零售业数据分析指标运用
大数据在零售业中的应用
大数据在零售业中的应用近年来，大数据的兴起已经成为人们关注的焦点。
在各个领域，大数据都被越来越广泛地应用。
零售业作为社会生活中不可缺少的行业之一，其与大数据的结合也成为了一种趋势和必然。
本文将探讨大数据在零售业中的应用。
一、数据对零售业的意义数据是零售业的生命线。
零售业的经营涉及到大量数据的处理和分析，包括商品销售数量、销售额、库存量、客户数据等等。
这些数据的收集、整理和分析是零售业的核心竞争力。
同时，数据也是企业信息化的基础，可以为企业提供精准的市场决策支持，指导企业向正确的方向前进。
二、大数据在零售业中的应用1.客户数据分析通过大数据技术，可以对客户数据进行深入分析，挖掘客户的需求和购买行为，从而为零售业提供更加精准的市场决策支持。
例如，通过对客户的浏览记录和购买记录进行分析，可以了解客户的购买偏好和购买时间段，进而为零售企业提供更加符合客户需求的商品选择和促销方案。
2.商品智能推荐大数据技术可以通过自动推荐系统对客户的喜好进行分析，将客户偏好相似的商品推荐给他们，从而增加客户的购买率和满意度。
同时，对于销量不佳的商品，可以通过对客户购买习惯的分析，重新定位商品的营销策略，提高销售量。
3.供应链和库存管理零售业的供应链和库存管理是非常关键的环节。
大数据技术可以帮助零售企业预测销售趋势和需求量，及时调配货源，降低库存水平，减少企业的经营风险。
同时，通过对供应链的数据分析，零售企业可以为供应商提供更加精准的订单和配送指令，提高供应链的效率。
4.营销活动监测管理大数据技术可以帮助零售企业实现对营销活动的全面监测和管理。
通过对营销数据的分析，可以了解营销效果和进一步改进策略。
同时，还可以对市场竞争对手的营销活动进行监测和分析，为企业提供更加全面的市场信息。
三、结语随着大数据技术的不断发展和应用，零售业也将发生着深刻的变革。
只有不断探索和创新，才能在激烈的市场竞争中稳定经营。
大数据的应用为零售业提供了更加广阔的发展空间，同时也为消费者提供了更加优质的购物体验。
零售行业数据分析报告
零售行业数据分析报告一、引言零售行业是当今经济中最重要的组成部分之一。
它是商品流转的末端环节，直接面对消费者。
为了更好的了解零售行业的发展现状和趋势，本篇数据分析报告将通过对零售行业的数据进行详细分析，为读者提供深入了解和洞察行业的机会。
二、行业整体概况1. 零售市场规模根据最新公布的数据显示，目前全球零售市场规模不断扩大。
预计在未来几年内，全球零售市场的总规模将进一步增长。
其中，亚太地区的零售市场增长最为迅猛，其次是欧洲和北美地区。
2. 零售业务类型零售业务可以分为实体店和电子商务两个主要类型。
目前，虽然实体店仍占据主导地位，但是电子商务快速发展，已经成为零售业务的新动力。
预计未来几年内，电子商务的增速将超过实体店的增速。
三、消费者行为分析1. 消费者购买渠道消费者购买渠道的选择对于零售行业来说非常重要。
根据数据分析显示，目前消费者购买的首选渠道主要是实体店和电子商务平台。
消费者的购买习惯受到多方面的因素影响，包括价格、品质、便利性等。
2. 消费者购买决策消费者购买决策是零售行业的关键点之一。
通过数据分析可以得知，消费者的购买决策主要受到产品需求、品牌形象、口碑评价等因素的影响。
零售商可以通过了解消费者的购买决策路径，从而制定相应的销售策略。
四、市场竞争分析1. 主要竞争对手零售行业的市场竞争激烈，存在着多个主要竞争对手。
这些竞争对手来自不同的业务类型和地区。
通过数据分析，可以了解到各个竞争对手的市场份额、发展策略和产品特点等。
2. 市场份额分析市场份额是衡量企业在市场中所占地位的重要指标。
通过数据分析，可以了解到不同零售企业的市场份额情况，进而评估其在行业中的竞争优势和地位。
五、销售趋势预测1. 市场增长趋势数据分析可以帮助我们了解零售行业的市场增长趋势。
根据相关数据显示，未来几年内，全球零售市场将保持较高的增长率。
其中，电子商务市场将迎来更大的机遇和潜力。
2. 消费者需求变化趋势消费者需求是驱动零售行业发展的重要因素之一。
零售业经营指标基本计算公式及应用
