如何统计分析客户和各种销售数据

如何统计分析客户和各种销售数据
如何统计分析客户和各种销售数据

如何统计分析客户和各种销售数据?

统计报表不仅能统计一家公司的业务状况,更重要的是这些统计数据能协助公司高层制定相应的发展策略,找到公司发展的突破口。如何统计客户和各种销售数据呢,这个就是我们这章要讲的内容了?

首先我们先介绍一下统计报表的首页视图,进入易客CRM系统,点击统计分析里的统计报表子菜单,进入统计报表模块,如下图所示:

我们先运行一下报表,看看报表长什么样。点击“销售机会报表”,系统会根据指定的条件生成销售机会报表,如下图所示:

如何定制报表?

点击报表对应的编辑按钮或定制报表按钮,例如销售机会报表对应的编辑按钮,开始定制销售机会报表。系统会弹出一个定制报表的窗口,如下图所示:

如果只需要简单的统计列表,请选择表格式报表。如果需要图文并茂的统计列表,请选择汇总式报表。我们选择汇总式报表,然后点击下一步按钮,选择报表显示的字段,如下图所示:

确认所选择的报表显示字段和报表字段显示顺序,点击下一步按钮,选择报表汇总的字段,如下图所示:

我们选择客户来源和销售阶段作为汇总字段,点击下一步,选择报表需要

统计的字段,如下图所示:

我们选择销售机会的金额为统计字段,接着点击下一步,指定报表的统计条件,如下图所示:

接着点击下一步,设置图表的相关选项,如下图所示:

图标选项设置如上图所示,点击完成按钮,定制报表结束。重新执行销售机会报表,系统根据前面指定的选项生成报表,如下图所示:

重新定制报表,把图表类型改为垂直图表,重新执行销售机会报表,如下图所示:

重新定制报表,把图表类型改为饼图,重新执行销售机会报表,如下图所示:

如果报表类型为表格式报表,定制报表将更简单,没有指定分组和图表设置两个步骤。

如果系统默认的报表不能满足您的需要,您可以点击统计报表首页的新增报表按钮创建新的报表,而且还可以创建新的报表文件夹,另外还可以删除和移动新增的报表,注意系统默认的报表是不可以删除和移动的。

销售数据统计分析

普康近三年国内血球销售数据统计分析报告最近对公司近三年来国内血球销售情况进行了数据统计。相比于2011、2012年的销售额,2013年的销售额比前两年有所增长。2013年销售业绩截止到5月份一共出货577台,其中第一季度出货数为:337台,为今年的销售工作带了“开门红”。今年内销售额要求达到两千台的标准,而前5个月的数据远未达到我们的要求。因此我们需要在下半年持续发力。 一、整体销售趋势行业分析 1、任务量分析: A、按季度划分: 针对2013年的任务量,两千台的销售额。如将两千台的销售额按季度进行划分,每季度的任务量应该在500台。按百分比进行统计,每季度的销售后应为25%。而截止到五月份,2013年销售额只有577台,第一季度为337台,第一季度销售额仅为全年的:20%,低于预期销售5%。按滚动方式,将5%滚动到第二季度,第二季销售额应为30%。但截止到五月份,第二季度的销售额为:240台,因此6月份我们的销售额应达到423台方可完成上半年的销售任务。 B、按月份划分: 如按月份划分平均分配,2013年我们的销售额情况如下: 其中2月放假时间长,因此销售额适当减少;12月份临近放假,因此销售量适当减少。 根据以上数据结合我公司2013年实际销售情况,6-12月我们的销售任务非常艰巨。 2、产品结构分析: 2013年我们对产品质量进行全面提升,血球产品在行业内来说,各方面反映均占优等的。质量稳定,性能可靠,如不出现批量性的质量问题,我们产品是非常稳定的。据目前销售出去的仪器整体情况来看,终端用户反映也很不错。有了不错的口碑、稳定的质量。因此我们下一步要进行全面销售。 3、价格体质: 今年我们主要人用仪器主要投放型号为:PE-6100型号,动物使用型号主要投放型号为:PE-6800VET。相对于2011年和2012年在产品在性能上有了很大的提升,原来的单通道改成了目前的双通道产品,速度和性能各方面都有了提升。但是在价格上2013年的产品价格同

银行行业大数据解决方案

银行行业大数据解决方案 银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中,银行所占比重越来越低,这使得银行越来越难以知道客户的消费行为;互联网金融的出现,在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式,这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度,相对越来越弱。 For personal use only in study and research; not for commercial use 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈,银行意识到客户满意度的重要性,并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中,银行关注产品特点,从服务质量、客户感知进行调查,试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款,抬升融资成本,银行越来越难以找到低价优质的资金,客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高,客户多,收益下降,客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应,只能通过价格这一唯一工具进行营销。

银行越来越意识到数据作为核心资产的地位,希望借助大数据的技术,聚合客户在银行内外的种种信息,深入洞察每个客户在银行内外的方方面面,以了解其兴趣、偏好、诉求,从而提供每一个客户个性化的产品与服务。 941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践,为银行业提供端到端的整体解决方案,帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合,并运用大数据文本分析和数据挖掘技术,深入挖掘客户特征、需求,从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下: 银行业大数据应用 1、用户实时行为分析 互联网金融及第三方支付的出现,让银行用户流失严重,同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码,让银行可了解用户在网上的行为特征、需求,拉近银行和用户的距离,从而为更精细化的服务提供数据依据。

