超市销售数据分析
超市销售数据分析主要从以下几方面入手：
1.
销售额分析
2.
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
3.
4.
毛利率分析
5.
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。
6.
7.
贡献毛利率分析
8.
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。
9.
10.
提高毛利率
11.
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数量及展示的排面，以促进销售，提高这一部门的销售构成比，从而达到提高整体毛利率的目的。
12.
有效提高毛利率的方法为：
13.
(1)提高高毛利率商品部门的构成比。应当注意的是：a.毛利率虽高，可能季节性商品(如雨季到来，雨伞销售增加)较多;b.毛利率虽高，但是易成为损耗高的商品;
14.
(2)降低低毛利率部门的构成比;
15.
(3)提升高销售构成比部门的毛利率;
16.
(4)若有构成比相同的部门，应发展高毛利率的商品。但是不能完全绝对为了提高综合毛利率，而使销售构成比下降。要对不同个性、特征、用途的商品进行有效的组合，能够满足顾客的各种需求，使综合毛利有所增长。
17.
18.
经营指标
19.
超市情况设定经营指标及达成率，以决定商品的库存。各部门商品的库存是否适当，库存是否能有效发挥效率等，这种商品成绩判定的指标我们谓之交
叉比率。商品的交叉比率越高，就表示越有效率;交叉比率最少也要确保在2 00。如果为100，是指得到与商品投入资本相同数额的毛利，如果将风险负担、滞销商品及损耗计算在内的话，就谈不上效益了。各部门的目标交叉比率先由公司总部统一设定，然后各门店根据实际情况自行调整设定各部门的目标销售额，计算其应有的库存量。计算方法：假设有一部门销售目标a为154万元，销售占比b为15.7%，交叉比率c为133%，目标毛利率d为15%，那么贡献毛利率为e=b×d=15.7%×15%=2.355%，目标周转率f=c /d=133/15=8.87次，目标库存g=a/f=154/8.87=17.36万元。
20.
营运部门重点查询及分析的数据：
⑴日销售数据
⑵月销售数据
⑶销售明细数据
⑷未销售商品数据
⑸商品排行榜——前、后50名销售数据
⑹商品大中小类别排行数据
⑺贡献率数据：类同单品销售数据，但增加了百分比
⑻变价数据：对应变化商品，检查是否已更换便签和POP 采购部门需查询和分析的数据：
⑴供应商变动数据：新增、终止交易的供应商和单品促销。
⑵按主供应商汇总每天的销售金额。
⑶单品进销存数据
⑷含应付款的供应商进销存数据。
⑸结算汇总数据
⑹日销售数据
⑺月销售数据，促销商品销售数据
⑻销售明细数据
⑼未销售商品数据：标准时段积压商品库存的清单。⑽商品排行榜——前、后50名单品销售数据
⑾商品大中小类别排行数据
⑿贡献率数据
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于通海|数据分析师
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一、从销量入手
1、与去年同期相比查找销量下降原因
2、从滞销品查找，主要分析零销售商品。
3、应季商品销量分析。
4、分析各区销售占比。
5、促销活动开展时的销量变化
二、从价格体系入手
1、认真研究周边商圈价格情况与己对比
2、根据毛利额的情况看价格设定是否合理
3、进价分析
三、从商品结构入手
1、根据各类商品购买力找出缺品
2、在同系列供应商的增加或减少对销售的影响
3、正确掌握“二、八”原则
总之从数据中能发现很多问题，甚至更换卖场管理者在数据中都
能反映出来。因此数据是管理的基础，很多问题都是通过数据反映出来的。
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
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：
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
2020年淘宝数据分析报告模板
导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，
商品销售数据分析
一、商品分析的主要内容 1 什么是商品分析 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
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：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
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
企业经营分析主要指标
