在商业的浩瀚海洋中，销售无疑是推动企业前行的强大引擎。然而，当引擎需要更精准的调校以发挥最大效能时，数据分析便成为了不可或缺的工具。本文将深入探讨如何通过数据分析赋能销售，揭示那些被忽视的策略和方法，帮助企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。

销售端分析是很多公司的常见需求，也是很让人头疼的一项。因为很多销售分析，其实就是在分地区、分团队、分产品罗列目标达成率，然后就没有然后了。这样的报告图表巨多，做得很辛苦，但除了“A团队没达标”以外，又很难得出更多结论。因此经常被诟病。

那到底该怎么做呢？

一、理解销售过程

从本质上看，销售过程是：

1. 用合适的产品+合适的价格，满足客户需求
2. 用策略指引销售人员，取得应得利润
3. 用激励刺激销售人员，提升销售表现

单纯地罗列目标+进度，只是呈现了一个结果，想深入分析过程，就得把策略、人员、激励等因素加进来，全面思考问题。

二、找策略

所谓策略，即“针对客户需求，指定主推产品+价格方案”。如果一个公司缺销售策略，导致的结果就是：销售们只会推少数爆款+一味索要折扣。

这样虽然能成交，但是：

1. 价格一降再降，毛利受损
2. 新品没人推，产品线单一
3. 能做组合销售大单被做成小单

找策略的过程，就是：客户分类+产品/价格/销售匹配的过程。toC业务分类可以直接用RFM，这里不再赘述。

本篇重点讲toB业务，在toB业务中

1. 客户本身体量大小
2. 客户采购规模/我司份额
3. 客户采购技术/价格要求
4. 客户线索来源

上述都可以成为找策略的线索。可以按照如下逻辑，把全部客户盘一遍，先分清楚不同类型客户的机会点。

这个有一个误区：认为一定要事前分析出来拿个策略是最好的。实际上，只要策略可行，都可以试一试，最后的结果是实干中试出来的，事前很难100%说这个就OK。这又需要数据分析做工作：需要持续监控策略落地效果。如果一个策略试了几次都不行，可能考虑更换策略。

三、树标杆

在树标杆的时候，常见的误区就是：维业绩论。只是简单地把销售业绩排个序，谁排第一谁就是标杆，这样会导致：

1. 有固定大客户的躺赢
2. 只会打折的人胜出
3. 撞大运拿一个大单的夺冠

在其他人眼中，这些要么是运气，要么是天生的，很难复制，标杆就失去意义。

可复制性才是标杆的第一要求，这就让数据分析有了用武之地：要剔除运气、折扣、老客户等影响，从销售过程中找到可以复制的点。以toB销售为例：

1. 接到线索后，首次联系时间（指标）
2. 跟进客户的次数，两次跟进的间隔（指标）
3. 针对客户需求，推哪个产品组合（标签）
4. 客户质疑价格时候，应对话术（标签）

以上这些是可复制的因素。先列出分析假设，再逐一进行排查（如下图）：

有趣的是，一般公司不愿意干涉业绩好的销售，害怕瞎折腾，搞出问题。因此在分析中，经常从新进入的销售/业绩不好的销售做起。如果发现采用了新手段，能提升业绩，那就持续推广，扩大效果（如下图）：

四、定激励

在激励问题上，常见一些误区：

1. 只拿额外奖金激励，忽视策略优化
2. 只拿额外奖金激励，忽视标杆复制
3. 只拿额外奖金激励，忽视精神激励
4. 只会奖励销售结果，忽视过程激励

从本质上看，销售们在乎的是能挣到钱。因此：总收入最大化才是激励目标。如果采用一种新策略/学习一种新做法能提升收入，那和额外给奖金的效果是一样的，还能节省销售费用。

所以定激励是在做过“找策略”“树标杆”动作以后，最后考虑的事。如果发现有好的策略/好的标杆可以复制，数据分析应首先测算：如果采用此策略/复制此标杆，销售们可以多挣多少钱。帮助销售运营部门说服销售。

对具体激励措施的分析，可以套用活动分析的模版，但要注意的是：销售们经常会因为激励措施，短期内扭曲行为，比如：

1. 这个月激励任务完成，藏一些单下个月放出来
2. 这个月新品有激励，就催客户屯一波货，激励一撤业绩就掉
3. 强迫（负激励）完成每天100个电话，结果随意拨打，转化率低

因此，激励措施分析，一般看得时间会更长，关注整体业绩（而非单一激励活动），这样才能深入发现问题。

五、小结

当然，很多同学会抱怨：

1. 我司销售就是没策略，只会打折
2. 我司销售就是靠关系户，没啥本事
3. 我司产品线本身很乱，没有组合搭配
4. 司CRM系统不行，行为数据上不来

这些问题确实存在，但不妨碍我们自己按照合理的做法去整理思路，输出分析结论。这样自己才能多累积经验，早日离开这种低端的公司。