销售业绩如何提升？我用数据分析助你迎战Q4旺季

放完国庆假期后，不知不觉一年中的四分之三已经过完了，接来下的工作便是进行Q4阶段的冲刺了。对于大部分的企业来说，Q4的业绩达成如何至关重要，因为前三个季度基本已经尘埃落定了，年终能否有好的收成就看这个季度的努力了。对于销售人员来说，如果想要在Q4季度实现逆袭，除了要做好人员、产品、运营上的推动之外，数据分析也是必不可少的，下面给大家介绍一些常见的销售分析方法，助力各位销售人员在Q4季度取得佳绩。

客户分析

客户分析是销售分析里非常重要的一个分析方法，从客户身上着手，研究用户的购买行为，可以为销售业绩的提升提供非常重要的价值信息。客户分析里最经典的分析模型便是RFM模型了，通过对客户进行分类，可以快速识别出哪些客户是重要客户，哪些客户是一般客户，对于这些客户我们又应该采取哪些相应的跟进措施。RFM模型的原理非常简单，通过计算近度、频度、平均消费金额这三个指标便能实现客户的分类，只是实现的过程会稍微有点复杂，想省事的朋友客户可以通过智分析这个工具去制作数据模型。

对比分析

对比分析一般可以分为横向对比与纵向对比，横向对比一般指部门、区域等同级的对比，纵向对比主要指的是时间周期上的对比，例如同比与环比。做对比分析的目的就是通过两两对比，找出两者间的关联关系，以确定目前的状态是好还是差。做对比分析推荐用智分析这个工具，智分析的数据模型提供了时间层次的功能，结合MDX函数可以快速算出销售数据里的同期值、环比值、同期增长率、环比增长率。

钻取分析

钻取分析是BI工具里应用比较广泛的一种分析，通过改变维的层次，变换分析的粒度，它包括向上钻取和向下钻取。例如在地理层次里，可以从省份下钻到城市的维度，在时间层次里，可以从年份下钻到月份的层次里。如果用Excel这种比较传统的工具做钻取分析是不可行的，可以考虑用Power Bi或者智分析去实现。

产品分析

如果你只知道哪个产品卖的好，哪个产品卖的不好，说明你对产品的分析还是比较表面的，除了这个，我们还可以运用一些比较独特的视角可以对产品进行分析。产品分析里最重要的数据模型有ABC分析模型、波士顿矩阵模型、购物篮分析等，这些分析模型并非是单一地看某一个产品卖的好还是不好，而是从整体出发，从全局去考虑产品间的关联关系，这样更有利于我们去制定好的销售策略。

留存分析

很多运营人员在做流量增长的时候，比较注重引流上的工作，花了很多时间和金钱去做推广，结果来的流量很快就跑掉了，不能够留下进行转化，所以还应该把一部分的目光转移到用户留存上。做留存分析一般常用的方法是以某个时间节点的获客人数为基础，通过时间的递增，观察其每天的流失人数，进而判断其流失率。

预测分析

做销售分析最难的部分是预测分析，常见的预测分析可以用回归分析等方法进行预测，通过数学理论去对未来的趋势进行预测。这个属于数据挖掘的范畴，可以用spss、python或者智分析这几个工具去进行预测。