销售数据统计分析

普康近三年国内血球销售数据统计分析报告 最近对公司近三年来国内血球销售情况进行了数据统计。相比于2011、2012年的销售额, 2013年的销售额比前两年有所增长。2013年销售业绩截止到5月份一共出货577台,其中 第一季度出货数为:337台,为今年的销售工作带了“开门红”。今年内销售额要求达到两 千台的标准,而前5个月的数据远未达到我们的要求。因此我们需要在下半年持续发力。 一、整体销售趋势行业分析 1、任务量分析: A、按季度划分: 针对2013年的任务量,两千台的销售额。如将两千台的销售额按季度进行划分,每季度 的任务量应该在500台。按百分比进行统计,每季度的销售后应为25%。而截止到五月份, 2013年销售额只有577台,第一季度为337台,第一季度销售额仅为全年的:20%,低于预 期销售5%。按滚动方式,将5%滚动到第二季度,第二季销售额应为30%。但截止到五月份,第二季度的销售额为:240台,因此6月份我们的销售额应达到423台方可完成上半年的销 售任务。 B、按月份划分: 如按月份划分平均分配,2013年我们的销售额情况如下: 其中2月放假时间长,因此销售额适当减少;12月份临近放假,因此销售量适当减少。 根据以上数据结合我公司2013年实际销售情况,6-12月我们的销售任务非常艰巨。 2、产品结构分析: 2013年我们对产品质量进行全面提升,血球产品在行业内来说,各方面反映均占优等的。 质量稳定,性能可靠,如不出现批量性的质量问题,我们产品是非常稳定的。据目前销售出去的仪器整体情况来看,终端用户反映也很不错。有了不错的口碑、稳定的质量。因此我们 下一步要进行全面销售。 3、价格体质: 今年我们主要人用仪器主要投放型号为:PE-6100型号,动物使用型号主要投放型号为: PE-6800VET相对于2011年和2012年在产品在性能上有了很大的提升,原来的单通道改成

商业银行客户标签体系构建知识讲解

银行客户标签体系构建 在大数据时代,以互联网为代表的现代信息科技将从根本上改变金融运营模式。数据在呈现出海量化、多样化、传输快速化和价值化的变化趋势的同时,也改变了传统金融行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。商业银行“通过产品与服务争夺客户”的背后是一场暗流涌动的数据战。商业智能、大数据分析、数据挖掘、数据价值、信息地图等词汇越来越多地进入到商业银行各级机构管理层和执行层的视野,银行在客户营销、客户关怀、风险监管、业务运营等方面,有关数据分析的应用也更加深入和精细。 这也反映了商业银行因时而变、顺势而为的转型思路,即利用互联网思维和大数据思维,实现战略转型,依托客户服务渠道和大量交易数据的优势,打造以大数据为基础、以客户为中心、重视客户体验、适应新时代市场竞争的“数字银行”。 在此过程中,如何在银行内部以及所有可能记录客户信息的互联网、各类商户系统中的结构化、非结构化,以ZB计的海量数据中获取并筛选有价值的关联信息,是对所有商业银行的一大挑战。而通过构建客户标签,实现快速精准营销,则是商业银行应对上述挑战的有效解决方案。 一、何为客户标签 给客户贴标签是大数据营销中常用的做法,诸如“商务人士”、“育婴妈妈”、“在校学生”、“奢侈品粉丝”等客户标签早已在互联网企业中建立,借助客户标签,互联网企业可实现基于网页设计的广告、营销活动的精确推送。近年来,国内商业银行也开始尝试通过深入的数据分析和挖掘,洞察客户行为、喜好,给客户“打”上各种类型的标签。 合理准确的客户标签的背后是银行对客户全方位信息的深入理解与认知。在这个过程中,银行可以发现哪些潜在客户对营销活动响应度高;哪些客户接受新产品困难,只钟情于传统业务;哪些客户信用度低、风险高或存在欺诈可能。准确勾勒客户轮廓需要结合银行内部数据、社交媒体数据、外部公共数据等多维度数据,深入分析、挖掘后获得潜在客户知识,并依据业务目标对客户进行分类细化,采用类自然语言方式对客户进行描述。如客户标签“手机消费达人”=统计周期[当年(自然年)01月01日至今]+渠道偏好特征[通过手机银行渠 道办理业务]+服务偏好特征=[缴费交易笔数≥4]+交易对手特征[支付宝商户]。一个客户标签通常是一个或多个客户特征的集合,构成集合的特征也称为业务特征规则,是表达客户标签规则的原子组成。 二、客户标签体系的构建 对商业银行而言,基于客户特征集合形成的客户标签有成百上千、甚至成千上万个,这些标签在构建时的业务目的和适用场景各有不同。随着应用标签的场景越来越丰富,商业银行也会逐渐形成一套完整的客户标签体系。

2020年淘宝数据分析报告模板

导语:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章,欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析,实际是电商数据分析,归结到底还是零售数据分析,给你一些分析的思路,权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度(参考数据雷达的分析思路)。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上月)同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况,以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析:主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况,有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指:员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用(包括电话费、交通费、垃圾费等),通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支,是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率:主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”,即:日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效(人效):主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法:本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析:主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数,与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常,

