大数据--销售数据分析模型

超市销售数据分析完整版

超市销售数据分析标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]

超市销售数据分析主要从以下几方面入手: 销售额分析? 从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率,看出一周中销售是好的时间段在哪几天,这样有助于安排门店员工的工作与休息,但是也须在分析报表的同时,注意一些特殊的日子,如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店,销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段,故应该在繁忙时段到来前,备足商品,并减少员工休假,以增加服务人员等举措 毛利率分析? 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13~18%,标准超市的毛利率在16~20%,便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的,它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说,节假日时,高毛利的商品会有较大提高,从而对门店的毛利有一定的补充,这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。 贡献毛利率分析 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出,一般的排列为:文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构,促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度,对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度,了解目标顾客群的消费需求。例如:肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货,而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变,但是利润率却下滑很多),这就要求超市根据自身的情况,重视利润商品的库存,合理提出要货需求单以便配送中心配送。 提高毛利率 如果一周的毛利率低于预计指标,就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如:一周的整体毛利率为13%,低于预计毛利率15%,而其中休闲食品的销售构成为13.71%,但是毛利率为11%,为了提高总体毛利率,就可以增加休闲食品的品种和

个门店经营数据分析和推算公式

19个门店经营数据分析和推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1:一月份的业绩指标为50万元,实际完成额为48万元,则一月份的达标率=8万/50万*100%=96% 例2:若一月份的指标为50万,实际完成额为52万,则一月份的达标率=104% 备注:达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 二、达标率公式 同期业绩增长率=(年\月\周同期营业额-当期营业额)/同期营业额*100% 例1:某店2013年营业额为450万,2012年业绩为300万,则2013年的年业绩增长率=(450万-300万)/300万*100%=50% 即:相较2012年的业绩,2013年业绩同期增长了50%。 例2:某店2月份的业绩为20万,1月份的业绩为35万,则2月份相较1月份的业绩增长率=(20万-35万)/35万*100%=-43%

即:相较于1月份,2月份的业绩下滑了43%。 备注:同期业绩增长率为正数时,表示业绩上升;为负数时,表示业绩下滑。 三、坪效公式 日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1:某店的营业面积为100平方M,当日营业额为8000元,则这个店铺的日坪效=8000元/100平方M=80元/平方M 备注:此指标可以分析店铺面积的生产力,深入了解店铺销售真实情况。 四、人效公式 日人效=日营业额/当日总人数(周、月、年同理可推) 例1:某店某天的营业额为9000元,某店的总人数为9人,则当日人效=9000元/9人=1000元/人 备注:反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。

五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数(月、年同理可推) 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数 备注:ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度,与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数(周、月、年同理可推) 例1:某日某店销售件数150双,客单数为75单,则此店连带率=150双/75单=2双/单 备注:此指标反映员工附加推销能力、货品组合合理性、及顾客的消费心理。 七、ASP公式 日ASP=日营业额/日销售双数 月ASP=月营业额/月销售双数

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析,需要根据我们的需求和目的来确定。 作者:佚名来源:博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析,需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导,结合实际业务情况,搭建分析框架,这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型: ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST:主要用于行业分析 ?PEST:政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P:构成政治环境的关键指标有,政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E:构成经济环境的关键指标有,GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S:构成社会文化环境的关键指标有:人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T:构成技术环境的关键指标有:新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例:吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为: 逻辑树:可用于业务问题专题分析

店铺经营数据分析和推算公式

门店经营数据分析和推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1:一月份的业绩指标为50万元,实际完成额为48万元,则一月份的达标率=48万/50万*100%=96% 例2:若一月份的指标为50万,实际完成额为52万,则一月份的达标率=104% 备注:达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 二、达标率公式 同期业绩增长率=(年\月\周同期营业额-当期营业额)/同期营业额*100% 例1:某店2013年营业额为450万,2012年业绩为300万,则2013年的年业绩增长率=(450万-300万)/300万*100%=50%即:相较2012年的业绩,2013年业绩同期增长了50%。

例2:某店2月份的业绩为20万,1月份的业绩为35万,则2月份相较1月份的业绩增长率=(20万-35万)/35万*100%=-43% 即:相较于1月份,2月份的业绩下滑了43%。 备注:同期业绩增长率为正数时,表示业绩上升;为负数时,表示业绩下滑。 三、坪效公式 日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1:某店的营业面积为100平方米,当日营业额为8000元,则 这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米 备注:此指标可以分析店铺面积的生产力,深入了解店铺销售真实情况。 四、人效公式 日人效=日营业额/当日总人数 (周、月、年同理可推) 例1:某店某天的营业额为9000元,某店的总人数为9人,则

