超市销售数据分析完整版
超市门店销售分析数据大全
分析的一些基本指标1、增长率=（本期-上期）/上期2、毛利率=(销售额-销售成本)/销售额*100％3、毛利率=销售额*毛利率=销售额-销售成本4、销售占比：某单品或某类商品的销售额占本类或本店的销售额的比例5、毛利贡献率=销售占比*毛利率6、平均库存=（期初库存+期末库存）/27、周转率=本期销售数量/本期平均库存*100％8、周转次数=本期销售额/本期平均库存9、周转天数=30/月周转次=平地均库存/日均销售10、交叉率=毛利率*周转率=（毛利率/销售额）*（销售额/平均库存）* 1、翻查历史销售数据。
以月、日、时段这三个为条件查询消费者的购物习惯。
对比历史数据，将销售占比高的时间段筛选出来，再做更细致的分析。
例如以时段为条件：08：00 6% 09：00 8% 10：00 8% 11：00 5%12：00 4% 13：00 2% 14：00 3% 15：00 1%16：00 2% 17：00 2% 18：00 3% 17：00 3%19：00 6% 20：00 15% 21：00 20% 22：00 10%从时段报表可以看出，超市的销售高峰在20：00-22：00 占了全天45%的营业额，接下来可以看再类别销售报表，这高峰期食品和非食的销量和营业额各占多少。
通过分析，你就可以大致确定你所面对的消费群体，并针对消费群体做出相应的促销计划。
2、至少每周一次市调，目标是商圈内的竞争对手，观察其畅销品的价位，以及新品引进情况。
3、优化商品组织结构，将30天内不动销的商品清场出场，引进同类的畅销商品进行替换。
4、快讯结束后，对比促销前、促销中、促销后的营业额是否有增长，若是负增长，马上找到原因，对症下药。
综合毛利率管理1. 范例一：商品类别销售额占比毛利率毛利率贡献率毛利额贡献度●惊爆商品 15％× 3.00％＝ 0.45％ 3.98% ●促销商品 15％×7.00％＝ 1.05％ 9.29% ●正常商品* 70％×14.00％＝ 9.80％ 86.73%总计100％×11.30％＝11.30％100.00%含店内促销商品评语：促销占比较大（15%+15%），促销力度很大，较能吸引来客数，且毛利率控制得宜。
超市销售分析报告
超市销售分析报告引言超市作为零售行业中的主要形式之一，在消费者购物中发挥着重要的作用。
为了提高超市的销售业绩，管理者经常需要对超市的销售情况进行分析和评估。
本报告旨在对超市的销售数据进行详细分析，并给出相应的建议。
数据概述我们选取了某个超市在过去一年的销售数据作为分析的基础数据集。
该数据集包括以下几个方面的信息：1.商品类别2.商品名称3.单价4.销售数量5.销售日期6.销售金额数据集中的销售金额是根据单价和销售数量计算得出的。
销售额分析首先，让我们来看一下超市的总销售额。
通过对销售金额进行求和，我们得到了以下的统计数据：总销售额：XXX元可以看出，超市在过去一年的销售额为XXX元，这是一个很可观的数字。
接下来，我们对销售额进行月度分析，以了解销售额在不同月份之间的变化情况。
通过统计每个月份的销售总额，我们得到了下面的数据：月份销售额（元）1月XXXX2月XXXX3月XXXX……12月XXXX可以观察到，销售额在年初和年末往往会有所增加，这可能与节假日购物季节性需求增加有关。
商品销售情况分析接下来，我们来对超市的商品销售情况进行分析。
首先，我们统计了超市不同类别商品的销售额和销售数量，结果如下：商品类别销售额排名1.类别A：XXXX元2.类别B：XXXX元3.类别C：XXXX元4.…商品类别销售数量排名1.类别A：XXXX件2.类别B：XXXX件3.类别C：XXXX件4.…通过上述数据，我们可以看到，类别A在销售额和销售数量上都排名第一，说明该类别商品非常受消费者的喜爱。
进一步对商品的销售情况进行分析，我们得到了以下结论：•商品A是最畅销的商品，总销售额为XXXX元，总销售数量为XXXX 件；•商品B是次畅销的商品，总销售额为XXXX元，总销售数量为XXXX 件；•…顾客购买行为分析了解顾客的购买行为对超市的销售策略制定有着重要的意义。
我们对超市的顾客购买行为进行了分析，并得出以下结论：1.平均每次购买金额为XXXX元；2.平均每个顾客购买次数为XXXX次；3.最常购买的日期是星期X；4.…根据上述结论，超市可以对不同的顾客群体制定针对性的促销活动，提高顾客忠诚度和购买频次。
