چرا تجزیه و تحلیل فروش برای کسب و کار ضروری است؟
داشتن اطلاعات خام فروش که ندانید به چه دردی میخورد کافی نیست. تجزیه و تحلی فروش کمک می کند تا عملکرد فروش خود را بهبود دهید. برای مثال می توانید آن قسمت از کسب و کارتان که باعث از دست دادن مشتری شده است را بشناسید و استراتژی های هدفمند تر را بچینید و مدیریت بهتری را بر روی تیم فروش خود داشته باشید. در تحلیل فروش ما چهار مدل اصلی را داریم که شامل: ( توصیفی “Descriptive”، تشخیصی “Diagnostic”، پیش بینی کننده “Predictive” و تجویزی “Prescriptive”) می شود. در ادامه به هرکدام به صورت مجزا می پردازیم.
به صورت رایگان فایل اکسل چک لیست بازاریابی درونگرا را با یک کلیک دریافت کنید.
پیش نیاز های مهم برای آنالیز فروش
نرم افزار های جمع آوری داده: برای شروع باید بدانید که داده های خود را چگونه جمع آوری کنید. نرم افزار ماکروسافت اکسل یک ابزار کاملا رایگان و تقریبا پیشرفته است که می تواند کمکتان کند. روند کار با اکسل به صورت دستی است اما در پایان برای گزارش گیری با فرمول نویسی یک دیتای جمع و جور خواهید داشت. اگر بدنبال یک برنامه حرفه ای هستید و تحلیل داده های آماری فروش برایتان ارجعیت دارد؛ نرم افزار CRM را حتما امتحان کنید. سی ار ام به صورت کاملا اتوماتیک تمامی دیتا های فروش را با جزئیات کامل ثبت می کند. از نرم افزار Power BI غافل نشوید. این ابزار از شرکت ماکروسافت است و داشبورد های جذاب تحلیلی را نمایش می دهد.
پاکسازی داده: خروجی که از اکسل دریافت می کنید احتمالا نیاز به بازنگری داشته باشد، چون داده ها به صورت دستی وارد شده اند و امکان هر گونه خطای انسانی وجود دارد.
داده هایی که باید داشته باشید:برای یک آنالیز کامل هر چه دیتای بیشتری داشته باشید به نفعتان است؛ اما برخی از موارد که نام می بریم جزئی از داده هایی می باشد که برایتان مفید است:
- فروش های موفق
- فروش ناموفق
- فروش هایی که در پیگیری تبدیل به فروش شده اند
- از چه کانال های بازاریابی جذب و تبدیل به فروش شده اند
- توسط چه شخصی تبدیل به فروش شده اند
- در چه تاریخ بیشترین فروش را داشته اید
- چه تعداد فروش با کد تخفیف و چه تعداد بدون کد تخفیف داشه اید
ذهنیت خلاق و قدرت حل مسئله: برای اینکه بتوایند از دل داده های خود موارد جذابی را بیرون بکشید و استراتژی های فروش حرفه ای را بچینید باید ذهن خود را خلاق کنید و بر روی مهارت حل مسئله کار کنید.
داده های مهم و اصلی در آنالیز فروش
تعدادی از داده های اولیه رو در پاراگراف قبل توضیح داده ایم، اما به جز این موارد برخی دیگر از داده هستند که اهمیت بالاتری دارند و تحلیل شما را حرفه ای تر می کنند.
دموگرافیک و فرموگرافی: شامل اطلاعات شخصی مانند آدرس، شغل، موقعیت مکانی و ویژگی های کاری شامل نام شرکت، صنعت، تعداد کارکنان و درآمد است. این داده ها بر انظباق استراتژی شما بر گروه خاصی از افراد است.
داده های فنی: مشتریان شما ازچه نرم افزارهایی استفاده می کنند. این دیتا به تیم فروشتان این امکان را می دهد که نقاط ضعف مشتریان را شناسایی کنند و راه حل آن را ارائه کنند.
داده های زمانی: اگر بهترین زمان های مشتریان خود را شناسایی کنید قادر خواهید بود که در بهترین زمان بهترین پیشنهاد را به آن ها بدهید.
