职务级别分布（有效值5770）5.最大取号量，特殊取号量情况如下表
如上图所示：47.48%的取号方式为特殊，其余为正常取号。
最大取号量在0---1030范围内，特殊取号量限制在0---1030范围内。
6.所属销售机构分布情况（有效值5776）
7.所属管理机构分布情况：（有效值5792）
9.用户使用电销系统情况（有效值5792）
进一步通过汇总，得到派生字段“通话总时长”，“通话总次数”，“赠险件数”，“承保件数”，“承保单数”，“承保的总费用”
各个派生字段的分布情况如下：。