数据驱动业务案例分享（1）：数据分析给门店分层分级

数据驱动业务案例分享（1）：数据分析给门店分层分级本篇将主要介绍《数据分析给门店进⾏分层分级》，后续系列⽂章还有《数据分析及时发现流失风险客户》、《数据分析提升优化导购产能》、《数据分析为销售异常情况预警》等，欢迎关注！【项⽬背景】1、某公司是⼀家数码产品的⽣产企业，该类产品开始使⽤后，会在⽣产商后台⽣成已激活数据；2、公司的管理层级关系为：总公司—销售分公司（⽬前4家）—⼤区—代理商/特殊渠道—经销商—门店，⽬前共有合作门店约3500家，其中深度合作门店约2500家；3、公司有导购680余⼈，分布于以上合作门店中的约600家门店，⼀般⼀家门店安排⼀名导购，部分⼤型超市（门店）有2⼈及以上，这些导购约80%为公司发全薪，另20%发半薪或仅发提成（销售奖⾦）；4、公司按年度/半年度/季度，会有各种市场推⼴政策给到各合作商（代理/经销/门店），每⽉完成⼀定的任务量还会有额外的奖励；5、合作门店和经销商，都已根据公司业务部门的反馈进⾏了等级划分（从⾼到低分别为A+、A、B、C、D），根据不同等级公司给予了不同的政策和价格⽀持，但部分门店的销售情况完全不符合其等级和应给予的⽀持；6、因为疫情原因，公司内部管理和渠道管理出现很多问题，导致整体销售额和品牌市场占有率持续下滑，⼈员效率低下，团队战⽃⼒降低，部分有导购门店不但⽐不过⽆导购门店，甚⾄最差的门店销量接近于⽆。【项⽬⽬标】1、根据销售情况重新定义门店和经销商等级，给到各门店和经销商的⽀持政策要与其销售业绩对等；2、根据销售业绩对导购重新安排或分配以提⾼导购的业务效率；3、根据销售数据对业务团队的绩效进⾏更科学地评⽐，落实到指标上，分别为业绩增长指标、客户达成指标、市场开发效率指标等等；4、门店和经销商的销售异常情况能及时发现，并反馈⾄业务部门，由业务部门及时采取措施避免客户流失和被竞品占领；5、对门店和经销商为获得⽉、季度等市场⽀持政策⽽采取的⾮正常销售情况及时发现并预警；6、其它⽬标……【项⽬内容】1、建⽴所有门店、导购、产品、业务团队、业绩⽬标等的标准数据库；2、结合激活数据（可视为等于销量），使⽤商业智能⼯具如Powerbi等，制作数据看板；3、取各门店近三⽉的销量（结合本公司经销门店销量现状，超过160台的取值160），以及三⽉的综合增长率（⽉增长超100%的取值100%），制作门店销量及增长率数据模型如下：各门店以近3⽉增长率为X轴，销量为Y轴，按时间顺序建数据模型展⽰的分布图在这个模型中，我们做两条X轴分隔线分别为-50%，50%，做两条Y轴分隔线分别为50，150，将所有数据分为9个区，分别为A1，A2，A3，B1，B2，B3，C1，C2，C3。则A1代表的门店销量⾼，增长势头好，应当属核⼼优质发展门店；A2代表的门店销量⾼且稳定，应当属核⼼优质门店；A3代表的门店代表销量⾼但下降明显，应当属核⼼挽回门店。B1代表的门店增长好，销量⼀般，应当属需要给⽀持的门店；C1代表的门店代表增长好但销量低，可以给冻和⽀持；B2、B3、C2、C3等门店分别代表销量⼀般或低，增长⼀般或降低，还需要根据不同时间段他们的位置来评判。按时间轴播放后，可以发现很多问题，⽐如下图，B公司的这两个合作门店，右上⾓可以看出有3个导购，但数据趋势却⼀直在B1，B2，B3，C2，C3这⼏个区域内出现，也许他们门店规模很⼤，但并没有主推该公司的产品，3个导购肯定有问题。这类门店肯定需要重新沟通合作⽅式。有3个导购但销售模型趋势却显⽰不好的公司筛选导购数量为0，门店等级为D级，从中发现有些门店销售模型趋势很好，这⼀类的门店需要筛选出来，给以政策⼤⼒⽀持，如下图：导购数为0，等级为D级，但销售模型趋势很好的门店还有⼀部分门店，原本表现⼀直很好，突然销量下降厉害，这类门店需要⼤⼒挽回，如下图C公司这家门店：原本销售量可观，但近期下降⾮常厉害门店以上动态图，都可以导出excel表格，即可图形化呈现，也可表格化呈现。【项⽬整改措施】1、制作3个⽉渠道整理计划，对门店、经销商、代理商、渠道等重新定级，分别按级给市场政策；2、根据数据模型，对门店等重新进⾏定级后，曾经销量⼤但下降厉害的客户，⽴即安排业务⼈员拜访挽回；3、对