零售数学
零售数学
国际部零售数学作者：***翻译：金山快译＋金山词霸Auth: yunnetCopyrights 1998ByWal-Mart Stores Inc.All rights reserved. The reproduction or use off this work in any form or by any electronic, mechanical, or other means, now known or hereafter invented, including photocopying and recording, and including republication as or in connection with instructional or training seminars, and in any storage and retrieval system, is forbidden to anyone except an authorized Wal-Mar associate doing so for the sole training Wal-Mar associates on the material contained within.. Copies of this document ,in any form, cannot be distributed to non-Wal-Mar associates without the the written permission of the Director of International Training for Wal-Mart Stores Inc.目录VOLUME销售量 (4)SALES 销售 (5)Sales Increase销售增长 (5)Last year’s Sale 上年销售 (6)This year’s Sale 今年年销售 (6)Comp Store Sales 竞争商场销售 (7)Average Price 平均价格 (8)Profitability 利润率 (12)Initial Margin 初始利润 (12)Mix Effect 综合影响 (12)Cost Complement 成本率..................................................... (14)Freight Costs运费成本 (16)Markdowns 降价 (18)Mark 升价 (18)Gross Profit or Maintained Margin 毛利与实现利润 (21)Asset Efficiency 资产效益 (27)Inventory库存周转 (27)Packsize & Turns 包装规格与周转 (27)Annual Sales 年度销售 (28)Avg Retail Inventory 平均零售库存 (28)Turns 周转 (29)Weeks Onhand 周现货 (29)Gross Margin Return on Investment -=GMROII 毛利的库存投资回报率 (30)Asset Management 资产管理 (35)Accounts Payable to Inventory Ratio 应付款与库存比 (36)Markup/Markdown Analysis Report 提价/降价分析报告 (37)Store Categories 商场条目 (38)Merchant Finance Formulas 零售数学公式 (39)INTRODUCTION 简介The language of retail is numbers. The merchant of yesteryear could manage those numbers with a pocket calculator or pencil and paper. The successful merchant of today however needs ot understand those numbers in a broader context.零售的语言是数字，过去的商人可以用一个晓计算机器或铅笔和纸处理数字，但是今天一个成功的商人需要更广泛的意义上去理解这些数字。
14商品 - 零售数学定义标准
存销比
某周期：期末库存÷总销售量
判断库存合理与否
Thank you.
连带率：（也称：平均数）
公式：总件数/总笔数; 意义：可以看出个人或者店面的陈列、服装搭配技巧等；
案例1：UR某店面，8月份共做了100笔，共销售200件服装，零售 标价5万元。 问题：该店铺客单价和连带率分别是多少？
