销售方案模板4篇(销售方案设计模板)

时间：2023-03-06 05:02:00 综合范文

　　下面是范文网小编分享的销售方案模板4篇(销售方案设计模板)，欢迎参阅。

销售方案模板4篇(销售方案设计模板)

销售方案模板1

　　一、安装工工作职责

　　1、按合同图纸对货物逐项整理、清点、核对。并提前准备好五金配件等相关安装物品。

　　2、到客户家必须出示“安装工上岗证”，以便客户更好地监督现场安装工作。

　　3、接到安装通知后，于约定时间内上门安装。

　　4、必须严格按照公司的安装要求及安装流程进行安装操作。

　　5、由于设计问题而影响到安装时，要善于与客户沟通并耐心解释，当场解决不了的问题不可随意向客户承诺，待回专卖店协商后再作答复。

　　6、整个安装过程中出现的问题应及时汇报店长，以便及时由相关人员处理。

　　7、安装完毕，必须整理打扫现场，收拾垃圾；记得交相关的衣柜产品使用说明书、售后卡交由客户签收保管。

　　8、安装完毕，应请客户填写“好莱客衣柜安装验收单”、“顾客意见反馈单”，并按规定收回合同余款。

　　9、衣柜安装过程中发生的遗留单由设计师签发；售后服务中发生的遗留单由店长签发。

　　二、合格安装的验收标准

　　1、严格按照公司要求安装，做到上下柜水平一致；门缝间隙大

　　小一致；导轨滑畅无异音；五金功能配件性能安装良好；公司要求安装的均要安装；

　　2、安装完毕将现场清理干净。

　　3、安装完毕必须先由公司派员验收、签字；再收客户验收、签字。

　　三、关于遗留问题

　　1、由于公司生产错误、运输破裂、客户的过分要求等造成的，安装责任人有修正的义务及再次上门安装的义务；

　　2、由于设计错误造成的，安装工有积极修正的义务；对于问题严重的，没有向公司（总部）发遗留单的，经公司确认后，每问题奖励20元；向公司发遗留单处理，没有奖励，但仍有再次上门安装的义务；