当日人效=9000元/9人=1000元/人 壹叁壹肆-终端管家(专业门店分享平台,搜索壹叁壹肆加入我们) 备注:反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。 五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数 (月、年同理可推) 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数 备注:ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度,与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数 (周、月、年同理可推) 例1:某日某店销售件数150双,客单数为75单,则 此店连带率=150双/75单=2双/单

销售数据分析

前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军,但是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎:营销总经理要遥控管理庞大的营销团队,服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪,哪怕每天干25个小时,工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下,就容易迷失,做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型,帮助自己脱身庶务,联系市场实际,提升管理绩效。 营销总经理工作模型一:数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”,告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题,没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题;就要思考有没有特殊原因——比如:天气下雨造成三天发货量下滑,天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货,所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因,确实属于业绩异常,就要立刻从这个指标着手深度分析:通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品(哪个产品需要重点管理)、发现问题区域(哪个区域需要重点巡查)、发现问题客户(哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常)。除非问题非常严重,一般营销总经理的数据分析下延到直接下级(大区或者省区层面)即可,然后要求问题区域的大区经理做出解释,拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析,寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点,接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务(比如乡镇铺货)等等,整个分析流程图示如下:

个门店经营数据分析和推算公式

个门店经营数据分析和推算 公式 -标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

19个门店经营数据分析和推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1:一月份的业绩指标为50万元,实际完成额为48万元,则一月份的达标率=8万/50万*100%=96% 例2:若一月份的指标为50万,实际完成额为52万,则一月份的达标率=104% 备注:达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 二、达标率公式 同期业绩增长率=(年\月\周同期营业额-当期营业额)/同期营业额*100% 例1:某店2013年营业额为450万,2012年业绩为300万,则2013年的年业绩增长率=(450万-300万)/300万*100%=50% 即:相较2012年的业绩,2013年业绩同期增长了50%。 例2:某店2月份的业绩为20万,1月份的业绩为35万,则2月份相较1月份的业绩增长率=(20万-35万)/35万*100%=-43% 即:相较于1月份,2月份的业绩下滑了43%。 备注:同期业绩增长率为正数时,表示业绩上升;为负数时,表示业绩下滑。 三、坪效公式

日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1:某店的营业面积为100平方M,当日营业额为8000元,则这个店铺的日坪效=8000元/100平方M=80元/平方M 备注:此指标可以分析店铺面积的生产力,深入了解店铺销售真实情况。 四、人效公式 日人效=日营业额/当日总人数(周、月、年同理可推) 例1:某店某天的营业额为9000元,某店的总人数为9人,则当日人效=9000元/9人 =1000元/人 备注:反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。 五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数(月、年同理可推) 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数 备注:ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度,与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数(周、月、年同理可推)

商品销售数据分析

页眉 2商品分析模型 3商品分析的销售指标分析 二、什么是商品分析 2.1定义 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合理配置。 2.2商品分析模型 商品数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据,但如何利用这些数据进行分析,并得到有价值的结果来指导企业的经营活动,是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。商品分析也就是依据业务系统提供的数据进行相关的项目分析进而产生有价值的结果来指导企业经营活动的工作。 首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法,在日常商品分析当中,需要做的就是将三者关联起来构造一个分析模型,依据分析模型得到有价值的结果。 要建立一个分析模型,有三个构成因素,即:维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析,也就是分析哪方面的内容,比如商品、客户等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点,比如数量、周转率、连带率、售罄率、毛利率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。 (一)、销售数据之维度 页眉 1、商品

商品是零售分析的最细维度之一,大部分的指标都依附商品来做明细的记 录,同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。 2、客户 客户是销售对象,包括会员。客户所在地和区域有关联。 3、区域 区域是地理位置。从全球视角看:洲---国家---区;从国家视角看:区——省/市——县/区一镇/乡/村,一般按正式行政单位划分。 4、时间 时间是进行数据分析非常重要的维度,分析的角度有公历角度和农历角度。其中,公历角度:年一一季度一一月一一日一一时段(每2小时为一个段);星期、公历节假日。农历角度:年节气日时刻;农历节假日。 (二)、销售数据之指标 1、销售数量:客户消费的商品的数量。 2、含税销售额:客户购买商品所支付的金额。 3、毛利:毛利=实际销售额一成本。 4、净利:利=去税销售额—去税成本。 5、毛利率:销售毛利率是毛利占销售收入的百分比,也简称为毛利率,其 中毛利是销售收入与销售成本的差。 毛利率=(毛利/实际销售额)X100%。 6、周转率:周转率和统计的时间段有关。 周转率=(销售吊牌额/库存金额)X100%。 7、促销次数 促销次数有宏观概念上的,也有微观概念上的。宏观上,是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数,或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数;微观层面上,是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 &交易次数:客户在POS点上支付一笔交易记录作为一次交易。 9、客单价:客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。 客单价=销售额/交易次数 页眉 10、周转天数:周转天数越长,表示经营效率越低或存货管理越差;周转天数

