2022年实用的销售方案范文汇总5篇.docx
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1、2022年实用的销售方案范文汇总5篇好用的销售方案范文汇总5篇为了确保工作或事情顺当进行,我们须要提前起先方案制定工作,方案是书面安排,是详细行动实施方法细则,步骤等。写方案须要留意哪些格式呢?以下是我为大家收集的销售方案5篇,希望对大家有所帮助。销售方案 篇11、 详细形式在客户购买写字楼时,在销售合同内明确“此物业由开发商代租,并明确租金、租期等”,由开发商和租赁方签署租赁协议,租务管理由物业公司全程操作,定期将租金收益支付给购买者。2、 实施方案由开发商统一与各方协调,在前期应做好相关招租工作,最好是待与承租机构谈好租赁意向及租金、租期后再进行销售。投资者签订购房合同后,与承租机构签订租
2、赁合同。 实施过程中需留意事项:联系担保公司,由购买者和担保公司签订担保合同,确保承租方万一不能刚好偿付租金时由担保公司代偿租金及签订其他担保事宜。购买者应跟物业公司签订托付管理合同,由物业公司代为管理物业管理事宜,代为收取租金,并向购房者收取租务管理费。3、 合同流程应在签订购房合同前与承租者、担保公司、物业公司等各方协商一样,各方一样同意此销售模式后,由购房者签署以上各方多个合同。签订合同流程图4、 资金流程由物业公司定期从租金收益中向担保公司支付担保费,向银行支付按揭款,剩余的资金支付给购房者。资金流程图销售方案 篇2一. 销售部现状1.销售部的每位员工职责不明,责任不清,没有详细的约束
3、制度,全凭自觉与老板口头督促,相互攀比、埋怨,做多做少都会平均分到提成工资,这种状况人员越多冲突就会越明显。严峻制约销售队伍的工作效率,也无法扩大队伍,不符合公司长期发展的目标,更不符合正规公司的销售模式。现在内部冲突已经很突出。2.欠款太多,8个月以上欠款有140余万。截止到现在总欠款应当在300万左右。资金周期太长,占用成本太高,严峻制约公司的发展。举例说明:8个月以上的140万平均欠款在1年以上,假如能在1年前收回100万注入公司,则这100万的效益按20%利润计算,一个资金周期4个月会创建20万的利润,一年则有60万的利润,也可以这样说,收不回这100万,我们一年的损失就是60万,需从
4、银行贷款100万的话,则利息大约要付12万,也就是说资金占用成本就是12万,再加上效益损失60万,一年以上的长期欠款让我们损失了大约72万。3.新产品没有完善的销售策略,销售难度大,没有近期目标。二. 改革方案1. 鉴于以上第一条,徐、薛、程、刘分为两个工作组,每组两人。整理公司现有网站,把各种信息渠道平均分给两个工作组。对两个工作组分别考核业绩,每个工作组的两人提取工作组绩效工资。2. 制定强制回款制度,把回款进一步纳入工资考核,对有超期欠款的工作组实行罚息政策,以使责任人高度重视回款。例如:对超期2个月以上的欠款额对工作组实行每月罚息2,资金周期是衡量一个公司效率的重要指标,完全不能忽视。
5、3. 新产品(包括修剪机)制定激励政策,把新产品的考核与传统产品区分开来,制定嘉奖政策以调动主动性。例如:每销售一台清淤机嘉奖工作组1000元,这将会大大提高销售人员的主动性,主动性。现金嘉奖完全不会影响公司利益,销售员的主动性完全可以对产品高卖1000元,单价提高1000元很简单,最重要的是会增加销售数量。这样公司与销售员都可以得到很好的利益,何乐而不为。况且这个政策可以是临时的,敏捷的,每月、每个季度都可以调整,这在公司里叫过程考核。4.适当增加过程性考核,销售部每人每天上报销售科长客户信息登记表,每个月不少于24次,少一次扣工资10元。每周上报项目进度表,少一次扣工资20元。销售科长每周
