Contoh analisis data jualan menyediakan rangka kerja dunia sebenar untuk mengekstrak cerapan yang berkuasa daripada data CRM untuk meningkatkan hasil. Pemimpin jualan bergantung pada analisis mendalam data prestasi mereka untuk melihat arah aliran, mengenal pasti isu dan memaklumkan strategi.
Dalam siaran ini, kami akan meneroka 10 contoh analisis data jualan yang berkesan untuk mempamerkan cara anda boleh membuka kunci cerapan yang mengubah permainan daripada data jualan anda. Matlamatnya ialah untuk menyediakan pemimpin jualan, penganalisis dan profesional ops dengan strategi, rangka kerja dan teknik analisis data jualan yang boleh diambil tindakan berdasarkan contoh yang nyata.
Sama ada objektif anda ialah mengoptimumkan sumber petunjuk, meramalkan arah aliran masa hadapan, mengurangkan churn, meningkatkan kadar kemenangan atau memaksimumkan ROI pemasaran – menggunakan data jualan anda pastinya mendedahkan peluang yang tidak berkesudahan.
Mengapa Analisis Data Jualan Penting
Dengan mendalami data prestasi jualan anda mendedahkan semua jenis pendedahan berguna. Daripada produk berprestasi tinggi kepada saluran pemasaran yang terbukti lebih bernilai, terdapat banyak peluang. Berikut ialah beberapa faedah analisis data jualan:
- Mencari Pelanggan Anda yang Paling Berharga – Anda boleh mengenal pasti ciri utama pelanggan terbaik anda seperti kekerapan pesanan yang lebih tinggi atau saiz tawaran yang lebih besar. Gunakan intel ini untuk mencari lebih ramai prospek yang kelihatan seperti mereka!
- Melihat Saluran Pemasaran Yang Benar-benar Berfungsi – Analisis data prestasi pemasaran anda untuk melihat saluran mana yang paling banyak memacu petunjuk berkualiti tinggi. Kemudian dapatkan lebih banyak wang untuk wang anda dengan memfokuskan belanjawan anda pada perkara yang berkesan.
- Menentukan Lubang Proses Jualan – Jejaki keputusan pada setiap peringkat corong jualan untuk melihat di mana tawaran terhenti. Atasi kawasan masalah untuk melancarkan laluan dari petunjuk kepada pelanggan.
- Memperbaiki Peramalan – Semak corak jualan sejarah dan faktor luaran untuk membina model statistik yang meramalkan prestasi masa hadapan dengan lebih tepat.
- Menjejaki Prestasi Rep – Kekalkan ketelusan dengan melihat cara setiap metrik utama jurujual disusun mengikut matlamat. Kenal pasti semua bintang dan perjuangan.
Gambaran Keseluruhan Proses Analisis Data Jualan
Analisis data jualan bukanlah sesuatu yang berlaku secara ajaib. Setiap analisis jualan yang berkesan mengikut proses yang ditetapkan. Proses itu mungkin berbeza berdasarkan alat dan mekanisme pengumpulan data dalam aliran kerja anda, tetapi proses umum kebanyakannya termasuk yang berikut:
- Kenal pasti matlamat anda – Kembangkan soalan khusus yang anda mahu data dijawab.
- Kumpul data yang berkaitan – Susun data jualan yang berkenaan daripada CRM anda, platform pemasaran dan sumber lain.
- Bersih dan susun – Susun data anda dalam format mesra analisis.
- Menjalankan analisis – Menyelam lebih dalam menggunakan pengiraan, visualisasi, pemodelan statistik dan teknik lain.
- Mentafsir cerapan – Tentukan makna daripada hasil analisis.
- Buat keputusan berdasarkan data – Ambil tindakan strategik berdasarkan pandangan analitikal.
Sekarang mari kita lihat contoh analisis data jualan yang berkesan dalam tindakan merentas bidang utama ini:
Contoh Analisis Data Jualan
1. Analisis Segmentasi Pelanggan
Analisis pembahagian pelanggan melibatkan membahagikan pelanggan kepada peringkat seperti nilai tinggi, nilai pertengahan dan nilai rendah berdasarkan sejarah pembelian, kekerapan pesanan, terkini dan jumlah perbelanjaan seumur hidup mereka. Matlamatnya adalah untuk menentukan ciri utama pelanggan terbaik dan paling menguntungkan anda, seperti purata saiz pesanan yang lebih besar atau kekerapan pembelian yang lebih tinggi. Cerapan ini membolehkan anda membangunkan kempen pemasaran yang disasarkan dan strategi jangkauan yang disesuaikan khusus untuk setiap keperluan dan gelagat pelanggan. Sebagai contoh, anda boleh menyediakan promosi khas, diskaun dan faedah premium kepada segmen bernilai tinggi untuk menumpukan tenaga kepada pelanggan yang menjana hasil terbanyak.
