第四期营销与销售管理中的数据分析应用

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　　物流和供应管理中的数据分析
　　营销管理和销售管理本身就是一个外向型的职能，是多变的、复杂的，所以在数据分析方面上会是复杂的、难以标准化的，很难有一个典型的模板能够拿来就能用。
　　营销销售系统的数据分析与一家企业的营销模式有很大的关系，其没有统一的准则，需要营销和销售管理人员根据自己的业务模式情况、市场情况和客户情况采用不同的方式来进行分析。
　　例如电商的销售模式，其更多的是关注网站或者店铺的数据分析，考虑更多的是流量、点击率、转化率、关注客户数、注册用户数、用户活跃度、订单量、客单价和营销费用的分析，还可以直接借助更多在线工具实现精准数据分析。如果是淘宝、天猫、京东等电商平台，这些平台本身就会提供一些数据分析的方法和工具，可以通过在线的方式即时地看到分析结果，也能够针对一个时间段、一次促销活动、一个产品等做出比较详细的分析。
　　如果是传统的分销模式，则生产厂家对数据的掌握就不如电商模式直接，电商平台可以提供全平台的数据作为分析的参照物，而传统行业只能依赖传统的零售监测平台，如ACNielson、JDPOwer、Gfk、慧聪、中怡康等来获得相关的数据。针对消费者需求的调研，也只能自己进行，没有平台的数据可以直接拿来使用。
　　有的公司的数据比较健全，例如以会员为主题的连锁经营体系就会有比较详尽的数据。而对于匿名的销售模式，例如连锁商超、连锁餐饮店等模式，你不知道来你店里的人是谁，无法跟踪，对他们的信息知道的也很少，你所能够分析的数据就只有收银数据。对未来预测的能力也会大幅度削弱。
　　无论是什么经营模式，都只能根据已有的数据来分析，没有数据的环节是无法分析的，要么投入高昂的费用去采集数据，要么进行抽样调查，所以，在不同的模式下，要结合实际情况去进行数据分析。
　　从方法和思路上看，营销和销售中的数据分析必须从以下几个维度进行。并且要结合数据的可用性以及可采集性，采集更多的数据，因为任何数据通过数据分析师都能够得出更多有价值的信息，协助你做出更好的决策。
　　客户维度：从客户的维度进行分析是首要的。因为任何产品和服务都必须要考虑目标客户的需求，所以我们要对客户进行各方面的分析。如果是客户自身的数据，则可以对客户进行画像、细分、需求研究、行为研究、习惯研究，从而指导我们的营销策略、产品开发和改进策略；如果是客户与我们的接触点的数据，例如收银数据、订单数据、送货数据、会员卡数据，则反映了企业的经营活动效果，可以在这类数据的基础上了解客户对产品和服务的反应，从而为企业的经营活动提供更多借鉴。
　　产品或者服务维度：即对产品和服务做出评价，分析企业是否有足够好的产品线结构，是否有现金流产品，是否有具有发展潜力的明日之星产品，是否有赚钱的产品，是否有品牌产品。另外，我们还可以从竞争的角度进行分析，例如分析产品和市场上已有的产品的竞争力，分析自己的产品和其他产品的差异，从而为企业改善产品、提高产品竞争力提供借鉴。
　　市场维度：即从细分市场的角度分析产品定位在哪个市场领域，是高端市场、中端市场，还是低端市场？不同的细分市场有不同的逻辑，不同的产品在不同的市场上表现也不同。
　　区域维度：虽然互联网打破了市场区域的区隔，但仍然有很多品类的产品具有区域属性，包括渠道、运输送货、社区服务。区域仍然影响着销售方式，区域的客户特征影响着产品和业务的选择模式。在北方要建设北方人需要的房子，在南方要建设南方人喜欢的房子，区域差异还是要关注的。
　　员工维度：也称业务团队维度。即分析哪些业务员成长起来了，哪些业务员是有贡献的，哪些业务员在驱动着业绩成长，哪些业务员在倒退，如何驱动他们的绩效，业务员的激励是否合理，业务员是否有足够的能力，他们的策略是否正确。
　　根据公司的营销模式，营销和销售的数据分析可以有更多的维度，需要读者自行按照我们的思路去研究、去拓展。
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