داده های تصمیم گیری: با ترک رفتار کاربران بر صفحات مختلف سایت خود می توانید آن ها را آنالیز کنید و مناسب ترین تصمیم گیری را جهت رفع مشکات داشته باشید.
KPI و معیار های تحلیل داده های آماری فروش
میزان موفقیت فروش خود را پس از تحلیل داده ها چگونه می سنجید؟ در این بخش چند معیار اصلی سنجش کیفیت فروش را نام می بریم که بدانید چند درصد موفق بوده اید.
نرخ موفقیت: چند درصد از معاملات شما کاملا بسته و تبدیل به فروش شده اند؟
میانگین اندازه معامله: هر معامله را در چه مدت زمان بسته و تبدیل به فروش کرده اید؟
تعداد کلی سرنخ ها: تمام سرنخ های شما چه آن هایی که تبدیل به فروش شده اند چه آن هایی که تبدیل نشده اند چه تعداد بوده است؟
درآمد از فروش: در یک بازه مشخص چقدر درآمد و حاشیه سود داشته اید؟
صحت پیش بینی فروش: چند درصد از پیش بینی فروش شما از آنالیز قبلی محقق شده است؟
مشتریان قبلی یا مشتریان جدید: بیشترین فروش شما از تکرار خرید بود یا خرید جدید با مشتریان جدید؟
درصد موفقیت پرورش سرنخ: چه تعداد از سرنخ های که کارشناسان پیگیری کرده اند تبدیل به فروش شده اند؟
مدت زمان پاسخ به سرنخ: چقدر طول می کشد تا کارشناسان یک سرنخ را تبدیل به فروش کنند؟
جدول شاخصهای کلیدی عملکرد (KPI) و معیارهای تحلیل دادههای آماری فروش
شاخص کلیدی عملکرد (KPI) | چه چیزی را اندازه گیری می کنید؟ | اهمیت و کاربرد | فرمول محاسبه |
رشد ماهانه فروش | درصد تغییر در فروش نسبت به ماه قبل. | سنجش رشد کسبوکار، تشخیص زودهنگام مشکلات، واکنش به روندها، انگیزش تیم. | ((فروش ماه جاری – فروش ماه قبل) / فروش ماه قبل) × 100 |
میانگین حاشیه سود | درصد درآمد فروش که به سود خالص تبدیل میشود. | معیار مالی حیاتی؛ سنجش سودآوری کلی یا برای محصولات/مناطق/فروشندگان خاص. | (سود خالص / فروش خالص) × 100 |
فروش ثبتشده ماهانه | ارزش فروشهای قطعیشده در یک دوره (بویژه در مدل SaaS). | سنجش موفقیت فروش (بویژه SaaS)، برنامهریزی استراتژی، پیشبینی عملکرد آینده. | مجموع فروشهای جدید در ماه – (میانگین هزینه هر تراکنش × تعداد کل فروشهای ثبتشده) |
نرخ حفظ مشتری | درصد مشتریانی که در یک دوره زمانی مشخص، مشتری باقی میمانند یا تمدید میکنند. | سنجش وفاداری و رضایت مشتری، سلامت جریان درآمد، (حفظ مشتری ارزانتر از جذب است). | ((مشتریان پایان دوره – مشتریان جذبشده طی دوره) / مشتریان ابتدای دوره) × %100 |
نرخ ریزش مشتری | درصد مشتریانی که در یک دوره زمانی مشخص، شرکت را ترک میکنند یا تمدید نمیکنند. | شناسایی مشکلات محصول/خدمات/قیمتگذاری/رقابت، سنجش نارضایتی مشتری. | (مشتریان از دست رفته طی دوره / مشتریان ابتدای دوره) × %100 |
درآمد تکرارشونده ماهانه | درآمد پایدار و قابل پیشبینی ماهانه (بویژه برای کسبوکارهای اشتراکی/SaaS). | حیاتی برای پیشبینی، شناسایی جریان درآمد جدید، ارزیابی رشد در مدلهای اشتراکی. | (میانگین درآمد ماهانه از کل حسابهای جدید و توسعهیافته / تعداد کل حسابها) × تعداد کل حسابها در آن ماه |