销售人员应有的数据敏感性与数据分析力

销售人员应有的数据敏感性与数据分析力 当市场竞争已经趋于同质化,当数据库营销已经成为一种趋势,当销售人员的级别日益提高,当你所接触的数据越来越多,市场对销售人员的销售数据分析能力的要求也越来越高。新时代的精益化营销给销售人员提出了更高的要求,要求一名合格的销售人员必须具有强烈的数据敏感性与较强的数据分析能力。 作为一名销售人员,无论你处于那一级别,你都必须面对库存、出货、费用、促销等一系列销售数据,这些数据可能健全、准确,也可能出现残缺、虚假等现象,销售人员如何识别、利用这些的销售数据,并通过这些销售数据的有效利用与精确分析,实现对市场的准确判断,对销售的有效预测,对产品的有效推广,已经成为销售人员必须具备的一项基本功。 根据市场销售需要,市场人员所应掌握的销售数据包括:产品库存数据、出入库数据、终端销售数据、渠道细分数据、费用投入产出数据等。而且这些数据中还必须包含着许多子数据。比如:产品库存数据就必须包含各产品单品项库存及单品占总库存比例等数据,出入库数据就必须包含单品的出库数量以及产品的区域流量等数据,终端销售数据必须包含各零售终端的整体销售数据及单品销售、库存等数据,渠道细分数据必须包含大型零售终端、通路终端以及特殊渠道等数据,费用投入产出数据包括广告的投入产出数据、促销投入产出数据、陈列投入产出数据、人员投入产出数据等多个方面。 销售人员应有的数据敏感性与数据分析力是指销售人员要善于进行相关数据的统计与整理,并从现有的数据分析中发现市场问题、挖掘市场潜能的能力。它包括具体两个方面的能力:一是对相关数据的统计及整理能力;二是对数据的分析及运用能力。 对数据进行准确的分析、评估与运用的前提是对市场数据进行准确的统计、汇总、细分,建立完善的数据库。CRM系统的实施就是一项数据库建立的过程,销售人员不可能建立全面CRM数据管理体统,但是销售人员必须掌握与自身日常销售相关的几组数据,并能够通过对这些数据准确的细分与整理做出相应的市场分析与判断。 销售人员要实现对常见数据的统计与分析,必须有效掌握对几个常见销售表格的熟练掌握与运用。一线销售常用的数据统计及分析表格主要包括:产品的进销存记录表、品项销售增长分析、公司/品牌周期品项销售分析表、品项赢利能力分析表、费用投入产出效果评估表。具体表格格式及使用说明如下:

营销统计分析

营销统计分析 摘要:奇瑞汽车,在众多的自主品牌,绝对是王者,就连很多的合资品牌,销量都赶不上奇瑞,曾经的奇瑞QQ月销量一直在1.5万以上,曾经的奇瑞瑞虎、奇瑞A5等车型的销量也都在万辆以上,就连旗云的销量都能超过5000辆,奇瑞汽车车型并不多,可是销量却出奇的好,就连中高级轿车东方之子,月销量都能超过3000辆,在汽车销售量上,本田、丰田、日产、现代等汽车只有仰望的份。然而现在它的销售量却在止步不前,所以为了正确制定下一期的生产经营计划,提高销售水平,我们需要对它的销量进行一个预测和分析。 资料整理及分析: 奇瑞汽车销售量单位:万辆 分析过程:

这是根据月销售量所作的折线图,根据观察可以发现,销售量波动幅度没有显著的直线趋势,属于平稳时间序列,因此选择了一次指数平滑法来对其进行趋势预测。

MSE= 1 () 1 n t t t k x F n k = - -+ ∑^2 (1)平滑常数α =0.1时,MSE=0.577 (2)平滑指数α =0.3时,MSE=0.654 (3)平滑指数α =0.9时,MSE=0.959 显然,平滑常数α =0.1时所对应的均方差最小,所以选定0.1作为平滑常数,此时下一期所对应的预测值为4.199万辆。 接下来分析不同分车型的销量构成,根据分车型的销量百分比来分析下一期应该生产不同车型的数量以及对此制定不同的营销方案:下图为第12期的分车型销量 由扇形图可以看出,奇瑞、瑞虎和E5是三种最畅销的车型,它们的销售量都在总销售量的四分之一左右,风云2两厢的销量居中,比起前三甲却也是相去甚远,旗云2以及其它车型的销售量可谓是寥寥无几。 分析报告: 这一年来,奇瑞汽车的销售量一直趋于相对平稳的状态,但是季节性的波动以及各种因素的干扰依然存在,同时我们也应该从这一连串的分析中找出对策,增加营销力度,完善售后服务,增加销售点,同时也应该多生产一些大众欢迎的车型,慢慢淘汰没有市场的车型,提升车子的安全性能,从而提高市场竞争力。 面对下一期的销售预测,我建议可以制定新的营销措施,提高车子的质量,研发新技术降低成本,适当降低价格以吸引更多消费者,做到薄利多销,一扫消费者心中对国产车的各种阴霾。 为了使各个生产环节和各个部门的工作密切配合,按照销售规律搞好生产和经营,对下一

