拒绝鸡汤，我要挣钱！用数据分析找到销售成功背后的真正秘密
这是陈老师《做一个人见人爱的数据分析师》长篇连载第九篇
第三篇戳：数据分析师如何应付“你行你上啊！”的嘲讽
第四篇戳：天气太热业绩差，除了设坛求雨外，数据分析师还能干啥？
第五篇戳：数据化甩锅！把问题优雅的甩给外部环境，活学活用PEST
第六篇戳：码数5小时，结论憋两天，分析报告结论到底该怎么下！
第八篇戳：从一个小问题洞察挣钱秘籍，却被90%的数据分析师忽略
在销售领域，这种鸡汤故事遍地都是：一个其貌不扬的糟老头进了店里，大家都懒得理他，一个小伙子认真接待了他，然后糟老头龙颜大悦摇身一变XX集团总裁，给了小伙子一个巨大的订单，小伙子就发财啦！
梦醒行了喂，8点档电视剧结束！
在现实世界里：跳下悬崖会摔死，不会有一本武林秘籍一个邪教公主等下下边；iphone7掉到水里会扑街，并没有一个河神拿着iphoneX冒出来问是不是你调的；糟老头子真的就是糟老头子，往往你解释半天，他还嫌产品贵，既不买也不走，真讨厌！
然而听多了鸡汤，就会觉得销售无所不能。就会真的相信：只要有本事就能把一瓶水卖出100万，只要真的有本事就能把一让没人穿鞋的非洲小镇人手买一双鞋，只要舌花灿烂就能战无不胜，八岁到八十岁的都能买我的产品。
这实际上恰恰是大部分普通人做不好销售的原因。因为大家从本质上理解错了销售是干什么的。想要做好销售分析，真正帮助团队提升绩效，就能理解销售的本质。
——销售的本质是什么——
在公司内，各个部门是有分工的：
1. 产品经理们创造富有价值的产品
2. 供应链把产品生产出来，交给市场
3. 市场部包装产品，选择合适渠道，配合广告昭告天下
4. 销售们按照产品的定位、属性，找到对应的顾客，促成交易！
是滴，在大部分鸡汤故事里，那些口吐莲花的说辞不应该从销售的嘴里说出来。因为产品定位、开发、设计、包装、推广都不是他的职责。产品到了销售手里就是一份明确的FAB文档，你要找到对应的顾客卖给他，仅此而已。正如同前线的战士不会去研究枪械原理、参数、功能，战士需要的是记忆参数以及瞄准、射击、打死敌人。
实际上有一种销售和鸡汤故事里的销售行为一样。他们口才出众、思维敏捷、没有的说成有的、死的说成活的，八岁到八十岁都能卖——搞传销的。当然他们也是被国家工商总局、食药安检总局、各地公安局严厉打击的犯罪分子。
——深入剖析销售成功因素——
既然销售是沟通产品与用户之间的桥梁，那么就有三方面因素可以促成销售：
1. 在桥这头：有便利的渠道可以接触顾客
2. 在桥上：销售的动作可以有效引导顾客
3. 在桥那头：有优质的产品可以吸引顾客
这就是我们剥离影响销售因素的三大基本维度：渠道、行为、产品。加上目标客户，就构成了剖析小的四大维度。
我们要做的就是帮助销售部门总结出规律：针对XX类客户，在XX渠道，通过XX销售行为，可以推荐成功XX产品。特别是把那些优秀团队的经验量化、固化！这样既能沉淀分析经验，又能向其他销售团队推广，既体现分析深度，又提升业绩，可谓一举两得！
——场景还原与标签总结——
当我们在内部数据看到一个门店或一个销售团队业绩突出的时候。就可以形成初步假设：“为什么他做的好？为什么他的客单价就是做的高？为什么他的客户回头率就是高？”之后就可以深入一线，深入业务去了解原因。
与一线、业务部门沟通，你会听到很多类鸡汤故事。不要轻易放过去，否则就会输出诸如：“做好微笑服务”这种正确的废话。这里需要把典型场景还原，越具体越好。比如开篇的小伙和糟老头的故事，如果是真实发生的，就可以这么还原：
1. 还原用户：什么叫“糟”？多“老”算老头？
2. 还原渠道：什么时间上门的？去的哪个门店？
3. 还原行为：销售如何引导客户？问了什么？答了什么？展示了哪些？
4. 还原产品：最后客户选择什么产品？是否有评价？
基于场景还原，我们可以给这个成功案例贴上各种维度标签，用于后续检验。
——标签验证与经验沉淀——
提取了标签以后，我们需要验证这是个案、特定群体的经验，还是普遍可行规律。验证方法，可以以标签为线索，找其他类似客群、类似渠道、类似行为、类似产品下是否还有类似案例，类似程度如何，出现频率如何。
一个非个案的经验，至少要经过三重数据检验：
