营销数据的作用

第一篇：营销数据的作用

营销数据的作用

加强店铺营销数据的采集，并进行合理、正确、有效的实时性分析与管理，有助于品牌和店铺逐渐克服经验局限性或对经验的过度依赖性，形成科学营销的新理念，提升品牌和店铺的市场认识、管理和适应能力。

店铺最新的营销数据对于制定准确的销售策略、促销及补货有着极其重要的意义，可谓店铺的“晴雨表”。其采集与分析主要分为：单点货品销售数据、多店销售/库存数据对比、老顾客贡献率、员工个人销售能力以及竞争品牌和周边店铺数据等多个方面。

一、单点货品销售数据分析

1、畅滞销款分析

畅滞销款的分析，首先可以提高订货的审美观和对品牌风格定位的精准把握；其次，有助于各款式的补货判断，对相同类别的款式进行销售对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以便于快速补货，减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率；还可以查验陈列、导购推荐的程度，如果某款订货数量较多，销售却较少，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点推荐。通过畅滞销款的分析，可以准确及时的对滞销款进行促销，以加速资金回笼、减少库存带来的损失。

2、单款销售生命周期分析

单款销售生命周期分析是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般指正价销售期），一般是选取一些重点款式，以判断是否缺货或或产生库存压力，从而及时采取对策。单款的销售周期主要受季节和气候、款式自身特点、店内类似款的竞争等三个因素影响。

如果该款库存量较大，就应该做出相应对策。如果是天气原因就应该在气温合适时重点陈列，但应考虑一下上货时间是否存在问题；如果因为款式特点，应该及时促销，以提高该款的竞争力，减少库存风险；如果是店内类似款的竞争，则应考虑把类似款撤掉或陈列在较一般的位置，并检讨自己对上货时间的把握。相反，如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，分析该款大概还可以销售多少件，结合自己的库存量，进行合适数量的快速补货，以减少缺货损失。

3、营业时间分析

一个地区的店铺开业和打烊的时间一般相差无几，但中间的班次安排可能有所区别。这要求我们在每个时段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪个时

段对进店率、试穿率、成交率更高，再根据结果对员工班次进行调整。比如这些数据因素上午较低而下班前一小时较高，则可考虑改变全天营业时间；某一时段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段。

二、多店销售/库存对比分析

对于品牌公司、省级代理商或拥有多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配，能有效的提升总仓的物流管理能力以及各店的销售水平。可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据分析。店铺一般选择同一区域的，款式上货时间差不多的。

比如说有ABC三家店铺，对比中发现A店业绩明显差于BC店。需要分析其原因：是因为A店铺当地确实不喜欢该款的风格，还是该款的陈列有问题，还是导购在该款的推荐上有问题，是否需要将该店铺库存往其他店铺进行调拨；或者该款的整体销售都不错，综合其销售生命周期，总部是否需要继续下单生产，需要下多少……

当然，实际的店铺之间的销售/库存对比分析工作中，还会出现更多现象，只要针对不同的现象进行具体分析并作出相应对策，对店铺的销售会有较大帮助。

三、老顾客贡献率分析

对老顾客的管理是店铺管理中最重要的项目之一。由于某些品牌和店铺对VIP卡的办理条件制定不合理，或因顾客的其他特殊原因（如他人赠送购物、旅游客购物等）常常造成部分发放的VIP卡为无效卡。相反，一些经常光顾的顾客，却由于某种原因一直无法达到VIP卡的办卡条件，这对店铺的VIP管理带来了一定的麻烦。需要对老顾客（尤其是持VIP卡的老顾客）进行消费登记和统计，并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额分析。

这样首先可以制定出更合理的VIP卡办理条件，其次对老顾客的管理工作也更加准确。比如有针对性的对老顾客进行短信祝福、新款及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等，对老顾客的品牌忠诚度、介绍朋友、回头率和再次购买的欲望等都会有较大的提升。

四、员工个人销售能力分析

通过员工个人销售能力的分析，可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作心态，以便对症下药，提高个人销售业绩。

1、个人销售业绩分析

个人销售业绩分析包括两个方面，一是每月个人销售业绩，二是分时间段个人销售业绩。

通过分析，不仅可以看出员工的销售水平和工作积极性，还可以判断出团队协作意识、团结意识和店长的团队协调和管理水平。

分时间段的个人销售业绩一般是由店长及时性进行统计和比较。如果员工在一段时间内销售业绩出现异常，则可能是该员工的心态出现问题，比如说是否家中有事、失恋、对公司管理或上月工资不满、与同事发生矛盾等。店长应及时去了解并帮助其解决，以调整其心态，从而提高该员工的个人销售业绩。