银行客户数据分析

项目分析报告 项目名称:xx对公客户圈分析

一、分析项目 需求:以一个代表性客户为例(如XX医院),找出与它有资金往来(上下游)的对公客户圈。 二、业务理解 (一)定义公司:XX医院; (二)确立资料来源:交易流水信息; (三)流程: 根据公司名称,找到公司在我行的源系统编号,根据源系统编号,查找该客户的日常结算(流水)信息,判断该客户的上下游客户并绘制对公客户圈。三、数据理解 (一)客户名称与我行系统对应信息: 经分析,对公客户与我行系统编码对应信息,对应系统表单为:XX。 (二)根据公司在我行系统编号,查找流水信息: 目前仅能获取实验室内数据,无法在XX数据区获取日常流水信息。根据<流水衍生表》能够获取最近三个月的流水数据。 四、四数据准备 目前,中心仅有数据实验室权限,从实验室环境下下分别获取:《对公客户名单表》:与《流水衍生表》。

五、实施步骤 (一)xx医院 1.获取企业编号及流水信息: 2.获取交易流水信息: 根据xx医院的在我行客户编号,获取流水信息。经查询,xx在我行三月内无流水信息。 (二)xx第一医院 1.获取企业编号信息: 2.获取交易流水信息: 根据企业客户编号,获取了医院2014年11月至2015年1月的交易流水信息。 六、分析结果 (一)借贷方流向分析: 通过对xx的交易流水分析,2014年11月,其贷方流入万元,借方流出644.08万元;2014年12月,其贷方流入1375.73万元,借方流出1375.73万元;2015年1月,其贷方流入1712.22万元,借方流出1712.22万元。每月流入及流出金额相等,预计其为资金归集帐户。 (二)贷方流入分析: 2014年11月至2015年1月,xx医院贷方流入金额3732.04万元,上游流入对象为xx营业部代理中央财政授权支付垫款户。

销售管理和统计分析

销售管理和统计分析 10.5 销售管理和统计分析由营销总监统一管理。 10.6 营销中心根据市场、竞争对手和行业情况,每年1月31日前制订当年的《销售政策》 和《服务政策》。政策的内容要体现《营销管理制度》规定的相关要求和为适应当年 销售与服务所规定的临时性要求。 10.7 《销售政策》包括以下内容: 10.7.1客户(代理商)的资格与任务量。 10.7.2给予客户优惠的方式、标准和时间。 10.7.3原有的销售区域和新开发的销售区域的划分。 10.7.4促销手段的标准和形式,以及根据不同的区域企业给予销售的不同支持。 10.7.5产品定价依据、产品的出厂基准价格、产品的市场价格。 10.7.6对销售回款和应收账款的要求。 10.7.7营销信息的收集和反馈。 10.7.8销售人员考核的内容、方法和奖励、处罚措施。 10.8 企业产品实行直销制与经销制相结合的渠道组合形式销售。 10.9 销售员是企业对外的窗口岗位,应特别注意自身形象建设,严格的无条件遵守销售 人员行为规范。 10.10销售人员与客户洽谈业务的步骤和要求: 10.10.1 第一步,准备。 A、服装仪容:头发要勤清洗,梳整齐;胡子每日刮修(男);指甲应常修剪,不可留太长;衣服经常洗涤,并且要烫平;皮鞋常注意有无沾泥尘,每天擦拭。 B、准备推销用具:产品目录、价格表、宣传资料、名片、笔、订货记录、计算器等。 C、拟订拜访计划,预计拜访日期、时间。

D、若拜访后尚未成交,则下次拜访前必须有充分准备(如对方反对的理由是什么, 我当时的回答是怎样,我应该作如何回答),不可盲目拜访。 10.10.2 第二步,接近。 A、名片的开场白,用称赞的方式。 B、注目的方法:与客户谈话时,凝视其两眼之间的一点。 C、重视第三者。 D、自己找座位坐下。 E、从聊天切入正题。 F、多讲“您”、“请”、“谢谢”、“抱歉”等标准礼貌用语。 G、名片策略:拜访新客户,若负责人不在,每一次都要留下名片。 10.10.3 第三步,商谈。 A、计划列出一系列发问,来了解其状况。 B、客户回答时,要一面听,一面用心记,回去做笔录。 C、向客户有顺序地问完问题,了解其状况后,若觉得合适,则开始介绍本企业产品。 10.10.4 第四步,展示。 A、销售员必须事先反复演练展示的方法,直到熟练为止。 B、介绍产品的同时要给客户展示一些图片、资料,以其对企业及产品的了解。 C、鼓励客户发问。 D、展示时,应用推销技巧,进行品牌质量、价格、服务比较,突出产品主要优点。 10.10.5 第五步,缔结。 A、发现客户有定货的信号时,立即大胆提出缔结要求。 B、缔结时应留意以下几点: C、有信心和勇气尝试缔结。 D、不要着急。 E、成交时不得露出得意万分的表情。

营销数据分析报告

营销数据分析报告 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

2017—2018学年第一学期期末考试 《营销数据分析》实践考核 娇源直销店数据分析报告 项目名称:娇源直销店数据分析报告 专业:电子商务 学号: 姓名:刘娇 任课教师:黄艳 2017年12月30日 考核项目及要求 项目:娇源直销店数据分析报告 1.考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法; (2) 掌握常用的数据分析方法; (3) 掌握根据实际数据对网店(网站)进行营销数据分析的能力与方法; (4) 掌握对同类网店(网站)及所在行业进行对比分析的能力与方法。2.作品要求

