零售数据分析
零售复购数据分析报告(3篇)

第1篇一、报告概述随着我国经济的持续增长和消费市场的不断成熟,零售行业竞争日益激烈。
为了在激烈的市场竞争中脱颖而出,企业需要深入了解消费者的购买行为,尤其是复购行为。
本报告旨在通过对某零售企业的复购数据分析,揭示消费者复购行为的特点、影响因素以及潜在的市场机会,为企业的营销策略优化提供数据支持。
二、数据来源与方法1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某零售企业2019年至2021年的销售数据库,包括顾客购买记录、商品信息、促销活动数据等。
2. 数据分析方法(1)描述性统计分析:对复购顾客的基本特征、购买行为等进行描述性分析。
(2)相关性分析:分析顾客复购行为与商品、促销、店铺等因素之间的相关性。
(3)聚类分析:将顾客划分为不同的消费群体,分析不同群体的复购行为特点。
(4)预测分析:利用历史数据建立预测模型,预测未来一段时间内的复购趋势。
三、数据分析结果1. 复购顾客基本特征(1)性别比例:复购顾客中,女性占比略高于男性。
(2)年龄分布:复购顾客主要集中在25-45岁年龄段。
(3)地域分布:复购顾客主要集中在一二线城市。
2. 复购行为分析(1)复购率:2019年至2021年,复购率逐年上升,从15%增长至20%。
(2)复购周期:复购周期在3-6个月的顾客占比最高,达到45%。
(3)复购金额:复购顾客的平均消费金额较新顾客高出30%。
3. 影响复购的因素分析(1)商品因素:优质的产品质量和良好的用户体验是影响复购的关键因素。
(2)促销因素:有效的促销活动能够提高顾客的复购率。
(3)店铺因素:交通便利、服务优质的店铺更容易吸引顾客复购。
(4)品牌因素:品牌知名度和美誉度对顾客的复购意愿有显著影响。
4. 复购顾客聚类分析根据顾客购买行为、消费金额等因素,将复购顾客划分为以下四个群体:(1)忠诚顾客:消费金额较高,购买频率较高,对品牌忠诚度较高。
(2)潜力顾客:消费金额较高,购买频率较低,有较大的复购潜力。
新零售行业销售数据分析指南

新零售行业销售数据分析指南第一章销售数据分析概述 (2)1.1 数据分析的重要性 (2)1.2 新零售行业特点 (2)1.3 销售数据分析的目的 (3)第二章数据收集与清洗 (3)2.1 数据收集方法 (3)2.2 数据清洗原则 (4)2.3 数据质量评估 (4)第三章销售指标体系构建 (5)3.1 销售指标分类 (5)3.2 指标体系设计 (5)3.3 指标权重分配 (5)第四章购物篮分析 (6)4.1 购物篮分析概念 (6)4.2 关联规则挖掘 (6)4.3 购物篮优化策略 (6)第五章客户细分与画像 (7)5.1 客户细分方法 (7)5.2 客户画像构建 (8)5.3 客户价值分析 (8)第六章销售趋势分析 (8)6.1 销售趋势指标 (8)6.2 时间序列分析 (9)6.3 预测模型构建 (9)第七章库存管理分析 (10)7.1 库存管理指标 (10)7.1.1 库存周转率 (10)7.1.2 存货周转天数 (10)7.1.3 库存结构比例 (10)7.2 库存优化策略 (10)7.2.1 供应链协同 (10)7.2.2 多渠道库存整合 (10)7.2.3 动态库存调整 (11)7.2.4 安全库存设置 (11)7.3 库存预警系统 (11)7.3.1 库存过剩预警 (11)7.3.2 库存短缺预警 (11)7.3.3 库存周转异常预警 (11)7.3.4 库存结构异常预警 (11)第八章价格策略分析 (11)8.1 价格策略类型 (11)8.2 价格敏感性分析 (12)8.3 价格优化策略 (12)第九章渠道分析 (13)9.1 渠道类型与特点 (13)9.1.1 定义与重要性 (13)9.1.2 直销渠道 (13)9.1.3 分销渠道 (13)9.1.4 电子商务渠道 (13)9.2 渠道销售数据分析 (13)9.2.1 数据来源与指标 (13)9.2.2 数据分析方法 (14)9.3 渠道优化策略 (14)9.3.1 渠道整合 (14)9.3.2 渠道拓展 (14)9.3.3 渠道优化 (14)9.3.4 渠道协同 (14)第十章数据可视化与报告撰写 (15)10.1 数据可视化工具 (15)10.1.1 常用工具概述 (15)10.1.2 工具选择标准 (15)10.1.3 工具使用技巧 (15)10.2 数据报告撰写原则 (15)10.2.1 报告结构设计 (15)10.2.2 报告内容编写 (15)10.2.3 报告排版与美观 (15)10.3 报告展示与沟通技巧 (15)10.3.1 报告展示技巧 (15)10.3.2 沟通技巧 (16)10.3.3 应对常见问题 (16)第一章销售数据分析概述1.1 数据分析的重要性在当今信息化时代,数据分析已成为企业决策的重要依据。
零售数据运营分析维度

零售数据运营分析维度零售数据运营分析是指通过分析和解读零售业务的数据,来帮助企业做出更明智的经营决策。
针对不同的目标和问题,可以从多个维度来进行数据分析,以获得更全面和准确的洞察。
以下是关于零售数据运营分析的一些常用维度,介绍它们的含义、作用和应用场景。
1.销售维度销售维度是最常见的数据分析维度,它涉及到产品销售量、销售额、销售渠道等信息。
通过分析销售数据,可以了解销售趋势、销售排名、销售渠道效果等,帮助企业制定销售策略、优化产品组合,提高销售业绩。
2.库存维度库存维度是指对产品库存进行数据分析,包括库存周转率、库存滞销率、库存配比等。
通过库存数据分析,可以实现合理的库存管理,避免过度库存或缺货问题,提高资金周转效率。
3.顾客维度顾客维度是通过分析顾客的消费行为和购买习惯来改善顾客体验和增加顾客忠诚度。
顾客维度的数据分析包括顾客群体特征、顾客购买路径、顾客满意度等。
通过了解顾客需求,企业可以在产品定价、推广活动、售后服务等方面做出有针对性的改进。
4.营销维度营销维度是将市场推广活动的数据与销售数据进行关联分析,以评估营销活动的效果和回报。
营销维度的数据分析包括广告投放效果、促销活动回报率、客户获取成本等。
通过对营销数据的分析,企业可以调整市场营销策略,提高营销效果和ROI。
5.地理维度地理维度是根据不同地域的销售情况来分析,以帮助企业了解不同地区的消费特点和市场潜力。
地理维度的数据分析包括地区销售额、地区销售增长率、地区竞争情况等。
通过对地理数据的分析,企业可以进行市场区域划分、制定区域销售目标和策略。
6.供应链维度供应链维度是对供应链的各个环节进行数据分析,包括供应商绩效、物流成本、供货时间等。
通过对供应链数据的分析,企业可以提高供应链的效率和可靠性,降低成本,提高产品质量和供货速度。
除了上述维度外,还可以根据具体的业务需求和分析目标,选择与之相关的其他维度进行数据运营分析。
例如,人力资源维度(员工绩效、员工离职率)、市场环境维度(行业趋势、竞争对手分析)、产品维度(产品生命周期、产品利润率)等。
零售业如何进行数据分析

零售业如何进行数据分析数据分析在零售业中扮演着至关重要的角色。
通过对海量数据的收集、整理和分析,零售业能够揭示出消费者行为和市场趋势,为企业决策提供有力的支持。
本文将探讨零售业如何进行数据分析,以及数据分析的重要性和应用。
一、数据收集和整理在进行数据分析之前,零售企业首先需要对数据进行收集和整理。
数据的来源可以是销售记录、用户行为数据、市场调研数据等。
这些数据可以来自各个渠道,包括线上和线下销售渠道、社交媒体平台、市场调研机构等。