店铺销售数据分析

服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具,为表格——日报、周报、月报、季报,最常见的是日报表、周报表。 例如:某服装店铺的销售日报表(通类规范报表) 在这张销售日报表中,完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格,以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员,拿到这张表格后,首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态?库存的货量偏多还是偏少?然后关注今日销售的金额是上升还是下降?与同期数据对比并结合天气状况是否正常?如果不正常(无论是销售减少/销售增加)分析具体原因?今日销售的件数是多少?结合销售金额,分析其销售的平均单价,属于低/高/中等价位线?分析原因?再分析具体销售的明细,如:畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存,根据销售趋势和未来天气的预测,确定畅销款的补货情况,并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了,并有效补充货源,进一步提升店铺的销售。 例如:某服装店铺,(经营面积80平米)夏季产品平均价位在500-800元,时尚风格定位。8月25日:销售6080元,销售件数46件,当日进货

350件,店铺现库存1200件;其中销售排名第1的是:M601890,白色,225元/件,销售5件。 从当日销售的平均价位线来看,6080/46=132元,而本身的定位是500-800元,可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间,货品的充足很关键,在80平米的店铺库存1200件,那么1200/80=15件,即每平方米的货品量15件,此数量应该是十分充足的。 在促销活动中,服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看,在1200件货品中,最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大,并且各款式销售比较平均?需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量,铺货的结构是否合理? 从畅销前10名,可看出销售比较集中的价位线是什么?再对应该店铺现有货品的价位线进行分析,如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上,基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型,再查店铺的库存数量,是否缺码断货?按照现销售速度,预测该库存能维持几天的销售? 对应平销的产品,尽量让畅销产品带动平销产品,即:选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。

数据分析、推算公式大全

【零售】终端店铺所有数据分析、推算公式大全达标率公式:达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100%例一:一月份的业绩指标为40万元,实际完成额为38万元,则一月份的达标率=38万/40万*100%=95%例二:若一月份的指标为40万,实际完成额为42万,则一月份的达标率=105%备注:达标率反映的出门店业绩达成的能力同期业绩增长率公式:同期业绩增长率=(年\月\周同期营业额-当期营业额)/同期营业额*100%例:某店2008年营业额为320万,2007年业绩为200万,则2008年的年业绩增长率=(320万-200万)/200万*100%=60%即表示相较2007年的业绩,2008年业绩同期增长了60% 同期业绩增长率公式:例:某店2月份的业绩为20万,1月份的业绩为35万,则2月份相较1月份的业绩增长率=(20万-35万)/35万*100%=-43%即:相较1月份业绩,二月份的业绩下滑了43%备注:同期业绩增长率为正数时,表示业绩上升;为负数时,表示业绩下滑。坪效公式:日坪效=当日营业额/当店的店铺面积月坪效=当月营业额/当店的店铺面积例:某店的营业面积为100平方米,当日营业额为8000元,则这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米备注:此指标可以分析店铺面积的生产力,深入了解店铺销售真实情况人效公式:日人效=日营业额/当日总人数周人效=周营业额/当店总人数月人效=月营业额/当店总人数例:某店某天的营业额为9000元,某店的总人数为9人,则当日人效=9000元/9人=1000元/人备注:反映门店员工销售能力与排班用人的合理性关于业绩数据指标的使用一:达标率、同期销售增长率、坪效、人效指

