销售漏斗数据分析要注意什么？最全指南在这里！——九数云BI
销售漏斗分析在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。然而我们在制作中应该注意什么呢？小九这篇文章来告诉大家~
销售是门技术活，因为销售工作需要与人打交道，而人是充满不确定性的，客户很难单纯地凭借理性买单。但是，厉害的销售会利用数据来优化自己的销售过程，而不是凭借感觉或运气来成单。他们的做法是利用销售漏斗数据分析，将销售工作分解成一个个简单的、可以控制的动作，然后不断重复执行和优化，最终带来更可控的销售成果。
想要做好销售漏斗数据分析我们需要在以下几个分析环节中分别解决一些针对该环节的关键问题：
销售漏斗数据分析第一步：数据获取
业务涉及的相关数据往往来自于多个不同的数据源，企业销售业务越复杂，参与协作的部门及关联企业就越多，所需的业务维度也就越多，在数据获取环节中，我们需要一种能够快速与不同外部数据源创建链接并保证当这些数据源的数据发生变化时能够即时与之同步的数据获取方式，这种方式应能够保证获取数据的时效性与准确性。除此之外，因为需要从不同数据源导入大量数据，所以需要具备能够获取百万行甚至千万行量级数据的能力。
销售漏斗数据分析第二步：数据处理
如果想要洞察到涉及多个不同数据维度的商机风险，就需要我们将获取到的多种不同维度的数据汇总到同一个多维数据模型中，并以此模型作为分析环境以便开展多维数据分析工作。
有了具体的销售阶段后，还需要明确客户在每个阶段的停留时间。
例如，一个客户从“拜访完成”到下个阶段平均需要2周，但是某个客户停留超过了3周，那中间肯定是遇到了阻碍，这时大可以关闭这个销售机会。
同样需要明确的是阶段转化率。如果你知道客户在“预约拜访”到“成单”阶段的转化率是10%，通过计算机会数量和平均订单额，你完全有能力预测这个月/季度的成交额是多少。
这部分的计算就构成了我们常说的销售漏斗的数据处理。
销售漏斗数据分析第三步：数据分析
在此分析环节中，我们需要紧密结合业务需求将透视分析、多维分析运用到极致，从多维环境下深度透视关键指标，以完成及时洞察风险商机的目的。
下面的指标可以帮助衡量团队的销售漏斗健康情况。
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潜在订单数量 |
有多少合格销售机会可以成单的 |
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平均订单额 |
历史上的总订单额/订单量 |
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销售漏斗总金额 |
等于平均订单额x潜在订单数量 |
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成单周期 |
每个订单的从进入销售漏斗到成单的平均时间 |
下面小九用九数云的数据分析模板为例~
销售漏斗数据分析第四步：结果展现
在此分析环节中，我们需要应用到Excel基础制图以上的功能，根据业务分析实际需要，制作具有针对性的简洁、直观的自定义图表以及具备交互效果的动态图表。
一个销售漏斗模版可以实现轻松地使用表格来管理销售活动。表格各项指标已经设置好，0代码基础就可以轻松上手。订单额、预计成交日期等基础数据只需后台导入数据即可。另外，成单率等也可以通过相应的函数修改，以适应自身的需求。
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