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公司业绩数据分析报告公司财务指标与业绩增长趋势分析
公司业绩数据分析报告公司财务指标与业绩增长趋势分析公司业绩数据分析报告一、引言随着市场竞争的加剧和业务模式的日益复杂，公司业绩数据分析愈发成为了企业管理者们不可或缺的工具。
本报告旨在通过对公司财务指标与业绩增长趋势进行分析，为管理层提供决策依据与策略指导。
二、公司财务指标分析1. 营业收入在过去三年中，公司的营业收入保持稳定增长，并从2016年的1000万增至2018年的1500万。
这一增长趋势显示了公司市场份额的提升和销售策略的有效执行。
2. 净利润公司的净利润也呈现稳定增长的趋势，由2016年的300万增至2018年的450万。
这一增长率高于营业收入的增长率，表明公司在成本控制和经营效率方面取得了显著的进展。
3. 毛利率公司的毛利率在过去三年中保持稳定，分别为2016年的30%、2017年的32%和2018年的31%。
尽管存在轻微波动，但整体表现良好，表明公司的产品价格和成本控制相对稳定。
4. 资产回报率公司的资产回报率呈现上升趋势，由2016年的10%增至2018年的12%。
这表明公司的资本利用效率在改善，管理层对资源配置和资本投资的决策更加明智。
三、业绩增长趋势分析1. 市场份额在过去三年中，公司的市场份额逐年增加，并占领了业内的10%份额。
这主要归因于公司投入更多的资源和精力于市场推广以及产品研发，并建立了良好的品牌声誉。
2. 客户满意度公司重视客户满意度，并通过市场调研和客户反馈机制来持续改善产品质量和服务。
在过去三年中，公司的客户满意度指数稳步提高，达到了85%以上的高水平。
3. 员工绩效公司积极营造良好的工作氛围和员工培养机制，致力于提高员工绩效。
过去三年中，员工绩效明显提升，体现在销售额增长、客户投诉率减少和员工留存率提高等方面。
四、结论与建议综上所述，通过对公司财务指标与业绩增长趋势的分析，可以得出以下结论：1. 公司的营业收入和净利润均呈现稳定增长的趋势，这表明公司的市场份额得到了提升，并且经营效率也在逐步提高。
销售数据分析模型
销售数据分析模型销售数据分析模型是一种用于分析和预测销售业绩的工具。
它能够帮助企业更好地了解市场需求、有效管理库存、优化销售策略，从而提升销售业绩和利润水平。
在这篇文章中，我们将详细介绍销售数据分析模型的定义、作用、要点和应用，帮助读者深入了解和应用这一重要工具。
首先，我们来定义什么是销售数据分析模型。
销售数据分析模型是一种基于统计学和数学算法的分析工具，用于研究销售数据、揭示销售规律，并通过建立预测模型来预测未来销售趋势。
它通过对大量销售数据的收集、整理、清洗和分析，帮助企业进行市场预测、制定销售策略和优化销售管理。
那么，销售数据分析模型的作用是什么呢？首先，它能够帮助企业了解市场需求。
通过分析销售数据，企业可以了解产品的销售状况、市场份额和竞争对手的表现，从而判断市场需求的变化趋势，并及时调整产品组合和销售策略，以满足消费者的需求。
其次，销售数据分析模型可以帮助企业进行库存管理。
通过分析销售数据，企业可以了解产品的销售速度和销售季节性变化，从而合理安排生产计划、设置库存目标和优化供应链管理，降低库存成本、减少滞销和过期产品。
此外，销售数据分析模型还能够帮助企业优化销售策略。
通过分析销售数据，企业可以了解不同产品在不同市场和不同时段的销售表现，从而制定个性化的销售策略，如定价策略、促销策略和渠道策略，提高销售转化率和市场竞争力。
那么，如何使用销售数据分析模型呢？首先，企业需要明确目标和指标。
明确要分析的销售数据指标，如销售额、销售量、销售渠道、销售区域等，以及预测的时间范围，如月度、季度或年度。
其次，企业需要收集和整理销售数据。
销售数据可以来自不同渠道，如销售系统、POS系统、CRM系统等，需要将其整合到一个数据仓库中，并确保数据的准确性和完整性。
接着，企业需要进行数据清洗和处理。
对于大量数据，可能存在一些缺失值、异常值或重复值，需要进行清洗和去重处理，以保证分析结果的准确性。
然后，企业可以选择合适的分析方法和模型。
业绩数据分析模型
业绩数据分析模型(总6页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除营销总经理的业绩数据分析模型－－营销总经理的工作模型（一）前言营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。