هزینه جذب مشتری | کل هزینه صرفشده برای به دست آوردن یک مشتری جدید. | سنجش کارایی هزینههای فروش و بازاریابی، کمک به تصمیمات بودجهبندی و سودآوری. | کل هزینه فروش و بازاریابی / تعداد مشتریان جدید |
میانگین ارزش خرید | مبلغ میانگینی که هر مشتری در یک تراکنش هزینه میکند. | درک رفتار خرید، بهینهسازی قیمتگذاری و بستههای پیشنهادی، پیشبینی ارزش سرنخ. | کل فروش / تعداد مشتریان یا تراکنشها |
میانگین هزینه به ازای هر سرنخ | هزینه متوسط تولید هر سرنخ از طریق فعالیتهای بازاریابی. | سنجش مقرونبهصرفه بودن کانالهای بازاریابی، بهینهسازی بودجه بازاریابی. | کل هزینه کمپین / تعداد سرنخهای تولید شده |
ارزش طول عمر مشتری | کل درآمد خالصی که انتظار میرود از یک مشتری در طول دوره ارتباطش کسب شود. | شناسایی سودآورترین مشتریان، تعیین بودجه منطقی برای CAC، استراتژیهای حفظ مشتری. | حاشیه سود ناخالص × نرخ حفظ × میانگین درآمد به ازای هر مشتری |
میانگین زمان تبدیل | مدت زمان متوسط برای تبدیل یک سرنخ (Lead) به مشتری (فروش قطعی). | ارزیابی کارایی فرآیند و چرخه فروش، شناسایی گلوگاهها، ارزیابی عملکرد نمایندگان فروش. | مجموع طول زمانهای تبدیل سرنخ به فروش / تعداد کل معاملات جدید |
انواع روش های تحلیل داده در برنامه ریزی فروش
تحلیل توصیفی: ابتدایی ترین نوع تحلیل است که به سوال (چه اتفاقی افتاده است؟) پاسخ می دهد. این نوع تحلیل شامل: خلاصه سازی و تفسیر داده های فروش تاریخی برای درک روند الگو ها است.
تحلیل تشخیصی: این نوع تحلیل عمیق تر است و به سوال (چرا اتفاق افتاد؟) پاسخ می دهد. پس از آن که بدانید چه اتفاقی افتاده است می توانید عمیق تر شوید تا دلایل پشت نتایج را درک کنید.
تحلیل پیش بینی کننده: این تحلیل به سوال (چه اتفاقی خواهد افتاد؟) پاسخ می دهد. در روش پیش بینی کننده با استفاده از داده های تاریخی، الگوریتم های آماری و تکنیک های ماشین لرنینگ برای پیش بینی نتایج آینده کمک بگیرید. این روش برای فروشتان بسیار قدرتمند است. برای مثال پیش بینی فروش سه ماه آینده بر اساس روند گذشته، رفتار مشتری و عوامل خارجی دیگر مثل شرایط اقتصادی
تحلیل تجویزی: پیشرفته ترین شکل تحلیل و آنالیز فروش است و به سوال (چه کاری باید انجام دهیم؟) پاسخ می دهد. این تحلیل نه تنها نتایج آینده را پیش بینی می کند، بلکه اقدامات شما را برای دستیابی به نتایج مطلوب نیز پیشنهاد می دهد.
تصویر مدل هرمی/پلکانی: پایه هرم: توصیفی (چه شد؟)، لایه دوم: تشخیصی (چرا شد؟)، لایه سوم: پیشبینیکننده (چه خواهد شد؟)، راس هرم: تجویزی (چه باید کرد؟). هر لایه با یک آیکون و توضیح کوتاه.
تحلیل روند فروش: به بررسی نتایج درآمدی در تاریخ های گذشته می پردازد به منظورشناسایی الگو ها؛ این متد یک تحلیل کاربردی برای بودجه بندی و تحلیل مالی است.
تحلیل قیف فروش: آنالیز قیف فروش یکی از مهم ترین بخش های تجزیه و تحلیل فروش است که تعداد و ارزش سرنخ های موجود و احتمال موفقیت یک سرنخ در هر مرحله از قیف را بررسی می کند.
