销售数据分析
销售报告数据分析模板(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某品牌近期销售数据的深入分析，全面了解市场趋势、产品表现、客户行为等方面的情况，为销售策略调整和市场拓展提供数据支持。
报告将涵盖以下内容：1. 销售数据概述2. 市场趋势分析3. 产品表现分析4. 客户行为分析5. 销售策略建议二、销售数据概述1. 数据来源：本次分析数据来源于公司内部销售管理系统，时间范围为2023年1月至2023年3月。
2. 数据范围：涉及全国范围内的销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道、客户类型等。
3. 数据分析方法：采用统计分析、趋势分析、对比分析等方法对数据进行分析。
三、市场趋势分析1. 行业整体趋势根据行业报告，2023年1月至3月，我国某行业整体销售额同比增长5%，销售量同比增长7%。
说明行业整体呈现增长态势。
2. 地域分布趋势从地域分布来看，东部地区销售额占比最高，达到40%，其次是中部地区，占比30%。
西部地区销售额占比最低，为20%。
这说明东部地区市场潜力较大，销售潜力有待进一步挖掘。
3. 季节性趋势分析历史销售数据，发现该品牌产品在1月至3月销售额呈上升趋势，3月销售额达到峰值。
这可能与春季消费旺季有关。
四、产品表现分析1. 产品类别分析根据销售数据，该品牌产品分为A、B、C三个类别。
其中，A类产品销售额占比最高，达到50%，其次是B类产品，占比30%，C类产品占比20%。
2. 产品表现对比与去年同期相比，A类产品销售额增长10%，B类产品增长5%，C类产品增长3%。
说明A类产品市场表现较好，具有较大的发展潜力。
3. 产品畅销分析畅销产品分析显示，A类产品中的X型号销售额最高，占比达到20%。
该产品在市场上具有较高的知名度和良好的口碑。
五、客户行为分析1. 客户类型分析根据销售数据，该品牌客户主要分为个人消费者和经销商。
其中，个人消费者占比60%，经销商占比40%。
2. 客户地域分布从地域分布来看，个人消费者主要集中在东部地区，经销商则分布在全国各地。
销售数据分析报告总结(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对公司近期销售数据的全面分析，总结销售现状，找出存在的问题，并提出相应的改进措施，为公司未来的销售策略提供数据支持。
报告内容涵盖销售趋势、产品表现、区域分布、客户分析等多个方面，以下为详细内容。
二、销售趋势分析1. 销售总额分析根据统计数据显示，本季度公司销售额为XX万元，同比增长XX%，环比增长XX%。
其中，线上销售额为XX万元，同比增长XX%，环比增长XX%；线下销售额为XX万元，同比增长XX%，环比增长XX%。
总体来看，公司销售额呈现出稳步增长的趋势。
2. 销售周期分析通过对销售数据的分析，我们发现公司销售周期大致可分为三个阶段：需求阶段、谈判阶段和成交阶段。
需求阶段平均时长为XX天，谈判阶段平均时长为XX天，成交阶段平均时长为XX天。
与去年同期相比，需求阶段和谈判阶段的时长均有所缩短，成交阶段的时长略有增加。
三、产品表现分析1. 产品类别分析从产品类别来看，本季度公司主要销售产品分为A、B、C三类。
其中，A类产品销售额占比最高，达到XX%，其次是B类产品，占比XX%，C类产品占比XX%。
由此可见，A类产品为公司的主要利润来源。
2. 产品销量分析本季度A类产品销量为XX件，同比增长XX%，环比增长XX%；B类产品销量为XX 件，同比增长XX%，环比增长XX%；C类产品销量为XX件，同比增长XX%，环比增长XX%。
从销量来看，A类产品在市场中的竞争力较强，而B类和C类产品则有待进一步推广。
四、区域分布分析1. 区域销售占比分析本季度公司销售额在全国范围内呈现地域分布不均的现象。
其中，东部地区销售额占比最高，达到XX%，中部地区占比XX%，西部地区占比XX%，东北地区占比XX%。
这说明公司产品在东部地区市场表现较好，而在其他地区市场还有较大的拓展空间。
2. 区域销售增长分析与去年同期相比，本季度东部地区销售额同比增长XX%，中部地区同比增长XX%，西部地区同比增长XX%，东北地区同比增长XX%。