零售业销售数据分析模型

【零售相关行业】销售数据分析模型 2015-10-27 刘杰数据海洋 销售数据分析的重要性已无需赘言,只有通过对销售数据的准确分析我们才有可能真正找准数据变动(增长或下滑)的根本原因,营销专家刘杰称之为“动因”。找准了“动因”也就发现了真正的问题所在,解决问题、发现新的生意机会点才成为可能!那么实际的销售过程中,我们如何才能有效做好数据分析,寻找到真正的“动因”呢?接下来笔者结合一个实际案例阐述一下数据分析的主要维度及如何才能真正找准“动因”。 案例:某糖果企业Y公司南京市场8月份销售业绩较去年同期下滑了100万。 维度一:分析是那个品类的数据发生了变动? 在做销售数据分析的时候,第一个分析的维度就是要看数据变动是来自于哪几个大的品类。回到案例,面对Y公司南京市场8月份销售业绩较同期下滑了100万的数据变动情况,我们首先要确定的是下滑的100万是来自于哪个品类或哪几个品类,每个品类各自的下滑占比是多少,在此基础上进一步分析得出下滑的品类中是哪个规格的产品出现了下滑,从而真正找到造成业绩下滑的“罪魁祸首”。经过维度一的分析我们发现,8月份南京市场销售业绩下滑的100万主要是来自于水果糖和巧克力的下滑,其中水果糖下滑了60万,占比60%,巧克力下滑了40万,占比40%,进一步分析得出,水果糖的下滑主要是来自于128g袋装的下滑,巧克力的下滑主要是来自于散装巧克力的下滑。 维度二:分析是哪个区域发生了变动? 销售数据分析的第二个维度是要看引起数据变动的销售区域在哪里?是整体销售区域都出现了下滑,还是局部区域市场出现了下滑?回到案例,南京市场下辖南京城区及江宁、六合、溧水、浦口四个县级市场。按此维度分析后,我们得出结论,南京市场销售额下滑100万主要是来自于城区市场和六合县城,其中散装巧克力的下滑主要是来自于南京城区市场,而128g袋装水果糖的下滑主要是来自于六合县城市场。 维度三:分析是哪个渠道发生了变动? 销售数据分析的第三个维度是要看引起数据变动的主要渠道在哪里?换句话说,是哪个渠道或哪几个渠道出现了销售业绩的变动?每个渠道数据变动的比例各是多少?按此维度分析后,我们进一步得出结论,南京市场8月份销售额下滑的100万主要是来自于两个渠道,一个是城区的喜铺渠道,另一个是六合县城的批发市场渠道,其中散装巧克力下滑的渠道主要来自于城区的喜铺渠道,128g水果糖下滑的渠道主要来自于六合县城的批发市场渠道。 经过以上三个维度的分析后,我们就可以确定销售数据变动的基本情况,从而为进一步找准“动因”提供了更加细致、准确的依据!回到案例,面对8月份销售额下滑100万的现状,经过分析后得出的结论是南京市场下滑的100万主要来自于南京城区喜铺渠道散装巧克力和六合批发市场128g袋装水果糖的下滑,其中散装巧克力下滑了40万,占比40%,128g 水果糖下滑了60万,占比60%。 整个数据分析维度的模型图如下:

个门店经营数据分析和推算公式

19个门店经营数据分析与推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1:一月份得业绩指标为50万元,实际完成额为48万元,则一月份得达标率=8万/50万*100%=96% 例2:若一月份得指标为50万,实际完成额为52万,则一月份得达标率=104% 备注:达标率反映得就是门店业绩达成得情况及能力。 二、达标率公式 同期业绩增长率=(年\月\周同期营业额—当期营业额)/同期营业额*100% 例1:某店2013年营业额为450万,2012年业绩为300万,则2013年得年业绩增长率=(450万—300万)/300万*100%=50% 即:相较2012年得业绩,2013年业绩同期增长了50%。 例2:某店2月份得业绩为20万,1月份得业绩为35万,则2月份相较1月份得业绩增长率=(20万—35万)/35万*100%=—43% 即:相较于1月份,2月份得业绩下滑了43%。 备注:同期业绩增长率为正数时,表示业绩上升;为负数时,表示业绩下滑。 三、坪效公式 日坪效=当日营业额/当店得店铺面积 月坪效=当月营业额/当店得店铺面积 例1:某店得营业面积为100平方M,当日营业额为8000元,则这个店铺得日坪效=8000元/100平方M=80元/平方M 备注:此指标可以分析店铺面积得生产力,深入了解店铺销售真实情况。

四、人效公式 日人效=日营业额/当日总人数(周、月、年同理可推) 例1:某店某天得营业额为9000元,某店得总人数为9人,则当日人效=9000元/9人=1000元/人 备注:反映门店员工销售能力与排班用人得合理性。 五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数(月、年同理可推) 个人ATV=某个人一段期间内得业绩/这个人在这期间内得总销售单数 备注:ATV反映人员附加销售能力、货品组合得合理程度,与ASP一同反映顾客得消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数(周、月、年同理可推) 例1:某日某店销售件数150双,客单数为75单,则此店连带率=150双/75单=2双/单备注:此指标反映员工附加推销能力、货品组合合理性、及顾客得消费心理。 七、ASP公式 日ASP=日营业额/日销售双数 月ASP=月营业额/月销售双数 例1:某店某月销售3000双,营业额为35万元,则此店此月得ASP=35万/3000双=117元/双 备注:ASP反映顾客得消费能力、货品得定价、也反映员工推介高价货品得能力,与ATV 结合分析,共同反映顾客得承受能力。 八、VIP占比公式