通过将这些数据整合在一起,零售企业可以建立起一个全面、准确的数据库,为后续的分析工作打下基础。
二、市场趋势分析零售业需要了解消费者的需求和市场的发展趋势,以便制定合理的经营策略。
数据分析可以帮助零售企业进行市场趋势分析,从而洞察市场的变化和趋势。
通过对销售数据、用户行为数据以及竞争对手数据的分析,零售企业可以了解消费者的购买偏好、产品热销情况和市场份额等信息,从而调整自身的产品策略和定价策略。
三、用户行为分析在零售业中,了解消费者的行为和偏好是至关重要的。
通过对用户行为数据的分析,零售企业可以准确把握消费者的需求,从而进行有针对性的市场推广和产品定位。
数据分析可以帮助零售企业了解消费者的购买路径、购买频率、消费金额等信息,从而为企业提供个性化的推荐和优惠策略,提升用户的购买体验和忠诚度。
四、库存管理和供应链优化零售业在库存管理和供应链优化方面也能够受益于数据分析。
通过对销售数据和库存数据的分析,零售企业可以准确预测产品的需求量和销售周期,从而合理规划库存水平,避免库存积压和缺货的情况发生。
此外,数据分析还可以帮助零售企业找出供应链中的瓶颈和不效率之处,提供改进的建议,优化企业的供应链管理,降低成本并提高效率。
五、营销效果评估零售企业投入大量资源进行广告和促销活动,但如何评估这些活动的效果却是一项具有挑战性的任务。
数据分析可以帮助零售企业评估广告和促销活动的效果,从而对于以后的营销策略进行调整和优化。
零售销售数据分析

结合行业趋势和季节因素,选择合适的新品上市时机,提高新品 的市场关注度。
新品推广渠道规划
根据目标市场的特点和消费者行为,规划新品的线上线下推广渠 道,确保新品能够快速触达目标消费者。
06
供应链优化与库存管理
库存周转率分析
库存周转率定义
库存周转率是企业一定 时期主营业务成本与平 均库存余额的比率,用 于衡量库存的流动性和 管理效率。
价格弹性分析
通过价格弹性模型分析不同商品 的价格与销售量之间的关系,为
价格策略调整提供依据。
竞争对手价格对比
收集竞争对手的价格信息,对比 分析自身价格策略的优劣,提出
调整建议。
价格促销策略优化
根据历史数据和市场调研,分析 价格促销策略的有效性,提出针
对性的优化措施。
新品上市计划
新品目标市场定位
分析新品的目标市场需求和竞争状况,确定新品的市场定位和推 广策略。
通过分析顾客对促销和折扣的 敏感度,可以制定合理的促销
策略,提高销售转化率。
04
市场竞争态势分析
市场份额分布
市场份额占比
通过收集各大零售商的销售数据,计算各自的市场份额,了 解市场的主导者和跟随者。
市场份额变化趋势
分析历史数据,观察市场份额的变化趋势,判断市场竞争的 激烈程度。
竞争对手销售情况
购买偏好和习惯
产品偏好
了解顾客对不同类型产品的偏 好程度,有助于优化产品组合
和陈列方式,提高销售额。
品牌忠诚度
分析顾客对品牌的忠诚度,可以 判断品牌影响力和市场竞争力, 为品牌建设和推广提供依据。
购物渠道选择
掌握顾客的购物渠道选择情况, 有助于企业布局线上线下销售渠 道,提升顾客购物体验。
零售业经营财务分析报告(3篇)

第1篇一、概述随着我国经济的快速发展,零售业作为国民经济的重要组成部分,近年来呈现出蓬勃发展的态势。
本报告以某零售企业为例,对其2019年至2022年的财务状况进行深入分析,旨在揭示该企业在经营过程中存在的问题,并提出相应的改进建议。
二、企业概况该零售企业成立于2005年,主要从事各类商品的零售业务,包括食品、日用品、服装、家电等。
经过多年的发展,企业已在全国多个城市设立了门店,拥有较为完善的销售网络。