销售数据分析方法
销售数据分析方法1. 引言销售数据分析是企业管理中的重要环节，通过对销售数据进行深入分析，企业能够了解产品销售情况、市场需求、客户满意度等信息，有针对性地进行销售策略调整和决策制定。
本文将介绍一些常用的销售数据分析方法，帮助企业进行有效的销售数据分析。
2. 销售数据收集在进行销售数据分析之前，首先需要收集相关的销售数据。
销售数据可以包括产品销售额、销售量、销售渠道、销售地区等信息。
可以通过企业内部的销售系统、CRM等工具来收集数据，也可以通过市场调研、客户反馈等方式获取额外的销售数据。
3. 数据清洗和处理在收集到销售数据后，需要对数据进行清洗和处理。
这包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
同时，还需要对数据进行格式化，使其适合后续的分析处理。
数据清洗和处理的目的是确保数据的准确性和一致性，以及提高数据的可用性。
4. 基本统计分析基本统计分析是对销售数据的基本情况进行统计和分析，帮助企业了解产品销售的整体情况。
常用的基本统计分析方法包括以下几个方面：- 销售额分析：通过计算销售额的总和、平均值、中位数等指标，了解产品的销售水平和分布情况。
- 销售量分析：通过计算销售量的总和、平均值、最大最小值等指标，了解产品的销售量变化趋势和销售地区的差异。
- 销售渠道分析：对不同销售渠道的销售额、销售量进行比较，找出销售渠道的优劣势，优化销售策略。
- 市场份额分析：计算企业在市场上的销售额占比，了解企业在竞争中的地位和市场的潜力。
- 客户满意度分析：通过客户满意度调查或反馈数据，了解客户对产品的评价及需求，为产品改进和客户关系管理提供依据。
5. 数据可视化分析数据可视化是将销售数据转化为图表、图像等形式，以直观的方式展示数据信息。
通过数据可视化分析，可以更好地观察和发现数据中的规律和趋势，方便决策者进行有效的决策。
在进行数据可视化分析时，可以使用各种图表工具和软件，如表格、柱状图、折线图、散点图等。
6. 高级分析方法除了基本统计分析和数据可视化分析外，还可以使用一些高级的分析方法来深入挖掘销售数据。
销售部门数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着市场竞争的日益激烈，数据分析在企业管理中的重要性日益凸显。
本报告针对我司销售部门的数据进行分析，旨在通过深入挖掘数据背后的规律，为销售策略的优化提供有力支持。
本报告将从销售业绩、客户分析、产品分析、渠道分析等方面展开，为销售部门提供决策依据。
二、销售业绩分析1. 销售总额分析（1）总体情况从2021年1月至2022年12月，我司销售总额为XX亿元，同比增长XX%。
其中，第一季度销售额最高，达到XX亿元，第四季度销售额最低，为XX亿元。
（2）同比分析与去年同期相比，销售总额增长XX%，其中，同比增长率最高的产品类别为XX，同比增长XX%；同比下降率最高的产品类别为XX，同比下降XX%。
2. 销售区域分析（1）总体情况我司销售区域主要集中在XX、XX、XX三个地区，其中XX地区销售额最高，达到XX亿元，XX地区销售额最低，为XX亿元。
（2）同比分析与去年同期相比，XX地区销售额增长XX%，XX地区销售额增长XX%，XX地区销售额下降XX%。
三、客户分析1. 客户构成分析（1）客户类型我司客户主要分为个人客户和企业客户。
其中，个人客户占比XX%，企业客户占比XX%。
（2）客户行业分布我司客户主要集中在XX、XX、XX等行业，其中XX行业客户占比最高，达到XX%。
2. 客户满意度分析通过调查问卷、客户访谈等方式，对我司客户满意度进行评估。
结果显示，客户满意度总体达到XX%，其中，XX产品满意度最高，达到XX%；XX产品满意度最低，为XX%。
四、产品分析1. 产品类别分析（1）总体情况我司产品主要分为XX、XX、XX三个类别，其中XX类别销售额最高，达到XX亿元，XX类别销售额最低，为XX亿元。
（2）同比分析与去年同期相比，XX类别销售额增长XX%，XX类别销售额增长XX%，XX类别销售额下降XX%。
2. 产品生命周期分析通过对产品销售数据的分析，得出以下结论：（1）XX产品处于成长期，销售额持续增长，市场前景广阔。