案例1解析：
客单价=实收金额/总笔数 =50000/100=500
连带率=总件数/总笔数 =200/100=2
库存定义以及分析：
名词 有效库存
无效库存 库存周期
定义以及公式 新品+应季
旧品+过季 商品周转率
商品周转：即是指商品从入库到售出所经过的时间和效率， 衡量商品周转水平的最主要指标是：周转次数和周转天数；
库存周转率：指一年中，库存能够周转几次；
周转天数：表示库存周转一次所需要的天数；
计算公式为：周转次数=吊牌额/平均库存 平均库存=（期初库存+期末库存）/2 周转天数=365/周转次数
周转率：
公式：周转率=库存/销售数量（销售数量通常以年、月、周为统计 单位）； 意义：了解目前商品还需要多长的时间消化完； 案例2：UR某店面店铺，8月份开始销售秋装商品，销售秋装商品 200件，库存还剩下1000件。 问题：1、该店面截止8月底秋装商品的售罄率是多少？
2、该店面的秋装货品周转时间平均还有多少周？
用来计算商品的毛利率及商品贡献价值
用来分析商品的整体互搭性、商品的可选性、应季性、顾 客的符合度等
用来分析店铺所在商圈、购物中心（商场）的人流与进店 人流的对比，以此来进行针对性的形象调整、商品调整、 促销推广活动等，来吸引更大的人流入店
用来跟进试穿顾客结束试穿后对商品的接受度、认可度等， 也用来跟进商品的畅滞销因素等
《零售数学》课件
06
销售预测与决策支持
销售预测方法
时间序列分析
利用历史销售数据，通过时间序列模型预测未 来销售趋势。
回归分析
基于多种影响因素，通过回归模型预测销售量 。
机器学习算法
利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对销售数据进行训练和预测 。
决策支持系统
数据整合
整合多源数据，包括销售数据、 库存数据、市场数据等，为决策 提供全面信息。
03
ABC分类法
根据产品的重要性和价值，将库存分为ABC三类。对于A类高价值产品
，需要进行重点管理和控制；对于B类和C类产品，可以根据实际情况
采取不同的管理策略。
库存优化策略
实时库存监控
通过实时监控库存数据，企业可以及时了解库存状况，以便采取相应的措施。实时库存监控还可以帮助企业预测未来 的需求，为采购和生产计划提供依据。
促销定价法
在特定时期或活动时降低价格以吸 引消费者。
04
价格调整策略
降价策略
因库存压力、市场竞争等原因降低产品价格 。
价格歧视策略
根据不同消费者群体、购买量等因素制定差 异化的价格。
涨价策略
因成本上涨、供需关系等原因提高产品价格 。
捆绑定价策略
将多个产品组合在一起销售，以低于单独购 买的总价吸引消费者。
数据分析
运用数据分析工具，对数据进行 处理、挖掘和可视化，发现数据 背后的规律和趋势。
决策建议
基于数据分析结果，为决策者提 供针对性的建议和方案，支持决 策制定。
数据驱动的决策制定
1 2 3
数据驱动决策的优势
数据驱动的决策制定能够基于事实和数据，避免 主观臆断和经验主义，提高决策的科学性和准确 性。
(店铺管理)超市中的数学问题最全版
（店铺管理）超市中的数学问题超市中的数学问题分数、百分数应用题的整理教学目标1.梳理学生已有的知识，使学生理解分数、百分数应用题的解题思路和解题方法，在此基础上形成壹定的知识网络和数学技能。
2.培养学生“用数学”的意识和解决实际问题的能力。
3.培养学生灵活运用知识解决实际问题的能力，体验数学知识来源于实践的新理念。
教学重点掌握三类应用题的数量关系和解题规律。
教学难点三类应用题的梳理和归纳整理。
教学过程壹.谈话引入师：同学们都逛过超市吧，超市里不仅有美味的食品，可口的饮料，其实仍蕴藏着丰富的学习资源。
今天这节课让我们壹起到华联超市转壹圈，了解信息，且且用我们学过的分数、百分数知识来解决超市里面的壹些实际问题。
1．先请同学们阅读这样三条信息，说壹说你知道了什么，又联想到了什么。
（1）食品类营业额占总营业额的85%；（2）双休日到华联超市购物的人数比平时多三成；（3）国庆节期间微波炉让利5％出售。
2.师生共同小结通过阅读这些含有分率的句子，我们能够知道把壹个量见作单位“1”，且能联想到另壹个量是单位“1”的几（百）分之几。
仍能够写出基本的数量关系式：单位“1”×分率=对应数量。
而利用这个数量关系式，我们能够解决许多的实际问题。