2、客单价分析

一般而言，提高单票的销售件数比提高销售票数要容易的多，而客单价的研究又往往被 人们所忽视。员工个人的客单价销售水平主要受陈列、鞋服搭配技术和附加推销等因素影响。客单价的数据分析可以判断出员工个人的附加推销能力以及其鞋服搭配习惯，乃至于可以分析出陈列水平以及订货的货品组合能力、色彩组合能力。对于因导购的个人能力二产生的客单价过低，可以通过一定时期的针对性奖励措施来解决，如单票销售满多少金额或达几件给予现金奖励。

五、竞争品牌和周边店铺数据分析

所谓知己知彼，百战不殆，只有准确了解竞争品牌和周边店铺的销售信息，才能针对性的制定对策，赢得竞争优势。

1、如何获得对手信息。

与周边店铺搞好关系，与之进行销售信息共享。竞争不得与战争，并不表示与竞争品牌和周边店铺搞对立。相反，应该与他保持好的关系，并与之进行销售数据与信息的共享，达到共赢的目的。

制定顾客调查表，进行信息归类和分析。如做休闲鞋的可以把调查表的项目分为：您最喜欢的休闲鞋品牌、喜欢的原因、最喜欢的商品类别、您购买鞋子时最重要的因素有哪些、拥有哪些品牌的贵宾卡、一年购买鞋子的金额为多少等等，也可以根据自己想要的数据设置相应的项目。

2、对手商品类别的分析

竞争对手与周边店铺的商品类别销售数据对我们非常有参考价值。比如做休闲鞋品牌，如果隔壁有一个定位相仿的品牌专卖店，销量肯定会受到冲击，那么我们订货管理中就要避开与之相近的款式，并在订货量上有所减少。这里所说的订货量减少只是订货数量，而不是款式数量，如果减少了款式数量就会让整盘货的陈列和搭配不合理，从而影响整体店铺陈列形象。

3、对手促销的调查与分析

竞争对手和周边店铺的促销活动对门店销售的影响非常明显，这一点在现今的百货商场 销售上显得尤为突出。两个定位相仿的相邻百货商场，在去年的圣诞节促销战中，A商场制定了“满400减160；满800减320”活动，B商场在得到这一情报以后马上制定对策：“满400减160；满600减180；满800减320”。这两个看似相同的促销活动，却让B商场在此次活动中打出了一场大胜仗，虽然活动力度大致相同，但由于此时商场内大部分鞋服品牌价格在600-700元之间，这让B商场的活动更有优势。

在所收集和整理出的数据和信息中，切忌不要把自己的弱势与对手的优势进行对比与参考，这样只会让自己在该方面偶尔出现不佳时为自己辩解。及时了解对手的销售数据和销售特点，可以有效提升品牌和店铺在当地的竞争优势。对对手信息和数据的分析要持之以恒，往往越是难以调研到的数据就越有价值。

实际的店铺运作中，可以将每个数据分析项目制成统一表格，并按照每月时间制定一个数据分析计划表，将以上各个数据分析的项目罗列出来，按照所制定的计划时间进行分析和总结，并指导接下来的工作计划和工作实施，使后面的工作思路和方向更加明确。

第二篇：数据营销（范文）

销售人员如何做好销售：让数据说话

当市场竞争已经趋于同质化，数据库营销已经成为一种趋势，当销售员的级别日益提高，当你所接触的数据越来越多，市场对销售员的销售数据分析能力的要求也越来越高。销售员应有的数据敏感性与数据分析力就更应具备。新时代的精益化营销给销售员提出了更高的要求，要求一名合格的销售员必须具有强烈的数据敏感性与较强的数据分析能力。