营销行业没有常胜将军，但是这个行业以成败论英雄。
营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家经销商和终端。
工作千头万绪，哪怕每天干25个小时，工作还是俄罗斯方块一样堆积。
压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。
营销总经理工作模型一：数据分析模型一、营销总经理数据分析流程概述数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。
营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。
随时关注整体业绩达成的数量和质量。
如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。
如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。
公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。
如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。
发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。
除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。
绩效考核数据分析报告
绩效考核数据分析报告1. 引言绩效考核是企业评估员工工作表现和个人贡献的重要方式，通过对绩效考核数据的分析，可以为企业提供宝贵的参考依据，优化人力资源管理和激励机制。
本报告旨在分析公司2019年度绩效考核数据，为管理层提供有关员工绩效情况的深入了解和决策依据。
2. 数据概览2.1 人员总数根据公司人事档案，2019年度公司总人数为1000人。
2.2 考核评分分布统计数据显示，公司绩效考核结果分为五个等级，具体分布如下：- A级：200人，占比20%- B级：400人，占比40%- C级：300人，占比30%- D级：75人，占比7.5%- E级：25人，占比2.5%2.3 平均得分公司2019年度的平均绩效考核得分为82分，最高分为98分，最低分为60分。
3. 绩效考核与业绩关联性分析通过对绩效评分与员工业绩之间的关联性进行分析，可以了解绩效考核的公正性和准确性。
以下是数据分析的主要发现：3.1 高绩效与高业绩正相关通过对A级员工的绩效考核得分和业绩进行相关性分析，结果显示二者呈现正相关关系。
说明公司在绩效考核中较为准确地识别出了高绩效员工，并给予了适当的业绩评价。
3.2 低绩效与低业绩正相关对D级和E级员工的绩效考核得分和业绩进行相关性分析，结果显示二者也呈现正相关关系。
说明公司在绩效考核中能够针对低绩效员工给予相应的业绩评价，进一步确认绩效考核的准确性。
3.3 中绩效与业绩关联性较弱对B级和C级员工的绩效考核得分和业绩进行相关性分析，结果显示二者之间的关联性较弱，说明公司在对中绩效员工进行业绩评价时可能存在一定的主观因素。
4. 绩效考核评分分布趋势分析4.1 历年评分分布变化通过对公司近三年的绩效考核评分进行对比分析，发现评分分布趋势相对稳定，整体上保持在80-85之间，说明公司的考核标准和体系相对稳定。
4.2 不同部门评分差异对各部门绩效评分进行对比，发现销售部门的评分相对较高，而后勤部门评分相对较低。
业绩数据分析模型
业绩数据分析模型引言：随着信息技术的不断发展和普及，数据分析已成为现代企业管理中不可或缺的重要环节。
在企业决策过程中，业绩数据分析模型扮演着至关重要的角色，可以帮助企业深入了解其业绩情况，提供可靠的决策支持。
本文将讨论业绩数据分析模型的概念、应用场景以及如何构建一个可行的业绩数据分析模型。
一、概念业绩数据分析模型是一种定量分析工具，用于对企业业绩数据进行分析和解释。
它是建立在统计学和数据分析方法的基础上，帮助企业管理层理解业绩数据背后的趋势、模式和规律。
通过业绩数据分析模型，企业可以更好地了解其经营状况、发现潜在问题、制定有效的业务策略，并最终提升企业的绩效。
二、应用场景1. 销售业绩分析销售业绩是企业发展的重要指标之一。
通过业绩数据分析模型，企业可以对销售业绩进行全面和深入的分析。