基本计算公式及应用1、增长率=（本期—上期）/上期*100%经常使用的数据，是数据分析的主要环节，通过增长率可以清晰反映门店各项经营指标与同期的增比情况，便于公司对门店的运行做相关调整。
2、毛利率（倒扣率）=(销售额—销售成本)/销售额*100％毛利率是衡量商品毛利水平的指标，对门店日常经营有重要的指导作用，通过毛利率计算何以知道那些是门店高毛利商品应该做重点推广，那些是敏感商品不能断货等。
另外毛利率的高低也是衡量当地购买能力的依据。
门店食品毛利率应该15%左右，针织25—35%；杂品20—25%；洗涤15—18%3、毛利 =销售额 * 毛利率=销售金额—销售成本=进价—售价毛利是经营中很重要的一个指标，是门店利润来源，是我们发展的基础。
每一个人都必须关注这个指标。
毛利是考核门店经营业绩的主要依据，是对店长能力的考核。
4、平均库存=（期初库存+期末库存）/2=每日库存之和/天数平均库存可以直白的告诉门店还有多少商品，是否应该加大或减少进货数量，在经营中非常重要。
公司对门店有库存考核。
5、周转率=本期销售数量/本期平均库存*100％6、库存周转次数=本期销售额/本期平均库存库存周转次数说明商品流通是否顺畅。
通过库存周转次数计算何以降低或减少滞销商品出现，加大资金周转率。
通则规定：食品年周转次数不能小于12次，百货不能小于4次，针织不能小于6次。
7、库存周转天数 = 30（365）/库存周转次库存周转天数说明一个商品从进入门店需要多常时间可以销售出去，也就是什么时间能将商品变为销售款。
如果周转天数过长有可能变为滞销商品，应该考虑变换陈列位置、加大促销力度、申请返货等等8、人均销售=销售/人数这个指标说明人员分配是否合理、劳效如何，是门店对员工考核的基本依据，可以反映员工销售能力以及员工销售热情进行的考核。
可以根据人均销售门店向人力资源部提出人员增减变动情况。
也是控制门店开支的主要依据。
9、人均毛利=毛利/人数这个指标说明员工为企业盈利能力，尽量提高这个指标。
大数据分析技术在零售业中的应用探究
大数据分析技术在零售业中的应用探究近年来，随着科技的不断创新和进步，大数据分析技术已经成为各个行业的核心竞争力。
在零售业中，这种技术的应用更是被赋予了极为重要的意义。
本文将从零售业的角度出发，探究大数据分析技术的应用，分析其对零售业的价值和优势以及未来的发展趋势。
一、大数据分析技术在零售业中的应用大数据分析技术在零售业中的应用主要包括以下几个方面：1.客户行为分析现代客户越来越强调个性化服务，企业需要更好地了解客户的需求与兴趣，并及时根据这些数据进行相应的调整和改进，以此提高客户的满意度和忠诚度。
大数据分析技术可以通过分析消费记录、网上搜索记录以及社交媒体信息等数据，更好地了解客户的需求和消费习惯，并对企业的销售策略进行优化调整。
2.商品销售分析零售企业需要了解自己的销售情况，以便更好地掌握市场趋势和调整经营策略。
大数据分析技术可以对商品销售情况进行深入的分析，包括商品的销售渠道、销售量、销售时间等等，从而帮助企业更好地掌握市场动态。
3.库存管理库存管理对零售企业的经营影响巨大。
企业需要根据市场需求来管理库存，避免过高的库存导致损失。
大数据分析技术可以通过对销售数据和库存数据的分析，帮助企业科学地制定库存管理策略，从而降低成本，提高效益。
4.品牌管理品牌管理也是零售企业的重要任务之一。
大数据分析技术可以对企业品牌形象进行分析，包括品牌知名度、品牌忠诚度、竞争对手的品牌形象等等，从而帮助企业更好地制定品牌策略和营销策略，提高企业品牌的竞争力。
二、大数据分析技术对零售业的价值和优势大数据分析技术在零售业中的价值和优势主要体现在以下几个方面：1.提高企业竞争力大数据分析技术可以通过对市场信息的分析，为企业提供更加准确的市场情报，帮助企业更好地预测市场趋势和调整经营策略，从而提高企业竞争力。
2.提高客户满意度大数据分析技术可以帮助企业更好地了解客户需求和消费习惯，并根据这些数据进行相应的调整和改进，从而提高客户的满意度和忠诚度。
连锁药店数据指标
连锁药店数据指标一、引言连锁药店作为医药零售业的重要组成部分，扮演着提供药品和保健品的重要角色。
为了有效管理和运营连锁药店，需要建立一套科学的数据指标体系。
