十张图，看数据分析如何赋能销售

本文摘要：“数据助力业务”大号口喊了许多年，可一提到数据分析，人们习惯性地依然讲的是：excel，python，sql，依然是数据清洗、数据盘算、可视化。到底业务部门需要啥样的数据分析，很少有人认真讨论。 今天我们就拿销售举个例子，详细看看到底啥样的数据分析有用。1 让数据有用的秘诀问一个简朴的问题：你在用手机的时候，会去相识内存怎么运作，cpu怎么处置惩罚吗？不会！你只体贴怎么开机，怎么最快速度打开游戏，痛快酣畅玩起来。

“数据助力业务”大号口喊了许多年，可一提到数据分析，人们习惯性地依然讲的是：excel，python，sql，依然是数据清洗、数据盘算、可视化。到底业务部门需要啥样的数据分析，很少有人认真讨论。

今天我们就拿销售举个例子，详细看看到底啥样的数据分析有用。1 让数据有用的秘诀问一个简朴的问题：你在用手机的时候，会去相识内存怎么运作，cpu怎么处置惩罚吗？不会！你只体贴怎么开机，怎么最快速度打开游戏，痛快酣畅玩起来。对所有科技产物都是如此：用户体贴的是对自己的价值，而不是这个工具自己的科学原理。数据分析在企业里也是这样。

虽然数据分析背后有数学、统计学、运筹学、盘算科学、机械学习等等庞大原理，可是业务部门既看不懂，也不在乎。你简朴告诉我：“干啥能出业绩”就行了。特别是销售部门。销售部门天天直面客户，负担庞大压力。

更没心思听原理。因此，想让数据对销售部门管用，首先要做的就是深入明白销售部门的流程，认真视察他们的实际难题（如下图）需要注意的是，销售部门有自己的组织。

只要企业有一定规模，销售团队的规模都很大，有差别业务线的区别（电话销售、各都会销售团队，线上销售等），有分都会/分团队治理机制。位置差别的人，关注的内容差别。因此要认真相识本公司的销售组织，才好区分高层、中层、下层的需求。

2 如何让数据对下层有用一线销售是最辛苦、最累、压力最大的人。想象一下，自己天天无情挂断（说不定还骂两句）的推销电话，自己在商场里看都不看一眼的柜姐。是滴，一线销售就是天天顶着客户的白眼在努力推销。

这时候他们最不需要的就是：销量，购置人数，客单价这种听都听不明确的指标。他们需要的是明确的行动指引：到底该咋做！因此，想让数据对他们管用，就得认真拆解操作流程，看看到底哪些环节能帮上忙。好比拿电话销售举例，操作流程与潜在问题，可能长这样（如下图）所谓：业务一张嘴，数据跑断腿。

拆解完流程，相识痛点后，你会发现：没有一个高峻全的销售分析模型，能一口吃下所有问题。好比最简朴的：“我要先打哪个电话，再打哪个电话？”就可能涉及到：● 哪些客户价值高？● 哪些客户可能响应？● 哪个时间段响应率更高？● 哪些适合二次跟进？单纯一个问题，可能需要好几个点的分析才气支持到位，而且需要经由数据盘算，给到一个比随机拨打更高响应率的方案。这就需要数据分析在事情的时候特别有耐心，逐个攻坚问题。有意思的是：虽然数据分析做了许多事情，但在面向一线输出的时候，要很是地克制：和一线无关的事情不要讲。

好比：“我要先打哪个电话，再打哪个电话？”最后直接输出在话务员的拨打名单上，把优先打的排序摆在前边就好了。隐藏庞大历程，提升一线操作便捷度，才气让一线真正用起来（如下图）。类似这样，对每个环节的问题举行认真梳理，能发现许多时机点，诸如：1、提高拨打乐成率2、选择更有效话术3、淘汰搜资料库难度4、关联促销信息每一个点可能都有2-3项数据分析要做，虽然做的辛苦，可是真刀真枪地提高一线乐成率，比讲啥科学原理都管用（如下图） 3 如何让数据对中层有用在面临外呼组长、都会司理、销售团队司理这些中层治理时，就得换个思路。