市场营销数据分析计算公式

市场营销数据分析计算 公式 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

市场营销数据分析计算公式 产品分析工具 新产品认可度 产品生命周期PLC(ProductLifeCycle):开发、引进、成长、成熟、衰退新产品上市速度 产品盈利率工具 存货周转率 价格决策工具 产品价格弹性工具 目标收益率工具 消费者剩余占有率工具 PSM价格敏感度测试工具 PSM(PriceSensitivityMeasurement)价格敏感度分析方法 定价工具

价格稳定度测量工具 渠道决策工具 促销决策工具 促销费用效用测试工具 目标销售额增长达成率 目标利润达成率 特价品促销带动率 付现率计算工具 返券回馈率计算工具 联合促销对比率 品牌管理工具 品牌忠诚度测试工具 品牌偏好度绩效工具 品牌认知度 品牌美誉度 英特公司的品牌价值估价法模型

Y&R品牌资产标量 USP理论及其应用 USP(uniquesellingproposition) 沃尔夫PFA购买率评估模型 斯塔齐NETAPPS评估模型 AEI(广告效果指数,AdvertisingEffectivenessIndex)指数模型 CSP(CommunicationSpectraPattern)传播幅度形态模型 直复DM有效性工具 网络投放效果测试工具 网络广告点击率 网络广告转化率 广告平均浏览时间 STARCH法 广告费用增销额 顾客回馈分析工具

退出率与提价关系工具 KANO模型 四分图模型 顾客延伸率 用户满意度CSI(customersatisfactionindex)模型 营销评价工具 9S模型 整合营销传播IMC(IntegratedMarketingCommunication)的核心思想是将与企业进行市场营销有关的一切传播活动一元化。 供应商感知模型(SupplierPerceptionModel) 销售量比较评价法 商圈饱和度工具

店铺销售商品分析数据指标

商品销售数据指标1、销售数量:客户消费的商品的数量。 2、含税销售额:客户购买商品所支付的金额。 3、毛利:毛利=实际销售额-成本。 4、净利:净利=去税销售额-去税成本。 5、毛利率:毛利率=(毛利/实际销售额)×100%。 销售毛利率是毛利占销售收入的百分比,也简称为毛利率,其中毛利是销售收入与销售成本的差。 6、周转率:周转率和统计的时间段有关。周转率=(销售吊牌额/库存金额)×100%。库存存金额指的是库存成本金额,累计进货金额-累计出货金额=库存金额;。累计利润=累计销售收入,如果不考虑费用等支出的话累计出货金额+存货周转率(次数)是指一定时期内企业销售成本与存货平均资金占用额的比率,是衡量和评价企业购入存货、投入生产、销售收回等各环节管理效率的综合性指标.,其意义可以理解为一个财务周期内,存货周转的次数。其存货周转率计算公式为: 存货周转次数=销货成本÷存货平均余额 存货平均余额=(期初存货+期末存货)÷2 存货周转天数=计算期天数÷存货周转次数 =计算期天数×存货平均余额÷销货成本 一般来讲,存货周转速度越快(即存货周转率或存货周转次数越大、存货周转天数越短),存货占用水平越低,流动性越强,存货转化为现金或应收帐款的速度就越快,这样会增强企业的短期偿债能力及获利能力。通过存货周转速度分析,有利于找出存货管理中存在的问题,尽可能降低资金占用水平。 7、促销次数 促销次数有宏观概念上的,也有微观概念上的。宏观上,是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数,或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数;微观层面上,是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 、交易次数8. 客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。 9、客单价:客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。 客单价=销售额/交易次数 10、周转天数:周转天数=库存金额/销售吊牌额。 周转天数越长,表示经营效率越低或存货管理越差;周转天数越短,表示经营效率越高或存货管理 11、退货率:退货率=退货金额/进货金额(一段时间); 用于描述经营效率或存货管理情况的指标,与时间有关。 12、售罄率:售罄率=销售数量/进货数量 售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例,是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标,便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。 13、库销比:库销比=期末库存金额/(本期销售牌价额/销售天数*30)

