CRM-försäljningsanalys i LuckyTemplates

I denna LuckyTemplates Showcase fokuserar vi påVanligtvis i Salesforce eller Microsoft Dynamics. Du kan se hela videon av denna handledning längst ner på den här bloggen.

Vi vill få insikter om framtiden Intäkter från en specifik kunduppsättning. I det här fallet har vi en kunduppsättning baserad på den Nya Zeelands marknad.

Vi har nyckeltal om kunderna och deras affärer som är slutförda och pågående. Några av dessa mätvärden inkluderar kundens namn, kontoägaren, produkten eller tjänsten som säljs till kunden och den potentiella försäljningen i pipeline.

Det finns också numeriska datapunkter för den aktuella intäkterna per kund, målintäkterna, som ställs in i början av räkenskapsåret, och den beräknade varaktigheten för affärer per kund.

Denna LuckyTemplates Showcase är uppdelad i fyra olika rapporter.

Innehållsförteckning

Försäljningsöversikt

Den första rapporten innehåller en översikt över de aktuella intäkterna som uppnåtts för varje kund.

CRM-försäljningsanalys i LuckyTemplates

Vi kan också se de produkter vi säljer och var huvuddelen av våra intäkter kommer ifrån för varje plats.

CRM-försäljningsanalys i LuckyTemplates

Det finns också olika uppdelningar för våra intäktskällor.

CRM-försäljningsanalys i LuckyTemplates

Den här rapporten innehåller diagram som visar intäkter per kundgruppering, efter tjänstekategori och region.

Försäljningsmöjligheter

Den andra rapporten fokuserar på aktuella försäljningsmöjligheter. 

CRM-försäljningsanalys i LuckyTemplates

Vi kan se de potentiella källorna till våra intäkter, vilket hjälper till med vår resursallokering. Denna analys är vanlig i CRM-försäljningslösningar.

Med denna information kan vi lägga en sannolikhet på när en försäljning kommer att ske. Vi kan bryta ner chanserna att få en lyckad försäljning.

CRM-försäljningsanalys i LuckyTemplates

Genom att länka datamodellen i rapporten kan vi filtrera informationen som visas i visualiseringarna.

Vi kan se vilka försäljningsmöjligheter som mest eller minst sannolikt kommer att fullföljas. Dessa data kan enkelt filtreras över olika nyckelmått för varje klientuppsättning.

Kundkontoanalys

Den tredje rapporten i denna Showcase dyker in i klientanalys.

CRM-försäljningsanalys i LuckyTemplates

Nyckelmåtten finns till vänster i rapporten.

CRM-försäljningsanalys i LuckyTemplates

Vi kan enkelt dyka in i varje kund och analysera vår. Med denna insikt kan vi identifiera de potentiella intäkterna vi behöver uppnå för specifika kunder.

En annan analys vi kan få ut av den här rapporten är på klientundergrupper eller grupperingar. Om vi ​​vet vilka kunder som tillhör samma bransch kan vi enkelt identifiera de försäljningsmål vi ännu inte uppnått per grupp.

Viktig potentiell försäljning

Den sista rapporten fokuserar på nyckelpotentialförsäljning.

CRM-försäljningsanalys i LuckyTemplates

Vi kan se vilken pipelinefas nyckelförsäljningen befinner sig i för närvarande.

I detta exempel tillhör majoriteten fortfarande kvalifikationsfasen. Så vi har fortfarande saker vi behöver göra för att förbättra vår pipeline under resten av året. Vi vill se fler nyckelsäljare gå in i besluts- eller lösningsdesignfasen.

Denna rapport låter oss enkelt borra in i vilken pipelinefas våra kunder tillhör. Efter att ha känt till denna information kan vi kontakta vår säljare eller med kunden för att se till att vi kan omvandla den potentiella försäljningen till faktiska resultat. 




Slutsats

Denna LuckyTemplates Showcase presenterade fyra olika rapporter där vi kan få värdefull analys av vår nuvarande och potentiella försäljning.

De insikter som genereras av dessa rapporter är särskilt användbara för CRM-försäljningsdata som ofta används av företag. De kan användas för att skapa strategier för att ytterligare förbättra trenderna inom försäljning.

Med vänliga hälsningar,


Pipe In R: Anslutningsfunktioner med Dplyr

Pipe In R: Anslutningsfunktioner med Dplyr

I den här handledningen kommer du att lära dig hur du kopplar ihop funktioner med hjälp av dplyr-röroperatorn i programmeringsspråket R.

RANKX Deep Dive: A Lucky Templates DAX-funktion

RANKX Deep Dive: A Lucky Templates DAX-funktion

RANKX från LuckyTemplates låter dig returnera rankningen av ett specifikt nummer i varje tabellrad som utgör en del av en lista med nummer.

Extrahera LuckyTemplates-teman och bilder från PBIX

Extrahera LuckyTemplates-teman och bilder från PBIX

Lär dig hur du tar isär en PBIX-fil för att extrahera LuckyTemplates-teman och bilder från bakgrunden och använda den för att skapa din rapport!

Excel Formler Fuskblad: Mellanvägledning

Excel Formler Fuskblad: Mellanvägledning

Excel Formler Fuskblad: Mellanvägledning

LuckyTemplates Kalendertabell: Vad är det och hur man använder det

LuckyTemplates Kalendertabell: Vad är det och hur man använder det

LuckyTemplates Kalendertabell: Vad är det och hur man använder det

Python i LuckyTemplates: Hur man installerar och ställer in

Python i LuckyTemplates: Hur man installerar och ställer in

Lär dig hur du installerar programmeringsspråket Python i LuckyTemplates och hur du använder dess verktyg för att skriva koder och visa bilder.

Beräkna dynamiska vinstmarginaler – enkel analys av LuckyTemplates med DAX

Beräkna dynamiska vinstmarginaler – enkel analys av LuckyTemplates med DAX

Lär dig hur du beräknar dynamiska vinstmarginaler vid sidan av LuckyTemplates och hur du kan få fler insikter genom att gräva djupare i resultaten.

Sortering av datumtabellkolumner i LuckyTemplates

Sortering av datumtabellkolumner i LuckyTemplates

Lär dig hur du sorterar fälten från en utökad datumtabells kolumner korrekt. Detta är en bra strategi att göra för svåra fält.

Hitta dina bästa produkter för varje region i LuckyTemplates med DAX

Hitta dina bästa produkter för varje region i LuckyTemplates med DAX

I den här artikeln går jag igenom hur du kan hitta dina toppprodukter per region med hjälp av DAX-beräkningar i LuckyTemplates, inklusive TOPN- och CALCULATE-funktionerna.

Skräpdimension: Vad är det och varför det är allt annat än skräp

Skräpdimension: Vad är det och varför det är allt annat än skräp

Lär dig hur du använder en skräpdimension för flaggor med låg kardinalitet som du vill infoga i din datamodell på ett effektivt sätt.