（板书）单位“1”×分率=对应数量二.整理归纳1.整理求壹个数是另壹个数的百分之几的应用题师：我在超市的玩具区发现有这样俩条信息，你能提出哪些有关分数、百分数的数学问题？（根据学生的回答书写问题）每只足球的售价120元每只篮球的售价200元（1）让学生自由提出问题，教师书写出示①每只篮球的售价是每只足球售价的百分之几？②每只足球的售价是每只篮球售价的百分之几？③每只篮球的售价比每只足球的售价多百分之几？④每只足球的售价比每只篮球的售价少百分之几？⑤每只足球的售价是足球和篮球总数的百分之几？⑥每只篮球的售价是足球和篮球总数的百分之几？……（2）挑选其中典型的俩个问题让学生在本子上列出算式，其余指名由学生口答只列式不计算（3）思考总结：之上几个问题在解答的时候有什么共同点？这几个问题的数量关系有什么共同点？能够归纳为什么类型的应用题？（师生共同小结：求壹个数是另壹个数的百分之几的应用题，我们壹定要先搞清楚是哪俩个量相比，认准单位“1”的量再列式计算。
零售企业销售数据分析模型
零售企业销售数据分析模型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。
零售企业对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析内容，以及对方法和内容的一些详细解释。
其中，分析方法对采购数据、库存数据的分析同样适用。
这些方法犹如一把把钥匙，可以用来打开数据分析的神秘大门。
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，并通过简单的实例展示，阐述如何将三者关联起来构造一个分析模型。
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、供应商等。
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、成长率等。
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、销售数据模型之维度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，并且商品的层级只有一层。
2、供应商商品是由供应商提供的，在不同内部组织同一商品可能存在不同的供应商。
同一商品在不同的时间也可能存在不同的供应商。
供应商所在地和区域有关联。
3、内部组织对于连锁企业，组织架构一般是：总部---事业部（业态）---区域公司---子公司---门店。
内部组织所在地和区域有关联。
门店的关键属性有：面积、员工数、所在地。
公司及总部的关键属性有：员工数、所在地。
配送中心的关键属性有：面积、员工数。
4、商品类别一般的分类有：大类---中类---小类---细类。
商品类别直接和商品关联。
5、客户客户是销售对象，包括会员。
客户所在地和区域有关联。
6、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。
一般按正式行政单位划分。
7、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。
沃尔玛零售数学(1)
沃尔玛零售数学(1)
零售数学
练习3: 一个采购计划他的部门在夏季产生500,000的销售额，毛利率达到 50％，到目前他已经用了200,000的成本产生了300,000的销售额， 请问余下的商品他应该如何设计毛利率从而使最终的毛利率达到 50％？
答案: 降价率=(10-8)/10=20%
沃尔玛零售数学(1)
零售数学
计算公式:
v 商品毛利(加价) v 降价金额
回顾
商品毛利（加价）=零售价×商品毛利率(加价率) 降价金额＝零售价×降价率
商品新毛利＝原毛利－降价金额＝零售价×（原毛利率-降价率） 新毛利率＝原毛利率－降价率
沃尔玛零售数学(1)
零售数学
答案: 新的毛利率: (110-75)/110=31.8% 31.8%*(1-15%)=27% 即使销售下降最终毛利率 >25%, 所以维持高价
如果提价到110元, 可以承受多少销售的削减才能维持原有的利润呢?
答案: 25%/31.8%=78.6% 所以销售可以削减21.4%
如果降价10%, 销售额/销售量至少增加多少才可以维持原来的利润?
损耗率＝(损耗金额/本期销售)×100％
例: 某店年终盘点库存金额为1000万，期初库存为900万，采购成本9000万， 全年销售8850万，请问损耗和损耗率是多少？
答案: 帐面库存＝900+9000-8850＝1050
损耗＝1000-1050＝-50
损耗率＝-50/8850＝-0.56％
沃尔玛零售数学(1)
例: 某产品的单位售价20元, 单位变动成本12元, 固定成本为4000元, 请计算
该产品的保本销售量和销售额?
