1. sub-industry 银行: 175,888,600 保险: 39,237,140 证券基金: 24,932,850 运营商: 19,638,040 互联网+: 16,770,820 制造/汽车: 15,018,440 零售: 14,976,950 公共事业: 12,798,200 物流/交通: 10,177,670 互金: 8,386,816 能源电力: 3,905,335 其他: 3,853,000 媒体/文娱: 1,019,133 教育/科研: 792,000 ISV: 46,400 2. industry 金融: 241,891,400.00 新经济: 62,392,410.00 其他: 31,256,490.00 其他: 公共事业: 1,012,747.00 其他: 政府: 683,402.30 其他: 医疗: 395,475.20 其他: 运营商: 351,900.00 其他: 公共事业部: 283,200.00 pipeline: 36 银行 435,192,472 34 证券基金 96,413,873 5 公共事业 76,163,399 4 保险 73,039,728 33 能源电力 65,098,557 28 物流/交通 54,499,388 24 制造/汽车 45,458,488 35 运营商 41,493,666 37 零售 35,260,799 2 互联网+ 33,295,017 6 其他 25,413,146 3 互金 24,768,317 1 ISV 8,490,800 16 其他: 国央企 4,866,700 25 媒体/文娱 3,066,800 31 石油 2,540,000 15 其他: 国企 2,402,000 21 其他: 资产管理 1,000,000 17 其他: 政府 990,000 18 其他: 服务 980,000 14 其他: 医疗 700,000 7 其他: 云服务 610,000 9 其他: 央企招商局 500,000 12 其他: 农业 450,000 22 其他: 金融租赁 300,000 10 其他: 教育 300,000 20 其他: 融资担保 200,000 23 其他: 高科技 153,891 8 其他: 公共卫生 150,000 13 其他: 农林牧渔 100,000 27 教育/科研 0 29 物流/交通/出行 0 30 电信/网络/云服务商 0 26 媒体/视频/文娱 0 32 社交/门户/在线服务 0 19 其他: 消费金融公司 0 11 其他: 游戏 0 38 零售/电商/消费品 0 负责人所属行业 预估 ACV 0 中小行 363,526,931 3 新经济 229,650,249 1 大行 179,490,830 6 证券 98,536,868 2 政府 52,675,168 5 能源 50,749,255 7 运营商 34,007,166 4 渠道 8,706,121 销售分布情况： 高价值单子（ACV500万以上）：虽然金额占比19%，但单子个数仅占1.1%，这表明大部分销售额来自于少数几个大客户。这种集中度可能带来风险，因为如果这些大客户流失，将对总体销售额产生重大影响。 中等价值单子（ACV500-100万）：金额和单子个数占比分别为47.2%和16%，这部分是销售的主力军，显示了较好的分散性。 低价值单子（ACV100-50万和50万以下）：虽然单子个数占比较大（分别为15.3%和67.6%），但金额占比相对较小（分别为15.4%和18.4%）。这表明许多销售活动集中在低价值单子上，可能影响整体销售额的提升。 销售任务完成可能性： 每位销售人员的任务ACV为500-600万。根据目前的数据分布，如果高价值单子能够保持稳定，同时中等价值单子数量和质量有所提升，完成任务的可能性是存在的。 但是，如果过度依赖少数几个大客户，或者低价值单子占比过高，可能会影响整体销售任务的完成。 潜在问题： 客户集中度：高价值单子的客户可能过于集中，需要分散风险。 销售策略：可能需要调整销售策略，增加中等价值单子的数量和质量，以提高销售额。 资源分配：销售人员可能需要更有效地分配资源，更多地关注潜在的高价值客户，同时维持和提升中等价值客户的关系。 综上所述，虽然存在一些问题和挑战，但通过适当的策略调整和资源优化，完成销售任务是有希望的。建议重点关注客户多样性和销售策略的优化。