6、上报总经理销售科的项目进度表与销售任务分解表,每少一次扣工资50元。每月财务算工资时总经理及销售科长向财务通报过程考核状况。这样每个销售人员的工资组成为:基本工资+工作组当月回款额6/2+新产品销售嘉奖-当月回款罚息-过程罚金。销售方案 篇3摘 要 数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的结合是决策支持系统探讨的主流模式,其中数据仓库用于数据的存储管理,联机分析处理集中于数据的多维分析,数据挖掘则致力于学问发觉。本文在数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的支持下,提出了连锁销售决策支持系统解决方案,即数据仓库联机分析处理数据挖掘决策支持系统。关键词 数据仓库;联机分析处理;数据挖掘;连锁销售决策
7、支持系统0引言连锁销售是指流通领域中若干个同行业商店,以共同进货、共同经营同类商品、共享经营理念的方式连结起来,在同一商业形象下共享规模效益的一种经营模式。要想在竞争中取胜,获得更大的收益,必需利用网络、数据仓库等计算机技术,深层次地挖掘、分析当前和历史的业务数据,以及相关的环境数据,自动快速地获得其中有价值的决策信息,为企业供应快速、精确和便利的决策支持服务1。数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)是20世纪90年头中期发展起来的计算机决策支持技术,现在已经被各行各业,各种领域广泛应用,成为继Internet之后信息科学界的热点探讨课题。连锁销售决策支持系统(CSDSS
8、)就是将三者无缝联接、深度结合,充分利用连锁销售企业内部积累的海量数据,挖掘有价值的学问和规则,将客观详实的数据信息和企业决策者珍贵的自身阅历结合起来,支持企业决策的制定。1连锁销售决策支持系统解决方案1.1 解决方案通过对销售安排和业绩的完成状况及有关环境数据进行多角度多层次的分析,发觉在连锁经营战略和策略探讨上投入巨大精力,将有利于提高连锁总部的经营水平。连锁销售决策支持系统探讨可以使连锁经营决策者刚好驾驭销售内部的运行状况和发展趋势,并对制定销售安排和长远规划供应理论指导,提高企业的管理水平和竞争优势2。DWOLAPDMDSS架构,是一种新型的DSS系统解决方案,其中数据仓库用于数据的存
9、储和组织,OLAP集中于数据的分析,数据挖掘则致力于学问的自动发觉。1.2 方案特点新型DSS架构是以原始数据库中储存的业务数据为基础,原始数据来源于多个超级市场采集的销售数据。多个超市实现连锁经营,采纳扫描记帐技术和常客程序,为超市经营者供应生意和顾客的丰富信息。扫描记帐供应关于产品流淌的数量和时间的细微环节信息,可以精确到单个物种和分钟。常客程序可以供应实际购物者的具体信息,该方案具有以下主要技术特点:在底层的数据库中保存了大量的事务级细微环节数据,这些原始数据是整个DSS系统的数据源泉。数据仓库对底层数据库中的事务级数据进行集成、转换、综合,重新组织成面对全局的数据视图,仓库数据是DSS
10、系统进行数据组织和存储管理的基础。OLAP从数据仓库中的集成数据动身,构建面对分析的多维数据集市,再运用多维透视工具以不同的视角对多维数据集市数据进行分析、比较、综合,把方法驱动转变为数据驱动,使分析方法和数据结构实现分别。数据挖掘以数据仓库和多维数据集市中集成数据为基础,发觉数据中潜在的学问、模式,并以这些学问、模式为基础进行市场预料。1.3 系统体系结构连锁销售决策支持系统在总体上分为三层,包括数据获得层、数据存储层、数据访问层。连锁销售决策支持系统的体系结构如图1所示。其中数据获得层是将原有的销售业务数据进行清洗、加工、整理、抽取后载入数据仓库,然后基于销售业务、管理的须要在数据仓库的基