作为中层治理者，拼刺刀级此外一线操作只是他们体贴的一个环节。更多的事情，会放在如何定计划、如何组织事情、如何激励/约束下属上（如下图）。

注意：和忙得晕头转向的一线差别，中层治理者有时间坐下来，认真思考方案，看看数据的。可是在差别的时间节点上，他们留给数据的时间纷歧样。

好比：● 详细到一天，可能只有晨会以前，有20分钟时间看看数据● 详细到每周总结的时候，可能有1、2个小时看一眼数据● 详细到每月总结汇报的时候，可能有半天在认真做ppt因此，输出的数据结果要切合对方的事情习惯。就算有一大堆结果丢出来，也要很有控制地分场所输出，制止信息爆炸。时间短，就少看点工具；时间多，就多看点工具（如下图）有了明确的输进场景，输出内容也要围绕场景聚焦。

好比：● 逐日晨会就是看看进度，简朴激励下下属，就输出几个关键信息即可● 每周周会，需要盘货资源，检查执行情况，解决问题，就得多几个维度分析● 每月月会，需要复盘当月事情，就更深入地复盘，就得更多的数据支持有条理地递进，就能很好地助力治理事情（如下图）： 4 如何让数据对高层有用对于治理一整条业务线，或者治理多个团队，多个地域的大区司理，部门总监级向导。他们的任务不仅仅是训话、打鸡血，喊口号，更要卖力承接好更高决议层给的任务，协调好与品牌/推广这些助力部门，和供应链，客服，售后这些支撑部门的关系。否则光有销售，没有产物、没有促销、没有宣传、没有供货，供货质量没保证，都无法告竣目的（如下图）。

这些治理者天天也有大把时间坐办公室，因此有时间看更多分析陈诉，也有时间思考更多深条理的问题。因此单纯地输出效果类的报表，并不能满足需求。从思考问题的角度，最焦点的纠结点在于：我是否能独立完成任务。作为高级治理，协调资源，保障支持，清除潜在问题（甩锅给别人）都是比直接下场开干更重要的事，因此专题分析的逻辑可以围绕如何区分销售/其他部门协同问题角度入手，拆出多个专题来深入解读（如下图） 5 为啥平常做的都没啥用看完上文，可能同学们已经发现了：为啥平时做的销售分析没啥用：大部门公司的数据和销售脱节得很厉害。

作为数据分析师，一不懂销售流程，二不懂组织结构，三不懂话术技巧，天天就知道把销售额=客户数*转化率*客单价的公式翻来覆去的写，拆成各个都会的写。这种工具铁定没啥大用处。而相当多公司的销售也不重视分析，天天就知道看个业绩告竣总数，然后开始喊口号：“只要没干死，就往死里干”。纵然有CRM平台也欠好好用，天天私下研发种种黑科技骚操作。

效果就是野路子越来越多，正儿八经的业绩搞不出来几多。总之，想让数据发挥作用，双方团队的投入都是须要的，作为数据深入业务，站在业务视角思考问题，解决真实痛点。作为业务尊重数据，严格执行流程，接纳新方法，才气做出好结果。

不外有趣的是，如果销售是经常不重视数据的范例，那么运营就是过分使用数据的范例。经常运营部门会嚷嚷着：给我一张大宽表！我自己来分析！面临这种情况该咋办呢？有兴趣的话，关注民众号接地气学堂，我们下一篇来分享，敬请期待哦！接地气的陈老师，985名校数学科学、企业治理硕士，数据科学治理专家，有11年数据总监、高级咨询照料的富厚履历。曾服务平安银行、广发银行、腾讯等大型企业，为维达纸业、华侨城、广汽本田、世联地产等传统企业打造线上线下融合数字化转型方案。

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