本文将详细介绍连锁药店数据指标的标准格式，包括指标名称、定义、计算公式、数据来源和应用场景等。
二、数据指标一：销售额1. 指标名称：销售额（Sales）2. 定义：连锁药店在一定时间内的销售总额，包括药品和保健品的销售额。
3. 计算公式：销售额 = 药品销售额 + 保健品销售额4. 数据来源：销售系统、财务系统等内部数据系统。
5. 应用场景：评估连锁药店的销售业绩，了解药品和保健品的销售情况，制定销售策略和目标。
三、数据指标二：客流量1. 指标名称：客流量（Footfall）2. 定义：连锁药店在一定时间内进店的顾客数量。
3. 计算公式：客流量 = 进店顾客数量4. 数据来源：门禁系统、POS系统等内部数据系统。
5. 应用场景：评估连锁药店的客流情况，分析顾客行为，优化店铺布局和营销活动，提升顾客满意度。
四、数据指标三：客单价1. 指标名称：客单价（Average Transaction Value）2. 定义：连锁药店每笔销售的平均金额。
3. 计算公式：客单价 = 销售额 / 销售笔数4. 数据来源：销售系统、财务系统等内部数据系统。
5. 应用场景：评估连锁药店的销售效益，了解顾客购买行为，制定促销策略和产品定价策略。
五、数据指标四：库存周转率1. 指标名称：库存周转率（Inventory Turnover）2. 定义：连锁药店在一定时间内库存的周转速度。
3. 计算公式：库存周转率 = 销售额 / 平均库存4. 数据来源：库存管理系统、销售系统等内部数据系统。
5. 应用场景：评估连锁药店的库存管理效果，控制库存成本，减少滞销品的堆积。
六、数据指标五：员工效能1. 指标名称：员工效能（Employee Productivity）2. 定义：连锁药店员工在一定时间内的工作效率。
零售业基本计算公式及应用
零售业基本计算公式及应用1、环比（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－12、同比增长率=本期销售金额或数量/去年同期销售金额或数量－1增长率是经常使用的数据,是数据分析的主要环节，通过增长率可以清晰反映门店各项经营指标与同期的增比情况，便于公司对门店的运行做相关调整。
3、客单价=总销售金额÷总销售件数门店的销售额是由客单价和顾客数（客流量)所决定的,因此，要提升门店的销售额，除了尽可能多地吸引进店客流,增加顾客交易次数以外，提高客单价也是非常重要的途径.4、连带率= 销售总数量÷销售小票数量(低于1。
3说明整体附加存在严重问题)个人销售连带率= 个人销售总数量÷个人小票总量(低于1。
3说明个人附加存在问题）连带率是销售过程中一个非常重要的判断依据，是服装行业销售的一个指标。
如果在一次交易中客人买走五件商品,说明连带率很高。
对连带率最有影响的就是货品的搭配，门店不要按照公司死板的搭配，要有些灵活的搭配，学会抓住客人的需要，这样成交的机会才会比较大。
5、连单率=当日单比销售两件以上（含两件）的单数/当日销售的单数6、客单价=总销售金额÷总销售件数7、人均销售=销售/人数人效，这个指标说明人员分配是否合理、劳效如何，是门店对员工考核的基本依据，可以反映员工销售能力以及员工销售热情进行的考核。
可以根据人均销售门店向人力资源部提出人员增减变动情况。
是门店人员变动的依据,也是控制门店开支的主要依据。
8、单位面积销售=销售/面积坪效，是衡量门店经营水平的重要指标,说明你的面积利用是否合理。
是对门店基础能力的考核.要求门店店长对这个基数加大提升。
店长是否一直在让你门店面积升值。
让门店面积升值的办法：1、增加门店销售。
2、提升门店客流量。
3、提升门店9、营业毛利=毛利—费用(收入及计提、运杂费、差旅费、修理费、办公费、资产租金、水电费、租赁费、低值易耗品摊销、物料消耗、劳动保险、财产保险、业务招待费等等）营业毛利也就是我们通常说的利润.是对门店店长考核的最主要指标，是店长能力的考核.营业毛利表示：门店为公司创造的盈利情况，直接关系公司发展前景，与各位息息相关。
如何进行零售业数据分析与销售预测
如何进行零售业数据分析与销售预测零售业是一个竞争激烈的行业，如何进行数据分析和销售预测成为了零售商们面临的重要问题。
数据分析和销售预测可以帮助零售商更好地了解市场需求、优化产品组合、提高销售效益。