超市销售数据分析五大方面

超市销售数据分析五大方面 7年多的零售职业生崖,经历了很多的销售数据的分析及行动 计划,超市的周报即每周汇总、统计各个部门销售数据的报表,其中包括各部门的销售额、毛利、毛利率、日比,周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划。面对这样一张报表,如何能在这些繁琐的数据中,合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法是至关重要的,报表的分析主要从以下几方面入手。 一、销售额分析: 首先可以从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率,看出一周中销售是好的时间段在哪几天,这样有助于安排门店员工的工作与休息,但是也须在分析报表的同时,注意一些特殊的日子,如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店,销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段,故应该在繁忙时段到来前,备足商品,并减少员工休假,以增加服务人员等举措 二、毛利率分析: 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13~18%,标准超市的毛利率在16~20%,

便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的,它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说,节假日时,高毛利的商品会有较大提高,从而对门店的毛利有一定的补充,这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。 三、贡献毛利率分析: 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出,一般的排列为:文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构,促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度,对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度,了解目标顾客群的消费需求。例如:肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货,而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变,但是利润率却下滑很多),这就要求超市根据自身的情况,重视利润商品的库存,合理提出要货需求单以便配送中心配送。 四、提高毛利率: 报表可以有效地提高毛利率。如果一周的毛利率低于预计指标,就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如:一周的整体毛利率为13%,低于预计毛利率15%,而其中休闲食品的销售构成为13.71%,但是毛利率为11%,为了提高总体毛利率,就可以增加休闲

excel销售大数据分析报告-实训练习

EXCEL实训练习三 商场销售数据的分析处理 1. 问题的提出 小李在深圳市开了若干家饮料连锁店,为了提高管理水平,他打算用Excel工作表来管理销售数据。下图是他制作的各饮料店的销售记录流水帐表。 为了统计“毛利润”,他必须去“饮料基本信息”表中查找每种饮料的“进价”和“售价”。这个 工作量实在太大,而且还容易出错。 现在希望:能否输入饮料名称后,让Excel根据这个名称自动去查找该饮料的“单位”、“进价”、

“售价”等信息,并存放到表“销售记录”的相应列中。

2.解决方案 通常情况下,如果不借助其它方法的帮助,要想在Excel中解决这个问题,只能到“饮料基本信息”表中一条一条地查找各种饮料的“进价”和“售价”。如果不想这么做,你有什么更好的办法吗? 这个实际需求,开发Excel的工程师,已经为我们想到了。在Excel中有一个函数,就是专门为解决这类问题设计的,这个函数就是VLOOKUP。 小李这个问题,可利用Excel中的查找函数VLOOKUP来解决。它的功能是,在数据区域的第一列中查找指定的数值,并返回数据区域当前行中指定列处的数值。下面来看看应用VLOOKUP函数是如何解决上述问题的。

3. 实现方法 本案例要解决如下几个问题: 1.在“销售记录”工作表中用VLOOKUP函数计算饮料的“单位”、“进价”和“售价”等信息,并计算出工作表中的“销售额”和“毛利润”等信息。 2.用“分类汇总”统计出各连锁店和各个区中各种饮料的“销售额”、“毛利润”。 3.用“数据透视表”分析各个区中每种饮料的销售情况和各个区中销售情况最好的饮料。 4.另外,为了提高效率、避免出错,小李还想制作一张可以从下拉列表中选择饮料名称,并能自动计算出顾客应交款及应找回款的“新销售记录”工作表。

企业运营管理与数据分析模型(杨云)

企业运营管理与数据分析模型 课程大纲: 模块一、提出问题 ◇ 营运分析模型展示 ◇ 营运管理的目标和方式 ◇ 实践的思想,寻找差异 模块二、建立标准化管理与报表体系 ◇ 运营分析是战略执行的保障 ◇ 运营仪表盘原理介绍 ◇ 企业不同阶段的报表体系 ◇ 运营仪表盘运用的基本工具 模块三、高质量的基础数据来源于流程管理 ◇ 企业运营中数据的来源流程 ◇ 标准化建设是过程管理的基础 ◇ 流程改进的环 ◇ 建立流程管理体系 ◇ 流程管理中的风险意识 ◇ 流程改进步骤与手段 ◇ 流程管理的工具 ◇ 信息化在运营管理中的作用 模块四、经营仪表盘数据工具应用(案例) 一、市场分析(产品竞争策略) ◇ 面向竞争的市场分析与管理中的应用 如何进行市场和产品细分分析 目标市场的研究、分析和选择 产品策略的图表演绎 价格分析与对策 企业如何营造持续性的赢利结构(直观的量本利分析) 案例分析与讨论 ◇ 在管理市场推广活动中的应用 市场推广活动的全程分析与管理数据分析 如何对整体促销活动进行监控和评估 如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立 如何利用方案工具寻求最佳市场方案 案例分析与讨论 二、运营分析(销售、财务、人力资源管理) ◇ 在销售管理中的应用 销售渠道的管理统计分析 渠道管理数据构架的搭建(资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析) 销售队伍的整体规划与综合诊断信息基础建立 销售代表业绩跟踪数据体系建立方法 有效的销售计划和销售目标设立 销售的有效计划和跟踪机制建立方式 建立在可持续性发展基础上销售规模提升数据模型 ◇ 在财务管理中的应用 公司盈利能力趋势分析 直观、动态的预算体系建模方式 产品上市财务预测案例分析 固定资产投资判断模型 项目现金流量与投资回报模型 财务比例分析与财务模型应用 ◇ 在人力资源管理中的应用 公司员工结构多纬度分析 年度薪资预算方案模型制定 绩效驱动因素动态模型建立