11、础上创建多维数据集市,形成数据存储层。数据仓库、多维数据集市中蕴含的信息可以在数据访问层中应用报表、OLAP、数据挖掘等可视化工具向DSS系统运用人员呈现数据信息。1.4 核心技术该设计方案首先将决策支持系统按功能划分为多个模块,然后在保证每个模块功能独立性基础上,对每个模块进行独立开发、编译、调试,最终组成一个完整的应用系统程序。各模块之间通过接口进行交互,数据访问接口采纳COM组件技术,其中包括ADO(ActiveX Data Objects)、ADO MD(ActiveX Data Objects Multidimensional)、DSO(Decision Support Object
12、s)等对象模型。2 数据仓库构建数据仓库是面对主题的、集成的、具有时间序列特征的数据集合,用以支持决策制定3。连锁销售数据仓库是在原始交易数据的基础上,依据主题分析须要,确定数据仓库多维模型,从而对销售数据进行必要的抽取、清理和变换,然后载入数据仓库。21 数据源连锁销售数据仓库数据来源于多个超级市场采集的销售数据。由于人为因素或系统的不稳定因素,有时会出现空值和噪声数据。这时须要对数据进行预处理,即对数据的清洗,包括填写空缺值,平滑噪声数据,识别删除孤立点。22概念模型通过对连锁销售企业的应用需求分析,确定以销售业绩分析为主题,以客户、连锁店、商品、时间、年龄段为数据仓库索引基准点。以上索引
13、基准点可以作为连锁销售数据仓库的维度。23逻辑模型连锁销售数据仓库的逻辑模型具有一个事实表和五个维度,事实表为销售事实表,维度表分别为客户、连锁店、商品、时间、年龄段,每个维度可以具有不同的粒度级别。在时间维表中,粒度级别分为日、月、季度、年4个级别。连锁销售数据仓库共包含1个事实表和5个维度表。如图2所示。24物理模型数据仓库的物理模型创建是依据已确立的逻辑模型建立相对应的物理表结构来实现的,它是以SQL Server 20xx DBMS为平台,采纳星型雪花型数据模型,实现了事实表和维度表的创建。3 OLAP联机分析OLAP是一种数据分析处理技术,是针对特定主题进行的联机数据访问分析。OLA
14、P通过对海量数据的多维透视,并进行快速、稳定的互动存取,使决策人员对数据进行深化视察,从而为管理者供应决策支持。OLAP联机分析的数据基础是数据仓库或数据集市,数据集市是微型数据仓库,是面对企业部门级别的分析需求而建立的一种分析型环境,它能够快速地解决某些详细的问题4。OLAP数据集市是在连锁销售数据仓库基础上创建的,运用的工具是微软的Analysis Services工具。设置共享维有客户、商品、时间、连锁店、年龄组,私有维有会员卡、婚姻状况、教化程度、年收入、时间段、性别。在共享维和私有维基础上设计了4个多维数据集市,分别是产品统计、购物人次,客户统计、销售业绩数据集市。OLAP联机分析功
15、能:(1)商品促销通过对产品统计数据集市的多维分析,可以获得不同连锁店所出售的商品数量和种类的异同,可以比较那个连锁店,那种商品最畅销,进而对最畅销商品的连锁店进行商品优化配送,增加畅销商品的储存量,同时开展促销活动,进行肯定程度的让利销售,实现商品促销。(2)客户分群通过对客户统计数据集市的多维分析,可知在哪个连锁店、哪个时间段、哪个年龄组客户消费额度最大,则该人群为易购人群,那么针对这个消费群体所在的年龄组,所喜爱的时间段以及消费习惯供应优质服务,优化商品配置,进行广告宣扬。(3)销量统计通过对销售业绩数据集市的多维分析,建立销售预料模型,使决策人员能够针对每一种商品、每一类别的商品、每个
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