2. Analisis Sumber Utama
Salah satu contoh analisis data jualan yang paling biasa ialah analisis sumber petunjuk. Analisis sumber petunjuk memfokuskan pada menjejaki metrik penting seperti kadar penukaran, purata saiz urus niaga, panjang kitaran jualan dan ROI pemasaran untuk setiap sumber petunjuk merentas kempen.
Matlamatnya adalah untuk mengenal pasti sumber petunjuk berprestasi terbaik anda yang menukar pada kadar tertinggi dan menghasilkan kitaran jualan terpantas dan produktiviti pasukan jualan. Anda kemudiannya boleh mengoptimumkan perbelanjaan dengan mengurangkan belanjawan untuk sumber petunjuk yang berprestasi rendah dengan kadar penukaran yang lebih rendah dan mengalihkan perbelanjaan tersebut kepada sumber yang menjana output petunjuk yang layak yang lebih tinggi dengan lebih cekap. Tahap pengoptimuman sumber plumbum ini meningkatkan kualiti plumbum keseluruhan.
3. Analisis Corong Jualan
Analisis corong jualan melibatkan pemetaan setiap peringkat corong jualan anda daripada petunjuk awal sehingga ke urus niaga tertutup. Anda kemudian melampirkan data prestasi sejarah pada setiap langkah corong, menganalisis peratusan penukaran, masa kitaran dan kesesakan. Membandingkan prestasi oleh pasukan jualan membolehkan anda melihat siapa yang paling cemerlang pada peringkat corong yang berbeza. Pengesyoran kemudiannya boleh dibuat untuk mengoptimumkan peringkat berprestasi rendah melalui perubahan pada aliran kerja, kakitangan atau pelaksanaan alatan automasi. Matlamat keseluruhan adalah untuk meningkatkan kadar penukaran dan kelajuan pada setiap peringkat corong jualan, yang secara langsung diterjemahkan kepada hasil yang lebih tinggi.
4. Analisis Churn
Matlamat analisis churn adalah untuk mengenal pasti pelanggan yang berkemungkinan besar untuk churn dengan mencari kekerapan pembelian yang menurun, meningkatkan tiket sokongan, langganan tamat tempoh atau isyarat lain. Membangunkan penunjuk utama yang mendahului churn, seperti pembayaran lewat atau terlepas dan penurunan taraf ciri, membolehkan anda mengatasinya. Kempen pengekalan proaktif dengan tawaran istimewa dan insentif kemudiannya boleh disasarkan pada akaun berisiko ini yang dikesan lebih awal. Mengurangkan pergolakan pelanggan mengekalkan hasil sambil mengurangkan kos memperoleh pelanggan baharu.
5. Analisis Menang/Kalah
Analisis menang/kalah melibatkan membandingkan tawaran menang dan kalah merentas faktor seperti sumber utama, produk, industri, wakil jualan, saiz tawaran dan atribut lain. Matlamat analisis data jualan jenis ini adalah untuk mengenal pasti corak dan persamaan antara tawaran yang dimenangi yang boleh direplikasi sebagai amalan terbaik. Mengambil perhatian tentang persamaan yang kerap berlaku dalam tawaran yang hilang membolehkan strategi jualan, penawaran produk, harga dan pemesejan dilaraskan dengan sewajarnya. Cerapan menang/kalah ini yang diperoleh daripada data perjanjian sejarah mengoptimumkan taktik jualan agar lebih berkesan dalam menutup tawaran.
6. Analisis Ramalan Jualan
Matlamat analisis ramalan jualan adalah untuk membina model yang mampu meramalkan hasil masa hadapan dan bilangan tawaran yang ditutup. Model tersebut menggabungkan data prestasi sejarah, corak bermusim, keadaan pasaran dan pembolehubah lain. Dengan terus menganalisis percanggahan antara unjuran jualan dan keputusan sebenar, model ramalan boleh diperhalusi dari semasa ke semasa untuk meningkatkan ketepatan. Ramalan hasil dan saluran paip yang lebih tepat membolehkan kepimpinan menetapkan sasaran yang realistik dan memaklumkan perancangan belanjawan strategik.