三、财务数据分析(一)营业收入分析1. 营业收入趋势分析2019年至2022年,该企业营业收入逐年增长,具体数据如下:- 2019年:10亿元- 2020年:12亿元- 2021年:15亿元- 2022年:18亿元从数据可以看出,该企业的营业收入呈现出稳步上升的趋势,说明企业在市场竞争中具有一定的优势。
2. 营业收入构成分析该企业营业收入主要来源于以下几个方面:- 食品类:占比35%- 日用品类:占比25%- 服装类:占比20%- 家电类:占比20%从构成来看,食品类和日用品类是该企业营业收入的主要来源,说明企业在日常消费品领域具有较强的竞争力。
(二)成本费用分析1. 营业成本分析营业成本主要包括商品采购成本、运输成本、仓储成本等。
2019年至2022年,该企业营业成本逐年增长,具体数据如下:- 2019年:8亿元- 2020年:9.5亿元- 2021年:11亿元- 2022年:13亿元营业成本的增长速度略高于营业收入,说明企业在成本控制方面存在一定的问题。
2. 期间费用分析期间费用主要包括销售费用、管理费用和财务费用。
2019年至2022年,该企业期间费用如下:- 销售费用:2019年1亿元,2020年1.2亿元,2021年1.5亿元,2022年1.8亿元- 管理费用:2019年0.5亿元,2020年0.6亿元,2021年0.7亿元,2022年0.8亿元- 财务费用:2019年0.2亿元,2020年0.3亿元,2021年0.4亿元,2022年0.5亿元从数据可以看出,销售费用逐年增长,说明企业在市场推广和渠道建设方面投入较大。
零售数据分析

产品现值
产品现值
什么是产品现值
就是市场所能接受的,符合货品现阶段的定价策略。
制定现值应注意哪些问题: 1、积极的价格保护原则。 2、遵循商品生命周期理论,定期对价格进行调整。 3、上市日期安排合理,符合季节特点。 4、现值就像一个杠杆,用于平衡供需关系,换句话
来说供不应求,商品应保证较高的现值水品
库存结构
库存结构分为:类别占比、性别占比、系列占比、价位段占比、 上下装占比。
库销比反映出来的是库存总量中的问题,但总量合理库存结构未 必合理。
说明:库存结构反映了库存货品的组成特点,从多层面, 多角度反映了库存货品的结构。
运用:库存结构是否科学、合理,能否符合销售的需求特点, 是研究库存结构的真正意义,这项工作流程上没用绝对的执行 标准,只要是能真正为销售决策提供指引的库存结构分析,就 是我们需要的;所以库存结构分析是必须结合销售结构分析的。
备注:达标率能反映出一个店铺业绩达成能力
同期业绩增长率
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X100%
例一、某店铺2008年营业额为320万,2007的营业额为 200万。则 2008年营业额增长率=(2008年营业额320万-2007年营 业额)/2008年营业额320万X100%=60% 即表示相较2007年的业绩,2008年业绩同期增长60%
备注:货品丢失率直接反映店铺防盗能力,店铺排班合理 性,丢失率行业标准:0.6%
售罄率
售罄率
定义: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。
零售业中的数据分析方法与技巧总结

零售业中的数据分析方法与技巧总结数据分析在零售业中扮演着至关重要的角色,帮助企业了解消费者行为和市场趋势,优化供应链和库存管理,提升销售和运营效率。
本文将总结零售业中常用的数据分析方法和技巧,帮助企业更好地利用数据来驱动业务增长。
1. 客户细分分析客户细分是零售业中的重要一环,帮助企业更好地了解不同消费者群体的需求和偏好。
为了进行客户细分分析,企业可以根据消费者的基本信息(如年龄、性别、地理位置等)和购买历史数据进行分类。
