如何根据历史销售的变化剖析整体变化产生的原_工作流管理_工作流软件_深圳市和丰软件技术有限公司【知名】

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如何根据历史销售的变化剖析整体变化产生的原

发布日期:2020-10-04 浏览次数:

现象是利润率在连续上涨的势头下第一次下滑。我们首先需要确认,这是否为正常现象?在这里我用了三个可以下钻的分组条图,通过“地区”、“品类”和“细分市场”这3个不同的维度分别比较来看。

首先是地区,可以看出,从区域特征来看,几个区域都有下滑,以西北区域最为明显。

 

从产品分类来看,技术类与家居类下滑明显。

从细分市场来看,消费者下滑明显。

 客户细分,锁定问题客户

通过剖析,我们锁定了几个问题区域:西北地区、技术类与家具类产品、C端用户。通过下钻,可以将问题范围逐步缩小,在此仅以“客户细分”为例,进行分析。

 

将客户展开细分的话:首先,目标客户中有个别客户开始影响利润增长;从5万以上的大客户中可以看出,这些客户虽然销售额上差异不大,但是从他们处获得的利润差异较大,其中,卢谙、马慧英和牛慧的利润为负,需要进一步跟踪。如果所有客户的条件与单价都一样的话,那么他的利润和销售额会成正比分布,即销售额越大,利润越大。但正因为每个客户的情况都不一样,所以才会出现图中的结果。大部分客户的利润随着销售额的增长而增长;而还有很多的客户销售额虽然上去了,但是贡献的利润却越来越少,甚至出现负利润。

最后,从“各类产品客户来源与质量”一图中,我们发现,收入来源过于依赖非目标客户群,即该案例中的消费者,对该企业的营收造成了风险隐患。

场景3 零售门店:通过订单数据,挖掘价值差异

最后是零售门店客户分析,这里我们介绍一个经典的分析方法——RFM模型。可以帮助我们根据客户的消费明细,分析客户的价值,挖掘他们之间的价值差异。

RFM模型是一个被广泛使用的客户关系分析模型,主要以用户行为来区分客户,R = Recency 最近一次消费;F = Frequency 消费频率;M = Monetary 消费金额 

 

为使用RFM模型,我们可以利用“气泡图”——一个气泡代表一个客户,横轴放的是消费频次,纵轴放的是平均消费额,气泡大小则代表着最后一次的消费金额。
于是,通过这三个指标,我们可以直观地将客户分为四类:

 

第一类:重要价值客户:消费频次和消费金额都很高,属于VIP客户。

第二类:重要发展客户:消费金额高,但频次不高,忠诚度不够,必须重点发展。

第三类:一般保持客户:累计单数高,忠诚度较好,但消费金额不足,是潜力客户,要重点维系。

第四类: 一般挽留客户:消费金额和频次都不高,可能是将要流失或者已经要流失的用户,应当基于挽留措施。

综上所述,基于订单分析就可完成我们日常需要的相关指标,既可支持上层的决策,提供向后的改进依据,又可以用来对客户进行细分等,非常值得大家花心思进行研究与分析。

而学会了收集数据、整合数据、数据建模,再基于商业理解,用数据可视化的方式分析指标,找到问题所在,改变策略,重新查看结果,可以帮助大家形成一个“数据驱动业务”的良性闭环。除了销售过程管理、客户细分、订单分析之外,在销售人员管理等方面也同样适用。

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