模型可以帮助企业了解不同产品或服务的销售情况，找出销售额的变化趋势，并分析影响销售的各种因素。
通过对销售业绩的分析，企业可以制定更精确的销售目标，优化销售策略，提高销售效率。
2. 客户满意度分析客户满意度是企业的重要衡量指标之一，直接影响企业的口碑和业绩。
通过业绩数据分析模型，企业可以了解客户满意度的变化趋势，并对不同因素对客户满意度的影响进行分析。
通过客户满意度分析，企业可以及时发现客户不满意的原因，并采取相应措施改善服务质量，提高客户满意度。
3. 成本效益分析成本效益分析是企业经营过程中的重要环节之一。
通过业绩数据分析模型，企业可以对不同成本项目的支出与效益进行分析，找出成本效益不匹配的问题，并提出相关建议。
通过成本效益分析，企业可以优化成本结构，提高资源利用效率，降低成本，实现更好的经济效益。
三、构建业绩数据分析模型的步骤1. 确定分析目标在构建业绩数据分析模型之前，企业需要明确分析的目标和问题。
例如，企业可以想要了解销售额的季度变化趋势，或者想要了解客户满意度的主要影响因素。
目标的明确性和具体性有助于构建可行的数据分析模型。
业绩数据分析模型
业绩数据分析模型业绩数据分析模型是一种用于帮助企业分析和评估其业绩情况的工具。
它可以帮助企业了解其销售、营收、利润等关键指标的表现，找到影响业绩的关键因素，并提出改进策略。
本文将介绍业绩数据分析模型的基本原理、常用分析方法和应用案例。
一、业绩数据分析模型的基本原理1.数据收集：首先需要收集和整理企业的业绩数据，包括销售额、利润、市场份额等指标。
这些数据可以来自企业内部的财务系统、销售系统等，也可以来自外部的市场调研报告、竞争对手的公开数据等。
2.数据清洗与整理：数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和整理。
清洗包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等操作；整理包括将数据按照一定的逻辑结构进行整理，便于后续的分析和建模。
3.数据探索与描述统计：对数据进行探索性分析，主要包括数据的分布情况、相关性分析、趋势分析等。
可以通过绘制直方图、柱状图、散点图等图表来可视化展示数据的特征。
4.模型建立与分析：根据业绩数据的特点和目标，选择适当的数学模型进行建立和分析。
常用的模型包括线性回归模型、时间序列模型、因子分析模型等。
模型的建立旨在揭示数据背后的规律和趋势，并通过模型的评估和优化来提出改进策略。
5.结果解释与决策支持：对模型的结果进行解释和分析，结合业务背景和经验，提出相应的决策支持。
例如，通过模型发现产品在一些市场的销售额下降，可以考虑调整定价策略、加大市场推广力度等。
二、常用的业绩数据分析方法1.趋势分析：通过对一段时间内的数据进行观察和分析，寻找数据的变化趋势。
可以使用线性回归、移动平均等方法来拟合数据的趋势线，评估业绩的增长或下降趋势。
2.相关性分析：通过计算不同指标之间的相关系数，来评估它们之间的关系强度和方向。
相关系数的取值范围为-1到1，负相关表示两个指标呈反向变化，正相关表示两个指标呈同向变化。
3.因子分析：通过将多个指标综合考虑，构建出可以反映整体业绩的综合指标。
因子分析可以减少指标间的冗余性，提取出主要影响业绩的因素，并给出权重，为决策提供参考。
销售数据分析模型
销售数据分析模型摘要：销售数据是企业运营中至关重要的一部分，通过对销售数据进行全面、深入的分析能够提供有价值的洞察和决策依据。
本文将介绍销售数据分析模型的概念、应用场景和步骤，并给出一些常用的销售数据分析方法和技巧，以帮助企业高效利用销售数据进行决策和优化业绩。
一、引言随着市场竞争的日益激烈和消费者需求的多样化，企业需要更加有效地进行销售管理和决策。
销售数据分析模型作为一种重要的工具，能够帮助企业从大量的销售数据中挖掘出有价值的信息和规律，为企业的销售决策和运营优化提供支持和指导。
二、销售数据分析模型的概念销售数据分析模型是一种用于处理和分析销售数据的数学模型。
它可以通过对销售数据中的各种指标和变量进行统计和建模，来揭示出销售趋势、客户需求和市场规律等信息。
销售数据分析模型可以应用于各个领域和行业，包括零售、电子商务、金融、制造业等。
三、销售数据分析模型的应用场景1. 销售预测：利用销售数据分析模型，可以根据历史销售数据和相关指标，预测未来销售额和市场需求，为企业的生产计划和库存管理提供依据。
2. 客户细分：通过对销售数据的细致分析，可以将客户划分为不同的细分市场和群体，以便针对不同的客户需求进行产品定位和市场营销。