通过数据分析工具,可以将消费者群体划分为不同的细分市场,并对每个市场制定相应的营销策略。
2. 购买路径分析购买路径分析帮助零售商了解消费者在购买过程中的行为路径,为企业提供改善用户体验和提升销售转化率的关键信息。
通过分析网站流量数据、关键转化指标和购物车行为,零售商能够识别出用户的购买习惯和痛点,并针对性地调整网站布局、产品展示和付款流程,从而提升用户体验和购买转化率。
3. 库存管理分析零售业中的库存管理是一项复杂的任务,数据分析可以帮助企业优化库存控制、降低库存成本和减少缺货情况。
通过分析历史销售数据、季节性趋势和市场需求预测,企业可以预测销售量,并相应地制定采购计划和库存补货策略,以确保产品供应的稳定性和减少滞销风险。
4. 价格优化分析通过数据分析,零售企业可以了解市场价格趋势、竞争对手的价格策略和消费者对价格的敏感程度。
企业可以利用这些信息来制定更具竞争力的价格策略,包括折扣活动、定价策略和促销方案。
通过不断监测市场反馈和消费者行为,企业可以根据实时数据调整价格策略,以最大程度地提高销售额和利润。
5. 战略定位分析数据分析在零售业中的另一个重要应用是战略定位分析。
通过分析市场数据、竞争对手的定位策略和消费者洞察,企业可以确定自己的核心竞争优势和定位目标。
通过深入了解消费者需求和市场趋势,企业可以调整产品组合、营销渠道和品牌形象,从而在竞争激烈的市场中获得差异化优势。
6. 促销效果分析零售业中的促销活动是提高销售额和吸引新客户的重要手段。
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SKU
定义:库存控制的最小可用单位
说明: 一个款式的商品,有两个颜色,那么就算2个SKU,一 个 SKU相当于一个单品。
运用: SKU的宽度决定商品的种类是否丰富,当SKU的宽度和 订货的量的深度是呈现反比的;换句话说。但订货指标既 定的情况下,SKU的数量越多,则单品的订货数量越少,如 SKU的数量越少,则单品的订货数量越多;科学、合理的 SKU宽度即可保证产品架构组成丰富,又可满足必要的订货 数量,保证必须的库销比、集中优势资源。
日坪效=当日店铺营业额/店铺面积 月坪效=当月店铺营业额/店铺面积
例:某店铺营业面积为100平米,店铺当日销售为8000元 则:店铺日坪效=8000元/100平米=80元/平米
备注:此指标可以分析店铺的面积的生产力,深入了解店铺真 实的销售情况。
关于店铺数据指标使用
达标率、同期业绩增长率、坪效、人效均为业绩 数据指标,若仅看达标率不能够完全看出此门店的 管理经营水平,应当将所有指标结合起来看,这样 才能反映出店铺真实情况及水平。
售罄率
答案:
1、该款商品的3月份售罄率多少? 答案:3月份销售/3月份进货 25/80=31%
2、该款商品的4月份售罄率多少? 答案:4月份销售/(3月份进货-3月份销售) 20/(80-25)=36% 3、该款商品的总售罄率是多少? 答案:(3月销售+4月销售)/3月进货 (25+20)/80=56%
丢失率
丢失率=丢失货品金额/销售金额 (季度、半年、年度丢失率,只需在上述公式中加入时 间量即可)
例:某点第二季度销售金额60万,4月份货品丢失8000元,5 月份货品丢失2000元,6月份货品丢失800元。 则:该店第二季度的货品丢失率=(8000元+2000元+800元) /60万*100%=1.8%
商品生命周期
商品生命周期
生命周期原理
典型的产品生命周期的四个阶段呈现出不同的市场特征; 企业的营销策略也就以各阶段的特征为基点来制定和实施。
商品生命周期
生命周期原理
第一阶段:导入期,新产品面市,尚未有明确的市场需求,通常在技 术上也还没有得到完全的检验。销量小,且缓慢上升,这时的利润是 负值。