企业经营分析主要指标 几年经营下来，大家一定很关心自己的业绩，我们可以通过市场角度、财务角度和综合绩效评价等方面对企业的经营进行分析，从而揭示企业经营中的问题，以及提供创造价值途径。 利用学习过的财务管理知识对企业的经营状况进行分析。分析可从以下方面展开。 1企业筹资分析 1)企业筹资分析的意义：企业筹资分析有利于保证生产经营顺利进行；有利于降低企业筹资成本；有利于权衡收益与风险。 2)企业筹资成本分析。企业筹资成本是指企业因获取和使用资金而付出的代价或费用，它包括筹资费用和资金使用费用两部分。 企业筹资总成本=企业筹资费用+资金使用费用 企业筹资成本或单位资金成本(资金成本率)能够综合说明企业资金筹集的效益状况，通常资金成本率越低，说明企业筹资效益越好，反之，资金成本率越高，则说明筹资效益越差。 3)企业筹资结构分析。通过筹资结构分析，可以促使企业筹资结构优化，改善企业财务状况，提高企业承担财务风险的能力，降低企业的筹资成本。 企业负债筹资结构分析 一般认为该指标为50%比较正常，超过100%为企业破产的警界线。 一般说，在全部负债构成率正常情况下，流动负债构成率不应太高，否则企业短期偿债 能力可能会受到影响。 一般说，在全部负债构成率合理的情况下，长期负债构成率较高，对企业生产经营是有利的，因为给缓解企业短期负债的压力。对企业负债筹资结构分析，不仅可从静态角度分析各项同结构的合理程度，而且还可以从动态的角度比较各项负债结构情况或变动趋势。 企业所有者权益筹资结构分析 资本的多少反映企业所有者权益的大小，决定了企业资金实力的强弱。因此，一般地说， 资金使用费用单位资金成本=筹资金额-筹资费用 =?∑ 某筹资方式成本该筹资方式筹资额综合资金成本各筹资方式筹资总额=100%?全部负债全部负债构成率全部资产=100%?流动负债流动负债构成率全部负债 =100%() ?所有者权益所有者权益构成率全部资金或资产=100%?长期负债长期负债构成率全部负债
超市销售数据分析
超市销售数据分析 Prepared on 24 November 2020
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%，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数量及展示的排面，以促进销售，提高这一部门的销售构成比，从而达到提高整体毛利率的目的。 有效提高毛利率的方法为： (1)提高高毛利率商品部门的构成比。应当注意的是：a.毛利率虽高，可能季节性商品(如雨季到来，雨伞销售增加)较多;b.毛利率虽高，但是易成为损耗高的商品; (2)降低低毛利率部门的构成比; (3)提升高销售构成比部门的毛利率;
门店经营数据分析和推算公式
门店经营数据分析和推算公式 1 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。 2 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。 3 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。 4 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。
5 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。 6 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。 7 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
营销数据分析报告
营销数据分析报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
2017—2018学年第一学期期末考试 《营销数据分析》实践考核 娇源直销店数据分析报告 项目名称：娇源直销店数据分析报告 专业：电子商务 学号： 姓名：刘娇 任课教师：黄艳 2017年12月30日 考核项目及要求 项目：娇源直销店数据分析报告 1．考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法； (2) 掌握常用的数据分析方法； (3) 掌握根据实际数据对网店（网站）进行营销数据分析的能力与方法； (4) 掌握对同类网店（网站）及所在行业进行对比分析的能力与方法。2．作品要求
学生根据自己选择的真实网店（网站）进行详细分析，收集数据并整理数据，对网店（网站）各个方面进行具体数据分析，并撰写完整的数据分析报告。 目录
1.运营基本概况 我的店铺换过两次产品，第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本，一直没有销量，于是就更换了产品，现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司，它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司，拥有自己的品牌以及网站，而且价格是全网统一，我申请成为了分销商。 现在我淘宝店铺名称为娇源直销店，主营产品为美容美体仪器以及保健用品，现在店铺内有22个产品，现在所处行业层级是第一层级，店铺的地址 2.主体分析 流量分析 从图2-1-1可以看到近30天店铺流量，与前一个月相比，访客数下降了%,商品的访客数下降了%，跳失率下降了%，转化率上升了%。从图中数据可以反映出，店铺流量主要受PC端的影响，下降幅度较大，而且后期也没有上升的趋势，初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看，访客数的下降，以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了，跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动，加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动，再者就是加入了淘宝客的推广，吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低，主要是淘宝搜索的下单转化率低，这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率，而且PC端淘宝免费流量占比最大，也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。 图2-1-1 流量概况 通过对店铺流量途径的分析，可以总结访客进入店铺的主要路径有以下几个： 针对上述对流量的分析以及流量入口分析，我们可以将流量来源进行细分然后分别针对不同的流量来源做出不同的管理计划。
