在互联网销售中，我们获取数据的目的，是为了帮助我们更好地进行发现问题、解决问题、提升销售额。那么如何通过这些数据来进行分析呢?对于销售环节来说，主要是分析以下数据
1，咨询率。是指网站的访客数量与新客户咨询数量的比例。如果咨询率过低，要么就是网站中的客户不精准，要么就是产品页面有问题。
那如何判断具体是哪个原因呢?首先分析流量来源数据，通过流量来源分析，可以分析出流量是不是精准的。比如如果客户是通过搜索引擎来的，就分析客户搜索了那些具体的词如果是通过广告来的，那就分析具体是从哪个广告页面来的。如果分析完之后发现确实是客户不精准，就证明广告投放的平台或是推广的策略有问题如果流量是精准的，那就可能是页面有问题如果是页面问题，接下来就需要分析具体是页面的哪方面出了问题，这就需要页面客户具体的浏览数据：如果页面中客户的平均停留时间很短，就证明页面不够吸引人，或是与客户的需求不匹配；如果客户在页面停留的时间很长，但还是不咨询，就证明页面的说服力不够，没有打动客户。当知道了原因后，就可以有针对性地对页面进行改版
2，成交率。是指新客户咨询数与新客户成交数的比例。
成交率过低的常见原因如下 (1)客户质量低。比如产品定位属于中高端，而来的都是低端客户。客户质量高不高，通过销售人员与客户的沟通就能判断出来。客户质量低往往需要调整推广策略来解决。 (2)销售水平差。如果是对于同一个产品，其他销售人员的成交率都很高，就个别销售人员低，那就证明是销售人员的水平有问题，这种情况下就需要对这些销售人员单独进行指导。 (3)话术有问题。如果是所有销售人员成交率都低，而且是低于同行或是行业的平均水平，那基本上就是话术有问题。 (4)其他的问题。除了以上问题外，其他因素就需要针对客户不成交的原因进行统计，比如如果大部分客户咨询后都不成交的原因是价格问题，那就可能是产品的定价策略有问题。
3，复购率。是指再次购买的客户数量在所有已成交客户数量中的比例如果产品属于低频产品(不需要经常购买)，那这个数据可以忽略。如果产品属于非低频产品，那么复购率低很可能就是因为产品体验不好，比如效果不好、质量不好、用起来不顺手、售后服务不好等。具体是哪个原因，需要对老客户进行调查才能知晓
4，好评率。对于天猫、淘宝等网络店铺，客户可以对产品进行评价：另外很多在线客服软件，也可以让客户对销售人员进行评价，对于这种有评价体系的平台和工具，好评率也应该纳入分析范围。可以通过这个数据知道产品有没有问题、销售人员有没有问题，及具体的问题是什么等。
5，投入产出比。计算方式为销售额除以整体营销推广费用。造成投入产出比低的环节有很多，咨询率低、成交率低、推广成本过高都是潜在的原因所以如果发现投入产出比过低，需要对每个环节逐一进行分析才能确定真实原因
6，客单价。指每个客户贡献的销售额。知道了客户价，才能合理确定推广预算。比如产品的客单价是400元，产品生产成本是100元，毛利润是300元，去掉人工费、办公费用等综合成本外，纯利润是100元，那么我们的单客户推广预算就应该控制在100元以内。
7，客户分析。通过数据，我们可以对客户进行各种交叉分析，比如可以分析哪一类客户最优质、购买力最强、复购力最强，比如可以按照地区分析按照行业分析、按照职业分析、按照年龄分析、按照学历分析等。我们也可以分析不同类别客户的喜好，比如北京地区的客户喜欢什么、做律师的客户喜欢什么、“90后”客户喜欢什十么、大专学历的客户喜欢什么。
8，产品分析。通过数据，我们可以对产品进行各种交叉分析，比如哪类产品最容易成交、哪类产品复购率最高，如果数据详细，那么可以具体到产品的颜色、规格、价格、品类、口感、外观等
希望大家在互联网销售中多分析数据利用数据，争取都能低投入高回报。
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