　　3、安装责任人对自己安装的衣柜保修一月，移门接驳保修一年；

　　4、遗留问题没有处理完毕的，不计发工资；不服从公司派遣或者借口推辞，没有及时处理遗留问题的，该单工资扣除；

　　5、安装失误造成向公司发遗留单的，安装责任人赔偿成本价的50%；损坏客户家物品造成的赔偿，由公司先行赔付，安装责任人承担一半；故意损坏的，双倍赔偿。

　　四、在安装中的有关要求

　　1、上门安装、售服必须穿工作服、戴工作帽，保持仪表整洁。一

　　月内两次没穿工作服或不整洁的，第一次警告，第二次罚款50元。

　　2、在安装过程中，禁止以任何理由吃、拿客户食品、物品，发现一次罚款50元，第二次计罚该单工资50%。

　　3、禁止以任何理由与客户发生争执，第一次罚款100元，第二次做辞退处理。

　　4、安装责任人严重不作为，对客户提出的意见置之不理或者消极对待，第一次罚款50元，第二次取消该单工资；

　　5、一月之内无投诉或者连续受到10单客户表扬的，每月奖励50元；

　　6、不服从工作调配的，扣除当月50%工资，2次以上作辞退处理；

　　7、新到安装工必须试用六个月，转正后要求辞工的，须提前一月提交书面辞职报告，批准后办理辞工手续，否则，不予结算工资；

　　8、样品的安装是每个安装人员的义务，必须服从分派及时安装。

　　五、工具的使用与保管

　　1、公司根据安装需要为每组提供工具一套，使用人必须保持良好使用状态，修理、更新自理；

　　2、公司提供玻璃胶和锯条，以个换新。

　　3、安装人员必须保持工具、耗财的齐备。公司将不定期进行检查，短缺一件，罚款5元，并责令当场备齐；

　　4、安装人员必带工具：手电钻、冲击钻、卷尺、水平仪、开孔钻头、麻花钻、冲击钻头、修复蜡笔、老虎钳、一字批、十字批、玻璃胶、

　　玻璃胶枪、活动扳手、电笔、电胶布、铁锤、线锯锯条、胶带、小刀等；

　　5、辞职必须将公司提供的工具上交，否则照价赔偿。

　　六、工作和服务规范

　　1、到达客户家中须先按门铃或敲门（敲门动作应礼貌，不准野蛮用力），按约定须电话联系的由领班事先记清号码并及时联系。与客户见面或电话接通须友好致意并使用礼貌用语，如：您好！请问是不是XX先生（女士）家？我们是好莱客衣柜公司的XX，今天来帮您安装衣柜??等等，严禁见到客户不打招呼或径直闯入客户家中。

　　2、在客户家中必须严格遵守如下规定：

　　1）不谁接受客户任何招待或赠物；遇有客户主动招待，必须婉言谢绝，须使用“多谢！您的心意我们的领了！但我们公司有规定，不能??”等礼貌语言。

　　2）进入客户家中时，如遇客户已装修好，则应穿戴上鞋套在进入客户家中；严禁在客户家中东张西望或乱动东西，更不准踏入与工作地无关的区域（如客户、卧室等）；使用洗手间必须征得客户同意，并切记冲水。

　　3）严禁行为举止野蛮粗鲁或懒散无状；工作时间不准坐在衣柜或客户家中物品上休息或抽烟闲聊以及乱扔烟头、严禁对客户家中与衣柜安装有关的事物评头品足。

　　4）严禁在工作期间睡觉、擅自离岗或办理私事。

　　5）回答客户任何询问必须热情有礼，一般情况下由领班回答。任何情况下不准与客户争吵，即使客户意见明显不对亦不准粗暴打断或粗暴否定客户谈话；更不准嘲笑、讥讽或使用污言秽语。

　　6）严禁在任何场合，特别是客户家中对公司设计、生产、装修等其它部门工作质量或个人进行任何贬低、诋毁或不负责任的评论，以维护公司整体形象。

　　7）对客户提出的有违我方规定的要求，必须耐心细致地解释后婉言拒绝。对于既不违反规定、又不会为公司带来经理损失的要求，须尽可能帮助客户解决。

　　8）要求客户提供必要的配合时由领班出面与客户提出并必须使用礼貌用语。严禁向客户提供任何与工作无关的要求，使用客户电话（打工作电话）须征得同意，通话要尽量简短，不准在客户家中打私人电话。

　　9）送装人员工作过程中必须密切配合，团结协作；严格服从领班指挥。严禁互相指责，推脱责任，更不准在客户家中（或电话中）互相争吵。

　　10）严禁野蛮操作而损坏客户物品，损坏后应照价赔偿。

　　11）工作过程中发生需要与公司、设计、导购协调时，一律由领班出面电话联系，其它人无权参与（特殊情况下由领班指定者除外）。

　　12）在工作中与客户发生意见不一致时，一切以公司利益和公

销售方案模板2

　　销售分公司制定薪资分配的基本原则：有利于调动员工特别是业务员的工作积极性，促进承揽订货合同和营销工作的开展；建立一种“多劳多得，按劳分配”并兼顾激励与约束相结合的“公平、公正”的绩效考核模式。

　　一、销售分公司领导及客户服务部经理实行年薪制。上述人员的薪资分配采用年薪制。公司根据职务或岗位的不同，确定其年薪基数，针对每个人年初确定的考核指标完成情况及工作业绩进行综合评定，确定年薪的发放比例，兑现年薪。（以上人员的年薪基数及月预支薪资表附后）1. 销售分公司常务副经理的考核指标为：订货额、回款额、营销费用，指标考核比例分别为：40％，40％，20％。2. 副经理兼综合管理部经理的考核指标为：出口创汇额、回款额，指标考核比例分别为：50％，50％。3. 副经理兼业务部经理的考核指标为：订货额、回款额，指标考核比例分别为50％，50％。4. 客户服务部经理的考核指标为：订货额、回款额、销售费用，考核比例分别为：40％，30％，30％。（以上人员的具体考核指标和超过指标嘉奖办法另行规定