产品现值
为什么制定现值
1、按计划,预计规律出清货品,保证现金流的周转,现金 只有在流通的过程中才能实现增值。 2、追求毛利率最大化。 如何制定现值
1、商品的售罄率是一个风向标。 2、结合库销比的规律制定现值。 3、现值的制定要根据库存结构的变化。 4、要控制现值在短时内出现的波动现象。 5、现值的调整要讲求时机、过早降价会影响商品毛利 率;降价过晚会影响商品的出清。Βιβλιοθήκη 零售数据分析555
直接业绩指标
一、达标率 二、同期业绩增长率 三、人效 四、坪效
达标率
达标率=一定时间内的营业额/一定时间内的业绩指标X100%
例一、一月份营业指标为40万,实际一月销售额为38 万。则一月的达标率=38万/40万X100%=95%
例二、若一月营业指标为40万,实际一月销售为42万。 则一月的达标率=42万/40万X100%=105%
备注:ATV反映销售人员的附加销售能力,货品组合 的合理程度,与ASP一同反映顾客的消费承受能力。
ASP(销售平均单价)
日ASP=日营业额/日销售数量 月ASP=月营业额/月销售数量
例:某店某月销售件数为3000件,月营业额为35万, 此月该店得ASP=月营业额35万/销售件数3000件=177 元/件
库销比
定义:某段时间内商品平均库存或期末库存与销售额的比例
算法一:周库销比=周平均库存/周销售 平均库存=(期初库存+期末库存)/2
算法二:周库销比=周期末库存/周销售
例:某店某周销售金额:12000元,店铺期初库存23万, 期末库存:26万,则周库销比=(23万+26万)/2/70000元 =3.5 备注:两个算法建议推荐第一种算法;对于一般服装企业 来说,正常值应该在3~5之间
库存结构
库存结构分为:类别占比、性别占比、系列占比、价位段占比、 上下装占比。 库销比反映出来的是库存总量中的问题,但总量合理库存结构未 必合理。
说明:库存结构反映了库存货品的组成特点,从多层面, 多角度反映了库存货品的结构。
运用:库存结构是否科学、合理,能否符合销售的需求特点, 是研究库存结构的真正意义,这项工作流程上没用绝对的执行 标准,只要是能真正为销售决策提供指引的库存结构分析,就 是我们需要的;所以库存结构分析是必须结合销售结构分析的。
VIP的规律
一般情况下,VIP的消费占比在45%-55%之 间较好,这时公司的利益最大化,市场拓展与顾 客忠诚度都相对正常,业绩也相对稳定。若是低 于这个值之间,表示有顾客流失,或者是市场认 可度低,门店服务能力不佳;若VIP高于数值期 间,则表示开发新客户能力较弱,若是先高后低 则表示顾客流失严重。
备注:此指标反映店铺员工附加推销能力,货品组合合 理性。
管理指标 :
ATV、连带率
这两个指标在管理中连续是相当紧密的,我们不能 把单独的一个拆开来做分析,两者只有结合在一起才能 反映店铺的附加销售能力。
例一、仅看ATV,那么在冬季时,一件皮早的价格在就 400元左右,如果都是卖大衣的货品,哪怕只是卖一件, ATV也是很高的,但实际员工并没有做附加销售。 例二、仅看连带率有2件/单,应该说不错,如果这时 ATV是50元/单,就说明员工没有进行高价货品推荐,都只是 在销售小饰品,这样对利润影响,也不值得高兴。
产品现值
产品现值
什么是产品现值
就是市场所能接受的,符合货品现阶段的定价策略。
制定现值应注意哪些问题: 1、积极的价格保护原则。 2、遵循商品生命周期理论,定期对价格进行调整。 3、上市日期安排合理,符合季节特点。 4、现值就像一个杠杆,用于平衡供需关系,换句话 来说供不应求,商品应保证较高的现值水品
利润核算的公式
商品毛利
商品毛利=零售额-货品成本额
商品毛利率
商品毛利率=(零售额-货品成本本额)/零售额*100%