销售数据分析内容

销售数据分析从以下方面考虑 一、下月初将做以下分析内容 1、账款分析(财务提报的当天出具分析,预计7月2日) 通过账款分析,清楚的知道逾期账款的金额,分析异常账款(异常区域账款、异常业务员账款、异常客户账款),对与异常账款需要业务给出预计回款时间,到期未回款的应写书面说明,视情况采取相应的不就措施. 2、库存分析(在大区提报库存的当天出具分析预计每月1日完成) 通过库存报表分析各个区域及各个客户的库存周转情况,对于库存周转小于30天的客户则要分析为什么买的的不好,不仅要处理库存,更要结合当地的市场跟客户情况分析并找出滞销客户的滞销产品包含那些(需要业务员的协助完成)。 3、销售数据分析(根据销售数据库统计分析) 1)整体销售数据分析) A、做比较找出影响销售利润下降的主要原因(是销量?价格?还是产品结构?费 用?)(5日之前出具) 销售量与销售额做比较,如果销售额大于销售数量是否说明产品的平均价格提高或是产品结构的增加,如果反之,是否说明市场容量在增加? B、销售达成(每月2日) 2)产品结构分析 与上期比较通过产品分析可以看出现在的销量较好的主导产品和增长行产品.并找出异常产品,异常产品的异常区域(每月2日) 3)区域分析 区域的销售占比,每个区域的产品占比,并于上月做对比.找出异常区域 ,异常区域的异常产品. (每月2日) 以上通过图表及简单的文字描述 二、后期食品部销售分析的发展方向 1、新品上市后,各渠道铺货铺货情况 2、全品项上市后,分析各个区域中各个品项中毛利率及销售占比(库存周转),如果进行经营调整实现更大更好的利润. 3、全国重点系统(客户)分析,特别是全国性的系统的终端分析.(预计7月份分析麦德龙的销售情况) 4、价格对产品对区域的影响,各个区域各个产品最适合的价格带.为销售决策做依据. 5、月度促销分析的完善(需要区域经理的配合)(预计7月份完善)

店铺销售数据分析报告

店铺销售数据分析 服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具,为表格——日报、周报、月报、季报,最常见的是日报表、周报表。 例如:某服装店铺的销售日报表(通类规报表) 在这销售日报表中,完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格,以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员,拿到这表格后,首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态?库存的货量偏多还是偏少?然后关注今日销售的金额是上升还是下降?与同期数据对比并结合天气状况是否正常?如果不正常(无论是销售减少/销售增加)分析具体原因?今日销售的件数是多少?结合销售金额,分析其销售的平均单价,属于低/高/中等价位线?分析原因?再分析具体销售的明细,如:畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存,根据销售趋势和未来天气的预测,确定畅销款的补货情况,并最好与店长进行沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了,并有效补充货源,进一步提升店铺的销售。 例如:某服装店铺,(经营面积80平米)夏季产品平均价位在

500-800元,时尚风格定位。8月25日:销售6080元,销售件数46件,当日进货350件,店铺现库存1200件;其中销售排名第1的是:M601890,白色,225元/件,销售5件。 从当日销售的平均价位线来看,6080/46=132元,而本身的定位是500-800元,可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间,货品的充足很关键,在80平米的店铺库存1200件,那么1200/80=15件,即每平方米的货品量15件,此数量应该是十分充足的。 在促销活动中,服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看,在1200件货品中,最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大,并且各款式销售比较平均?需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量,铺货的结构是否合理? 从畅销前10名,可看出销售比较集中的价位线是什么?再对应该店铺现有货品的价位线进行分析,如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上,基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型,再查店铺的库存数量,是否缺码断货?按照现销售速度,预测该库存能维持几天的销售?