　　二、销售分公司业务员实行月薪+销售回款提成的分配方案。销售分公司业务员按照每个人资历和以往的工作业绩采用分级制，每个级别对应一定的月薪标准。业务员职级及月薪对照表：职级12345678月薪标准（元）1200140016001800XX230026003000注：1－5级职级为业务员，6、7、8级为销售经理或销售工程师。销售分公司业务员除月薪外，按照所签订销售合同的回款额，给予一定比例的销售提成，提成款按月结算。销售提成比例暂定为回款额为1％。每月结算时先按回款额的0.5％支付。其余0.5％的销售提成款待年终考核指标时，按指标完成比例发放。超过合同约定的银行承兑回款，销售提成比例降低一个百分点，按0.4％计算。对于质保金到期未能按时回款的，每超期一个月，处责任部门以质保金额1％的罚款，以此递增。对销售分公司签定的大额合同的质保金，凡托期回款的，将视情况对主管领导在年薪中扣罚。

　　三、销售分公司产品开发科的员工，实行月薪+设计奖的分配方案。为鼓励设计人员积极参加新产品研发及技术修改和转化工作，公司将按图纸复杂程度，每a1图纸量支付30－50的设计费；每a1图纸量支付5－15元的工艺编制费。对确属新产品研发的设计费，公司将制定特殊奖励办法。

　　四、销售分公司其他员工，实行月薪+效益奖的分配方案。销售分公司的员工（业务员除外）按照其资历和工作业绩确定月薪基数。根据每季的经营成果确定效益奖金的发放数额，通过对每名员工进行考核后，发放季度效益奖金。

　　销售分公司的其他员工提供信息，并参与或达成签定定货合同，可参照销售人员的提成的办法，给予回款额0.1—0.5%销售提成.

　　五、为鼓励公司全体员工参与营销工作，凡是公司其他部门员工提供信息，帮助签定定货合同，公司将根据不同情况给予合同额0.1—1%的奖励。六、对新入职的业务员，将视情况给予半年至一年的试用期。试用期间全额开薪。完成定货任务的，按一定比例进行提成。试用期结束后，对其工作业绩和销售成果进行考核，决定其工作安排。七、附表。销售分公司副经理级及客户服务部经理年薪基数及月预支薪资表职务年薪基数（万元）月预支薪资（元）常务副经理155000副经理124000客户服务部经理103000

销售方案模板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研究的主流模式，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，数据挖掘则致力于知识发现。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，必须利用网络、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，自动快速地获取其中有价值的决策信息，为企业提供快速、准确和方便的决策支持服务[1]。

　　数据仓库（DW）、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘（DM）是20世纪90年代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研究课题。连锁销售决策支持系统（CSDSS）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，挖掘有价值的知识和规则，将客观详实的数据信息和企业决策者宝贵的自身经验结合起来，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

　　通过对销售计划和业绩的完成情况及有关环境数据进行多角度多层次的分析，发现在连锁经营战略和策略研究上投入巨大精力，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研究可以使连锁经营决策者及时掌握销售内部的运行情况和发展趋势，并对制定销售计划和长远规划提供理论指导，提高企业的管理水平和竞争优势[2]。

　　DW＋OLAP＋DM→DSS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储和组织，OLAP集中于数据的分析，数据挖掘则致力于知识的自动发现。

　　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，采用扫描记帐技术和常客程序，为超市经营者提供生意和顾客的丰富信息。扫描记帐提供关于产品流动的数量和时间的细节信息，可以精确到单个物种和分钟。常客程序可以提供实际购物者的详细信息，该方案具有以下主要技术特点：

　　①在底层的数据库中保存了大量的事务级细节数据，这些原始数据是整个DSS系统的数据源泉。

　　②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，重新组织成面向全局的数据视图，仓库数据是DSS系统进行数据组织和存储管理的基础。

　　③OLAP从数据仓库中的集成数据出发，构建面向分析的多维数据集市，再使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离。