本文将探讨如何进行零售业数据分析与销售预测，以帮助零售商在激烈的市场竞争中脱颖而出。
首先，进行零售业数据分析的第一步是收集和整理数据。
零售商可以通过不同渠道收集数据，如销售记录、会员消费数据、市场调研数据等。
这些数据可以包括销售额、销售数量、销售地点、销售时间、顾客信息等。
收集到的数据应该进行分类、整理和存储，以便后续的分析和预测工作。
接下来，零售商需要运用合适的数据分析工具和方法对数据进行分析。
数据分析可以帮助零售商了解产品的销售趋势、顾客购买偏好和市场需求等重要信息。
零售商可以使用统计分析、数据挖掘、机器学习等方法来探索数据中的规律和趋势。
例如，可以通过分析历史销售数据，找出产品的热销时段和地点，以便合理安排库存和销售策略。
此外，零售商还可以通过数据分析来了解顾客的购买行为和偏好。
可以通过分析顾客的购买历史和消费习惯，找出他们的购买模式和偏好。
这样可以帮助零售商更好地定位目标顾客群体，精准推送产品和促销信息，提高销售转化率和顾客满意度。
除了数据分析，销售预测也是零售业的重要工作之一。
销售预测可以帮助零售商合理安排库存、制定销售计划和预算，以应对市场变化和需求波动。
销售预测可以基于历史销售数据、市场趋势和顾客反馈等信息进行。
零售商可以使用时间序列分析、回归分析、人工智能等方法进行销售预测。
通过准确的销售预测，零售商可以避免库存积压或缺货的情况，提高供应链的效率和灵活性。
此外，零售商还可以利用数据分析和销售预测来进行市场竞争分析和战略规划。
通过分析竞争对手的销售数据和市场份额，零售商可以了解竞争对手的优势和劣势，找到自身的差距和机会。
在制定战略规划时，零售商可以根据数据分析的结果，制定相应的市场推广策略、产品定价策略和促销策略，以提高市场竞争力。
服装店数据分析公式
服装店数据分析公式在如今竞争激烈的服装零售市场中，了解并正确分析数据是成功的关键。
服装店数据分析公式可以帮助店主们深入理解他们的业务，并制定出更明智的决策。
本文将介绍一些常见的服装店数据分析公式，以帮助店主们更好地管理他们的业务。
1. 客单价（Average Order Value，AOV）：客单价可以帮助店主了解每个订单的平均价值。
计算公式为：总销售额/总订单数。
通过监控客单价，店主们可以了解客户的消费水平，并制定相应的营销策略，例如提供折扣券或限时优惠，以提高客单价。
2. 篮均价（Basket Size）：篮均价可以帮助店主了解顾客每次购物的平均数量。
计算公式为：销售件数/总订单数。
监控篮均价可以帮助店主判断顾客购物习惯，例如是否更倾向于购买一次性大量商品，或者更喜欢多次购买少量商品。
根据这些信息，店主可以优化商品陈列和促销策略。
3. 复购率（Repurchase Rate）：复购率可以帮助店主了解顾客的忠诚度和回头率。
计算公式为：有复购行为的顾客数/总顾客数。
高复购率意味着顾客对店铺和商品非常满意，店主可以通过推出会员计划或积分系统等方式，促进顾客的再次购买。
4. 客户生命周期价值（Customer Lifetime Value，CLTV）：CLTV可以帮助店主评估每位顾客在其购物生命周期内对店铺的贡献价值。
计算公式为：平均交易金额×平均购买频次×平均客户关系长度。
通过确定顾客的CLTV，店主可以将资源集中在最有价值的客户上，并制定相应的客户保持和忠诚度策略。
5. 库存周转率（Inventory Turnover）：库存周转率可以帮助店主评估库存的有效利用程度。
计算公式为：销售额/平均库存数。
高库存周转率意味着库存得到有效控制，减少滞销和过期商品的风险，并提高现金流。
店主可以通过优化采购和库存管理来提高库存周转率。
6. 营销成本占比（Marketing Cost Ratio）：营销成本占比可以帮助店主评估营销活动的成本效益。
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VIP的规律
• 一般情况下，VIP在45%-55%之间比较好 ；这时公司的利益是最大化的，市场拓 展与顾客忠诚度都相对正常，且业绩也 会相对稳定。若是低于这个数值区间， 就表示有顾客流失，或者是市场认可度 差，门店的服务能力不佳；若是VIP高与 数值区间，则表示开发新客户的能力太 弱。假若是先高后低，就表示顾客流失 严重。