初一数学应用题--销售问题
21．某商场经销一种商品，由于进货时价格比原来进价降低了64%，使得利润增长了8个百分点，经销这种商品原来的利润率是多少？
22．学样准备组织教师和学生去旅游，其中教师2名，现有甲、乙两家旅行社，其定价相同，并且都有优惠条件，甲旅行社表示教师免费，学生按8折费；乙旅行社表示教师和学生一律按7.5折收费，经核算后，甲、乙实际收费相同，问共有多少学生参加旅游？
6、原价100元的商品打8折后价格为元；
7、原价100元的商品提价40%后的价格为元；
8、进价100元的商品以150元卖出，利润是元，利润率是；
9、原价X元的商品打8折后价格为元；
10、原价X元的商品提价40%后的价格为元；
例1．用代数式表示：
1．某商品进价为a元，利润率为15%，则商品的利润是，商品的售价是。
18、某市场鸡蛋买卖按个数计价：一商贩以每个0.24元购进一批鸡蛋，但在贩运途中，不慎碰坏了12个，剩下的鸡蛋以每个0.28元售出，结果获利11.2元，问商贩当初买进鸡蛋多少个？
19、．小华的妈妈为爸爸买了一件衣服和一条裤子，共用了306元，其中衣服按标价打七折，裤子按标价打八折，衣服标价为300元，则裤子标价为多少元？
12.一商场把彩电按标价的九折出售，仍可获利20%，如果该彩电的进货价是2400元，那么彩电的标价是多少元？
13.某种商品标价为226元，现打七折出售，仍可获利13%，这种商品的进价是多少？
15.商店里有种型号的电视机，每台售价1200元，可盈利20%，现有一客商以11500元的总价购买了若干台这咱型号的电视机，这样商店仍有15%的利润，问客商买了几台电视机？
快消行业最经常用的数学模型_概述及解释说明
快消行业最经常用的数学模型概述及解释说明1. 引言1.1 概述在快速发展的快速消费品行业中，数学模型已经成为解决各种问题和优化业务流程的重要工具。
这些数学模型是通过对大量数据进行分析和建模得出的，并且能够预测趋势、提供决策支持以及优化资源分配等方面发挥作用。
本文将详细介绍快消行业最经常使用的数学模型，并探讨它们在实际应用中的意义。
1.2 文章结构本文主要包括五个部分：引言、数学模型介绍、数学模型应用案例、数学模型的优缺点对比以及结论。
首先，在引言部分我们将对文章做一个简要概述，介绍快消行业中常用的数学模型并阐明文章的目的。
接下来，我们将详细介绍线性回归模型、时间序列模型和预测模型等几个常见的数学模型，并解释它们在快消行业中的应用。
随后，我们会通过一些实际案例来说明这些数学模型如何帮助企业解决销售预测、库存管理和价格优化等问题。
然后，我们将比较不同数学模型之间的优缺点，并提供一些建议来选择适合特定情况下的模型。
最后，在结论部分，我们将总结文章中的主要观点和发现，并对快消行业数学模型的未来发展进行展望和建议。
1.3 目的本文旨在全面了解快消行业中常用的数学模型，并说明它们在不同场景下的应用。
通过对这些数学模型的介绍和案例分析，希望读者能够更好地理解如何利用数学模型解决快消行业中的各种问题。
同时，我们也将探讨这些数学模型存在的优缺点，并给出相应的选择建议。
最后，我们将对快消行业数学模型未来发展进行展望，为企业提供可持续发展和创新思路。
以上是对“1. 引言”部分内容详细清晰的描述。
2. 数学模型介绍：2.1 线性回归模型:线性回归是最常用的统计分析方法之一，用于建立变量之间的线性关系。
该模型的基本假设是因变量与自变量之间存在线性关系。
线性回归模型可用于预测未来销售、预测产品需求量和评估市场趋势等。
通过拟合观察到的数据点，可以使用线性回归方程来预测未知变量的值。
例如，在快消行业中，可以使用线性回归模型来确定广告投入和销售额之间的关系。
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27万 242 9.6 ？
夏季销售流水 夏季平均销售单价 夏季平均SKU销售深度 预估夏季销售SKU数
45万 173 11 ？
SKU预估
=销售流水/平均单价/深度
全年：670 春季：116 夏季：236 秋季：224 冬季：94
秋季销售流水 秋季平均销售单价 秋季平均SKU销售深度 预估秋季销售SKU数
49万 251 8.7 ？
冬季销售流水 冬季平均销售单价 冬季平均SKU销售深度 预估冬季销售SKU数