1. 可再现：在同一门店，同一销售身上可以再来一次，直到n次。
2. 可重现：只要经验所需的条件具备，就会自然再发生一次。
3. 可复制：其他门店，其他销售一旦具备条件，也能发生。
是滴，你会发现所有的鸡汤，里边的条件都是不满足这三重检验的！能通过检验的才是经验。
当然，有可能经验不是普遍成立的，但是可以部分重现，比如：
1. 特定客群
2. 特定渠道
3. 特定行为
4. 特定产品
这就意味着，我们看数据可以看的更细。基于少数成功样本生产标签后，贴给其他销售团队，进行多维度对比，才能真正找到规律。实际上，因为地域、文化、经济水平、客群特征的差异，小范围内可行的经验反而更普遍。
很有可能，一个行业普遍可行的规律是从业多年的前辈们人所尽知的，根本轮不到数据分析师这个新兴工种发言。所以在提炼规律的时候，数据分析师们不要贪多，争取单点突破。特别是近两年来新媒体发展迅速，新生代消费习惯变化快。可能在这些新领域梳理属于我们的经验，比在传统领域更容易出成果。
——特别关注销售行为——
四大维度中，销售行为是最重要维度。因为：渠道和产品，本质上都是需要资源支持的。比如我们分析出来开店开在步行街就是容易赚钱，买天猫首页广告就是流量高，但是不可能公司所有的资源都往这些点上投，总需要高低搭配。比如我们分析出来XX爆款就是牛，那其他产品线怎么办？渠道为了抢爆款打起来，甚至相互窜货怎么办？
而过分强调顾客维度也是有问题的。比如我们固化一个经验：糟老头子就是好！那样以后渠道就是反过来，看到糟老头子都人人往上扑，正常顾客没人理了。所以一般提给渠道的有关顾客的经验，都是至少两条：男/女、老/幼、穷/富。以免我们的分析把渠道带到沟里。
销售行为实际上可以进一步拆解。如果是由人完成的销售，至少可以拆成：迎客—询问需求—产品推荐—问题解答—促成话术—辅销品/促销利用—顾客维护—二次跟进八个阶段。如果是电商渠道销售，至少可以拆成流量来源—推广文案—主打产品—详细信息—促销信息—下单—售后跟进—二次推送七个阶段。如果有可能，在每个阶段都可以深入，分析用什么内容，什么方式吸引顾客效果更好。
最近总结出简单易记的原则，比如介绍135，跟进3721之类的，让销售团队去复制，就是分析助力小的终极形态了。连这个行业的销售规范都是你分析出来的，还有比这更能带动业绩的吗！还有比这更能体现能力的吗！
——实体企业缺数据怎么办——
还有一些问题，比如有些同学会抱怨：我们是实体企业，我们不能像电商那样记录成交前行为轨迹啊！这里有个小技巧：现在智能手机那么普及，你的销售还在拿本子记顾客信息吗？还在拿着纸笔边记边背产品FAB吗？为什么不做一些简单的小程序给销售用呢？
产品FAB，图库，促销政策一点就有；再来个小测试和顾客常见360问，顾客问题一触就有答案；首次登陆顾客信息就派优惠券给顾客手机，后续跟进一站式搞掂。这样方便的工具，销售能很快用起来。数据部门就能记录到售前信息，又是双赢事件。在这个领域，陈老师有丰富经验。不过这是数据产品设计的问题了，已经不是分析的问题，这里不再赘述。
——全文还差一点就完了——
实际上，很多数据分析师做不出深入的销售洞察，是因为他们自己也是鸡汤受害者。轻信了各种流行的故事，缺少深度思考，缺少标签和验证。销售部门说什么信什么，自己的报告就是拉个平均值然后标XX指标高了，XX指标低了。最后配一句：“要加强服务”这种正确废话。
有些同学还误把复杂当深度。领导让做深入分析，就一个劲摆各种数据，以为数越多，模型越复杂就越有深度。所谓分析深度，指的是能看到问题背后深层次原因，而不是同一个问题摆20几个指标来描述。
想深入问题，就得深入业务本身；想要数据支持业务，就得先用数据量化业务。这是个持续的，循环的过程，虽然很有可能干了三五年只有少数发现，但是这才是体现自己吃透一个行业，有深度积累的地方，望大家重视，保持努力！
然而，有些同学会说：陈老师你这一个渠道就整这么复杂的分析了，我们公司300个渠道，我每月写月报要写掉半条命，要怎么分析啊！实际上面对多渠道分析，思路和单一渠道是一样的，但是需要更有策略的展示数据，详细的攻略，后续给出。
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