如何运用数据来说话，做好数据分析是销售人员必学的一门课程。为什么这门课程这么重要呢?其实除了我们的销售人员知识和阅历不够丰富外，是主要的就是没有这个数据的观念。在我们大部分的企业里都普遍的存在这种情况，业务员都不太重视数据，不少中国人写的营销书，可是，真正用数据分析营销的书少之又少，可以说是凤毛麟角。其实，所有的营销都可以用数据来表达，数据是最有说服力的。外企与内企的最大区别是：外企喜欢用数据分析，内企习惯用古人的话、伟人的话、名人的话和领导的话来说理。但是在营销实践中，笔者的体会是更倾向于用数据说话，因为数据是不以人情和环境变化而变化的，也不以人的意志而变化的，数据面前人人平等。跟经销商谈判主要是数据分析，分析一些营销常用的数据。如销售额、费用、利润、市场占有率、市场份额、开拓门店数、门店活跃数、同比增长、环比增长、投入产出比等等。这些数据都是针对市场和业绩来要求的。用数据分析让数据说话首先要学会分解数据，分解后的数据才会更加清晰和明了。比如销售费用，我们通常会把它分解成销售人员的报酬、广告费用、业务费用、售后服务费用、销售物流费用和公关费用。其中又把人员费用分解为：基本工资、奖金、津贴、福利和特殊奖励;把业务费用分解为：差旅费、业务招待费、销售折扣、坏账损失和培训费。通过这样的分解就更加能看到我们的费用是增加还是减少，投入产出比也更加清晰，不会是猴子弹琴，乱弹一通。这样的分析就会让经销商口服心服。用数据说话其次是学会用横向对比和纵向对比。横向对比就是同类事物的相互比较，经销商销售中的横向比较是与同类型、同层次、同消费层面的经销商之间的比较。纵向比较就是与自身的比较，具有历史性。这两种比较都能把销售上的事项具体量化，使得销售的比较更具实际意义。用数据分析让数据说话还要学会使用一些分析工具。比如图表、图象、公式，它们都能更清晰地比较出具体的实况来。通常使用的工具有：适用于比较分析数据图表类型、适用于推移分析数据图表类型、适用于市场份额比例的图表类型、适于产品层叠区分的堆积图示分析、适于产品类型分布的象限图分析、适于综合实力分析的雷达图示、适用于计算的函数等。饼图、折线图、柱型图、条型图、金字塔图、甘特图、饼图和复合饼图、散点图都是与销售有关的一些常用图。由些可见，说服别人虽然是一件难事，但也不是做不到的事，关键是看你怎么样说和怎么样做，但最重要一点就是一定要说到别人的心坎上，你用了这些数据做为事实的证据，那么你的客户也就是自然的心服口服了。销售员应有的数据分析能力还应当包括：市场潜力的预测、市场问题的判断、市场运做重心的选择等多个方面。无论销售员对销售管理的表格使用如何、对销售数据把握如何，对销售数据的敏感性与有效利用能力都将成为21世纪销售员必备的一项基本功，甚至关系到每一项销售工作的成败。

第三篇：数据分析的作用

零售业信息化： 零售业信息化：数据分析在销售决策中的作用
促销的效果如何不能只凭感觉，必须通过数据分析来验证。尽管啤酒与尿布的经典案例让人们认识到数据分析的神奇，然而在实际应用中，数据分 析往往没有那么神奇，不过也并不容易实现。对于企业负责人而言，在进行信息系统相关的投资决策时，并不容易。一方面，若不投 入资金，企业的发展可能会受到限制，毕竟人工管理相对信息系统管理，不仅成本高而且效 率低下;另一方面，若投入资金，又感觉难以准确把握信息系统的投资收益。零售企业在数 据分析方面的投资就最能体现他们的这种两难境地。数据分析被公认为是提升信息系统价值 的有力工具，但很少见到真正成功的案例。投还是不投，真是很为难。不过，在笔者看来数 据分析的效果是很显著的，关键在于如何使用它。数据分析并不神秘 事实上，数据分析曾经困惑笔者多年。十年前，第一次看到啤酒与尿布的案例时，笔者 就深信不疑地认为，数据分析大有可为，只要努力追寻其中的规律，就一定会创造出另一个 神话。今天，这个案例仍然被笔者奉为经典，不过笔者已经不太相信能够创造出这样神话般 的奇迹了，反而更愿意相信某个大类的客单价这样一个简单的统计数字。实际上，笔者甚至 认为自己被这个案例误导了，它过分神话了数据分析。其实数据分析就存在于报表的字里行 间中，关键是要去发现它，了解它。笔者曾经接触过一个企业并和他们的管理人员进行了一些探讨。他们的店长凭借着多年 的经验管理着门店。店长每天关心门店的销售额多少，当某天销售额低落的时候，店长总会 分析周围竞争店的促销活动和天气因素，甚至分析到顾客情绪的变化。这些变化真的影响了门店销售吗？如果是，具体影响了哪些商品的销售呢？这些店长却 说不清楚，只是一种感觉。其实我们最关心的“门店销售额”是无法帮助我们分析原因的，因 为它只是一个经营结果，而非经营优劣的原因。我们企业的老总每天关注的公司销售额，但 业务部门不能像企业老总一样仅仅看销售额这个结果，我们要分析的是造成结果的原因。笔者的习惯做法就是分析门店哪些大类的销售占比和以往的销售占比相比偏低？影响这 些大类销售降低的原因是哪些？用促销额占比来分析促销力度是否过度以致造成毛利损失，或者促销占比太低结果导致人气不足;用大类客单价来分析大类商品的价格带是否符合周围 消费者的消费能力;用捆绑来增加客单数和客单价;用某个惊爆价商品的客篮商品资料分析 它是否对某类商品的销售起