数据挖掘实验报告 超市商品销售分析及数据挖掘
通信与信息工程学院 课程设计说明书 课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程设计题目: 超市商品销售分析及数据挖掘专业/班级: 电子商务（理） 组长: 学号: 组员/学号: 开始时间: 2011 年12 月29 日完成时间: 2012 年01 月 3 日
目录 1．绪论 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2提出问题 (1) 2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1) 2.1数据仓库介绍 (1) 2.2数据集市介绍 (2) 3．数据仓库 (3) 3.1数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (4) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5) 3.2 数据仓库的建立 (5) 3.2.1数据仓库数据集成 (5) 3.2.2建立维表 (8) 4.OLAP操作 (10) 5.数据预处理 (12) 5.1描述性数据汇总 (12) 5.2数据清理与变换 (13) 6.数据挖掘操作 (13) 6.1关联规则挖掘 (13) 6.2 分类和预测 (17) 6.3决策树的建立 (18) 6.4聚类分析 (22) 7.总结 (25) 8.任务分配 (26)
数据挖掘实验报告 1.绪论 1.1项目背景 在商业领域中使用计算机科学与技术是当今商业的发展方向，而数据挖掘是商业领域与计算机领域的乔梁。在超市的经营中,应用数据挖掘技术分析顾客的购买习惯和不同商品之间的关联，并借由陈列的手法,和合适的促销手段将商品有魅力的展现在顾客的眼前, 可以起到方便购买、节约空间、美化购物环境、激发顾客的购买欲等各种重要作用。 1.2提出问题 那么超市应该对哪些销售信息进行挖掘？怎样挖掘？具体说，超市如何运用OLAP操作和关联规则了解顾客购买习惯和商品之间的关联，正确的摆放商品位置以及如何运用促销手段对商品进行销售呢？如何判断一个顾客的销售水平并进行推荐呢？本次实验为解决这一问题提出了解决方案。 2.数据仓库与数据集市的概念介绍 2.1数据仓库介绍 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。........ 2.2数据集市介绍 数据集市，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。....... 3.数据仓库 3.1数据仓库的设计 3.1.1数据库的概念模型 3.1.2数据仓库的模型 数据仓库的模型主要包括数据仓库的星型模型图，我们创建了四个
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。
EXCEL 案例食品公司销售分析
Excel案例食品公司销售分析 问题描述： 某食品公司主要经营几类干货的零售和批发业务，几类干货均有零售指导价，即销售单价，批发价根据购买数量的多少有相应的折扣。该公司销售部使用 Excel软件对销售情况进行管理，每月将销售数据记录在销售记录表中，如下图所示。请你帮助公司销售部对各类干货的销售记录进行计算和统计，完成下列操作： 1、按照下图表格中的内容，在EXCEL中将该表严格按照原表要求建立。 2、将“销售记录表”中的“销售单价”和“折扣”列的数据补充完整。要求：使用VLOOKUP 和IF函数完成，具体操作如下： (1) “销售单价”列的计算。 在销售记录表中单击单元格 F13 ，输入计算公式： “=VLOOKUP(A13,$F$3:$G$9,2,FALSE)”，按回车键。该公式的含义为：在单元格区域“F3:G9” 即在“销售价格表”中查找单元格 A13 中商品名称所对应的销售单价。第3个参数“2”表示返回“销售价格表”中的第 2 列的值。 使用填充柄“+”下拉至单元格 F30，即可完成所有商品销售单价的计算。 (2) “折扣”列的计算。 在销售记录表中单击单元格 G13 ，输入计算公式： “=IF(E13<$A$4,$B$3,IF(E13<$A$5,$B$4,IF(E13<$A$6,$B$5,$B$6)))”，按回车键。该公式的含义为：如果单元格 E13 中商品销售数量小于“销售折扣表”中单元格 A4所对应的数量，则返回单元格 B3中的折扣率值；否则再将 E13与 A5 比较，如果小于A5的值则返回 B4的值；否则再将 E13 与A6比较，如果小于A6则返回 B5的值，否则返回 B6的值。 使用填充柄“+”下拉至单元格 G30，即可完成所有商品销售折扣的计算。 3、利用公式，计算出“销售记录表”的“销售金额”列的值。公式为：=(销售单价*销售数量)*(1- 折扣)。
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
百货商场月度经营分析及汇报模板