تحلیل عملکرد فروشندگان: داده هایی که از سی ار ام دریافت می کنید به شما می گوید که هر فروشنده چه عملکردی داشته است. مواردی که در تحلیل عملکرد فروشندگان مهم است شامل: نتایج فروش هر شخص، مشتری یابی، تعامل با مشتری، مدت زمان فروش،… می باشد.
تحلیل فروش بر اساس محصول یا خدمات: عملکرد هر محصولات یا خدمات را در ایجاد درآمد و سودآوری کسب و کار خود بررسی کنید تا ترجیحات مشتری را درک کنید.
تحلیل کوهورت (Cohort) و آر اف ام (RFM): کوهورت یک روش تحلیلی است که گروهی از افراد را بر اساس یک ویژگی مشترک در بازه زمانی مشخص مورد بررسی قرار می دهد. RFM مخفف سه کلمه (Recency) تازگی: مشتری آخرین بار چه زمانی خرید کرده است؟، (Frequency) تکرار: هر چند وقت یکبار خرید مشتری تکرار شده است؟، (Monetary) ارزش مالی: مشتری چه مقدار هزینه می کند؛ است. این آنالیز مبتنی بر رفتار مشتری است و طبق این ویژگی دسته بندی می شوند. این نوع تحلیل فروش چه کمکی به شما می کند؟ امکان این را می دهد که مشتریان در خطر ریزش و مشتریان وفادار را بشناسید.
تحلیل SWOT: این تحلیل به تحلیل دقیق عوامل داخلی و خارجی کسب و کار شما می پردازد و آن ها را به نقاط مثبت و منفی تقسیم می کند. این نوع تحلیل جهت گیری استراتژی را آسان می کند.
تحلیل ABC: یک روش تحلیلی برای شفاف سازی اولویت ها از طریق طبقه بندی فروش، هزینه و موجودی به سه گروه A-B-C است. این متد اکثرا برای مدیریت موجودی به کار می رود اما گاهی اوقات در مدیریت کیفیت، مشتری، کارایی فروش و بازاریابی نیز کاربرد دارد.
تحلیل مشتری: فرآیندی است که به درک عمیق مشتری با روش تحقیق دقیق ویژگی ها و تاریخچه خرید می پردازد. مورادی که می تواند در این تحلیل کمک کننده باشد سوالاتی مانند: چه زمانی، کجا، چه کسی، چه چیزی، چرا و چگونه است.
تحلیل رقبا: در این تحلیل به آنالیز دقیق رقبا از جمله: نقاط قوت، وجه تمایز، کمپین های تبلیغات، شرایط کاری،… می پردازید. موقع انجام این تحلیل چندین رقیب و نمای کلی بازار را در نظر بگیرید تا دیتای دقیق تری را داشته باشید.
قدرت تحلیل داده های کیفی در فروش با مثال
اینکه صرفا بدانید 50 درصد از مشتریان از محصول جدید شما استقبال کرده اند فرق می کند با اینکه دلایل پشت استقبال آن ها را درک کنید. اگر تمرکز را بزارید بر روی دلایل می توانید استراتژی فروش را طوری تعریف کنید که به بالای 50 درصد برسد.
به عنوان مثال یک شرکتی را در نظر بگیرید که مشتریان به خدماتش امتیاز 4 از 5 را داده اند، که امتیاز مطلوبی است؛ اما چگونه باید آن را بهبود دهد یا حتی همین امتیاز و افزایش فروش را حفظ کند. در این مرحله هر چه داده های بیشتر و با کیفیت تر داشته باشید قدرت بیشتری در تحلیل داده خواهید داشت.
30 دقیقه مشاوره رایگان فروش میخوای؟ شمارهت رو بذار
در صورت نیاز به پشتیبانی، با شماره 31777000-051 تماس بگیرید
آموزش کوتاه مرحله به مرحله تحلیل فروش
با تبدیل تحلیل فروش به مراحل کوچک و تفکیک شده بهتر با آن ارتباط می گیرید و انجام می دهید. در ادامه هر کدام از این مراحل را مرور خواهیم کرد که بیشترین بهره را از آنالیز فروش خود را داشته باشید.