到了带动效应等。还有很多数据都可以带给我们意向不到的信 息，这些信息提示我们如何去改善经营方式。笔者认为，这就是数据分析，并不一定很神秘，但也不容易做到，关键看如何使用它。将信息技术与业务知识融合 在数据分析中，信息部的技术资源与业务部的业务资源融合是非常重要、非常实际的问

题。离开了业务部的业务经验支持，信息部的数据分析将是没有业务指导意义的。很多企业 的老总或采购部经理常指责信息部的业务能力偏低，无法提供精确的数据，理由是能够从数 据报表中发现“不懂业务的痕迹”。有报表不等于有分析，有分析不代表有效执行。我们如何将提供的数据信息转化为实实 在在的策略行动，这是非常重要的。是的，目前信息部门确实缺乏与业务经营有关的业务知识，但是这种差距还远没达到不 可弥补的程度，而且更多的问题存在于信息部门与业务部门的合作关系中，而不仅仅是某个 部门的问题。例如，曾经有一个企业的采购部经理举了一个例子，信息部为采购部提供的自 动补货订单中没有考虑过供应商的送货量要求，这就说明信息部不了解采购部的特性。还有，信息部提供的淘汰商品是根据销售数据提供的，但是某些商品是有特性的，包括:某些暂时 缺货的商品销售量肯定低的;某些是冬季商品，目前夏季不能淘汰;某些商品包装偏大适于在 节假日销售，在平日销售偏低都不能淘汰，某些商品是拍卖陈列的不能淘汰……种种理由说 得头头是道，似乎件件都是信息部门的弱项，但是听听信息部门是怎么说的:“采购部门只在 口头上批判我们不了解商品特性，但是就是不肯在系统的商品资料里进行标识，而我们也不 可能了解每个商品的特性，就算记住某个也不可能全部记住，因此每次我们都被驳斥得哑口 无言，久而久之公司老总就认为信息部确实不懂业务，也就不再重视信息部门的意见了。” 业务部门往往利用某些特性来驳斥信息部数据的这种情况太普遍了，然而，问题的实质 是业务部门总是不将商品特性经验贡献出来，并输入信息系统中，也难怪信息部门就显得永 远不懂业务了。其实这时各位老总需要关心的重要问题是:为什么业务部门不愿将业务经验 变成系统数字呢？ 再来看问题的另一面。离开了信息部的数据分析，业务部的决策也将容易变得非常盲目。举个例子，某个企业的报表中发现某个大 某些企业的信息部门经理经常会有这样一种苦恼。类的促销额占比 50%以上，同时它的毛利亏损 20%，通过数字可以分析出某些商品可能促 销力度太大，导致了报表数据异常

常。结果一查数据，果然某些商品正在大幅度促销，促销差 价达到了 50%。进一步分析发现，由于这些商品的促销已经大大地影响到了其他同类商品 的销售，销售额全部集中到这几个商品上。这样商品销售越多，毛利亏损就越多。另外，通 过分析这类商品的客篮品种，发现这些商品的同篮商品没有规律性，并且数量也没有大的增 长，因此，可以断定这类商品的促销不但无益于其他商品销售的增长，而且还进一步影响了 其他商品。当我们的信息部经理把这个情况告知采购部经理的时候，采购部经理说这些商品 是换季打折商品，而且厂方贴补其中的促销差价。这就是采购部的正当理由。现在让我们来看看不支持这样解释的理由。商场仅仅为了使这家厂商处理过季商品，却 牺牲了其他同类商品，其余的商品成了衬托这些换季商品的摆设。如果这种促销可以带动其 他商品的销售，也还说得过去。但是它并没有为其他的商品带来客流量。如果这是鞋子的话，连一双袜子和鞋油的销售都没有带动。结果这些商品只是满足了贪便宜的顾客和挽回损失的 厂商，却使这个季节商品的正常销售受到换季商品的影响。难道这会提升门店的商品和价格 形象吗？如果商场卖不掉这些商品，对它没有多大损失，商场完全可以捆绑其他东西进行销 售，例如，如果是鞋子，可以捆绑袜子或鞋油，反正卖不掉不是商场的损失，卖掉了还可以 带动其他商品的销售。

