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。

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

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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