　　④数据挖掘以数据仓库和多维数据集市中集成数据为基础，发现数据中潜在的知识、模式，并以这些知识、模式为基础进行市场预测。

　　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，包括数据获取层、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。

　　其中数据获取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、管理的需要在数据仓库的.基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系统使用人员展现数据信息。

　　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，最后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，数据访问接口采用COM组件技术，其中包括ADO（ActiveX Data Objects）、ADO MD（ActiveX Data Objects Multidimensional）、DSO（Decision Support Objects）等对象模型。

　　2 数据仓库构建

　　数据仓库是面向主题的、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，根据主题分析需要，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。

　　2．1 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。这时需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。2．2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。以上索引基准点可以作为连锁销售数据仓库的维度。

　　2．3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。

　　2．4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，采用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。OLAP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入观察，从而为管理者提供决策支持。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，是面向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具体的问题[4]。

　　OLAP数据集市是在连锁销售数据仓库基础上创建的，使用的工具是微软的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、教育程度、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，可以获取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，进行一定程度的让利销售，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，所喜欢的时间段以及消费习惯提供优质服务，优化商品配置，进行广告宣传。

　　（3）销量统计

　　通过对销售业绩数据集市的多维分析，建立销售预测模型，使决策人员能够针对每一种商品、每一类别的商品、每个分店销售情况、年、季、月、日商品的市场占有率、赢利情况进行分析预测，对每一员工进行销量统计、销售业绩分析。

　　4 数据挖掘

　　数据挖掘是CSDSS系统的重要功能，是根据连锁销售的既定业务目标和存在的问题，对大量的销售数据进行探索，揭示其中隐藏的规律，并将其模型化，指导并应用于实际的销售经营中[5]。数据挖掘功能：

　　（1）购买力预测

　　运用回归分析功能，可以预测客户的购买力，明察市场趋势获得战略优势，深挖客户资源，对诚信度高、购买力强、具有一定消费潜力的客户在购买商品时可以分期付款，实施人性化服务，这样可以有助于减少成本，把握商机，吸引优质客户资源[6]。

　　（2）挖掘潜在客户

　　会员制可以固定客户群，但是潜在客户还是存在的。一个会员卡可以有多次交易，如果交易频率过高，那么会员卡肯定外借，持卡人的周围隐藏着潜在客户，由此可以开发客户群。若在一段时间内，某个会员卡没有交易，则该客户可视为遗失客户。可采取相应的优惠政策，尽量留住客户。

　　（3）优化物流配送路径

　　在连锁超市管理中，各连锁店商品均由配送中心统一配送。配送中心根据各连锁店所需商品的品种和数量，均衡考虑各客户请求，制定配送计划，用神经网络算法规划连锁店货物配送路径，再经过调拨指令程序处理，确定最佳配送路线，将商品送往各连锁店。

　　5 结束语

　　实践证明，采用DW+OLAP+DM 框架结构的决策支持系统是比较理想和完善的架构。该系统功能齐全、性能稳定，数据仓库、联机分析、数据挖掘技术链接自如，能对数据进行快速准确分析，从而帮助管理者做出更好的商业决策，为企业带来竞争优势。但是决策不能仅凭一套系统分析就能制定，应该加上决策者的经验和智慧，以及对市场的敏锐洞察力，这样才能在销售市场运作中游刃有余。

　　参考文献

　　[1]王珊. 数据仓库技术与联机分析处理[M]. 北京:科学出版社. 1998

　　[2]邵玉祥. 连锁销售决策支持系统的研究与开发.[硕士学位论文]武汉：武汉理工大学.计算机应用技术专业.20xx

　　[3][美]Efrem G.Mallach著.李昭智，李昭勇等译.决策支持与数据仓库系统[M]. 北京：电子工业出版社.20xx

　　[4][美]William C.Amo著.SQL Server OLAP Developer’s Guide[M].Beijing: Publishing House of Electronics Industry. 20xx

　　[5]冯文权，茅奇.经济预测与决策技术[M].湖北：武汉大学出版社.20xx

　　[6]常兆光，王清河等.随机数据处理方法[M].山东：石油大学出版社.20xx