在这种情况下，如何进行判断呢？如果企业老总能够认真分析供应商补差的毛利和同类 商品由此损失的毛利，多问几个为什么，也许信息部门的一些意见是可以参考的。否则只用 “业务是灵活的”作为解释，信息部门会失去积极性的，今后无论数据准确与否，业务部门都 有理由，那么数据分析就会成为装点企业管理门面的一种工具。从以上这些企业的信息部门经理处可以了解到这么一个现象，不是企业没有信息数据，而是我们的业务部门甚至企业老总没有重视信息数据。有报表不等于有分析，有分析不代表 有效执行。我们如何将提供的信息数据转化为实实在在的策略行动，这是非常重要的。以考核促进数据分析 对于数据分析的理解，外资企业无疑要远远胜于内资企业，原因在于外资企业对于数字 化管理方式有深刻的理解。外资企业的老总通过考核指标来管理业务部门，而内资企业老总 是通过具体事情来管理业务部门。针对每件事情都会有各种各样的业务灵活性借口，久而久 之对数据分析结果就不重视了。根据对外企管理方式的研究，笔者认为只有建立了科学合理的考核体系
，企业才能更好 地进行数据分析，没有考核体系，数据分析也就没有了检验标准。以品类管理为例。相信不 少企业做过品类管理的计划，甚至有些企业已经在进行品类管理。品类管理很难，同时也很 简单，这要看你怎么来看这个问题。如果简单地来看待品类，那么把品类角色定义正确，然 后把品类的考核细分，SKU 固定，把 接下来就是数据管理:信息部门把考核指标分解到每天，业务部门每天了解考核的情况，业务部门经理每周总结分析考核数据，老总每月根据考核数 据听取业务部门的报告。一个企业只要把科学的考核体系建立起来，在经营过程中就会省去 很多的精力。考核不仅仅是用来分配薪资，更重要的是帮助管理，是用来避免借口的方法。如果确定的考核指标是正确的，那么大部分的借口我们就会发现是非常苍白的 最后，我们回过头来重新看待如何进行数据分析这个问题。笔者认为，首先，信息部门 对数据的理解和驾驭是一个亟待解决的瓶颈，但是更重要的是企业必须要建立起对信息部门 的信心，提供信息部门学习和成长的平台空间，真正地让信息部门参与到业务部门的管理中 去。其次，企业一定要重视数据分析的结果，千万不能拿到了报表，看上一眼就扔在一边了，而是一定要督促相关部门一起来分析报表、研究对策，否则信息部是无法在业务经营方面提 供帮助的。最后，也是最重要的是企业老总们要改变管理方式，真正学会用数据来管理，而 不是仅仅是凭借经验来进行管理。在未来的竞争中谁越快学会数字化管理方式，那么谁就会 赢得越强的竞争力。本文获中国零售业信息化征文获奖

数据化管理

数字化管理，要求用数据“说话”，实施数据化管理，必须尊重数 据，每一个人都必须对数据负责。数据化管理的实质是用数据来反映实 际发生情况与原定预算指标的差异。当预算汇总表所反映的情况与实际 发生的情况有差异，也就是说明企业在总体上已偏离了所要实现的目 标，这时，预算汇总表又成为采取纠正措施的指导。实际完成情况与原指标有了偏差，就需要对原指标进行调整，进行 新一轮预测。(

第四篇：服装营销数据分析

服装营销数据的报表分析 服装分析报表是一个创造性的工作，没有完全统一的分析模式，需要数据分析人员结合企业发展需要，灵活选择各种数据分析方法，在业务数据中挖掘数据规律，指导企业实践。

建立全面、有效的业务数据库是进行数据分析的前提。服装企业的业务数据库的结构，应根据分析的需要和企业的经营实力来定。数据库越复杂分析的信息量越大，但原始数据的收集成本就越高，对数据维护与管理的要求也越高。

采集每笔销售数据时，应包含如下内容：店铺、销售时间、款式、颜色、尺码、每单件数、折扣、销售额、气温、天气、销售人员、销售人员提成比例、促销方式、真实折扣、减值成本、VIP、收费方式、附加费明细、操作人员、操作时间等销售特征参数，这些特征参数用来描述市场销售特征，在后面的数据分析中将发挥重要作用。

