每家企业，每天都会产生大量的数据，比如交易数据、营销数据等等。
过去这些数据并没有受到如此广泛的关注，或者被好好利用，但随着数字技术的快速兴起，数据几乎成了一家企业生存的命脉。
对于企业销售人员来说，销售数据同样至关重要，如果企业能挖掘出这些数据的真正价值，不仅可以实现业务的爆发式增长，而且销售流程每个环节的效率也会得到提高。
然而，有数据和会用数据完全是两码事，哪些销售数据有用？哪些销售数据没用？哪些销售数据需要重点关注？等等许多问题，仍一直困扰着众多企业。
要想发挥出销售数据的真正价值，企业就需要进行销售分析，这也是我们接下来要讲的内容，企业如何做好销售分析？销售分析的好处有哪些？以及销售分析需要关注哪些重要指标？
销售分析，其实就是基于数据的识别、建模及理解，从而预测出销售趋势和结果，并不断去优化改善企业销售环节的过程，最终目的是帮助企业利用数据去做商业决策。
比如，从销售主管的角度来说，他可以使用销售分析来确定自己团队的销售人员，是否有足够的机会和能力去完成他们的目标，也可以用来确定哪些销售更适合自己公司，可以不断培养让他们达到新的水平等等。
有人会问，企业应该多久做一次销售分析呢？这个其实没有周期限制，主要取决于企业自身的销售性质，以及企业在营销活动上的投入等各方面。
但尽管没有确切的周期要求，企业在销售分析上还是需要注意一下几点：
首先，根据企业实际情况，需要定期进行深入的销售分析。比如一季度一次或者一个月一次等等，因为如果不定期进行分析，结果就会变得不可靠甚至无效。
其次，销售分析应该注意销售数据的时间范围。花一周时间去分析一天的数据肯定是浪费时间和精力，但花一周时间去分析一年的数据可能就更有价值。
最后，销售分析并不一定是越多越好。如果企业对销售人员的一举一动都要进行分析，结果可能不仅没有卖出更多产品，反而会让大家陷入海量的图表制作中。
一、销售分析的4个阶段
销售分析对于企业整体业绩增长的重要性不言而喻，那么具体应该怎么做呢？其实销售分析一般都会经过4个阶段：
1. 描述性分析：发生了什么？
所谓描述性分析，就是企业在做销售分析的时候，第一步都需要对已有的销售数据进行评估和分析，来回答最基本的问题：发生了什么？
举个简单例子，有了销售数据，企业就可以知道这一季度完成了多少业绩？相比上一季度，业绩是增加了，还是减少了？
描述性分析最常用的方式，就是我们经常看到的各种数据模型，比如饼图、条形图、表格或者折线图等等，通过让数据可视化，来达到描述性分析的结果。
描述性分析是企业可以继续完成销售分析的基础，后面不论是诊断还是预测，前提是都需要清楚企业过去发生了什么。
借助描述性分析，最核心的目的就是可以帮助我们更好地了解企业的整体销售情况。
2. 诊断性分析：为什么发生？
描述性分析结束之后，就是销售分析第二个阶段「诊断性分析」，这是一种更高层级的分析形式，这个阶段通常都需要依靠各种数据技术来实现，借助诊断性分析，企业就可以回答第二个问题：为什么会发生？
比如我们从业绩表格中看到，11月份的销售额出现了明显增长，通过分析，我们发现这一时期，我们从政府部门那里接了几个大单，才使得销售额出现了大幅增长。
这就是诊断性分析，知道发生了什么事情，我们还得知道为什么会发生这些事情，才能为下一阶段的预测性分析提供基础。
3. 预测性分析：会发生什么？
一旦企业能够有效地了解发生了什么及其发生的原因，那么就可以进行到销售分析的下一个阶段了，即预测性分析。
预测性分析是另一种高层级的分析，而且和诊断性分析差别很大，通常会涉及回归分析、多元统计、模式匹配、预测建模等各类技术，其最终目的就是通过数据和信息来回答第三个问题：可能会发生什么？
涉及到预测性分析的技术，对于许多企业来说更难实现，因为不仅需要更多高质量的数据，而且对于数字化技术有更高的要求，因此许多企业都会通过与专门的技术服务商合作来实现。
尽管预测性分析很难实现，但它所带来的价值却是巨大的。
如果一家企业能够准确识别出哪些行为导致了某种结果，那么就能可靠地预测哪些行为会达到预期结果，这种洞察力有助于企业接下来做出更明智的商业决策。
4. 规范性分析：应该做什么？
销售分析的最终阶段就是规范性分析，这类分析会涉及到更复杂的数据处理技术，比如复杂事件处理、神经网络、推荐引擎、机器学习等相关技术。
规范性分析要解决的是企业的最后一个难题：接下来应该做什么？这其实是企业最难完成的一步，而问题答案的可靠性，很大程度上也取决于前面三个分析阶段的准确性。
规范性分析带来的价值在于，企业将可以根据经过高度分析的事实而非直觉，来做出商业决策，更直接点，就是企业更有可能保证完成预期结果，比如实现业绩增长。
总之，销售分析4个阶段的实现难度在增加，而它们给企业带来的价值也在不断增加。
其实随着各行各业对销售数据价值的持续重视，基于数据分析的Salestech早已应运而生，许多企业只需要和Salestech服务商进行合作，就能实现自身销售数据价值的挖掘。
二、销售分析的好处
现在大家都在谈数据驱动增长，通过销售数据分析，企业可以实现更高的收入，那么具体是怎么实现的呢？