تعریف اهداف و مقاصد: قبل از شروع تحلیل بسیار مهم است که هدف مشخص و قابل اندازه گیری را برای خود تعیین کنید. این کار به شما کمک می کند تا مشخص کنید از تحلیل فروش به دنبال کدام دستاورد هستید: بهبود عملکرد فروش، درک رفتار مشتری، بهینه سازی فرآیند فروش،…
گردآوری داده های مرتبط: داده هایی که مرتبط به فروش و بازاریابی شما هستند را جمع آوری کنید. برای جمع آوری می توانید از ابزار های معرفی شده مانند سی آر ام، اکسل، پاور بی آی استفاده کنید.
تحلیل داده با ابزار و تکنیک: دیتا هایی که از نرم افزار های گفته شده به دست آوردید را طبقه بندی کنید و یک تحلیل عمیق بر روی آن ها انجام دهید تا یک بینش یکپارچه را داشته باشید.
تفسیر نتایج و شناسایی الگو ها: پس از تحلیل دیتا ها بر روی تفسیر نتایج متمرکز شوید. الگو ها و روند های ها تکرار شونده را در میان مشتریان، تیم فروش یا بازار را پیدا کنید.
ایجاد و تدوین استراتژی عملیاتی: بر اساس داده ها و تفسیر های خود استراتژی مناسب را تدوین کنید و پلن های عملیاتی را بچینید.
اشتباهات رایج در تجزیه و تحلیل فروش
همانطور که آنالیز داده های فروش می تواند روند درآمدی شما را بهبود دهد، اگر حواستان نباشد و خطایی رخ دهد ممکن از یک ریزش را تجربه کنید. به اشتباهات رایجی که در این بخش آورده ایم دقت کنید تا در روند تحلیل کمکتان کند.
اتکای پیش از حد به داده های تاریخی: درست است که گفتیم توجه به گذشته بازار می تواند روند آینده را پیش بینی کند اما اگر پیش از حد به این معیار اتکا کنید ممکن است نتایج مطلوبی را بدست نیاورید؛ چرا که بازار گاهی اوقات پویا است و تغییر می کند. در ارجاع به داده های تاریخی مواردی همچون تغییرات اقتصادی، تغییرات رفتار مصرف کننده و اختلالات صنعت را در نظر بگیرید.
نادیده گرفتن شرایط بازار: شرایط بازار نقش مهمی را در نتایج فروش ایفا می کند. در نظر نگرفتن شرایط رقبا، تغییرات قانوی یا عوامل کلان اقتصادی می تواند پیش بینی های شما را دچار اشتباه کند.
کیفیت پایین داده: نقص، خطای انسانی در ثبت و یا دیتای قدیمی ممکن است نتایج متفاوتی را ارائه دهد. برای مدیریت این ریسک بهتر است از نرم افزار های قوی مربوط استفاده کنید.
عدم همکاری تیمی: تحلیل فروش صرفا وظیفه تیم فروش نیست. یک پیش بینی درست و اصولی نیاز به ورد تیم های بازاریابی، مالی و عملیاتی را نیز دارد.
در نظر نگرفتن تاثیرات فصلی: فصلی بودن یک عامل خیلی تاثیر گذار در اکثر صنایع است؛ با این حال در تحلیل ها نادیده گرفته می شود.
پیچیده کردن بیش از حد مدل تحلیل: اگر چه روش های پیچیده ممکن است دقیق تر به نظر برسند، اما اغلب می توانند باعث سردرگمی و تفسیر اشتباه نتایج شوند.
عدم قطعیت: تحلیل ها هیچوقت قطعیت صد در صدی را ندارند و گاهی اوقات کسب و کار ها این را فراموش می کنند. نادیده گرفتن این موضوع و اعتماد قطعی ممکن است به فروش شما لطمه بزند.
استفاده از روش های غلط: با توجه به شرایط و نوع فروش شما باید از متد درست تحلیل و آنالیز استفاده کنید. همه ی این روش ها برای کسب و کار هم جواب نمی دهد.