38万 401 10.1 ？
3.3.2根据图纸计算标准SKU
3.3.3实际订货SKU
店铺
标准SKU SKU饱和度
单季订货SKU
年流水≥300万 200万≤年流水<300万 100万≤年流水<200万 80万≤年流水<100万 年流水<80万
2.1公司全年销售指标确定
店铺类型 维持店 … 改造店 … 新开店 … 店铺代码 … … … … … … 全年销售 店铺级别 1月 2月 3月 历史数据 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 合计
通过对历史数据的收集，分析不同店铺类型：维持店、改造店、新开店，不同店铺级别的 每个店铺从1月到12的历史销售数据 针对不同店铺类型的店铺设定不同的数据维度： 维持店----自然增长率 改造店----坪效提升增长、面积的增长 新开店----参考平均坪效 相同类型的店铺由于各自市场的差异，在增长率方面也会有差异，需要对每个店铺进行分 析，最终确定单店的增长率 根据得出的增长率，制定每个店铺每月的销售指标（由于节假日的变动：春节等，月度的 占比会有变化，但不影响全年），最后得出公司全年的销售指标。
98% 95% 90% 85% 80%
？ ？ ？ ？ ？
4.4.2ABCD款的展示角度
商品展示角度 类别 SKU占比 销售占比 展示位置 陈列方法 展示要点
A款
20%
50%
卖场中央的构成一 对卖场的理念进行 突出视觉展示 角，主要表现穿着 视觉表现，重视季 性 的场合 节性 单品聚集，具有丰 易看、易比较；通 商品陈列 富感；易看、易摸、 过样品的组合搭配 易挑选 来展示单品魅力 卖场前部一角，表 进行视觉上的情景 具有生活提示 现时尚新潮性 展示，主题性强， 性的展示技巧 灵活运用各种配饰 和装饰物
天马行空型
感觉独善型
1.2商品订货的五适原则
适品
重中之重在于单店订货！！
适店
适量
适价
适时
1.3商品订货的流程
库存普查 全年指标分 解 历史数据收 集 完成当季采 购计划
预选会
订货目标分析
制定商品计划
现场选货
订货会
订单审核
订货总结
订货
1.如何有效订货 2.订货目标分析 3.制定商品计划 4.现场精心选货 5.上货计划 6.实例分析
黑色 米色 蓝色 35.0% 20.0% 18.0% 123 70 63 42.7% 24.7% 17.6% 114 66 47
折扣
0.75 0.76 0.86
售罄率 订销差异 预计数%
93% 94% 74% -7.7% -4.7% 0.4%
白色
…
15.0%
…
53
…
15.0%
…
40
…
0.81
…
75%
3.4.1SKU深度和宽度
50%
50%
30% 30% SKU% 20% 20% 销售金额%
A
B
C/D
3.3.1通过销售预估SKU
全年销售流水 全年平均销售单价 全年平均SKU销售深度 预估全年销售SKU数 159万 241 9.8 ？
春季销售流水 春季平均销售单价 春季平均SKU销售深度 预估春季销售SKU数
0.75
200 0.6
2、请计算出老库存全年消化吊牌额 3、请计算出新款销售额 4、请计算出新款销售折扣
85%
5、请计算出全年订货指标 请保留两位小数
全年订货指标
2.3公司全年订货季节划分
金额单位：万
历史全年销售季节占比
冬 24% 秋 32% 春 17% 夏 27%
全年订货指标 春季订货指标
1333 ？
折扣
0.75 0.76 0.86 0.81 0.78
售罄率
93% 94% 74% 75% 41%
订销差异 预计数%
-4.0% -2.0% 2.0% 3.0% 1.0%
3.6.6价格带分析
衬衫价格 订货数% 订货数量 销售数% 销售数量 199 279 299 7.0% 10.0% 34.0% 102 146 495 7.0% 8.5% 35.7% 85 103 432 折扣 0.75 0.85 0.82 售罄率 订销差异 预计数% 83% 71% 87% 0.0% 1.5% -1.6%
服装零售中货品管理常用概念
