订单驱动的客户管理_更新版.pptVIP

订单驱动的客户管理——销售数据分析、预测与最佳库存管理技巧 课程时间安排 课程时间安排 第一单元：订单驱动的客户管理 区别反应式与预见式销售 订单驱动的客户管理5步法 学会分析订单驱动的因素 对客户进行数字化管理 情景模拟 某办事处处长要求7月份$$$客户目标是625台，你是城市督导如何处理？ 1、区别反应式与预见式销售 反应式与预见式的定义 反应性销售 根据过去的数据和客户的要求来开展工作。 预见性销售 根据自己对市场机会的把握和预见，主动与客户沟通，积极采取措施来开展销售工作。 2、订单驱动的客户管理5步法 围绕订单的客户管理5步法内容 3、学会分析订单驱动因素 如何对订量下降，订单数量下降，订单实现率下降的原因进行分析、查证？ 4、对客户进行数字化管理 监控——分析诊断 把握——问题机会 改善——驱动因素 提升——两个结果 产品、区域、渠道、客户、售点的销售量提升； 公司、代理商、客户的利润提升。 练习：看此数据表后，你如何开展工作？ 第二单元：销售数据分析与预测 销售数据的５个分析方法 常用的销售预测方法 未来预测——滞销与畅销 精准预测的模式 １、销售数据的５个分析方法 方法一：成分占比分析 目的是判断不同销售因素在总量中的占比差异，判断对总体的影响大小，从而针对性对采取措施。 通常用饼图，如下： 通常要分析哪些成分占比？ 公式：成分／总量； 关键是确定总量标准，看你重视哪些总量标准，例如： 体现整体与部分关系 方法二：项目对比排名分析 公式：Ａ＞Ｂ＞Ｃ＞Ｄ……，对比中包括成分对比。 利用排序，分清主次，抓重点； 进行对比，查找差异原因。 将G、S、D三个销售差异大的区域对比 在销售数据分析中对比分析体现在 人员、产品、客户、区域、渠道之间的销售量、费用对比、排名； 促销前和促销后的销量数据对比； 过去指标和现在指标对比； 竞争对手和本司之间各项指标对比； 消费者、经销商需求因素的对比、排名等； 可在成分分析基础上进行对比； 体现对标和进化的理念。 方法三：走势分析—时间序列分析 公式：随时间推进的销售统计指标的变化，ｘｔ（Ｘ１Ｘ２Ｘ３……Ｘｎ） 用于对销售计划目标与实际达成量的过程控制； 用于对未来的销售指标进行预测。 利用时间序列分析，进行未来预测 作为制定未来销售计划的参考。 走势分析中，可以加入对比分析 通常需要做哪些销售走势分析？ 确定时间——周、旬、月、季、年、5年； 确定统计的项目：销量、费用、占有率、人数、拜访数、铺货率等； 确定统计的口径（单元）：即按总体、产品、区域、渠道、客户、人员统计的计划或实际走势？ 察看：随着时间进程销售指标是如何变化的； 分析：由于哪些事件造成该变化的发生？ 需要主动采取哪些行动，促使未来走势朝我们预想的方向发展？ 方法四：频率分布分析 说明有多少项（数据）归入到某个数值范围内。 发现销售中新的可能性和机会大小； 描述确定性（不确定性的程度），用于决策。 发现销售中新的可能性和机会大小 描述确定性（不确定性）的程度，用于决策。 新品上市３个月，广告已２个月，在一、二、三、四、五类市场都有铺货、展示，每类市场产生3次进货，且每次有增幅的零售店所占比例的分布统计。 哪些销售数据可以用频率分布分析 频率分布主要用于对结果的集中度判断； 判断某个指标结果在不同产品、客户、渠道类型、零售店类型、业务员、费用、进货时间等的集中度。 方法五：相关分析——判断因果 练习 针对附表中的销售数据，请进行成分、对比、走势、频率、相关分析，并说出自己的判断和要采取的销售措施。 2、常用的销售预测方法 调查法: 经理意识；销售队伍集合；购买者意图法； 数学方法： 回归预测、平移法预测、滚动法预测； 操作性方法： 试销；临界点（损益平衡法）；能力基础计算（主观概率法预测）。 时间序列预测法——回归方程预测 某商店的5年销售额 得出线形方程： S=5565.2+7661×Y 预测未来三年如下： 平移法预测 又叫平效法、类比法。 用行业平均数、对手平均数、公司平均数作参考指标，进行计算。 某区域总年销量： Total Sales=铺货店数量×单店去年年平均销量×（1+区域年平均增长率） 单店月销量=同等性质店的平均月销量×影响系数（如季节销售指数） 某地区年销售任务量=公司人均年销售额×该地区的业务人员数。 多用于新店、新客户、新产品、新区域的预测； 也用于对不同销售指标的估计参考。 滚动法预测 以区域、客户、产品、单店的二个时期的销量，预测第三期的销量； 下一年同期销量=当年同期销量×（当年同期销量÷上年同期销量） 分成因素主观概率预测和项目组成主观概率预测。 因素主观概率预测： 能力基础计算（主观概率法预测） 项目组成主观概率预测。 如：3月份某