课程前言：

　　“面对一大堆各种数据究竟要要分析到何种程度，才算分析的透彻了？一般来讲，要对数据进行哪几方面的分析呢？”

　　“如何利用现有数字说话？ 怎样从客户的角度出发提出建议并让他们接受？”

　　“如何通过数据深度分析制定下一步的业务计划？”

　　这样的问题我们可以列出很多很多，这门课就是帮助销售管理人员提高基于数据的生意分析能力，更新数据分析思路，从而更有效地让数据支持管理决策。课程从分析“视野-结构-方法-洞察-经验”几个方面，环环相扣，对销售数据分析的核心工作方法进行学习。视野提供了来源于传统思路又高于传统思路的数据分析角度；结构则能够是帮你厘清基础数据结构，以便能够进行快速高效的分析；五大数据分析方法则完全可提供多难度多层面的抽丝剥茧的工具；洞察则是将方法深入化、结果化，以得到最关键、最核心的结论；最后数个实战案例将会全面与实际工作结轨，提升实实在在的应用能力、掌握数据分析的规律和再次拓宽数据分析的视野。

　　课程收获：

　　1、帮助学员提高基于数据的生意分析能力，从而支持生意决策。

　　2、在提高学员个人综合数据分析能力的同时，还提供给管理决策者培养团队成员的生意分析能力的思路，帮助提高所在企业对数据的整体利用效率。

　　3、提供较为全面的分析思路、方法、工具和模型，并辅以大量的实操案例分析，帮助销售管理人员进一步加深对销售数据分析工作规律的理解。

　　课程对象：

　　中高级销售人员、中高级市场人员，管理人员，专业分析人员

　　课程时长：

　　2天（12小时）

　　课程形式：

　　交互式

　　课程提纲：

　　【第一天上午】

　　一、销售数据分析很重要

　　1、测试你的数据敏感度：你的洞察力？

　　2、这个管理者到底偷换了什么概念？

　　（1）视频：请假

　　3、销售数据分析三类常见问题

　　4、销售数据分析模型

　　二、销售数据分析的视野

　　1、市场空间运作框架如何影响销售结果

　　（1）传统的观念的弊端

　　（2）一个超越传统的领先概念：市场是如何运作的？

　　（3）我们的业务目标--销售部的三大指标

　　2、剖析过程性指标：覆盖

　　（1）何谓覆盖？

　　（2） 案例：覆盖率计算

　　（3）覆盖率的三种分类

　　（4）网点覆盖数据表格类型

　　（5）网点拓展案例：数据从来不能单独地看

　　3、剖析过程性指标：分销

　　（1）何谓分销？

　　（2） 分销：分销率计算

　　（3）产品分销数据表格类型

　　（4）SKU分销推进案例：数据分析要抓住生意重点

　　4、深究过程性指标：单店产出

　　（1）为什么单店产生这么重要？

　　（2）单店产出数据类型表格

　　（3）门店管理量化8要素

　　5、什么是销售视野：要从“我的立场”到“你的立场”

　　（1）案例：新品卖进时供应商和零售的四大不同

　　6、以终为始，为实现销售增长而分析

　　（1）如何寻求获取内部支持的动力

　　（2）如何寻求获取外部支持的动力

　　（3）案例：衡量零售商竞争力KPI变动对销售的影响

　　（4）案例：从客户需求金字塔看销售额策略性驱动因素

　　7、小结：提高数据分析的高度、广度和深度

　　三、销售数据分析的结构

　　1、两类数据的不同来源和作用

　　（1）硬数据

　　（2）软数据

　　2、优化数据结构的原则：

　　（1）三变一不变

　　3、优化基础数据的结构

　　（1）价值被低估的报表体系

　　（2）报表体系vs.过程指标体系vs.数据清单

　　（3）案例：优化销售报表体系的6大报表

　　4、复杂数据的第一步工作：整理数据清单

　　（1）为何数据清单如此重要？

　　5、整理数据清单的五个实用工具

　　（1）案例：整理OC数据清单

　　【第一天下午】

　　四、销售数据分析的方法

　　1、处理数据的方法与思路

　　（1）讨论：人是视觉动物，您的数据处理方式对吗？

　　（2）5类常见数据分析方法

　　2、对比分析方法

　　（1）成分对比

　　（2）项类对比

　　（3）时间序列对比

　　（4）频率对比

　　（5）相关性对比

　　（6）应用案例：销售中的高效对比

　　3、统计分析

　　（1）80/20分析

　　（2）矩阵分析法

　　（3）应用案例：分类的市场表现与前景分析

　　4、相关性分析

　　（1）形式相关vs.因果相关

　　（2）应用案例：省区销量变化的相关因素分析

　　5、时间序列分析

　　（1）时间趋势

　　（2）基本对比关系

　　（3）应用案例：销售预测

　　6、流程-结构分析

　　（1）应用案例：销售增长来源

　　7、小结

　　（1）案例：数据分析方法结合练习

　　（2）5大方法的比较

　　【第二天上午】

　　五、销售数据分析洞察

　　1、洞察力：数据还是见解？

　　（1）五种洞察力途径

　　2、获得洞察的途径1-差异分析

　　（1）典型应用-诊断问题

　　（2）差异分析的关键：层层分析

　　3、获得洞察的途径2-象限分析

　　（1）典型应用-发现机会

　　（2）象限分析的步骤

　　4、获得洞察的途径3：相关性分析

　　（1）寻找相关因素的线索

　　5、得洞察的途径4：五个为什么

　　6、获得洞察的途径5：获取第一手资料

　　7、小结：

　　（1）案例：洞察力模型综合练习：加一辆佃还是两辆车

　　【第二天下午】

　　六、销售数据分析实战

　　1、分析模型与模板的力量

　　（1）案例：定位问题的SAWS  3＋X＋1模型

　　① 练习

　　（2）在工作中应用数据分析模型

　　（3）讨论：这个课程中，哪些内容可以转化为模型？

　　2、综合练习：生意回顾中的销售数据分析

　　（1）案例：U&L公司2008年南区大客户生意回顾

　　（2）经验分享：生意回顾数据中的分层分析

　　3、综合练习：销售预测

　　（1）案例：U&L公司C4团队2008年生意计划

　　（2）经验分享：提高预测可靠性的原则

　　4、综合练习：零售渠道生意评估中的数据分析

　　（1）案例：某重点零售客户的品项销售数据分析

　　（2）经验分享：现代渠道数据的分析维度

　　5、综合练习：区域生意拓展中的数据分析

　　（1）案例：SD啤酒公司区域销售策略案例

　　（2）经验分享：区域生意分析中的拓展全景评估

　　6、综合练习：经销商客户管理的典型应用分析

　　（1）案例：SD啤酒公司经销商客户经营评估

　　（2）经验分享：定位经销商的经营问题

　　七、销售数据分析实战

　　1、销售数据分析的四个原则

　　2.   制定你的销售数据分析进阶计划

　　（1）不同岗位不同计划

　　3、总结你的收获