销售员月度数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对本月销售员销售数据的分析，全面了解销售团队的整体销售状况、销售员个人表现、产品销售情况以及市场趋势，为销售策略的调整和优化提供数据支持。
报告时间范围：2021年X月报告内容：1. 销售员个人销售业绩分析2. 产品销售数据分析3. 市场趋势分析4. 销售策略建议二、销售员个人销售业绩分析1. 销售员业绩总体情况本月销售总额为XX万元，同比增长XX%，环比增长XX%。
其中，销售额最高的销售员为XX，销售额为XX万元，占比XX%；销售额最低的销售员为XX，销售额为XX万元，占比XX%。
2. 销售员业绩排名本月销售员业绩排名如下：排名销售员姓名销售额（万元）占比1 XX XX XX%2 XX XX XX%3 XX XX XX%...N XX XX XX%3. 销售员业绩分析（1）优秀销售员分析本月优秀销售员表现突出，其中XX和XX两位销售员表现尤为出色。
他们通过良好的客户关系维护、市场拓展和产品推广，实现了较高的销售额。
分析其成功因素，主要有以下几点：1）深入了解客户需求，为客户提供个性化解决方案；2）积极与客户沟通，及时了解客户反馈，不断优化产品和服务；3）具备较强的市场拓展能力，成功开发新客户。
（2）待提升销售员分析本月部分销售员业绩不佳，主要表现在以下几个方面：1）客户关系维护不到位，导致客户流失；2）产品知识掌握不足，无法有效解答客户疑问；3）市场拓展能力较弱，未能有效开发新客户。
针对以上问题，建议销售团队加强培训，提高销售员的专业素养和市场拓展能力。
三、产品销售数据分析1. 产品销售情况本月各产品销售情况如下：产品名称销售额（万元）占比产品A XX XX%产品B XX XX%产品C XX XX%...产品N XX XX%2. 产品销售分析（1）热销产品分析本月热销产品为产品A，销售额为XX万元，占比XX%。
分析其热销原因，主要有以下几点：1）产品功能齐全，满足客户需求；2）性价比高，受到市场认可；3）销售员推广力度大，客户口碑传播。
销售数据分析报告文字(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某公司近一年的销售数据进行深入分析，全面了解公司销售状况，挖掘潜在问题，为管理层提供决策依据。
报告将从销售总量、销售区域、产品结构、客户群体、销售渠道等方面进行详细分析，并提出相应的优化建议。
二、数据来源及处理1. 数据来源：本报告所使用的数据来源于公司内部销售管理系统，包括销售订单、客户信息、产品信息等。
2. 数据处理：为保证数据的准确性和可靠性，我们对原始数据进行以下处理：（1）清洗数据：剔除无效、错误或重复的数据记录；（2）标准化数据：对产品名称、规格型号、价格等数据进行标准化处理；（3）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据表。
三、销售数据分析1. 销售总量分析（1）总体趋势：近一年，公司销售总量呈现上升趋势，同比增长20%。
（2）季度对比：第一季度销售量最高，同比增长25%；第二季度销售量有所下降，同比下降10%；第三季度销售量回升，同比增长15%；第四季度销售量再次下降，同比下降5%。
2. 销售区域分析（1）区域分布：我国东部地区销售量最高，占比50%；中部地区占比30%；西部地区占比20%。
（2）区域对比：与去年同期相比，东部地区销售量增长最快，同比增长30%；中部地区增长15%；西部地区增长10%。
3. 产品结构分析（1）产品类别：公司产品分为A、B、C三个类别，其中A类产品销售量占比最高，达到60%；B类产品占比30%；C类产品占比10%。
（2）产品对比：与去年同期相比，A类产品销售量增长最快，同比增长25%；B类产品增长10%；C类产品增长5%。
4. 客户群体分析（1）客户构成：公司客户主要分为个人消费者和企业客户，其中个人消费者占比60%，企业客户占比40%。
（2）客户对比：与去年同期相比，个人消费者增长20%，企业客户增长15%。
5. 销售渠道分析（1）渠道构成：公司销售渠道包括线上和线下，其中线上渠道占比60%，线下渠道占比40%。