销售汇总报表是指企业管理层出于了解整体市场销售情况及计划完成情况，制定管理措施的需要而编制的服装数据分析报表，按照时间的长度分为年报、月报、日报，按照销售额汇总使用的分类变量不同，分为地区报表、店铺报表、产品报表、款式报表、颜色报表、尺码报表等。通过这些服装数据分析报表，有助管理层了解销售计划完成情况及市场构成特征与变化，制定相应的管理措施和营销措施。地区报表是汇总各地区年、月、日销售额，主要作用是及时了解不同地区的销售情况及销售计划的执行或完成情况，同时可从总量上进行地区销售对比，寻找各地区的销售差距和销售潜力，以便制定相应的促销措施或调整地区销售计划。地区报表也是企业划分重点销售区或非重点销售，制定有区别的销售战略的主要依据。

产品分类报表可按照年、月、日不同时段分别汇总，旨在了解各个产品在不同时段的销售情况，以便及时了解各产品销售变动，对各个产品的市场销路变化进行评价，以便对不同的产品进行存货决策或促销决策。要利用原始销售数据库生成产品分类销售报表，需要考虑以下几个参数：按款式、汇总销售额或销售量、指定汇总时间段。按产品不同时段的汇总报表与地区报表的操作方法完全相同，只是将汇总分组变量改为产品编码变量即可。

市场差异化分析报表是指企业管理层出于了解各个细分市场特征及其差异性，以便制定差异化营销方案的需要而编制的一定时期的（通常用一年、一个季度或一个月）服装数据分析报表。进行市场差异化分析首先必须选择合理的市场细分标准及描述这些细分析市场的特征参数，然后比较不同子市场在这些特征参数方面的差异，并给出相应的营销建议。比较常用的确定市场细分参数包括地区、性别、款式、颜色、尺码、销售时段（如季、月、星期等）、气候、店铺面积、开店时间等。

如：地区款式差异性分析给出了不同款式、不同地区横向与纵向对比数据。按照年或月、对地区和款式两个变量交叉汇总销售额或销售量，根据这些数据，可以分析同一地区不同款式的销售比重及同一款式在不同地区的销售表现，从而了解不同地区的主打款式及各个款式的主要销售地区，为企业对不同地区的款式差异性配货提供依据。要利用原始销售数据明细生成地区款式差异性报表，需要考虑以下几个参数：按款式和地区、汇总销售额或销售量、指定汇总时间段。

类似地区款式差异表，还可以生成地区尺码差异表，只是将款式改为尺码即可。该报表给出了不同尺码、不同地区横向与纵向对比数据。根据这些数据，可以分析同一地区不同尺码的销售比重及同一尺码在不同地区的销售表现。

日前，国家统计局提供统计数据显示，2011年上半年，国内市场销售稳定增长，社会消费品零售总额达85833亿元，同比增长16.8%。其中，服装鞋帽与针纺织品6月份零售总额为575亿元，同比增长24.6%，1~6月零售总额为3727亿元，同比增长23.9%。

随着中国服装行业的迅猛发展，服装行业的产业结构也日趋成熟也会让供求火爆的服装才市愈发强劲。

深圳人才需求增长超七成，设计类人才为主流

联旗下最新统计数据显示，截至2011年6月30日，北京服装行业人才需求较去年同期相比增长17.9%，呈现平稳增长趋势;上海服装行业人才需求同比增长20.3%，增长幅度平稳，且略高于北京;深圳服装行业人才招聘需求同比增长77.1%，人才需求增长迅猛，且已经远高于北京和上海的人才需求增长幅度。

日前，深圳第十一届中国国际品牌服装交易会圆满落幕。深圳市服装行业协会发布信息称，截至到2010年，深圳全行业实现产值1500多亿元，出口近百亿美元。

联就业指导专家指出，中国服装行业正在飞速发展中，行业处于由劳动密集型产业转型为以品牌和设计为竞争点的关键阶段。深圳在这一点上成为了行业内的领航者，自然引发了高增长的人才招聘需求。

深圳市服装行业协会会长沈永芳表示，目前，75%以上的深圳服装企业将销售额的5%~15%作为设计、创新、研发经费。设计、原创和自主创新为深圳的品牌和产业带来了源源不断的动力，深圳的服装设计师群体已成为提升深圳“设计之都”知名度的重要力量。

这一点也体现在的最新统计数据上。数据显示，截至2011年6月30日，深圳首席设计师一职的人才招聘需求较去年同期相比增长105.0%，增长翻一倍;深圳图案设计师一职的人才招聘需求较去年同期相比增长150.0%，增长1.5倍;深圳男装设计师一职的增长幅度也很强劲，与去年同期相比增长144.4%，紧跟图案设计师的增长幅度。

