销售分析总被批不深入？关键在跳出结果指标，从流程、策略、标杆、激励四步深挖。本文以toB业务为例，拆解如何通过数据分析找到赢单策略、复制标杆经验，并评估激励效果，让报告真正有洞察。

销售分析事关公司收入，是最重要的分析。但是，很多同学的报告，就只是用AI罗列达成率、同环比，再加一句：“XX地区/XX产品严重不达标，要关注”就没了……导致经常被批：”分析不够深入!”领导不满意，自己也觉得没成就感。

实际上，如果把视线从收入=订单数*客单价这几个指标挪开，沿着：理流程→定策略→树标杆→量激励的顺序，就能做出非常有深度的分析。今天大家跟着陈老师，一起来看看，没关注的记得先关注哦

一、理流程

订单数/客单价都是结果指标，只看结果是没法深入的，要看过程。用一张图概括，销售过程是：将产品+价格，通过销售渠道，匹配给对应的客户（如下图）做分析的第一步，先收集以下：

1）在售产品组合

2）标准价+当期营销方案

3）每个销售渠道的客户量/转化率

4）当期渠道政策/激励方案

备齐材料，为深入分析打下基础

二、找策略

所谓找策略，即：分客户群体，找到每个群体响应率最高的产品+方案组合，通过多维度的数据对比，可以发现这一点。线上、线下、toB、toC场景下，情况略有差异，我们先拿toB业务举例。

在toB业务中。客户的业务体量、采购规模、技术要求、价格要求、线索来源、合作历史，都会影响到转化。做数据分析的时候，需考虑：

1、新老客户、关系亲疏

2、企业规模、订单大小

3、我司 VS 竞品的功能差异

4、我司 VS  竞品的价格差异

5、各个获客渠道特点

细致观察这些维度影响下，哪一种能提升转化，从而找到赢单的正确路线（如下图）

注意！策略可以干中学，特别是针对新产品，新客户，新开发的市场，更需要尝试。此时，数据分析要做好监控，及时反馈每种做法的效果，积累成功经验，修订效果不好的做法，容易让结果向好的方向发展。

三、树标杆

有了大方向上的策略分析，还要有落地的细节。树标杆是落地的最好办法。通过对业务标杆的拆解，找到更多落地细节。

注意！不要只看最终业绩高低，可复制性才是标杆的第一要求，数据分析要剔除运气、折扣、老客户等影响，从销售过程中找到可以复制的点。

以toB销售为例：

1、接到线索后，首次联系时间（指标）

2、跟进客户的次数，两次跟进的间隔（指标）

3、针对客户需求，推哪个产品组合（标签）

4、客户质疑价格时候，应对话术（标签）

以上这些是可复制的因素。先列出分析假设，再逐一进行排查（如下图）：

一般公司不愿意干涉业绩好的销售，害怕瞎折腾，搞出问题。因此在分析中，经常从新进入的销售/业绩不好的销售做起。

通过数据分析，发现学习标杆的某些手段能提升业绩，那就持续推广，扩大效果（如下图）：

四、定激励

定激励是最后一步，因为本质上看，销售们在乎的是能挣到钱。总收入最大化才是目标，激励只是辅助。如果采用一种新策略/学习一种新做法能提升收入，那和额外给奖金的效果是一样的，还能节省销售费用。所以定激励是在做过“找策略”“树标杆”动作以后，最后考虑的事。

数据分析评估激励效果，可以套用活动分析的模版，观察不同政策下，销售渠道的增量大小。但要注意：激励措施会扭曲部分销售行为，比如：

1、这个月激励任务完成，藏一些单下个月放出来

2、这个月新品有激励，就催客户屯一波货，激励一撤业绩就掉

3、强迫（负激励）完成每天100个电话，结果随意拨打，转化率低

因此，激励措施分析，不能只看措施上线的时间，要拉长周期，关注长线业绩是否稳定，是否存在挪移、透支等行为，这样才算深入。

有可能，有同学会说：老师，我们公司数据基建差，我无法把这个流程执行到位。我们说数据多有多做，少有少做，感兴趣的话，可以在文章右下点个赞，集齐60赞，我带大家看《极简数据分析法》，就靠5个指标大差不差锁定销售问题，推导策略，比AI好使哦

不过，我仍然建议大家多开开眼界，多见识下有深度的方法，不然总习惯了数据穷对付，以后想换更高薪工作，也很难拿出像样的项目。