企业订单销量优化的方法有哪些?

高效促进订单销量增长,是企业追求的目标,企业可以通过建立一套订单销量模型来优化销量。那么,订单销量模型该如何构建呢?

价格会决定销量,所以订单销量模型核心要从价格决策维度入手。

价格决策维度包括三大部分:

1. 订单销量模型价格决策维度-生产成本

价格的决策维度最主要的一个核心就是生产成本。

应用背景:客户要求降价,新品定价,报价测算,原材料波动,人工工资上涨,自制/外协/采购,测算

应用需求:材料来源、生产批量、采购批量、委外/自制、材料替代、制造费用、废品率、损耗率等。

发生这些应用场景的时候,公司的决策点很重要。

2.订单销量模型价格决策维度-销售费用

第二部分是销售费用,包装费、检测费、物流费用、快递费、委托第三方检验招待费等。以前大批量时代一年的订单就是10万,20万的,这样的状况下,包装费检测费都是小钱,现在订单量,笔数从30变成300甚至3000的时候,每一单都要考虑这些事项,费用的控制就变得很重要,所以在构建订单销量模型的时候,这个环节是一定要考虑进来。

3. 订单销量模型价格决策维度-个性加价

第三个是灵活的加价策略。很多时候客户要求改参数、改LOGO、改材料、订单变更改数量等,如果不知道自己的成本的话,很容易造成损失,这就要求企业匹配一套灵活的加价策略来应对。所以在整个价格决策为模型的时候,加价的环节也要考虑进来,要不然整个结构流程会乱掉。

不同矩阵的产品,销售策略不同

不要指望每一个产品销量都很大,从利润的贡献的角度来讲是不可能的。不同的产品,不同系类的产品,销售策略应该不一样,这样才能引导往好的方向公司更赚钱。通过波士顿矩阵分析,优化订单销量。图片1.png

建立多维度分析模型,驱动销量的优化

企业要建立多维度分析模型:时间+产品+客户+利润等维度,驱动销量的优化。整个订单销量模型,一定要从时间、产品、客户和利润这些维度分析。比如说客户的12个月的状况,它的利润的贡献波动是什么?到底什么原因?符不符合产品要素的要求?如果不符,驱动销量的优化。还可以去增加当前的毛利,标准毛利和实际毛利的比对,就是当时我报价的时候应该要赚多少钱,实际的投资报酬,投资回报实际的毛利是贡献多少?那这样有做一个比较,整个的价格决策包括客户的引导,产品的定位都会变得完全不同。

销量模型构建注意要点:

1. 要居于利润驱动导向分析;

2. 数量不是接单量,以订单销量为准;

3. 明确参照物,建立标准与实际的对比;

4. 需要细化到订单维度,才能识别提升的机会点。

5. 量化指标,率化指标;

6. 尽量可视化:易记、易用、易识别

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可视化让复杂变简单

订单销量数据可视化前:数字太多,容易出现审美疲劳,数字淹没的情况。稍微不敏感不注意,就会疏漏问题识别。实现可视化后,标准和实际差多少清清楚楚,有问题赶紧开会找问题,各部门齐心协力找到问题点进行改善;出现利润有偏差的问题,很容易分析出是什么原因?跟客户的报价灵活性要强,而且报价的有效期应该压缩吗?所以这里面有很多方法,只要合理应用起来,业务单位是有很多应对招式的。


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