天津人才需求增长近三倍，销售职位需求强劲

最新统计数据显示，截至2011年6月30日，杭州服装行业上半年人才招聘需求与去年同期相比增长94.3%，增幅接近一倍;南京服装行业上半年人才招聘需求与去年同期相比增长幅度超一倍，达140.2%;天津服装行业上半年人才招聘需求与去年同期相比增长幅度最大，达273.1%，增幅接近三倍。从数据上可以明显看出，天津服装行业上半年人才招聘需求与去年同期相比增长幅度远超于杭州和南京等二三线城市。

另外，最新统计数据显示，服装行业销售经理一职在杭州上半年人才招聘需求与去年同期相比增长15.8%，基本达到平稳增长;该职位在南京上半年人才招聘需求与去年同期相比增长75.0%，与杭州拉开一定距离;在天津，服装行业的销售经理一职在上半年人才招聘需求与去年同期相比增长迅猛，达到200.0%，增长幅度远超于该职位在南京与杭州的增长幅度。

联就业指导专家表示，二三线城市的服装行业发展相对于一线城市而言，更倾向于以销售为竞争主线的产业模式，对于不断发展的中国服装行业而言，二三线城市自然以销售人才为人才需求主流。

未来几年，二三线城市的服装行业也会紧跟一线城市的脚步，充分利用我国巨大的市场资源，产业结构逐步优化升级，使得服装行业人力资源得到充分发挥，让行业人才为服装行业发展提供无可替代的推动力。

第五篇：营销数据分析学习心得

如何让数字说话

——营销数据分析学习心得

引言：

当前社会，市场变化纷繁芜杂，竞争无处不在，需要处理的信息以海量计，公司发展受市场制约，任何决策都如履薄冰，因此科学决策必须打破原有的定性感觉而依赖于信息支持，这些信息相当程度上，又必须以一种狭义的数据形式，给决策者一种量化的直观体现。

关于数据处理的技术性的问题，不在此讨论，通过学习，本文主要从思路和视角的角度对公司现存的数据采集、管理和分析进行探讨。主要着眼点在于营销版块，对于公司其它版块所需要的数据分析的普遍原理也会略有涉及，权作抛砖引玉。

一、数据分析思路缺乏创新，数据管理责权混乱

在获得海量的数据之初，我们首先要解决的是认知问题，即在现有市场条件下，销售面对的主要问题是什么，知道我们需要解决的目标是什么？我的对策是哪些？我们关注的要点在哪里？我们决策需要的依据是什么？而这些都是传统的销售收入、回款、毛利率以及应收账款等关键KPI（关键绩效指标法）指标所无法解释的。我们不应该仅仅满足于传统指标的比大小，我们更需要基于我们的业务理解去分解分析我们的微指标，让大而全的冰冷的数字细化的活跃起来。比如说我们的客户成长率、产品的实际使用周期和客户采购率的关系、整体的市场占有率和分区域分行业的市场占有率、价格水平以及定价与销售量的关系„„

扩展到其他部门或者管理版块，KPI指标分解同样适用。只有知道我们要什么才能够知道我们应该收集什么。

一方面，销售管理部基于自身流程性业务的操作层面，对于企业本身的诸如订货、发货、开票、回款等业务数据能够第一手掌握，对于企业营销的描述现阶段大致能够做到迅速、直观、正确、全面。另一方面，这种流程性业务也限制了部门对于行业数据的获取，在寻找参照系上，只能与自身比较而缺乏对行业、对

竞争对手的比较。而这样的的比较在某种程度上是没有任何意义的。

二、业务版块理解不够，精确营销有待加强

营销分析到底应该分析什么？各种流派的各种学说侧重不一，但有一种说法得到大家的普遍认同的就是：销售不等于市场！

虽然我们公司设立了水泥销售部和市场开发部，实际上仅仅是行业的划分和名称的区别，极端的说，我们公司并没有真正意义上的市场分析。一方面，销售人员直接接触市场，掌握第一手数据和市场的直观感受，在各个区域经理和部门经理心里，对市场有一种自我的经验判断和分析，比如说投标报价是高是低，市场容量是大是小，行业发展是好是坏„„另一方面这种判断分析仅仅只是个人的感性判断，对于业务人员个体的业务水平和素质依赖极大，业务的纠偏能力较弱。