آینده تحلیل فروش با هوش مصنوعی
در کنار دریافت اطلاعات درست و با کیفیت حضور هوش مصنوعی می تواند دید دقیق تری را به شما دهد و در زمان شما نیز صرف جویی کند. برای راحتی کار چند تا پرامپت تحلیل فروش را برایتان قرار داده ایم. این پرامپ تولید شده با AI است
«با استفاده از دادههای فروش تاریخیِ [نام شرکت/محصول] طی [تعداد] سال گذشته، یک مدل پیشبینی برای تخمین درآمد سه ماهه آتی (Q[شماره فصل آینده] [سال]) ایجاد کنید. در تحلیل خود، موارد زیر را لحاظ کنید:
- روندهای فصلی: الگوهای فروش تکرارشونده در سه ماهههای مشابه سالهای قبل را شناسایی و تحلیل کنید.
- نرخ رشد: نرخ رشد کلی فروش در طول دوره زمانی مورد بررسی و همچنین تغییرات اخیر در این نرخ را محاسبه کنید.
- عوامل خارجی: تأثیر احتمالی روندهای کلان بازار، فعالیتهای رقبا و شرایط اقتصادی فعلی بر فروش آتی را ارزیابی کنید (با استفاده از دادههای تحلیل بازار و روندهای صنعت).
- رویدادهای خاص: هرگونه فروش فوقالعاده، کمپینهای بازاریابی بزرگ یا اختلالات گذشته که ممکن است بر دادههای تاریخی تأثیر گذاشته باشد را شناسایی و در صورت نیاز، تأثیر آنها را تعدیل کنید.
خروجی باید شامل پیشبینی درآمد نقطهای (point forecast) برای سه ماهه آتی، به همراه محدوده اطمینان (confidence interval) یا سناریوهای محتمل (مانند بدبینانه، واقعبینانه، خوشبینانه) باشد. متدولوژی مورد استفاده برای پیشبینی را به طور خلاصه شرح دهید.»
جمع بندی نهایی
پس از مطالعه کامل این محتوا باید متوجه شده باشید که تدوین هر نوع استراتژی فروش بدون تحلیل و پیش بینی محکوم به شکست است. تمامی مراحل گفته شده را انجام دهید و از اشتباهات اجتناب کنید و در کنار همه ی این موارد از ابزار های درست استفاده کنید تا بتوانید یک آنالیز داده ای فروش دقیق داشته باشید.
پی دی اف این مقاله را می توانید جهت مطالعه در زمان دیگر با یک کلیک دانلود کنید.
سوالات متداول
پیش نیاز های اصلی تحلیل فروش چیست؟
نرم افزار های جمع آوری و تحلیل داده، جمع آوری داده های مرتبط و زیاد، پاکسازی داده ها، ذهنیت خلاق و قدرت حل مسئله
کدام داده های در تحلیل فروش کلیدی هستند و اهمیت بالایی دارند؟
دموگرافیک، فرموگرافی، فنی، زمانی، تصمیم گیری
مدل های اصلی تحلیل داده های فروش چه هستند؟
توصیفی، تشخیصی، پیش بینی کننده، تجویزی
مراحل گام به گام تحلیل فروش چیست؟
تعریف هدف و مقصد، تهیه داده های مرتبط، تحلیل داده ها با ابزار، تفسیر نتایج و شناسایی الگو، ایجاد و تدوین استراتژی عملیاتی
اشتباهات رایج در تجزیه و تحلیل فروش چیست؟
اتکای صد در صدی به داده های تاریخی، نادیده گرفتن شرایط بازار، کیفیت پایین داده های جمع آوری شده، عدم همکاری تیم های مرتبط، در نظر نگرفتن تاثیرات فصلی، پیچیده کردن بیش از حد مدل تحلیل، عدم قطعیت، استفاده از روش های غلط
هوش مصنوعی چگونه در تحلیل فروش می تواند کمک کننده و موثر باشد؟
با پردازش حجم زیادی از داده های و شناسایی الگو های پیچیده، دید عمیق تر را از تحلیل ارائه می دهد و باعث ایجاد خلاقیت و صرفه جویی در زمان می شود.