3. 促销策略优化：销售数据分析模型可以帮助企业评估和优化促销策略的效果，确定最有效的促销渠道和时间，提高促销活动的回报率。
4. 销售预警与风险管理：通过对销售数据的监控和分析，可以实时发现销售异常和风险，及早采取相应的措施来降低风险和损失。
四、销售数据分析模型的步骤1. 数据收集：收集和整理销售数据，包括销售额、销售数量、客户信息、产品信息等。
2. 数据清洗：对销售数据进行清洗和处理，包括去除异常值、处理缺失值和重复值等。
3. 数据探索：对销售数据进行可视化和统计分析，发现数据之间的相关性和规律。
4. 数据建模：根据销售数据的特点和目标，选择合适的建模方法，并建立相应的销售数据分析模型。
全年业绩数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在全面分析本年度公司业绩数据，通过对销售、成本、利润、市场份额等关键指标的深入分析，总结业绩亮点，找出存在的问题，并提出相应的改进措施。
本报告涵盖以下几个部分：业绩概览、销售分析、成本分析、利润分析、市场份额分析、问题与挑战以及改进建议。
二、业绩概览1. 业绩指标本年度，公司实现营业收入XX亿元，同比增长XX%；净利润XX亿元，同比增长XX%。
其中，主营业务收入XX亿元，同比增长XX%；主营业务利润XX亿元，同比增长XX%。
2. 业绩亮点（1）营业收入和净利润均实现同比增长，表明公司在市场竞争中保持了良好的发展势头。
（2）主营业务收入和利润占比持续提升，核心竞争力进一步增强。
（3）新市场拓展取得显著成效，为公司业绩增长提供了有力支撑。
三、销售分析1. 销售额构成（1）产品A销售额XX亿元，占比XX%，同比增长XX%。
（2）产品B销售额XX亿元，占比XX%，同比增长XX%。
（3）产品C销售额XX亿元，占比XX%，同比增长XX%。
2. 销售区域分析（1）国内市场销售额XX亿元，占比XX%，同比增长XX%。
（2）国际市场销售额XX亿元，占比XX%，同比增长XX%。
3. 销售渠道分析（1）线上渠道销售额XX亿元，占比XX%，同比增长XX%。
（2）线下渠道销售额XX亿元，占比XX%，同比增长XX%。
四、成本分析1. 成本构成（1）原材料成本XX亿元，占比XX%，同比增长XX%。
（2）人工成本XX亿元，占比XX%，同比增长XX%。
（3）制造费用XX亿元，占比XX%，同比增长XX%。
2. 成本控制措施（1）优化供应链，降低原材料采购成本。
（2）提高生产效率，降低制造费用。
（3）加强人力资源管理和培训，降低人工成本。
五、利润分析1. 利润构成（1）主营业务利润XX亿元，占比XX%，同比增长XX%。
（2）其他业务利润XX亿元，占比XX%，同比增长XX%。
2. 利润率分析本年度公司整体利润率为XX%，较去年同期提高XX个百分点。
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营销总经理的业绩数据分析模型－－营销总经理的工作模型（一）前言营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。
营销行业没有常胜将军，但是这个行业以成败论英雄。
营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家经销商和终端。
工作千头万绪，哪怕每天干25个小时，工作还是俄罗斯方块一样堆积。
压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。
营销总经理工作模型一：数据分析模型一、营销总经理数据分析流程概述数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。
营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。
随时关注整体业绩达成的数量和质量。
如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。
如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。
公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。
如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。