这样的一种定性判断，实际就是我们对业务的理解还不够深刻，没有把握到这种市场变化的内在联系。

例如上面所说的，投标报价，涉及到行业的平均价格、我们主要竞争对手的价格预测、客户的关系把握、客户本身的预算、客户销量展望和预估、我们的成本及利润空间、上下游产业链的影响、我方采购与竞争对手采购的差异等等。

比如我们所做的大客户营销。现阶段我们实际更关注真实的销售事件，换一个思路，其实此类大客户的预算在上一已经基本分配完毕了。那么扩大我们的销售额完全可以而且应该从客户的预算里面挖掘。再比如除了同产品竞争，完全可以进行同质化竞争。电厂检修用可塑料替代定型砖，水泥窑的喉部预制件，用不定形材料抢占定型制品市场就是一个同质化竞争的案例。

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应该说，在营销分析上，我们的理解还没跟上时代发展，很多的诸如竞争分析、市场分析、客户细分和精确营销、数据规划和数据收集等等很多工作要不就是相当初级，要不就是完全空白。

建议应该组织业务部门和市场人员就现存的市场探讨，以头脑风暴的方式，提炼出我们最关心、最影响我们决策的信息概念，去芜存菁。一方面我们要知道销售人员需要我们提供的支撑信息是什么，另一方面销售人员要知道为了后期信息支撑他们需要收集的信息有哪些。只有通过互动才能加深各自环节对整个流程的理解，从而为我们在恶劣市场条件下得发展保驾护航。

同时，公司的人资考核、技术创新、库存管理、CD降成本等等也完全可以采用此方法提出自己管理的KPI指标。

三、数据采集架构不明，采集执行考核无力

数据分析是基于营销原始数据的技术处理。因此营销原始数据的全面、准确和维度也就决定了分析结果的准度和深度。我们无法想象只有销售总额和回款总额就能分析出我们那块销售区域出了问题；同样我们也无法仅仅凭借自身的发货、发票数据等业务数据就能做全行业的大客户分析。因此营销分析最为基础的就是数据的科学采集。

现在公司协同管理软件，原料库存管理软件，财务的用友软件，再加上曾经使用现已淘汰的客易通软件从本质上讲都属于业务流程采集的数据库管理软件，但由于架构缺乏统一性，造成各业务流程数据的脱节，使得几个系统同时运行，加大了运行成本，也加大了相关操作人员的工作量，自然降低了对软件的认同度。而且由于依附于业务流程，几个系统更加关注的是业务流程的合理性，对于基础“数据字典”的管理几乎为零。

首先就是对于客户的管理尺度无序：由于没有专人管理，在协同系统、财务系统以及原来的客易通里面同一个客户由于不同的原因，其客户名称和编码并非唯一，有简称有全称还有错误名称。换而言之，我们对客户的管理，实际上还掌握在具体的业务经理手里而不是真正的转为公司资源。随着业务的转手或者客户本身的收购、名称变更等行为，我们对客户的管控必然失序。当然由于业务的复杂性、业务经理的责任心以及普遍的人性，对于客户信息的管理在什么级别管理到什么层次，在现阶段如何来要求和考核业务经理的客户信息的填报率，这属于管理范畴，就不在此探讨。由此还可以引申到技术部门，尤其是开发部门的新产品的实验数据的管理是否做到了公司化。

其次，像发货、开票、回款等业务数据的管理是表格和系统共存，甚至是有表格无系统，且各流程岗位和部门各自为战，只关心各自业务口的合理性，在公司层面缺乏整体关注，对于实际发生业务的是否与系统或者表格匹配没有校核机制，更谈不上管理考核了。

对于我们自身的数据尚且管理不到位，营销分析中所涉及的竞争分析，供应链分析、市场分析所需要的数据要求就更是形同虚设或者是一片空白。例如我们要求在投标报销中要填写竞争对手信息，又例如我们要求业务经理在差旅费报销中填写相关客户完整信息。但是，这样的填报信息是否有人去检验校核，同时按照预设目标进行提炼分析，还是只是单纯的作为业务应付了事。

结语：

以上只是结合公司现存问题单纯的探讨了营销数据的分析目标和前景，但是任何的美好展望落实到实际，更多的是管理上的执行问题，同时数据分析工作的开展与企业资源的投入和大力支持有着必然联系。

最后，我们要依赖数据但不迷信数据，数据的规划预测和目标的制定没有必然的因果联系，它只体现在在指导我们具体业务的实际操作中。在种种数字游戏中，不管我们选用多么正确的数学模型推导出的多么无限于接近事实真相的数据推论，与真正的事实都是有差异的。