7. Analisis Persaingan
Analisis persaingan memfokuskan pada menyelidik secara menyeluruh ciri produk pesaing, harga, promosi dan strategi pemesejan dalam pasaran anda. Dengan membandingkan tawaran pesaing dengan tawaran anda sendiri, anda boleh mengenal pasti kelebihan daya saing, kelemahan dan jurang. Cerapan ini membolehkan anda menyesuaikan strategi jualan dan pemasaran anda dengan sewajarnya. Contohnya, pelan hala tuju produk anda, struktur harga dan cagaran jualan boleh dilaraskan untuk membezakan daripada pesaing. Mengekalkan nadi pada landskap kompetitif adalah kunci untuk menyelaraskan strategi pergi ke pasaran.
8. Analisis Keanjalan Harga
Analisis keanjalan harga melibatkan ujian harga yang berbeza untuk sampel segmen pelanggan dan peringkat produk. Dengan menganalisis kesan perubahan harga pada saiz urus niaga, kadar kemenangan dan hasil keseluruhan, anda boleh menentukan sensitiviti harga dan kesanggupan untuk membayar. Cerapan ini membolehkan anda mengoptimumkan strategi harga untuk keuntungan berdasarkan data empirikal dan bukannya tekaan. Matlamat akhir adalah untuk memaksimumkan potensi hasil melalui harga terdorong data.
9. Analisis Prestasi Wakil Jualan
Analisis prestasi wakil jualan menjejaki ahli pasukan individu terhadap metrik dan matlamat prestasi utama. Membandingkan aktiviti jualan kohort, kadar rapat, saiz tawaran dan KPI lain mengenal pasti prestasi tinggi untuk ganjaran dan bidang pembangunan untuk wakil yang bergelut. Menyediakan bimbingan dan insentif tersuai memacu motivasi dan membolehkan pengurusan menyelaraskan set kemahiran untuk berjaya. Analisis ini memberikan keterlihatan utama ke dalam keberkesanan pasukan jualan.
10. Analisis Kempen
Analisis kempen memfokuskan pada mengukur saluran jualan ketara dan hasil yang dijana daripada kempen dan aset pemasaran. Dengan menentukan ROI pemasaran, anda boleh menggandakan kempen, saluran dan aktiviti yang menunjukkan hasil boleh diukur yang terbaik. Kempen berprestasi rendah boleh dihapuskan dan belanjawan diagihkan semula kepada perkara yang berkesan. Analisis ini memastikan perbelanjaan pemasaran dioptimumkan untuk memacu impak jualan.
Cara Mendapat Nilai daripada Contoh Analisis Data Jualan
Kunci untuk memperoleh nilai daripada analisis data jualan ialah menterjemahkan cerapan kepada tindakan strategik. Berikut ialah beberapa cara untuk menggunakan penemuan analisis:
- Jangkauan sasaran kepada segmen bernilai tinggi
- Alihkan belanjawan pemasaran kepada sumber petunjuk yang produktif
- Betulkan bahagian corong jualan yang rosak
- Kekalkan pelanggan dengan risiko churn yang tinggi
- Latih pasukan jualan untuk memenangi taktik jualan
- Insentifkan gelagat jualan yang memacu hasil
- Ramalan bersaiz tepat untuk memaklumkan perancangan belanjawan
- Tetapkan harga bersandarkan data untuk setiap profil pelanggan
Kemungkinannya tidak berkesudahan apabila anda membenarkan data membimbing strategi jualan anda.
Mula Mendedahkan Cerapan Jualan Anda
Ikuti contoh dan amalan terbaik yang digariskan di sini untuk mula mendedahkan khazanah data yang mencetuskan pertumbuhan jualan. Juga, pertimbangkan untuk memasukkan beberapa Alat AI untuk jualan ke dalam aliran kerja anda untuk menjadikan proses analisis ini lebih automatik. Dan biarkan keputusan dipacu data menjadi kelebihan daya saing anda. Cerapan sedang menunggu untuk ditemui dalam data jualan sedia ada anda. Serlahkan potensinya hari ini!
