只有了解清楚这些，我们才能更好的提升终端销售业
指标C
单店产出
在单店产出效益方面，企业则更关注门店最佳的产品组合策略，最有效的品类/产品布局与陈列分别是什么，以及如何实施最有效的促销和最佳库存保障。而这些反馈数据则可以有效分析其门店表现，和改善的机会点。
而当我们分析总体业务表现时，我们要考虑：品类发展动力，品牌竞争情况，渠道和门店动态，客户生意回顾。
03重中之重：
数据分析必须有清晰的分析目的
我们之所以要做好数据分析，就是要通过逻辑清晰的分析获得内外部客户的支持，例如，实现销售增长，最终与购物者、零售客户在销售终端实现共赢。
满足外部客户需求获得支持
客户经营的最终目的是为了使利润最大化；客户要可持续的利润获得，而不是短暂的投机行为，因此企业需要通过满足他们的需求来获得支持，销售数据分析的结果必须能指向他们的KPI，不同客户因为策略不同，需求会有所不同，所以要因需制宜，数据分析越切中要害，获得支持的可能性就越大。
满足内部客户需求获得支持
除外部客户外，内部客户也是非常重要的支持来源，销售部门通过满足公司部门的KPI的需求获得支持。
最后需要注意的是，如果最终不能在终端胜出，我们一切努力白付, 必然失败！
着手分析销售数据
01工欲善其事,必先利其器
——销售数据优化
若想在纷繁复杂的数据挖掘洞察，首要之事就是优化数据清单。
优化数据的方法与数据分析的目的有很大关系，通过优化数据表，可以使销售过程中的问题更加显而易见，从而使提高销售数据分析的效率和质量，让数据更好地为企业决策服务。
关于优化数据表，有以下几种常见方法：
销售恒等式：
从销售恒等式（销售额/量=销售门店数*单店销售）去布局数据
归类法：
按照区域，销售人员，产品
排序法：
按照销售额/量，分销覆盖，多种KPI
对比法：
和市场整体比，竞争对手比，和自身目标比
时间趋势分析：
按照年度，季度或月度数据对比
80/20原则：
保证只关注重点问题，而不把时间浪费在所有问题上
02做好了数据的整理，
就要进入数据分析，挖掘洞察的阶段:
1第一步：明确分析目的：以终为始
对于企业而言，一切数据分析要以管理需求/目的为出发点；把KPI作为衡量是否达到目的的唯一标准，同时考虑到公司的及客户的需求。围绕目的分析，也可以避免走入误区，提升分析效率，实现准确性的结果呈现，让陈述观点更有针对性。
2第二步：制定分析纲要
在这部分，我们首先要做的就是精准定义所要分析的商业分析问题。可以借助SCQ(A)的这一工具：
Situation: 企业所处的现状
Complication: 企业目前所存在的困扰是什么？冲突中的现实和目标的差距是什么？
Question：销售数据所反映出的问题是什么？这些问题如何阻碍了企业的营销决策？
Answer：通过对销售数据所暴露的问题进行分析，企业应形成解决方案。
接下来，需要判断众多的现状数据点是否值得进一步分析？那么我们的判断依据是什么呢？
关于判断依据，可以从数据影响、商业意义和报告受众这三个方面进行考虑。即：
这个数据发现重要么，是否值得深入分析?
该问题对公司是否具有重要的战略意义？如果是非战略重要的，那是否是必须要了解的还是随便看看？
这份报告的最终使用者是谁？这些分析结果将会被用于什么样的使用场合？
除此之外，还要考虑报告对象已知和未知的信息，问题的关注时间范围的长短，问题以及最后的答案能否激发行动方案？分析是为了做怎样的决策和行动？企业的主要商业问题和战略与这个问题是否具有关联性以及答案和方案的效果评估等?
3如何做数据分析第三步：结构化分析
4W分析方法以及漏斗法从宏观到微观的分析，有助于全面分析数据。
When时间对比法：
通过对比产品或品类在不同时间段和不同时间周期的销售表现，以及特殊波动节点，得到过去与现在的销售与目标之间的对比关系。例如：一些产品品类往往具有季节性，分析时候通过季节性指数和品类对比，也可以展开更多区域的对比，对季节波动看的更清楚。
Where地点对比：
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