成本额
成本额=店铺房租+员工工资+水电费+管理费用
商品纯利
商品纯利=商品毛利-运营成本
商品纯利率
商品纯利率=(商品毛利-运营成本)/商品毛利
总结
数据是科学管理的基础,没用数据佐证的 管理,行为是不可靠的;而数据分析的基础是 准确的历史资料记录,所以在使用数据管理组 织时,必须加强数据采集的审核,还要求各位 同事要秉持坚持,严谨的工作的态度。 最后预祝各位同事能将数据分析进行到底, 大幅度提升管理水品。
备注:货品丢失率直接反映店铺防盗能力,店铺排班合理 性,丢失率行业标准:0.6%
售罄率
售罄率
定义: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。
售罄率公式: 算法一、售罄率=实际销售货品成本/总进货成本 算法二、售罄率=实际销售货品零售价/总进货零售价 售謦率计算期间通常为一周,一个月或一个季。 售罄率反映了产品的销售速度——是否受欢迎,要 充分关注新货上市的售罄率,发现问题研究问题,及时 采取措施.
VIP占比
日VIP占比=日VIP消费金额/日营业额 周、月、年的VIP消费占比,算法同上。
例:某店某周VIP消费金额:24500,第一周总营业额 为78000,则第一周的VIP销售占比=周VIP消费金额24500 元/第一周营业额78000元=31%
备注:此指标反映的是店铺VIP消费情况,从侧面反映店铺 市场占有率和顾客忠诚度。
分类销售占比
分类货品销售占比=分类货品销售/总销售金额*100% (销售的时间要固定,一般是:日、周、月、季度、年)
例:某店铺一月份销售额:40万,之中风衣销售额:12万, 则一月份风衣销售占比=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 解该地区消费者的取向,通过比较本店与别店分类销售情 况,可以得到本店的消费特征,对货品调拨也有好处。
备注:ASP反映顾客消费能力、货品的定价,也反映员 工推荐高价货品的能力,与ATV结合分析,顾客的消费承 受能力
连带率
日连带率=日销售件数/日客单数 月连带率=月销售件数/月客单数 年连带率=年销售件数/年客单数
例:某店某日销售件数:150件;客单数:75单 则这个店铺的日连带率=150件/75单=2件/单
进销比
定义:某段时间内商品的进货与销售的比例。
进销比=进货金额/销售金额
例:某店铺某月,销售金额:40万,进货金额:45万, 则这个店铺的这个月的进销比=45万/40万=1.13
备注:进销比反映店铺进货和销售情况,理论上进销 比等于1最为理想,现实中门店还必须考虑到库存情况, 如果门店库存较大,那进销比要适当小于1最为理想,如 库存量较小,那进销比要适当大于1较为理想。
备注:同期业绩增长率为正数则业绩增长,为负数则业绩下滑
人效
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
例一、某店某日营业额为9000,店铺总人数为9人 则当时的人效=9000元/9人=1000元/人
备注:人效能反映出店铺各销售的能力及排班人员的合理性
坪效
第二阶段:成长期,需求开始加速上升,市场总体规模快速扩大。也
称“腾飞阶段”,这时利润也迅速增加。 第三阶段:成熟期,市场进入成熟期的第一征兆,就是市场饱和。这 意味着大多数可以成为潜在顾客已经拥有或正在使用这个产品。这时 ,产品销量仅以人口增长的速度增加,也无需给更多的分销渠道铺货 ,竞争开始白热化。为了取得和保持顾客的品牌偏好,大家在产品本 身、客户服务、促销手法和产品诉求点等方面的差异化越来越细,这 时的利润水平开始明显下滑。 第四阶段:衰退期,产品开始失去对顾客的吸引力,销量下滑。