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销售管理

销售管理. 主讲教师：郑洪珊 联系方式： 13172766096. 任务十：建立销售团队. 任务导入：请为虚拟公司建立销售团队，其工作主要包括制定销售人员招募计划、制定销售人员甄选方案以及制定销售人员培训方案。. 知识目标与能力目标. 知识目标： 1 、掌握评估与分析销售结果的标准和方法 2 、掌握评估与分析销售人员业绩的标准、流程及方法 能力目标： 1 、 能评估与分析部门的销售成果 2 、 能评估与分析销售人员的业绩. 训练步骤. 训练步骤一： 评估与分析部门的销售成果 训练步骤二： 评估与分析销售人员的业绩.

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Presentation Transcript

  1. 销售管理 主讲教师：郑洪珊 联系方式：13172766096

  2. 任务十：建立销售团队 • 任务导入：请为虚拟公司建立销售团队，其工作主要包括制定销售人员招募计划、制定销售人员甄选方案以及制定销售人员培训方案。

  3. 知识目标与能力目标 • 知识目标： • 1、掌握评估与分析销售结果的标准和方法 • 2、掌握评估与分析销售人员业绩的标准、流程及方法 • 能力目标： 1、能评估与分析部门的销售成果 2、能评估与分析销售人员的业绩

  4. 训练步骤 • 训练步骤一：评估与分析部门的销售成果 • 训练步骤二：评估与分析销售人员的业绩

  5. 销售分析 SAP Best Practices for Business Intelligence

  6. 业务情景概览— 1 用途 可使用此业务情景分析 SAP ERP 的销售数据。 优势 此业务情景描述了通过 Business Objects 分析 SAP ERP 销售数据所需的活动。 涵盖的关键处理流 贷项凭证分析 客户实际情况表 客户标准分析 开票凭证清单 销售订单清单 用途和优势：

  7. 按产品/物料进行的销售分析 • 新建报价和订单 - 值和编号 • 销售组织分析 • 销售量分析 • 销售仪表盘 • 销售计划和实际值比较仪表盘

  8. 业务情景概览— 2 要求 Enhancement Package 4 for SAP ERP 6.0 Crystal Reports 2008 Xcelsius 2008 SAP Integration Kit Live Office Business Objects Edge Server 相关的公司角色 负责数据分析的业务用户 要求的 SAP应用程序： 为使您对本文档中的业务情景有一个整体的了解，在下面的幻灯片中介绍了主要报表。

  9. 销售分析报表 贷项凭证分析： 您可以分析不同周期的贷项凭证值。 客户实际情况表： 您可以使用客户实际情况表 报表获取详细信息。 客户标准分析： 使用客户标准分析 报表，您可以按客户获取新接订单、贷项凭证和订单成本的详细信息。 开票凭证清单： 使用开票凭证清单 报表，您可以详细分析开票凭证。 销售订单清单： 可以使用销售订单清单 报表详细分析销售订单。

  10. 销售分析报表 按产品/物料进行的销售分析： 使用此报表，可以分析按物料列出的销售数据。主要报表按物料显示了新接订单、 销售收入、未清订单和销售数量的值。子报表显示按物料进行的周期细分。 新建报价和订单 - 值和编号: 此报表有助于您获取按月和累计新建的报价和订单。 销售组织分析 ： 使用销售组织分析 报表，您可以按销售组织分析订单、销售收入和数量。 销售量分析： 使用销售量分析 报表详细分析销售量。 销售仪表盘： 使用销售仪表板 执行不同范围的销售分析。 销售计划和实际值比较仪表盘： 使用计划销售vs. 实际销售仪表盘执行不同范围的销售分析

  11. 图例 图表连接 <功能> 硬拷贝/凭证 SAP 外部 财务状况 业务活动/事件 预算计划 单位处理 手动处理 处理参考 现有版本/数据 子处理参考 处理决策 系统批准/拒绝的决策

  12. 销售数据回归分析

  13. 一、实验目的 （1）分析数据项之间的相关性 （2）根据因变量和自变量的变化趋势进行回归分析

  14. 二、实验要求 （1）根据提供的原始数据进行数据项之间的相关性　　　　　　　　分析 （2）选择合适的回归模型，对数据项之间的变化趋势进行回归拟合，并给出分析报告。

  15. 三、实验背景 　　　线性回归分析是考察变量之间的数量关系变化规律，它通过一定的数学表达式—回归方程，来描述这种关系，以确定一个或几个变量的变化对另一个变量的影响程度，为预测提供数学依据。线性回归方程从样本数据出发，一般利用最小二乘法，根据回归直线与样本数据点在垂直方向上的偏离程度最低的原则，进行回归方程的参数的求解。根据线性回归方程总自变量的个数，回归方程可分为一元线性回归方程和多元线性回归方程

  16. 　　　多元线性回归模型中自变量的个数在2个以上，模型的一般形式为：Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+εii=1,2…n　　其中， 为被解释变量（因变量），x1x2…xk 为解释变量（自变量），是随机误差项，i为观测值下标，n为样本容量，β0，β1，β2，…βk， 为k+1个待估参数，β0称为回归常数，β0，β1，β2，…βk， 称为回归系数。

  17. 线性回归分析的基本步骤： 1．确定回归中的自变量和因变量 2．从收集到样本数据出发确定自变量和因变量之间的 数学关系，即建立回归方程 3．对回归方程进行各种统计检验 4．利用回归方程进行预测 • 在利用统计软件进行回归分析时，只有第一步由用户给定，其它均可由计算机完成。

  18. 原始数据项名称及格式

  19. 原始数据

  20. 该数据中q是checkers Pizza公司的比萨销售量， p，m，pou，pmcd分别是比萨的价格、该地区人均收入、欧文公司的比萨价格以及mcd公司的价格。

  21. 四、实验内容及其操作指导 实验任务： 1）分析原始数据中q和其他的各数据项之间的相关性 2）设因变量为q，自变量为p、m、pou、 pmcd ，对其进行回归分析

  22. 任务1 指导： 在spss中选择analyze菜单，在其中选择correlate项中的bivariate.

  23. 任务2指导 　　　在spss中选择analyze菜单，在其中选择regression项中的linear

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