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坐在McDonald二楼的餐厅里,傍晚的阳光懒懒的撒在我们的身上,杨清明显地轻松多了,和我们谈的内容深度也明显不同了。
在我们访谈的客户方基层销售人员中,杨清绝对属于优秀的,4年的销售工作经历和灵活的处世方式让主管放心把本区域最有实力的经销商托付给他。很显然,他是我们重点的访谈对象,客户需要推广这样员工的经验。
“我觉得这几年的销售工作,对我来说是非常重要的,让我从一个稚嫩的小子成长为能够处理一个上亿规模经销商事物的销售代表。”杨清略带自豪的开始讲述了他对本部分销售业务的理解,从销售计划的制定、组织促销活动到管理各种市场,基本上都涵盖了我们提前给他的访谈提纲内容。
“很显然,企业规模越大,数据越重要,你作为一个协助经销商老板管理上亿规模的销售代表,除了经验和管理理念,通过哪些数据分析来帮助经销商呢?”
客户方的销售总监希望能够把对数据分析的能力,作为提升销售代表的基本要求,我们的访谈也自然会非常关注。
这个问题让杨清沉默了一下:“我一直都有分析数据的,这在我提供给你们的文件中也有体现。”在杨清的月总结中,是有对销量的统计和简单分析。“我对数据的分析主要是从看在那个阶段销售了多少,或者是看某个市场的销量情况。”杨清接着说:“但经销商老板对我的数据一点都不感冒,真是让我不懂,也让我很郁闷,希望现在你们可以简单指导我一下。”
看着太阳还没有落下去,桌子上的可乐还有半杯,我们觉得还是可以继续深入沟通下去,“其实数据分析最重要的有两点,一是要有体系分析,二是要有目的地分析。”我们边说着,边拿出记事本来。
“为了让你的分析有足够的说服力,必须要找到一个完善的分析体系,这样你在一个分析体系下应对经销商对你的各种质询。”
无论是销售人员还是消费者,最关注的无非是产品本身、在哪儿能够买到和什么时候买。在哪儿买就是渠道,这儿渠道是广义包括地理区域如东北、华北地区,也包括渠道类型如经销商、大卖场、小卖店等。什么时候买就是考虑时间,如去年、今年、下个月等等。这样就构建了一个渠道、产品和时间三维数据分析概念:
(1) 渠道维度:区域、经销商、客户类型
(2) 产品维度:品牌/品类,甚至于包括个别非常重要的SKU
(3) 时间维度:按照时间进度,比较分析数据,一般包括当月、上月、本年累计、去年同期等等。
对于数据分析的第二点即分析目的可以从数据类型来看,在企业的角度上,数据类型就是财务数据和非财务数据,财务数据是以销量、利润、费用等收入和成本指标。对于快速消费品来说,非财务数据主要是从分销和店内表现来考虑的,这样就有两种数据分析指标: 在所有分析的数据中,总结起来一共有两大类:财务、覆盖和店内表现。
本内容节选自往期《AMT前沿论丛》
在我们访谈的客户方基层销售人员中,杨清绝对属于优秀的,4年的销售工作经历和灵活的处世方式让主管放心把本区域最有实力的经销商托付给他。很显然,他是我们重点的访谈对象,客户需要推广这样员工的经验。
“我觉得这几年的销售工作,对我来说是非常重要的,让我从一个稚嫩的小子成长为能够处理一个上亿规模经销商事物的销售代表。”杨清略带自豪的开始讲述了他对本部分销售业务的理解,从销售计划的制定、组织促销活动到管理各种市场,基本上都涵盖了我们提前给他的访谈提纲内容。
“很显然,企业规模越大,数据越重要,你作为一个协助经销商老板管理上亿规模的销售代表,除了经验和管理理念,通过哪些数据分析来帮助经销商呢?”
客户方的销售总监希望能够把对数据分析的能力,作为提升销售代表的基本要求,我们的访谈也自然会非常关注。
这个问题让杨清沉默了一下:“我一直都有分析数据的,这在我提供给你们的文件中也有体现。”在杨清的月总结中,是有对销量的统计和简单分析。“我对数据的分析主要是从看在那个阶段销售了多少,或者是看某个市场的销量情况。”杨清接着说:“但经销商老板对我的数据一点都不感冒,真是让我不懂,也让我很郁闷,希望现在你们可以简单指导我一下。”
看着太阳还没有落下去,桌子上的可乐还有半杯,我们觉得还是可以继续深入沟通下去,“其实数据分析最重要的有两点,一是要有体系分析,二是要有目的地分析。”我们边说着,边拿出记事本来。
“为了让你的分析有足够的说服力,必须要找到一个完善的分析体系,这样你在一个分析体系下应对经销商对你的各种质询。”
无论是销售人员还是消费者,最关注的无非是产品本身、在哪儿能够买到和什么时候买。在哪儿买就是渠道,这儿渠道是广义包括地理区域如东北、华北地区,也包括渠道类型如经销商、大卖场、小卖店等。什么时候买就是考虑时间,如去年、今年、下个月等等。这样就构建了一个渠道、产品和时间三维数据分析概念:
(1) 渠道维度:区域、经销商、客户类型
(2) 产品维度:品牌/品类,甚至于包括个别非常重要的SKU
(3) 时间维度:按照时间进度,比较分析数据,一般包括当月、上月、本年累计、去年同期等等。
对于数据分析的第二点即分析目的可以从数据类型来看,在企业的角度上,数据类型就是财务数据和非财务数据,财务数据是以销量、利润、费用等收入和成本指标。对于快速消费品来说,非财务数据主要是从分销和店内表现来考虑的,这样就有两种数据分析指标: 在所有分析的数据中,总结起来一共有两大类:财务、覆盖和店内表现。
本内容节选自往期《AMT前沿论丛》