企业经营其实简单来说就是做买卖，有了买卖自然就产生了销售数据，那怎么能让这些销售数据产生价值呢?答案就是数据分析。通过对销售数据的分析，可以帮助企业及时洞察市场动向，发现企业销售过程中的问题，调整营销战略。

但很多企业在解读销售数据上存在很大的问题，他们往往以为的销售数据分析就是将月度、年度销售数据统计汇总，然后简单对比，得出结论。然而，这样数据分析只能描述表层的现象，无法深入发现问题甚至解决问题。今天，我们分享几种经典的销售数据的分析方法，看你的企业适合哪一种?

进行销售数据分析前，我们要先了解销售数据包含哪些，以服装企业为例，销售数据一般包括：销售日期、订单号、员工信息、产品信息、顾客信息和价格、销量、金额等字段。

另外，我们还要需要简单了解业务背景，比如公司目前所处的市场状况，重点销售的区域、重点关注产品、产品类型、竞品数据等等，这样在数据分析过程更容易找到分析的思路，分析的结果也能够发挥业务价值。

具体来说，销售数据分析涉及到的分析方法有以下几种：描述统计、目标分析 (子弹图) 、帕累托分析、波士顿矩阵(四象限分析)、RFM模型、关联分析 (购物篮分析)，方法不同，从而分析的目的也不尽相同。

描述统计

通过描述统计，特别是平均数和标准差，以及销售金额的分布状态，大致整体掌握不同渠道的销售情况，形成初步的结论，方便后续并对其展开进一步的分析。

目标分析

利用子弹图进行目标金额和实际销售的对比，直观展示各个类别产品的达成情况，突出显示未达成目标的类别，以便更进一步的探索分析。因此，它经常被用在销售、报表、KPI考核等场景。

帕累托分析

又称二八原则、主次因素分析法，是一种得到广泛应用的统计学分析方法。这种分析方法应用的目的是为了抓住重点产品，从众多产品中抓取有限数量以提升门店的整体业绩。

四象限分析

作为一种策略分析模型，企业可将产品按各自的业务增长率和市场占有率纳入不同象限，使企业现有产品组合清晰可知。作为一种策略分析模型，利用四象限分析法可以使门店使用两个维度分析业务、产品的表现，协助其更好的进行资源分配、问题诊断。

RFM模型

RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段，它较为动态地显示了一个客户的全部轮廓。通过该分析方法的结果，对个性化的沟通和服务提供依据。同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值)，通过改善三项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。

购物篮分析

是指通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法。从交易数据中，发现不同商品之间的联系，挖掘顾客的购买潜力，调整产品的陈列布局，提高销售连带率，从而促进销售的提升。