学生根据自己选择的真实网店(网站)进行详细分析,收集数据并整理数据,对网店(网站)各个方面进行具体数据分析,并撰写完整的数据分析报告。 目录

1.运营基本概况 我的店铺换过两次产品,第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本,一直没有销量,于是就更换了产品,现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司,它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司,拥有自己的品牌以及网站,而且价格是全网统一,我申请成为了分销商。 现在我淘宝店铺名称为娇源直销店,主营产品为美容美体仪器以及保健用品,现在店铺内有22个产品,现在所处行业层级是第一层级,店铺的地址 2.主体分析 流量分析 从图2-1-1可以看到近30天店铺流量,与前一个月相比,访客数下降了%,商品的访客数下降了%,跳失率下降了%,转化率上升了%。从图中数据可以反映出,店铺流量主要受PC端的影响,下降幅度较大,而且后期也没有上升的趋势,初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看,访客数的下降,以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了,跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动,加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动,再者就是加入了淘宝客的推广,吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低,主要是淘宝搜索的下单转化率低,这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率,而且PC端淘宝免费流量占比最大,也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。 图2-1-1 流量概况 通过对店铺流量途径的分析,可以总结访客进入店铺的主要路径有以下几个: 针对上述对流量的分析以及流量入口分析,我们可以将流量来源进行细分然后分别针对不同的流量来源做出不同的管理计划。

excel销售大数据分析报告-实训练习

EXCEL实训练习三 商场销售数据的分析处理 1. 问题的提出 小李在深圳市开了若干家饮料连锁店,为了提高管理水平,他打算用Excel工作表来管理销售数据。下图是他制作的各饮料店的销售记录流水帐表。 为了统计“毛利润”,他必须去“饮料基本信息”表中查找每种饮料的“进价”和“售价”。这个 工作量实在太大,而且还容易出错。 现在希望:能否输入饮料名称后,让Excel根据这个名称自动去查找该饮料的“单位”、“进价”、

“售价”等信息,并存放到表“销售记录”的相应列中。

2.解决方案 通常情况下,如果不借助其它方法的帮助,要想在Excel中解决这个问题,只能到“饮料基本信息”表中一条一条地查找各种饮料的“进价”和“售价”。如果不想这么做,你有什么更好的办法吗? 这个实际需求,开发Excel的工程师,已经为我们想到了。在Excel中有一个函数,就是专门为解决这类问题设计的,这个函数就是VLOOKUP。 小李这个问题,可利用Excel中的查找函数VLOOKUP来解决。它的功能是,在数据区域的第一列中查找指定的数值,并返回数据区域当前行中指定列处的数值。下面来看看应用VLOOKUP函数是如何解决上述问题的。

3. 实现方法 本案例要解决如下几个问题: 1.在“销售记录”工作表中用VLOOKUP函数计算饮料的“单位”、“进价”和“售价”等信息,并计算出工作表中的“销售额”和“毛利润”等信息。 2.用“分类汇总”统计出各连锁店和各个区中各种饮料的“销售额”、“毛利润”。 3.用“数据透视表”分析各个区中每种饮料的销售情况和各个区中销售情况最好的饮料。 4.另外,为了提高效率、避免出错,小李还想制作一张可以从下拉列表中选择饮料名称,并能自动计算出顾客应交款及应找回款的“新销售记录”工作表。

店铺销售数据分析报告

店铺销售数据分析 服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具,为表格——日报、周报、月报、季报,最常见的是日报表、周报表。 例如:某服装店铺的销售日报表(通类规报表) 在这销售日报表中,完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格,以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员,拿到这表格后,首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态?库存的货量偏多还是偏少?然后关注今日销售的金额是上升还是下降?与同期数据对比并结合天气状况是否正常?如果不正常(无论是销售减少/销售增加)分析具体原因?今日销售的件数是多少?结合销售金额,分析其销售的平均单价,属于低/高/中等价位线?分析原因?再分析具体销售的明细,如:畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存,根据销售趋势和未来天气的预测,确定畅销款的补货情况,并最好与店长进行沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了,并有效补充货源,进一步提升店铺的销售。 例如:某服装店铺,(经营面积80平米)夏季产品平均价位在

500-800元,时尚风格定位。8月25日:销售6080元,销售件数46件,当日进货350件,店铺现库存1200件;其中销售排名第1的是:M601890,白色,225元/件,销售5件。 从当日销售的平均价位线来看,6080/46=132元,而本身的定位是500-800元,可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间,货品的充足很关键,在80平米的店铺库存1200件,那么1200/80=15件,即每平方米的货品量15件,此数量应该是十分充足的。 在促销活动中,服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看,在1200件货品中,最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大,并且各款式销售比较平均?需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量,铺货的结构是否合理? 从畅销前10名,可看出销售比较集中的价位线是什么?再对应该店铺现有货品的价位线进行分析,如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上,基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型,再查店铺的库存数量,是否缺码断货?按照现销售速度,预测该库存能维持几天的销售?