发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。
除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。
大区省区经理再做区域内数据分析，寻找问题产品、问题片区和问题经销商。
数据分析得出结论就找到了管理重点，接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务（比如乡镇铺货）等等，整个分析流程图示如下：二、营销总经理数据分析的关键指标具体分析报表各企业各行业有所不同，但关键指标和分析方法大同小异。
指标一：监控当日整体业绩，闻风而动说明：营销总经理要从每月第一天开始到最后一天结束每天进行当天数据分析业绩管理，其一可以避免大家月初松懈，月底业绩好就踩刹车——销售团队月初松懈月底刹车是通病，带来的销量损失后面是补不上的，失去的销量永远不会再来，同时会伤害市场，给竞品制造机会。
其二可以避免即时市场隐患：比如上半月业绩进度很好，下半月竞品攻击，本品业绩放缓，但是报表反映累计进度还不错（实际上市场已经出了问题）。
方法：1、每天关注看昨日发货回款业绩是否达到当日业绩目标——用当月未完成的任务目标除以当月的剩余天数，就是公司当天应该达成的发货回款目标。
前期业绩达成进度越差，后面每天要求完成的日发货回款量就越高。
2、分析每日业绩达成，无正常理由连续2天发货业绩不理想，就要立刻深挖原因（可能是下去走市场，或者进一步的数字分析，或者大区经理会议讨论业绩滞涨的原因等等）进行实时管理。
避免贻误管理时机作用：使总经理及时掌握每天各区域及整个公司的当日分品项/合计销售状况。
实际操作意义示例：（1）跟进弱势区域如：A区达成率落后于市场平均水平，但今天出货量还是极少？（A区当日出货15件）（2）跟进弱势品项如：品项3是这个月的推广重点，今天只有B出货，区域A、C的品项3今天为什么无销量？（3）实时掌握销量如：虽然这个月整体达成率超前，但最近连续两天出货率很低，出了什么问题？指标二：监控截止昨日的当月“累计业绩达成”和“档期任务达成”。
说明：“月累计业绩达成”进度要和时间进度作对比。
“档期任务达成”是指每个月的业绩管理不应该是平均分配业绩进度，而应该是“赶前不赶后”。
方法：1、分析截至昨天全公司累计发货回款进度对比时间进度是否跟上或超前。
2、档期任务达成：※周任务档期：事中管理是管过程，找问题及时补救。
事后管理是管结果，死后验尸——等到月底再追进度已经来不及了。
通常每月任务要分四周进行档期追踪，鼓励全公司各区域业绩往前赶，比如要求第一周达成当月任务量35%（而不是25%），第二周达成当月任务量60%（而不是50%），第三周达成当月任务量85%（而不是75%），第四周达成100%，对全月能达成任务，但是周任务档期不能达成的区域进行奖罚正负激励。
※特殊时段任务档期管理：这个方法尤其在销售拐点时运用（比如春节前后压货、旺季前压货、农村市场两收前压货等时段），“逼”大家把进度往前赶。
比如：2月5号过年，元月份要鼓励大家提前压货，要求元月15号前必须完成当月任务70%，否则进行正负激励。
指标三：监控销售“大盘”有没有动摇说明：什么是销售“大盘”？包括两个关键指标：“发货客户数”、“客户经营品项数”这两个指标很重要，但是很容易被忽略。
业绩总量达成了，但是很多经销商没有发货——危险，这说明经销商活跃度下降，可能是业务人员没有对所有经销商进行拜访、可能是我们的市场区域在萎缩，也可能是冲货砸价造成大户吃小户。
或者业绩总量达成了，经销商也很活跃都在进货，但是经销商合计进货品项数减少了——有问题，这说明经销商经营本公司的品项数在下滑，可能会出现单品销售现象（除非是公司策略性压缩品项）、价格秩序和通路利润可能即将混乱。
方法：1、每天监控发货客户数和发货品项数：累计前n天看客户发货回款是否活跃？零发货客户零发货区域是否存在？累计前n天看累计客户发货品项数是否活跃？同期对比是否正常？2、尤其是当月前十五天，如果“发货客户数”或“累计客户发货品项数”严重下滑，就说明“大盘”出问题了，要赶紧寻找原因进行管理（比如给经销商当月首次提货激励、给销售人员进行区域内零发货客户数处罚、零发货区域处罚、经销商活跃率奖励等等），后半月也许还能抢回来。
例表：可在企业原有销售报表基础上加一栏：“累计发货客户数”、“累计客户发货品项数”、并于去年同期数字作对比。