销售数据分析公式

商品知識 mell2013-07-10 23:33:08 商品管理运营最全的名词解释 1、SKU:SKU=Stock Keeping Unit(库存量单位) ,即库存进出计量的单位,可以是以件,盒,托盘等为单位。SKU这是对于大型连锁超市DC(配送中心)物流管理的一个必要的方法。现在已经被我们引申为产品统一编号的简称,每种产品均对应有唯一的SKU号。 2、KPI:关键绩效指标法(Key Performance Indicator,KPI),它把对绩效的评估简化为对几个关键指标的考核,将关键指标当作评估标准,把员工的绩效与关键指标作出比较地评估方法,在一定程度上可以说是目标管理法与帕累托定律的有效结合。 3、VMD:我们一般把它叫做“视觉营销”或者“商品计划视觉化”。VMD不仅仅涉及到陈列、装饰、展示、销售的卖场问题,还涉及到企业理念以及经营体系等重要“战略”,需要跨部门的专业知识和技能,并不是通常意义上我们狭义理解的“展示、陈列”,而实际它应该是广义上“包含环境以及商品的店铺整体表现”。 4、VP视觉陈列:作用—表达店铺卖场的整体印象,引导顾客进人店内卖场,注重情景氛围营造,强调主题。VP是吸引顾客第一视线的重要演示空间。地点是橱窗、卖场入口、中岛展台、平面展桌等。由设计师、陈列师负责。 5、PP售点陈列:作用—表达区域卖场的印象,引导顾客进人各专柜卖场深处,展示商品的特征和搭配,展示与实际销售商品的关联性。PP是顾客进入店铺后视线主要集中的区域,是商品卖点的主要展示区域。地点是展柜、展架、模特、卖场柱体等。由售货员、导购员负责。 6、IP单品陈列:作用—将实际销售商品的分类、整理,以商品摆放为主。清晰、易接触、易选择、易销售的陈列。IP是主要的储存空间,是顾客最后形成消费的必要触及的空间,也叫做容量区。地点是展柜、展架等。由售货员、导购员负责。 7、销售增长率=(一周期内)销售金额或数量/(上一周期)销售金额或数量-1。类似:环比增长率=(报告期-基期)/基期×100% 8、销售毛利率=实现毛利额/实现销售额*100%。

商品分析模型

商品分析模型 商品数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据,但如何利用这些数据进行分析,并得到有价值的结果来指导企业的经营活动,是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。商品分析也就是依据业务系统提供的数据进行相关的项目分析进而产生有价值的结果来指导企业经营活动的工作。 首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法,在日常商品分析当中,需要做的就是将三者关联起来构造一个分析模型,依据分析模型得到有价值的结果。 要建立一个分析模型,有三个构成因素,即:维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析,也就是分析哪方面的内容,比如商品、客户等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点,比如数量、周转率、连带率、售罄率、毛利率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。 (一)、销售数据之维度 1、商品 商品是零售分析的最细维度之一,大部分的指标都依附商品来做明细的记录,同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。 2、客户 客户是销售对象,包括会员。客户所在地和区域有关联。 3、区域 区域是地理位置。从全球视角看:洲---国家---区;从国家视角看:区——省/市——县/ 区—镇/乡/村,一般按正式行政单位划分。 4、时间 时间是进行数据分析非常重要的维度,分析的角度有公历角度和农历角度。其中,公历角度:年——季度——月——日——时段(每2小时为一个段);星期、公历节假日。农历角度:年——节气——日——时刻;农历节假日。 (二)、销售数据之指标 1、销售数量 客户消费的商品的数量。 2、含税销售额

客户购买商品所支付的金额。 3、毛利 毛利=实际销售额-成本。 4、净利 净利=去税销售额-去税成本。 5、毛利率 销售毛利率是毛利占销售收入的百分比,也简称为毛利率,其中毛利是销售收入与销售成本的差。 毛利率=(毛利/实际销售额)×100%。 6、周转率 周转率和统计的时间段有关。周转率=(销售吊牌额/库存金额)×100%。 7、促销次数 促销次数有宏观概念上的,也有微观概念上的。宏观上,是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数,或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数;微观层面上,是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 8、交易次数 客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。 9、客单价 客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。 客单价=销售额/交易次数 10、周转天数 周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长,表示经营效率越低或存货管理越差;周转天数越短,表示经营效率越高或存货管理 越好。 11、退货率

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