吊牌金额：商品吊牌标注金额—订货通常使用吊牌额 流水金额：终端实际销售金额—销售通常使用流水额 折损金额：吊牌金额-流水金额 净额率（平均销售折扣）=实际销售金额/吊牌销售金额*100% 折损率=实际折损金额/吊牌销售金额*100% 折损率=1-净额率（平均销售折扣） *100% 售罄率=实际销售件数/实际进货件数*100% 售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例 坪效：每坪的面积可以产出多少营业额(流水额÷专柜所占总平米)
7
65 88 55 35 1
0.86
0.8 0.75 0.79 0.81 0.85
64%
68% 79% 67% 71% 50%
0.2%
1.1% -3.1% 1.6% 0.1% 0.1%
3.6.5材质分析
T恤材质 订货数% 订货数量 销售数% 销售数量
纯棉 棉涤 涤棉 全涤 有机棉 35.0% 16.0% 17.0% 30.0% 2.0% 509 233 247 437 29 39.0% 18.0% 15.0% 27.0% 1.0% 472 218 182 327 12
夏季订货指标
秋季订货指标 冬季订货指标
？
？ ？
2.3公司全年订货季节划分
历史全年销售季节占比
冬 24% 秋 32% 春 17% 夏 27% 金额单位：万
全年订货指标
1333
春季订货指标
金额单位：万
？
？ ？ ？
夏季订货指标 秋季订货指标 冬季订货指标
春季老库存预计销售 夏季老库存预计销售 秋季老库存预计销售 冬季老库存预计销售 全年老库存预计销售
…
0.0%
…
3.6.4尺码分析
茄克尺码 订货数% 订货数量 销售数% 销售数量 折扣 售罄率 订销差异 预计数%
165
170 175 180 185 190
3.0%
27.0% 32.0% 23.5% 14.0% 0.5%
11
95 112 82 49 2
2.8%
25.9% 35.1% 21.9% 13.9% 0.4%
茄克
213101301
503紫色
499
15
80%
95%
28%
27%
茄克
213101301
704浅杏色
499
12
75%
88%
21%
19%
茄克
213101550
102深蓝
639
12
67%
74%
19%
18%
茄克
213101550
405紫红
639
8
63%
78%
12%
12%
3.6.3颜色分析
茄克主色 订货数% 订货数量 销售数% 销售数量
营销目标
上市计划
SKU
商品 计划
商品分析
商品构成
关于SKU
SKU：英文全称为Stock Keeping Unit，中文译为最小存货单位 SKU在服装零售概念中 ＜ 款（颜色），但SKU不包含尺码概念 平均单价=期间内销售流水金额/期间内销售数量 （一定要和客单价区分开来！） 客单价 =期间内销售流水金额/交易笔数
零售数学
订货
1.如何有效订货 2.订货目标分析 3.制定商品计划 4.现场精心选货 5.上货计划 6.实例分析
订货
1.如何有效订货 2.订货目标分析 3.制定商品计划 4.现场精心选货 5.上货计划 6.实例分析
1.1订货的六种类型
代言人型
每款一件型
照猫画虎型
卖场忘却型
呢绒 茄克
西装 休闲 鞋配
… …
… … …
… …
… … …
… …
… … …
3% 8%
3% 8% 2%
… …
… … …
… …
… … …
… …
… … …
3% 7%
4% 8% 2%
0.9 0.88
0.95 0.89 0.97
87% 89%
91% 92% 89%
0% 1%
-1% 0% 0%
3.6商品分析
上下
100 50 30 20 200
2.4单店订货同店订货目标分析
• 历史当季主销期 • 历史销售流水 • 历史当季占比
• 历史当季折扣
• 历史当季售罄 • 预计当季主销期 • 预计流水 • 预计当季占比 • 预计当季折扣
• 预计当季售罄
2.4.1历史当季主销期确定
历史当季主销期： 历史销售数据季节划分 销售季节划分：通过月份销售商品季节占比类确定当季主销期 从图中可看到它每个的销售商品中每个季度的商品占比 春款的主销期从3月（46%）到5月（31%） 峰值在4月（69%） 夏款的主销期从4月（27%）到9月（35%） 峰值在7月（86%） 秋款的主销期从9月（47%）到3月（42%） 峰值在10月（59%） 冬款的主销期从10月（28%）到2月（40%） 峰值在12月（57%）