1. 准确识别销售机会
通过对历史数据的梳理，企业相当于有了可以随时使用的数据百科全书，制定的销售目标就会更加合理，达成目标的可能性也会大大提升。
而且通过回顾过去的数据，企业管理者可以抓住更合理的销售机会，更有效地分配资源，更有效地管理员工，并对市场趋势变化做出快速反应。
如果销售业绩下滑，销售数据分析可以让企业有机会在为时已晚之前，采取有效的行动。
2. 改善客户服务体验
现如今，个性化服务的理念越来越普及，过去一刀切的服务方式已逐渐被淘汰，而这些其实都得益于数据价值的挖掘。
最明显的，比如企业要想知道如何给不同的客户群体，提供高度个性化的服务，就需要通过收集和参考来自不同客户画像的历史数据，才能实现这一目的，从而改善客户服务体验。
凭借掌握的全面数据，企业就可以在正确的时间，对正确的客户，说正确的话。
3. 确定销售流程瓶颈
销售数据分析还能帮助企业准确找到销售流程中的瓶颈，比如潜在客户卡在了哪个环节、哪个环节的转化率较低，以及潜在客户为什么最终没有付款等等。
明确了这些，企业就可以不断优化自身的销售流程，提高每个环节的转化率。
现在因为有了许多相关的Salestech工具，企业完全可以实现销售流程自动化管理和实时提醒，销售工作正在变得越来越简单高效。
4. 制定更高效的决策
数据让企业可以更清楚地了解到，一次营销活动的成功与否，参与活动的客户画像是什么样的，付费转化率多少等等。
有了这些信息，企业就可以通过销售分析，知道怎么砍掉那些不起作用的内容，从而减少成本，也可以将个性化内容重新推送给正确的客户群，提高转化率。
销售分析只需要告诉企业哪些事做了没用，哪些不应该做，就可以极大程度提高企业的销售能力，并帮助做出更好的决定。
当然，销售分析的价值远远不止上面这些，比如还可以帮助企业缩短新销售培训周期、提高销售工作效率等等，这些都需要企业根据实际情况去发现和挖掘。
三、销售分析的关键指标
要让销售分析的结果更可靠，就需要尽量保证数据的准确性，但从海量数据中筛选出最有价值的部分，不仅需要大量时间，而且很难保证其价值。
因此，与其什么数据和指标都想要，还不如先明智地选择出那些关键指标。
1. 月销售额增长
月销售额增长表示的是企业月度收入的增长或减少，这是任何企业都需要关注的核心指标之一，因为它提供了对业务整体健康状况的具体洞察。
月销售额增长决定了企业在财务支出方面，是需要收紧还是放松。
销售主管使用月销售统计数据来跟踪团队的努力和结果，并找出需要在销售流程中做出哪些优化；销售个人则可以使用月销售额增长，作为自己的激励指标。
2. 客户平均转化时间
客户平均转化时间表示的是潜在客户成为付费客户所需的平均时间，这个指标可以帮助企业衡量销售漏斗的效率，并更好地判断潜在客户转化的可能性。
企业管理者可以通过这个指标来预测任何时间段的收入；而销售主管和销售员工则可以使用这个指标作为生产力和渠道效率指标。
3. 客户转化率
客户转化率表示的是把潜在客户转化为付费客户的人数，这个指标可以让企业深入了解自身产品吸引潜在客户的能力，以及渠道在将潜在客户转化为付费客户时的效率。
销售主管使用客户转化率，可以衡量产品是否适合市场、价格是否合适，以及销售工作是否有效；销售员工使用这个指标则可以衡量自己向潜在客户推销的效果。
4. 客户留存率/流失率
客户留存率和客户流失率是两个定义相反的重要指标，前者一般表示的是在特定时间内，触达到的客户最终多少和企业还有关系；而后者表示的是在特定时间内，有多少客户终止了与企业的关系。
要知道，获得新客户的成本，远远高于维护老客户的成本，因此企业要做的是让客户留存率高于流失率，才能获得更高收益。
企业管理者可以使用客户留存和流失率，来衡量企业的客户服务做得是否成功；销售员工则可以利用这些指标来识别和确定更有可能留下来的客户。
5. 获客成本
获客成本表示的是获取一个新客户的成本，包括销售和营销方面的成本，而企业增加收入的最好方法之一就是降低成本。
企业管理者使用这个指标，可以创建更易复制推广、成本更低、利润更高的销售流程，并找到最具成本效益的潜在客户来源。
6. 客户平均生命周期价值 (LTV)
客户平均生命周期价值 (LTV) 表示的是每个客户能为企业带来的收入金额，这也是每家企业关注的核心指标之一。
如果一个企业的客户平均生命周期价值高于获客成本，这家企业的销售流程显然就是有问题的。
企业管理者可以根据这个指标，做出和营销、产品开发和客户服务等业务相关的重要决策。
除了上面提到的这些指标，还有一些指标同样重要，比如客户的平均收入、销售个人业绩等等，都可以根据实际情况纳入企业的考量之中。
四、结语
销售分析是帮助企业量化不同销售行为成果的关键，但销售分析的核心是数据，如果没有经过成功筛选并准备好用于分析的数据，任何分析结果都将变得不可靠。
在传统的Excel表格工具下，用于销售数据分析的数据准备好，可能需要数小时甚至数天时间，更别提后面的分析过程了。
但现在，企业完全可以借助技术让数据处理的时间大幅缩短，同时让分析结果的准确性提高数倍。