店月经营分析 1．本月经营情况分析 1.19月份门店 KPI 预算完成情况（以 9月份为例）：（单位：万元） 注：宣传促销费包括广告、宣传促销、陈列等费用；其他费用包括办公费、耗材费等。 针对KPI 预算完成情况进行简要分析： 1.29 月份门店各业种销售分析表：（单位：万元） 针对各业种销售变化进行简要分析：
针对变化较大的品牌进行简要分析： 1.4 9 月份门店自营商品分析 （单位： 万元） 3 12 31 年 3 月 31 日前。 根据当前数据进行简要分析： 1.5 9 月份门店销售支付方式分析： （单位：万元） 单位：万1.3 9 月份门店主要业种前五名及后五名销售及毛利率分析：
针对相应数据变化进行简要分析：
1.6 9 月份门店 VIP 销售占比情况分析： 针对相应数据变化进行简要分析： 针对相应数据变化进行简要分析： 1.8 9 月份门店人均效率与劳动效率分析： 注：人均销售贡献 =含税销售净额（万元） / 自营员工数； 人均毛利贡献 =销售综合毛利（万元） / 自营员工数； 劳动效 率 =总人工费用（万元） / 含税销售净额（万元） 针对相应数据变化进行简要分析： 单位：万 元） 1.7 9 月份门店分业种销售坪效分析：
单位：万元） 针对相应数据变化进行简要分析： 1.10 特殊招商品牌综合情况分析：（于双月会前报，每两个月报一次）（单位：万 元） 注：1、特殊招商品牌是指门店特别引进或条件特别特殊的品牌等； 2、特殊条件明细须列明具体情况，如：代垫装修费、代垫流动资金等； 3、请详细说明该特殊条件目前的执行情况。 针对相应数据变化进行简要分析：
销售数据分析销售业绩
影响店铺销售业绩之销售数据分析 在企业的经营管理过程中，会产生大量的与营销有关的数据信息，这些数据信息是企业研究市场营销规律，制定生产、销售、促销计划，调整经营措施的基本依据。随着资讯科技的发展，企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。某些经营理念好的品牌已经对所有终端店铺安装了专业的服装销售软件并进行联网，在公司营销中心还配备了专业的数据分析员进行及时的数据分析并做出对策。Excel软件也有着强大的数据分析功能。相反，更多的品牌公司及加盟商连最基本的销售数据（如日报表、月报表等）都没有，甚至上月销售多少都不知道，有些是有数据却仅仅作为摆设，并没有去作以分析和应用。加强营销数据的采集与管理，并进行合理、正确、有效的实时性分析，有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性，形成科学营销的新理念，提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力。 一、店铺销售数据分析的作用。 1、有助于正确、快速的做出市场决策。 服装生意有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。在服装营销的过程中，只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整产品组合及库存能力，调整产品价格能力、改变促销策略，抓住商机，提高商品周转速度，减少商品积压。 2、有助于及时了解营销计划的执行结果。 详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过对服装销售数据的分析，可及时反映销售计划完成的情况，有助于营业人员分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。 3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率。 数据的管理与交流是服装企业系统正常运作的标志。服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的，缺少数据管理和交流，往往会出现经营失控，如货品丢失等。而店与店之间的数据交流的缺乏，更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。 二、单店货品销售数据分析。 1、畅滞消款分析。 畅滞消款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅消款即在一定时间内销量较大的款式，而滞消款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅消款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞消款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。畅滞消款式的分析首先可以提高"订货的审美观"和对所操作"品牌风格定位"的更准确把握，多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助；畅滞消款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率；畅滞消款分析还可以查验陈列、导购推介的程度，如某款订货数量较多，销售却较少的情况下，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款；畅滞消款分析可以及时、准确对滞消款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。 2、单款销售生命周期分析。
店长经营数据分析