（具体报表略）指标四：监控销售质量说明：销售质量通常看几个指标：产品结构有没有出现单品销售现象？渠道结构有没有问题？重点零售客户发货是否正常？区域结构有没有问题，谁在拖整个公司业绩的后腿？对利润中心考核制的企业，还要分析费用使用进度和销量达成进度的对比。
方法：1. 看产品结构：※品类（或价格带）占比分析：通过分析各价格带产品或者各品类产品占整体销量的占比份额（比如每天监控高中低三个价格带产品的销售占比），看整个公司和各个大区的产品结构。
哪个区域产品结构需要重点管理。
注：品类或价格带占比权重变化会导致公司产品平均售价的变化，所以有些公司还导入“平均价”指标来分析“价格结构”，实际上是“产品结构”的另一种反映形式。
需要提示的是对“价格结构”、“高价产品占比”的片面追求往往牺牲销量，造成“量跌价升”，所以必须“量价配套分析”。
对“量价齐跌”的区域重点管理；对“平均价”或“高价产品”占比低于公司水平的区域要鼓励他改善产品和价格结构；而对“平均价”、“高价产品占比”已达标或高于公司均值的区域，不必在这个指标上持续加压力，避免误导。
※重点产品产品别分析：重点产品和占比相对大的几个主导产品，分每个产品看当日发货回款进度、累计发货回款进度、增长率（对比上月）、成长率（对比去年同期），尤其当月前十五天看重点产品发货回款客户数是否活跃？重点产品零发货客户零发货区域是否存在？重点产品业绩滞涨的问题区域和问题客户是哪里？2、看区域结构：看大区别（对直辖管理的重点市场要单独分析）当日和累计业绩进度、累计发货客户数和总发货品项数、分析各区域增长率、成长率、分析区域销量占总体销量的占比，从而寻找到问题区域。
3、看重点客户和渠道结构：重点客户（比如全国前十大经销商、重点市场主力经销商、重点KA系统）要每天监控发货量、累计进度、成长率、增长率、产品结构。
作用：掌握当月各区域（及整个公司）累计销量达成情况、当月各区域（及整个公司）分品项的累计销量及品项占比实际操作意义示例：（1）跟进弱势区域如：区域A、C达成率低于整体水平也低于时间进度，整个公司达成率不容乐观，需采取应对措施！（7月10日整体达成40%，A区达成30%，C区达成25%）（2）跟进弱势品项如：区域B止今日达成率超前，但品项2的出货比例太小，出了什么问题？（7月10日B区达成66%，但品项2出货占比仅16.7%，相对其他区域品项2的占比太低）（3）品项3本月正值旺季前销售启动之际，但本月整个公司品项3的出货比例小，及时跟进品项3的销量、促成各区在品项3的推广上加大力度当是本月销量增长的机会点！（品项3仅占总销量的21.3%）。
三、数据分析结论的使用1、“三维”数据分析法：数据分析的目的是为了找到问题，要逐层深挖“罪魁祸首”。
首先看整个公司的达成率、成长率、增长率、产品结构，发货客户数是否健康，发现任何一个指标异常，立刻要从“区域、客户、产品”三条线往下深挖：①、业绩滞长是哪个产品造成的——这个产品业绩差是哪个区域造成的哪些客户造成的，最终锁定问题产品的产生原因——问题产品的问题区域和问题客户。
②、业绩滞长是哪些区域造成的——这个区域的问题产品和问题客户是谁，最终锁定问题区域产生的原因——问题区域的问题客户和问题产品。
③、哪些经销商业绩问题最严重——这个问题经销商业绩差是哪个问题产品造成的，层层抽丝剥茧找到最终原因，管理才会有的放失。
2、6个月纵向分析法：对锁定的问题产品问题区域问题客户可以纵向深度分析6个月数据，该区域6个月内的总销量及主要品项的达成/增长/成长率是否稳定？发货客户数和发货品项数有无异常趋势？从6个月的纵向趋势分析更容易剔除当月偶然因素，做出完整结论。
比如：问题区域纵向分析示例：“该区域6个月以来连续4个月达成率小于100%，达长率近5个月低于公司水平，已经有三名经销商停止进货。
高价产品A每月销量在减少（说明这个产品回转很差快死了），需要立刻去走访，尤其注意观察停止进货的经销商是什么原因？还有高价产品A的市场表现有什么异常？”问题产品纵向分析示例：“整个公司的低价产品B，6个月以来全国发货客户已减少42个，产品成长率近3个月为负数，业绩累计比去年下滑两万多箱，是造成公司近几个月整体业绩下滑的主要原因，尤其山东、河南两省下滑最严重，需要立刻推出该产品的销售激励政策，重点走访乡镇市场，走访山东、河南，寻找原因，布署B产品的乡镇提升方案”。
3、区域分类分析法把全国市场分为三类：管理类市场（如：市场波动大，成长率小于5%甚至负成长）；成长类市场（如：市场稳定成长率小于50%）；攻击类市场（如：市场空白较多，成长率大于50%甚至更多）。