事儿一多，细节就会混乱
很多情况没办法掌握
比如要去拜访客户
如果对客户交易情况不能完全掌握
就很难制定合适的销售策略
另外，有些老板下游的客户多
老板只能对几十家重要客户的情况做到心中有数
那么其他客户要是不去维护就容易流失
而且经营过程中
商品种类繁多
要持续保持商品的竞争力才能在市场站稳
可是这些问题都需要明确的数据细节做支撑
怎么办呢
现在就有一个快速有效的方法去解决
好生意数据分析
帮企业走上智能商业之路
上面说到的问题不再是问题
随着时代的发展与进步，越来越多的决策由机器完成，数据成为企业的重要资产。快速和精准是智能商业时代的主要特点。好生意大数据分析，让老板对自己的用户了如指掌，管理好用户，不再担心他们从手中溜走。
好生意客户分析：通过全面的数据分析，对每一个客户进行画像，帮助企业能够更加完整准确的了解客户，同时提供相应的指导意见，帮助企业高效决策，指导企业具体操作。客户分析是基于客户的交易数据、行为数据，通过特定分析模型，全程由系统自动进行分析，不需要人为参与，直接给用户提供最终的分析结果。
好生意对一个客户整体情况进行刻画，其中包括合作时间、最近一次交易；近1个月、近3个月、近1年的交易情况和销售趋势、应收情况；以及客户对商品和喜好情况进行统计、分析。最终分为：客户浏览未购买的商品、热销未购买的商品、可能被替换的商品、猜客户喜欢的商品等，通过这些数据、分类，商家可以占据主动营销的地位。
同时，后台数据可设置相关商品提醒：滞销商品提醒；建议淘汰商品提醒；优质低价商品、畅销品智能推荐。有利于老板营销、采购的决策。
好生意主要从用户的贡献度、忠诚度两个方面进行数据分析，从而找出优质的客户，再进行下一步决策。
贡献度
贡献度主要从销售收入、销售毛利2个角度进行分析。了解客户贡献度大小，找出一段时间内贡献度高或低的企业，针对高收入群体、高毛利客户：是商家要非常关注的群体。通过线上线下重点维护这类客户。
针对低收入客户、低毛利客户：考虑积极跟进或是做些促销提高销售。
忠诚度
了解客户与企业的业务往来频繁度，交易次数越高的企业，说明客户与商家的关系越紧密，忠诚度越高。高频交易的客户都是对企业有较高依赖度的客户，应该给予更多关注。
客户数据分析后，针对客户的行为会有相关的提醒：欠款客户超期提醒收款；流失风险、下滑风险客户预警；交易周期异常客户提醒；客户被替代风险预警。
客户案例
某专业市场玩具批发商，下游有一千多家客户，商品更新速度快。
使用前：老板都是凭经验来管理生意，由于客户比较多，只能对20多家客户做到重点关注，部分客户明知道订单种类减少了，可是没有那么多精力去和之前的账单比对，到底是哪些减少了。
使用后：用了好生意之后，通过对客户行为数据的分析以及客户被替换预警，可以很清楚的知道是哪些客户、哪些商品的订单种类减少了，及时的调整营销策略，给予老客户一定的优惠，留住老客户。
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