店长经营数据分析 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
店长必学：店长必须要会的数据分析 店长定期进行科学的数据分析，是店长掌握门店经营方向的重要手段。在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析，但无论哪方面数据，分析只是一个开始，关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力，指导如何开始下一步工作才是重要的。店长需要每周或者每月开会，做以上各种数据分析，总结过去，找出差距。 一、门店经营指标数据分析 1）销售指标分析：主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。 2）毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3）营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用，这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用（电话费、交通费、卫生费、税收、工商费），通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。 4）评效：主要是本月评效情况，与去年同期对比“日均评效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。 5）人均劳效：主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额/本月工资人数
6)盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在进、销、存各个环节存在的问题。 7)门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。 二、商品经营数据分析 1)经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退，总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是热销商品、新品商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时请退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 2)商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计，动销率分析，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100，滞销品种数：门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 3)商品品类分析：主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况，门店需对本月所有品类销售与毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。 4)本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利分析，这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利
知名企业销售数据分析案例
知名企业销售数据分析案例 讲师：纪浩然 一、广东移动数据分析 图1 广东移动数据模型（2006年）
如图1所示，2006年，广东移动在后台做支撑时，做了几个模型：业务分群、产品关联、彩信和彩铃的增量。在彩信和彩铃产品中，用到了LOGISTIC回归，如图2、图3所示： 图2 数据挖掘分析的整个过程 图3 数据挖掘分析的纬度 其中，客户预警就是感觉客户要流失，然后去关怀他。
图4 客户群聚类分析 如图4所示，在做客户分群中用了聚类，它把广东移动的客户分成了九个群，这就是用多维度的数据去做聚类。 图5 关联分析 图5是对数据进行关联分析，因为其数据业务很多，所以把数据业务用来做关联，做好关联以后做套餐、捆绑销售。
图6 销售模式 如图6所示，在彩铃、彩信的销售模型上做的是逻辑回归。做Logistic回归就是把这些数据总结出来，如半年之内是否用过彩信、当月网内主叫时长占比等指标，抓住这些因素就可以做推销，这就是精细化管理。 同样彩铃也是用Logistic回归，抓住影响因素，如图7所示： 图7 彩铃业务Logistic回归分析
图8 营销效率对比 移动管理是非常严谨的，全部是KPI管理、靠数字说话，移动的员工分A类、B 类、C类，A类员工是有编制的，待遇比B类员工要好很多，B类员工升A类员工就 体现在KPI考核上。 图9 实施精确营销前后的收入对比 二、淘宝网数据分析
淘宝网数据分析的特点包括： 1.庞大的指标体系 淘宝网的指标体系非常庞大，包括包括流量、转化率、客单价等，据不完全统计，指标达到200多，还在不断增长。 2.分析目标务实并且分散 淘宝网数据的分析目标非常务实但是很分散，比如，做淘宝页面的装修，就是去分析什么主题、页面装修会带来更多的网销量。 3.分析工具简单实用 淘宝网数据的分析工具目前还是以Excel为主，但是其机器的性能非常强大，其分析工具就是两个：Excel、VBA。 4.以报表工具为客户提供业务支撑 淘宝的RFM分析，就是最近一次的购买时间、现在购买的频率以及购买的金额大小三个因素会直接影响客户再次购买的概率。