销售财务数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某公司销售财务数据的深入分析，全面了解公司销售业绩、市场表现、客户结构、产品结构等方面的状况，为公司决策提供数据支持。
报告主要内容包括：销售数据分析、市场分析、客户分析、产品分析、风险管理及建议。
二、销售数据分析1. 销售收入分析（1）销售收入总体情况根据报表数据，公司2021年销售收入为XX亿元，同比增长XX%。
其中，国内销售收入为XX亿元，同比增长XX%；国际销售收入为XX亿元，同比增长XX%。
（2）销售收入构成分析公司销售收入主要来源于XX产品，占比XX%；其次为XX产品，占比XX%。
两大产品线合计占比XX%，是公司收入的主要来源。
2. 销售成本分析（1）销售成本总体情况2021年公司销售成本为XX亿元，同比增长XX%。
其中，国内销售成本为XX亿元，同比增长XX%；国际销售成本为XX亿元，同比增长XX%。
（2）销售成本构成分析公司销售成本主要包括原材料成本、人工成本、制造费用等。
其中，原材料成本占比XX%，人工成本占比XX%，制造费用占比XX%。
3. 销售利润分析（1）销售利润总体情况2021年公司销售利润为XX亿元，同比增长XX%。
其中，国内销售利润为XX亿元，同比增长XX%；国际销售利润为XX亿元，同比增长XX%。
（2）销售利润构成分析公司销售利润主要由产品利润和销售费用组成。
其中，产品利润占比XX%，销售费用占比XX%。
三、市场分析1. 市场规模分析根据行业报告，2021年XX市场规模为XX亿元，同比增长XX%。
公司市场份额为XX%，较上年同期提升XX个百分点。
2. 市场竞争分析XX市场竞争激烈，主要竞争对手包括XX、XX等。
公司在市场份额、品牌知名度等方面具有一定优势。
3. 市场趋势分析（1）政策支持：国家政策对XX行业持续支持，有利于公司发展。
（2）技术创新：行业技术创新加快，公司需加大研发投入，提升产品竞争力。
（3）消费升级：消费者对产品质量、品牌、服务等方面要求提高，公司需进一步提升产品品质和品牌形象。
销售数据分析
销售数据分析销售数据分析是现代企业管理中非常重要的一环。
通过对销售数据的深入分析，企业可以了解销售情况、顾客需求，并制定相应的销售策略，从而提高销售效益。
本文将从数据采集、数据分析和销售策略制定三个方面来探讨销售数据分析的重要性和应用。
一、数据采集销售数据的采集是数据分析的第一步。
企业可以通过自身的销售系统、线下销售渠道、电子商务平台、市场调研等多种方式来获取销售数据。
其中，销售系统是最主要的数据来源之一，企业可以通过销售系统实时获取销售数据，包括销售额、销售数量、销售时间等信息。
此外，企业还可以通过线下销售渠道、电子商务平台等方式获取销售数据。
市场调研也是重要的数据来源之一，企业可以通过市场调研了解顾客需求、竞争对手销售情况等信息。
二、数据分析数据分析是销售数据的核心环节。
通过对销售数据的分析，企业可以深入了解销售情况，找出销售中存在的问题，并对销售策略进行调整。
在数据分析中，企业可以运用一些常见的数据分析方法，如趋势分析、比较分析、贡献度分析等。
趋势分析是对销售数据的历史走势进行分析，可以帮助企业了解销售的变化趋势。
比较分析是将不同时间段、地区、产品等销售数据进行对比，可以发现销售的差异性和规律性。
贡献度分析是对不同产品、不同渠道的销售贡献进行分析，可以帮助企业确定重点产品和销售渠道。
销售数据的分析还可以运用一些高级的数据分析方法，如回归分析、聚类分析、关联规则分析等。
回归分析可以帮助企业找出销售数据中的相关因素，如产品价格、市场推广等对销售的影响程度。
聚类分析可以将销售数据中的顾客进行分类，帮助企业了解不同类型顾客的需求。
关联规则分析可以找出销售数据中的关联关系，帮助企业更好地理解顾客购买行为。
三、销售策略制定销售数据分析的最终目的是为企业制定合适的销售策略。
通过对销售数据的深入分析，企业可以了解当前的销售情况和顾客需求，从而制定相应的销售策略。
在制定销售策略时，企业可以根据销售数据对产品进行优化，改进产品的特性和质量，提高产品的竞争力。
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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）。