挑战性案例 银行数据分析

银行数据分析 假定你在一家银行的企划部工作,现在你需要做一些数据分析并撰写一份简短的书面报告。请牢记,你应尽力保证你的报告是完整、准确的。 该银行在几座城市中拥有分行。假设该银行行长想要了解其银行顾客的消费习惯;顾客的账户余额一般为多少;支票账户的客户还使用银行的多少其他服务项目;这些顾客是否使用ATM机服务;如果使用,多长时间使用一次;借记卡的情况如何;谁在使用借记卡;多长时间使用一次等信息。 为了更好地了解这些顾客,你在所有的顾客中随机抽取了一个容量为60的样本。除了上个月月底各个账户中的余额,你还确定了(1)上个月中ATM机交易次数;(2)该顾客使用其他银行服务(储蓄账户、大额存款等)的次数;(3)该顾客是否拥有借记卡;(4)支票账户是否支付利息。样本包括了该银行4个支行的顾客。 (1)绘制统计图或者表格以描述账户余额的情况。一般的顾客的余额是多少? 是否有很多顾客的账户余额大于2000元?数据是否显示上述4个支行账户 的分布存在差异?账户余额趋向于集中在哪个值的周围? (2)确定账户余额的均值和中位数。比较4个支行的余额的均值和中位数。在不同的支行间是否存在差异?请确定在你的报告中包含了对均值和中位数 差异的解释。 (3)确定账户余额的极差和标准差。第一四分位数和第三四分位数显示了什么?由于银行行长平时不经常与统计学打交道,请在报告中对标准差给以 简短的描述和解释。 (4)现在假设银行行长想获得使用借记卡的用户信息。请替他构造一个关于现在使用借记卡的用户比例的95%的置信区间。根据该区间,是否可以认为 超过半数的客户在使用借记卡?对结果进行解释。 (5)由于有多种理财手段,客户不再将其货币仅仅放在账户中。多年来,账户的平均余额为1600元。请通过样本数据分析这一金额是否在减少? (6)近年来,使用ATM机的客户在增加。以前平均每个客户每月使用ATM机进行8次交易,目前银行行长认为这一数目已经超过10次,事实上广告公 司正在为该银行设计的广告片中也想把这一信息包含进去。那么是否有充 分理由相信现在平均每个客户每月通过ATM机进行交易的次数超过10 次?那么9次呢?

银行客户案例-关联分析

银行客户案例分析 案例背景和问题: 某商业银行试图通过对个人客户购买本银行金融产品的数据进行分析,从而发现交叉销售的机会。 数据集说明: 该银行采集了7991个客户的产品(或服务)购买记录,共32000行,数据集名称为BANK。 变量说明: ACCT:客户标识 SERVICE:购买的产品或服务 VISIT:购买时间 数据集每一行代表这个顾客拥有的一种产品,一个顾客可能有多个行。平均每个顾客拥有的产品数是3种。数据集中的13种产品和服务缩写如下所示: ATM 自动取款机AUTO 自动贷款 CCRD 信用卡 CKCRD 支票/贷记卡CKING 支票账户HMEQLC 家居股本信贷 IRA 个人退休账户MTG 抵押CD 存款保证 PLOAN 个人消费信贷SVG 储蓄账户 TRUST 个人信托账户 MMDA 货币市场存款帐户 实验要求和总体步骤: 对BANK数据集进行关联分析和频繁序列分析。 ?确定数据源 ?设置变量角色 ?确定支持度、置信度阈值,进行关联分析 ?查看和筛选关联分析结果 ?设置变量角色,进行频繁序列分析 ?分析评价频繁购买序列 操作步骤 准备工作: 1.在D盘建立文件夹:BANK 2.启动SAS ,建立逻辑库DATA 指向D:\BANK 3.打开企业挖掘机

关联分析: 1.建立一个新的挖掘项目BANK, 保存在D:\BANK目录下,第一个DIAGRAM命名 为ASSOC。并在右边的工作区中加入“input data source”节点。, 2.打开Input Data Source node(数据输入节点)。 3..在数据库中选择BANK数据集。 4.选择Variables(变量)栏。 5.将ACCT设为id(身份),SERVICE设为target(目标),将VISIT设为sequence (序 列)。 6.关闭Input Data Source node(数据输入节点),保存对它的更改。 7.工作区中新增Association node节点,并与Input Data Source 节点进行连接。如下 图所示: 然后打开Association node(关联节点)。默认的是Variables tab(变量栏), 这与Input Data Source node(数据输入节点)中的Variables tab(变量栏)是一 样的。 8.选择General(综合)栏,通过这个栏可以设置分析节点。

数据分析能力对商业银行的重要性

数据分析能力对商业银行的重要性 数据分析能力对商业银行的重要性 时间:2013-03-07 16:37 在信息化高速发展的时代背景下,各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长,海量数据席卷而来,这样海量的大数据,给银行业带来了压力的同时,也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现,但数在信息化高速发展的时代背景下,各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长,海量数据席卷而来,这样海量的大数据,给银行业带来了压力的同时,也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现,但数据一定是信息的基础,海量数据意味着海量机遇和风险,可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的数据分析和挖掘,从而促进管理并提升企业价值,是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。 用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞争,管

理层迫切需要数据的决策支持,提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润?如何判断客户是否有发展潜力?在哪里开设新的分行?将数据充分应用到经营管理决策的各个层面,这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来,管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”,在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上,更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。 用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化,涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产,在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务,会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇,银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平,也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线,为有效提升服务能力提供强大支持。 用数据促创新,赢先机。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性,但比较竞争优势要求银行突破同质