总结
• 数据是科学管理的基础，没有数据佐证 的管理行为是不可靠的；而数据分析的 基础是要有准确的历史资料记录，所以 ，在使用数据管理组织时，必须先加强 数据搜集工作的审查，这要求各位同事 要秉持坚持，严谨的工作态度！
• 最后预祝各位同事能够将数据分析进行 到底，大幅度提高管理水平！！
无悔无愧于昨天，丰硕殷实 的今天，充满希望的明天。
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%
例一：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%
丢失率公式
• 月丢失率=某月盘点后丢失货品金额/此 月销售金额*100%
• 季度、半年度、年度丢失率，只须将上 述公式中的时间量替换即可
例：某店第二季度的销售金额为60万元，4 月份丢失金额为8000元，5月份的丢失金 额为2000元，6月份的丢失金额为800元 ，则此店第二季度的丢失率=（8000元 +2000元+800元）/60万元*100%=1.8%
单，则此店连带率=150件/75单=2件/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
管理指标——ATV、连带率
• 这两个指标在管理指标中的联系是极为紧密的；我们 不能单纯的把其中之一拆开分析，两者只有结合后才 能有效地反映门店的附加销售潜力。
• 例1：仅看ATV ，那么在冬季时，一件皮草的价格就在 400元左右，如果都是卖大衣类的货品，哪怕你只卖一 件，ATV也是很高的，但是实际上员工并没有进行附加 销售。
同期业绩增长率公式
例二：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 例一：某店的营业面积为100平方米，当日
备注：岗位完成率反映门店某岗位的缺满 情况，从侧面反映人才梯队建设的情况
平均岗位完成率公式
• 平均岗位完成率=所有岗位完成率的加权 平均数
例：某店心靡之星的岗位完成率为70%，导 购员的为60%、搭配师150%，则此店的平 均岗位完成率=（70%+60%+150%）/3=93%
备注：此指标主要是起到标准线的作用， 用于评判各岗位完成定编的偏离情况。 多数是用在评价人力资源部的工作上， 当店很很少用到
• 例2：仅看连带率有2件/单，应该说是不错的了，但如 果这时的ATV是50元/单，就说明员工没有进行高价货 品推介，都只是在推销小饰品，这样就会对利润产生 影响，也是不值得高兴的。
动销率
• SKU=商品最小存量单位（单款单色） 例：某店某月销售件数为400件，本产生销
售SKU数为300个。 动销率：=300/400=75%
需要关注的几个数字
• 顾客回访数 • 新登记资料顾客人数 • 新增VIP人数 • 各岗位员工平均成单时间
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%
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
数据指标分析法说明
门店管理数据化进程
直接业绩指标
• 营业额 • 达标率 • 人效
• 同期业绩增长率 • 坪效
管理指标
Байду номын сангаас
• 折扣率 • 售罄率 • 无条码率 • 丢失率 • 动销率 • 折扣率 • SKU
• 连带率 • VIP消费占比 • 报损率 • 岗位完成率 • 库存周转比 • 分类货品销售占比 • ATV（平均客单价）
分类货品销售占比公式
• 日分类货品销售占比=日某一分类商品的销售额/日营 业额*100%
• 周、月、季度、年的分类货品销售占比，只须将以上 公式的时间量替换即可得到
例：某店1月份营业额为40万，其中风衣月销售额为12万 ，则1月份风衣的销售占比=12万/40万*100%=30%
备注：销售占比反映出门店各类货品的组合与销售情况 ，从这里可以对要货、组货或者促销上做出判断；可 以了解该地区消费者的消费取向；通比较本店与别的 店的分类货品销售占比情况，可以得出本店的销售特 性，对货品调拨也有好处
