この売上分析レポートは本当に素晴らしいです。

データ分析プロジェクトをどのように行うのですか?売上分析はどのように行うのでしょうか?この記事に従って、売上分析の方法を学び、特定の問題を分析する能力を向上させ、実際のシナリオの問題を解決します。データ分析に携わる方におすすめです。

多くの学生は売上分析が難しいと不満を言います。利用できるデータはほとんどありませんが、リーダーたちは高い期待を抱いており、常にデータを通じてパフォーマンスを直接改善することを望んでいます。私たちは何をすべきでしょうか?今日は体系的な答えをお伝えします。販売形態は多岐にわたり、具体的なシナリオを抜きに議論するのは難しいです。それでは、具体的なシナリオを見てみましょう。インターネット取引プラットフォームが、オフラインの営業チームを通じて参加する企業を募集します。現在、営業部門のリーダーは、最前線の営業を強化し、営業の生産性を向上させるために、正確な分析を行うことを期待して、データアナリストを採用しています。 Q: このデータ分析プロジェクトはどのように行うのですか?

1. 問題解決の鍵

まず、この質問の要点は何でしょうか?

1. エンパワーメント

2. 生産性の向上

3. 正確な分析

このトピックを見て、「デュポン分析法」を使いたいと思った学生も多かったのではないでしょうか。インターネット上の売上分析に関する記事 10 件のうち、9 件半はデュポン分析方法について説明しています。記事のレベルを上げるために、最後に「解体方法」を追加する人もいます（下の図を参照）。

実際、これらの方法は売上分析の基本的な方法です。ただし、ここでの使用には適していません。なお、タイトルにある営業担当者は法人顧客を相手にしており、toB ビジネスです。 ToB ビジネスでは、非常に面倒なフォローアッププロセスと複雑な顧客関係が必要になります (以下を参照)。

これはまた、営業担当者が出張、電話、交渉、会議への出席、顧客との飲酒、海水浴場への出かけなどに多くの時間を費やす必要があることも意味します。この場合、大量の円グラフ、折れ線グラフ、棒グラフを見る人は誰もいません。信じられないなら、営業部門における自社の BI システムの使用率を数えてみてください。 10％を超えるとすごいですね。

したがって、この質問の本当の鍵は、1 行です。誰も財務諸表を見ないのであれば、「エンパワーメント」「支援」「精度」などといったことは論外です。これには、「どんなデータがあるか」について考えたり、「吠えるとすぐに顧客が注文してくれる大きなアルファ犬を作る」ことを空想したりするのではなく、「営業担当者が本当に必要としているものは何なのか」について考える必要があります。

2. 問題を解く順序

1.まずは営業の仕事を理解する

自分の幻想を避けるために、SOP、インタビュー、付随する課題などを通じて、誰もがこれらの人々が何をしているのか理解できます（下の図を参照）。

2. 問題点を見つける

データが「注目」され、分析結果が「有用」なものとなるためには、まず、提供しているものが他の人が求めているものであることを確認する必要があります。これは、問題点から始まります (下の図を参照)。

3. パワーポイントを見つける

販売上の問題点の多くはデータでは解決できないことに注意してください。しかし、これはセールスマンの注意を引くためにそれを使用することを妨げるものではありません。たとえば、営業担当者が最もよく行うのは電話をかけることです。よく使用する顧客タグや顧客ステータスを電話帳に登録できるので、営業担当者は、長い間連絡を取っていない古い顧客と、契約したばかりでフォローアップを待っている新規顧客を一目で把握できます。通話も便利になり、レポートの利用率も自然と高まります。

ここでは力を制御する必要があることに注意してください。電話帳を例に挙げてみましょう。プロダクトマネージャーの中には、この点に注目している人もいますが、特に電話をかける前に「作業計画」を追加し、現場のスタッフに作業計画を記入させる傾向があります。彼らはそれをこうも言っています。「ご存知のとおり、販売プロセスの最初のステップは顧客リストを作成することです。そのため、科学的かつ合理的な作業計画を立てる必要があります。」

結果は、当然ながら、製品の使用率は 0 に低下しました。なぜなら、毎日コンピューターの前で文章を書くプロダクトマネージャーだけが、ガントチャートを作成し、日々の計画を書くことを好むからです。もし彼に、炎天下の中、ネクタイを締め、滴滴出行のタクシーに座り、何時間も渋滞に巻き込まれながら顧客に会いに行くように頼んだら、そんな華やかな文章を書く気分にはならないだろう。そんな事を書くのは愚か者だけだ。最前線では、科学性よりも利便性が求められます。これを覚えておいてください。

4. 改善の機会を探す

誰かが私たちのデータを見て、私たちのデータ製品を使用したら、私たちはそれを改善する方法を考えることができます。注意、最前線に立つときは、無意味なことを言わないように注意してください。高い目標を掲げなければなりません。これは単に殴られることを求めているだけであり、「できるならやれ」というような返答が返ってくるのは簡単です（下の写真を参照）。

問題を見つけたら、最前線に直接伝えるのが一番です。「これは役に立ちます!」もう一度上の例を見てみましょう。本当にこの問題が見つかった場合は、まず署名率の高い人が何をしたかを確認します。同業他社の事例を表示することが効果的であることが判明した場合（約 5% の改善）、業界事例ライブラリを機能として製品に直接統合します。次のように伝えます: チャット中にこのボタンをクリックすると機能します。

効果は円グラフ、折れ線グラフ、棒グラフよりも間違いなく優れています。営業も喜んで耳を傾け、活用します。

5. 段階的に普及を推進する

データを通じて 100 個の問題を発見することは可能ですが、それらを解決するには 1 つずつ解決する必要があります。次のデータをプッシュする前に、1 つのデータが改善されるのを確認するのが最適です。多くのデータプロダクトマネージャーは、最前線向けに非常に複雑な「包括的なソリューション」を一度に考案することを好みますが、その結果、ソリューションは当然モバイルアプリ/ミニプログラム内に残り、ほこりをかぶってしまいます。

学生の中には、「データ製品を作る機会がないのですが、どうすればいいですか?」と言う人もいるかもしれません。ここでの最大の違いは、データ製品を作成できるかどうかではなく、実際のビジネス上の問題を念頭に置いているかどうか、円グラフ、折れ線グラフ、棒グラフ、加算、減算、乗算、除算、平方根などがあるかどうかです。本当の問題を念頭に置いていれば、次のことが可能になります。

1. PPT を作成するときは、「販売勝利戦略」を直接作成し、データの調査結果と対応するソリューションを一緒に書き、パッケージ化して出力します。

2. Excel を実行するときは、変化曲線に直接問題をマークし、詳細表で問題を克服できる個人的なハイライトの横にメモを書き込みます。

3. 口頭で報告する際は、問題を反映するデータについて話した後、問題がどのように解決されたかについての個人的なストーリーを直接話し、これによってデータが改善されることを全員に伝えます。

たとえ製品がなくても、他の人が聞きたいことを言うことはできます。会社にプロジェクトを立ち上げるよう働きかけ、データ製品を出力する機会を得ることもできます。

円グラフ、折れ線グラフ、棒グラフしか頭になければ、実際にデータ製品を開発しても、最終結果はレポートの開封率が 5% になり、営業チームのリーダーと営業データ統計担当者だけがそれを読むことになります。それを読んだ後、彼らはこう言うでしょう。「ずっと前から知っていたのに、これが何の役に立つのか...」