大数据分析与商业银行客户关系管理

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/c67522109.html, 大数据分析与商业银行客户关系管理 作者:郭有林 来源:《今日财富》2018年第10期 “大数据”的英文表达是Big Data,意思是“海量数据”。数据就像是人体的脊柱,支撑着整个身体。而大数据就是构成脊柱的每一块血肉。最早涉及这个概念的是天文学和基因学领域,因为这两个学科非常依赖对数据的分析方法,尤其是对“海量数据”的分析。 大数据有三大显著特点:第一是大,海量的数据;第二是快,可以通过公共数据库快速地获取;第三是我们不再热衷于寻找因果关系,而更加关注于相关关系。 一、大数据对商业银行客户关系管理的影响 大数据对银行业影响巨大。一是大数据决策模式对商业银行更具针对性。在业务发展转型、金融产品创新和内部管理升级等各方面都需要利用大数据技术。二是银行拥有实施大数据的先决条件,既积累了大量客户的账户和资金收付交易等结构化数据,又很容易收集网上银行、手机银行、微信银行、网点视频、电子商务平台记录等非结构化数据。银行作为一种服务型的企业,客户及客户关系的发展对自身的生存和发展显得尤其重要。 大数据对银行客户关系管理的影响主要体现在两个方面:(一)外部:大数据的运用、第三方支付的兴起、金融脱媒的发展,使得社会上其他行业开始向金融方面发展,且发展速度很快,对传统银行业构成了极大的挑战。(二)内部:传统的客户关系管理上更偏重于产品的销售,对客户的共性需求缺少挖掘手段。大数据挖掘分析可以在银行掌握的海量客户数据基础上,通过分析整理,发现客户的个性化及共性需求,针对性的进行产品创新,实现对目标客户潜在需求精准发掘,从而对银行传统的客户关系管理模式提出了全新的挑战。 二、商业银行面对大数据的优劣势分析 (一)优势 1.物理网点多。商业银行拥有众多的物理网点,这些网点可以相互联系;而且其具备多层面的服务网络以及相对稳定安全的网络环境,有了这些客观条件后,我们就能够尽可能大范围大面积地与客户进行沟通联系。以中国建设银行为例:报告显示,截止2017年底,建设银行拥有境内机构14,920 个,自助柜员机97,717 台,投入运营自助银行28,568家。这样庞大、密集的营业网点和自助设备布局,造就了传统银行庞大的市场和优秀稳定的客户资源。 2.客户数量大。我国人口基数大,对于产品需要量自然也大,由此产生的金融需求也高。长期以来,由于人们本身代代相传下来的勤俭节约的优良传统,大多数居民对储蓄有着特殊的偏好,这在一定程度上为银行总储蓄值的提升提供了一个客观条件。此外,改革开放三十年来,我们不管是经济还是科技方面,都得到了飞跃的发展。由此带来的经济繁荣,也使得商业

零售企业销售数据分析模型

零售企业销售数据分析模型 数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据,但如何利用这些数据进行分析,并得到有价值的结果来指导企业的经营活动,是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。 零售企业对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析内容,以及对方法和内容的一些详细解释。其中,分析方法对采购数据、库存数据的分析同样适用。这些方法犹如一把把钥匙,可以用来打开数据分析的神秘大门。 首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法,并通过简单的实例展示,阐述如何将三者关联起来构造一个分析模型。 要建立一个分析模型,有三个构成因素,即:维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析,也就是分析哪方面的内容,比如商品、供应商等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点,比如数量、成长率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。 一、销售数据模型之维度 1、商品 商品是零售分析的最细维度之一。大部分的指标都依附商品来做明细的记录,同时很多维度也是通过商品进行交叉分析,并且商品的层级只有一层。 2、供应商 商品是由供应商提供的,在不同内部组织同一商品可能存在不同的供应商。同一商品在不同的时间也可能存在不同的供应商。供应商所在地和区域有关联。 3、内部组织 对于连锁企业,组织架构一般是:总部---事业部(业态)---区域公司---子公司---门店。内部组织所在地和区域有关联。 门店的关键属性有:面积、员工数、所在地。 公司及总部的关键属性有:员工数、所在地。 配送中心的关键属性有:面积、员工数。 4、商品类别 一般的分类有:大类---中类---小类---细类。商品类别直接和商品关联。 5、客户 客户是销售对象,包括会员。客户所在地和区域有关联。 6、区域 区域是地理位置。从全球视角看:洲---国家---区;从国家视角看:区---省/市---县/区。一般按正式行政单位划分。 7、时间 时间是进行数据分析非常重要的维度,分析的角度有公历角度和农历角度。其中,公历角度:年---季度---月---日---时段(每2小时为一个段);星期、公历节假日。农历角度:年---节气---日---时刻;农历节假日。 8、品牌 品牌的层次有:品牌层次---品牌,品牌直接和商品进行关联。一个品牌只能属于一个厂商,一个厂商可以有多个品牌。 9、采购员 采购员也称为买手,层次有:采购组---采购员。中小型企业,一般都是统一采购,所以采购员可以直接和商品进行关联。大型企业,一般按区域公司采购,这时采购员需要和区域公司、商品同时进行关联。