岗位贡献率公式
• 日岗位贡献率=某岗位当日的集体业绩/ 日营业额*100%
• 周、月、季度、年的岗位贡献率，则须 将以上公式的时间量替换即可
例：某店某日营业额为12000元，此店心靡 之星三名，此日三人一共做了5000元， 则此店心靡之星的岗位贡献率=5000元 /12000元*100%=42%
备注：深度反映门店各岗位的实际技能水
人均岗位贡献率
• 人均岗位贡献率=某岗位贡献率/此岗位 在岗人数
例：某店心靡之星三人，其岗位贡献率为 42%，则此店心靡之星人均岗位贡献率 =42%/3=14%
备注：人均岗位贡献率深度反映门店此岗 位的技能水平
岗位贡献率分析
• 岗位贡献率深度反映门店各销售岗位的 技能水平。
• 行业上导购员的岗位贡献率为36%，心靡 之星为46%，搭配是为18%
折扣率
• 日折扣率=日折让金额/当日总销售吊牌金额*100% • 月折扣率=月折让金额/当月总销售吊牌金额*100% 例：某店某日营业额为8000元，总销售吊牌额为9000元
，则此店此日的折扣率=（9000-8000） /9000*100%=11% 备注：折扣率是反映门店折让的情况，直接影响门店的 毛利额，是利润中很重要的指标。如果某店的营业额 很高，请先别忙着高兴，先要查一下折扣率，若折扣 率很高，那就说明门店在做促销，门店的毛利率是很 低的，所以折扣率也会和推广占比共同评估促销情况 。
关于业绩数据指标的使用二
• 一般行业数据为：达标率110%-115%；年 同期业绩增长率10%-15%；坪效每月为 3000元/坪；人效每月2.2万元/人。
• 如果某店这些数据在系统内比较后，处 于系统较高水平，就应当同行业内比较 ，寻找差距，力争上游
ATV公式（平均客单价）
• 日ATV=日营业额/日客单数 • 月ATV=月营业额/月客单数 • 年ATV=年营业额/年客单数 • 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个
无条码率公式
• 无条码率=月盘点无条码件数/本月销售 件数（以两次盘点间的销售数为准）
例：某店1月份盘点日期为1月20日，2月份 盘点日期为2月21日，2月份盘点后发现 无条码货品30件，两次盘点间的销售件 数为1200件，则此店2月份无条码率=30 件/1200件*100%=2.5%
备注：此指标与盘溢表中的数结合起来可 以反映门店对吊牌的管理情况。
备注：此指标反映门店货品的流动周转速
进销比公式
• 月进销比=月进货金额/销售金额 例：某店1月份业绩为40万元，进货金额为
45万元，则此门店进销比=45万/40万 =1.13
备注：进销比反映门店的进货销售情况， 理论上进销比等于1最为理想。在现实中 ，门店还须考虑到实际库存状况——如 果门店库存量较大，那么进销比要适当 小于1较为理想；如库存量小，则进销比
各岗位员工平均成单时间
• 即某岗位所有员工的成单时间的加权平 均数
例：某店有心靡之星3人，完成一个单子的 时间分别是15分钟，12分钟，20分钟， 那么这个店铺心靡之星的平均成单时间= （15+12+20）/3=15.7分钟
备注：此数值可以反映门店某岗位的平均 个人销售水平，以及把握顾客消费心理 的能力
VIP占比公式
• 日VIP占比=日VIP消费额/日营业额 • 周、月、年同理可推 例：某店某月第一周的VIP消费金额为
24500元、第一周的总营业额为78000， 则此店第一周的VIP占比 =24500/78000=31% 备注：此指标反映的是门店VIP的消费情况 ，从侧面表明门店市场占有率和顾客忠 诚度，考量门店的综合服务能力和市场
• 人均岗位贡献率，导购员为6%，心靡之 星为11.5%，搭配师为9%
库存周转比公式
• 月周转比=月营业额/月平均库存 • 月平均库存=（期初库存量+期末库存量
）/2 例：某店1月份销售额为40万，1月期初库
存金额为16万，期末库存金额为12万， 则此店1月的周转率=2*40万/（16万+12 万）=2.86
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