民生银行翟南宾:客户数据的有效分析与应用

客户数据的有效分析与应用 ■中国民生银行零售银行部业务总监翟南宾 随着中国市场竞争日益激烈、运营成本不断增加,国内商业银行已经 认识到精细化管理的重要性,纷纷提出“二次转型”和“二次腾飞”等战 略。正是这样一个契机,让我去年回国工作。 还记得二十多年前,我去美国求学,非常幸运开始接触数据分析。随 后的上世纪九十年代中期,美国商业银行意识到数据分析的重要性,开始 招收统计学、运筹学、计量经济学等专业毕业生。我因精通数据分析的SAS 软件,第一份工作是加入了原Bank One的营销技术部,作为业务分析师开 始了16年的零售银行生涯。而中国银行业现在正处在历史转折点,也已意识到数据分析的重要性。 从国外银行的发展历程看,“数据驱动型战略”已成为零售银行在专业化管理方面新崛起的一个经营理念和实践。“数据驱动”提倡的是基于事实的决策过程与结果,也就是科学管理,即用数据和事实来检验真理。比如,国外商业银行高管每天看报表,包括运营、客户、财务等,实际就是看一些对客户信息管理和客户数据分析的数据。而国内银行现在面临的难题是,怎样把数据挖掘出来,把数据变成生产力,放在业务部门进行运用。 实际上客户数据大体可分为两大类:第一是行为数据,即客户实际交易的一些东西,如账户里的余额和刷卡这些相对动态的数据。第二就是客户的特征,即客户的性别、年龄、文化和教育程度等这些相对静态的数据。但银行最重要的是做好自身的定位,尤其对客户的定位。例如民生银行现在提出先立足小客户、民营客户和高端客户,客户定位非常明确。 当然,对于客户定位有时候还得细分。比如瞄准小微企业,但小微企业还是太大,还可以在行业里进一步细分等。要通过客户空间度、生命周期等进行数据分析,从而在战略上发现“哪些人是最有价值的客户”。 国外银行在数据分析转型过程中,会围绕客户把产品落到实处。像美国银行的零售条线,已经把原有的按产品条线的组织框架全部解散,信用卡部已经不存在。信用卡跟零售部完全整合起来变成近千人的庞大机构,按照层级面分高、中、低端客户。这是一场巨大的变革。 其实国内银行从事前端营销,就是进行客户关系管理。比如每家银行都有客户增值服务,增值服务后效果怎么样?应该对客户满意度、银行自身优化等数据都进行分析。除了最简单的观察营销活动量增长,关键还要对投入产出进行分析。 在国外数据分析已经非常成熟,数据库营销是一个很标准的自动化流程,营销的投入产出过程管理都有具体的数据分析。现在国内银行在这方面还有很多难题需要解决,尤其是历史数据本身就没有去积累,在营销活动结束后,投入产出比较难分析。

01银行客户管理大数据应用

银行客户管理中的大数据应用 大数据的价值,首先在金融领域让世人看到了其不可替代的价值和爆发式的能量。可以说,在当前的大数据时代,掌握了金融大数据,就掌握了未来的金融市场。运用大数据发力金融“精准营销”,帮助银行机构快速寻找高质量目标客户、稳定留住核心客户、以及设计退出更受欢迎的金融产品。 典型的金融客户管理大数据应用包括: 精准定位目标客户 在信用卡行业中,大数据营销是比较高的收益项目,在营销的过程中广泛使用到大数据挖掘技术。银行通过积累和收集用户的信息,通过短信、电话等方式开展营销,或者与客户建立针对性的互动关系,这是银行卡营销中的重要形式,也是比较常用的营销手段。一旦营销方式与客户期望成功对接,客户就会对营销进行响应,这对于信用卡中心来说就可能获得比较可观的收益。为了提高客户的响应率,就需要对营销过程中的客户反应数据进行数据挖掘和分析,并且建立相应的营销评估模型,预测客户响应的概率和可能性。通过大数据分析模型能够帮助信用卡发行中心实现精准化营销,将目标对准响应性最高的客户。同时对于不同的响应客户,可以安排相应的营销技能员工进行针对性地推销,提高信用卡推销的成功率。 预防流失客户 在某些客户具有流失风险的时候,需要通过特殊待遇、额外增值以及激励忠诚度来对成功挽留这批客户。例如,预测到客户停止在此银行贷款,可能转投其他银行,可以利用适当降低利率以及增加额度来保留客户。大数据分析可以精准定位客户中的转移高风险人群,利用分析孤立点的方式来体现异常客户行为,帮助银行能够最大限度降低客户流失率。 客户群细分 客户细分在各个行业广泛存在,且历史悠久。但基于传统技术的客户细分,无法应对当前金融市场高强度竞争和快节奏发展。大数据分析应用,在银行客户细分领域,帮助银行对所有客户实行分类营销,达到精确营销的目的。银行客户在银行存款中净现金流的多少称为客户价值,包括客户潜在价值和当前价值。客户潜在价值是指经过一段时间的发展,将来银行有很大可能从客户身上获得盈利。银行依据客户给银行带来价值的高低把客户分为潜在价值、低价值、中等价值、高价值四种类型。通过对数据进行选择,建立客户分类模型,多

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