超市销售数据分析五大方面(一)2024
超市销售数据分析五大方面（一）引言概述超市销售数据分析是指通过对超市各类商品的销售数据进行收集、整理和分析，以获取对超市运营和销售策略的深入洞察。
本文将从五个方面对超市销售数据进行分析，包括销售趋势分析、商品类别分析、地区销售分析、顾客行为分析和促销效果分析。
通过这些分析，可以帮助超市理解市场需求、优化产品组合、改进运营策略，从而提高销售业绩和顾客满意度。
正文内容一、销售趋势分析1. 分析销售数据的时间性，如按季度、月份或周几的销售额和销售量。
2. 探索销售数据的年度趋势，分析经济周期对销售的影响。
3. 比较不同产品类别的销售增长率，判断市场需求的变化趋势。
4. 分析不同价格段产品的销售情况，找出价格敏感度和消费者品牌偏好。
5. 研究销售额和促销活动之间的关系，评估促销对销售的影响。
二、商品类别分析1. 统计各类商品的销售额和销售量占比，评估各类商品的市场份额。
2. 对比商品类别的销售增长率，发现销售潜力和热门商品。
3. 探究不同商品类别的价格弹性，分析价格调整对销售的影响。
4. 研究商品的季节性销售变化，调整库存和采购策略。
5. 根据商品类别的销售数据，进行促销策略的制定和优化。
三、地区销售分析1. 筛选出具体地区或门店的销售数据，对比不同地区的销售表现。
2. 分析不同地区的销售增长率，了解市场潜力和竞争状况。
3. 考察地区销售的渠道差异，将销售资源和力量加以优化调配。
4. 挖掘不同地区的消费特征，确定地区销售策略的差异化需求。
5. 针对不同地区的销售数据，进行地域性促销活动的制定和执行。
四、顾客行为分析1. 通过购物篮分析，挖掘顾客的购买关联性和消费习惯。
2. 分析顾客购买的时间分布，制定定向性促销活动。
3. 研究不同范围和频次的折扣策略对顾客购买行为的影响。
4. 通过顾客满意度调查，了解顾客对产品和服务的评价和期望。
5. 基于顾客行为分析结果，制定个性化的市场营销策略。
五、促销效果分析1. 收集和分析促销活动的销售数据，评估促销活动的效果。
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。
超市销售数据分析总结报告
超市销售数据分析总结报告1. 引言本报告旨在对超市销售数据进行分析，并总结出相关结论和建议。
通过对销售数据的深入分析，可以帮助超市管理层了解销售趋势，优化产品布局和销售策略，以提升销售业绩和顾客满意度。
2. 数据概述我们收集了过去一年的超市销售数据，包括销售额、销售量、产品种类、销售时间等方面的信息。
共计收集了XXX条数据，涵盖了超市所有产品的销售情况。
3. 销售趋势分析通过对销售数据的分析，我们得出以下销售趋势：- 3.1 销售额分析- 销售额呈现逐月递增的趋势，说明超市销售业绩一直在稳步提高；- 每个月的销售额峰值出现在周末，说明周末是超市销售的高峰期；- 不同产品类别的销售额表现也不同，需要进一步分析各个产品类别的销售情况。
- 3.2 销售量分析- 销售量总体上呈现逐月递增的趋势，与销售额趋势相一致；- 不同产品类别的销售量分布差异较大，需要对产品间的销售比例进行进一步调整。
- 3.3 销售时间分析- 不同时间段的销售额差异较大，需要根据销售时间段的特点进行销售策略调整；- 针对销售额低谷期可以通过促销、打折等活动吸引顾客。
4. 结论与建议通过对超市销售数据的分析，我们得出以下结论和建议：- 4.1 结论- 超市销售额和销售量总体呈现逐月递增的趋势；- 周末是销售额和销售量的高峰期；- 不同产品类别的销售额和销售量分布差异较大；- 不同时间段的销售额差异较大。
- 4.2 建议- 加强对周末销售的管控，提供更多的促销活动，吸引顾客；- 对产品类别进行重新评估和调整，增加热销产品的库存，减少滞销产品的投放；- 根据销售时间段的特点，制定相应的销售策略，例如早上时段提供早餐套餐，晚上时段提供晚餐优惠。
5. 总结通过对超市销售数据的分析，我们可以得出一系列有针对性的结论和建议，为超市管理层提供决策参考。
根据这些分析结果，超市可以优化产品布局、调整销售策略，以提高销售业绩和顾客满意度。
同时，我们也希望超市能够持续收集和分析销售数据，以实现持续的业务优化和创新。
超市销售数据分析报告
超市销售数据分析报告1.引言本报告旨在分析超市销售数据，为超市的经营决策提供参考。
通过对销售数据的统计和分析，我们可以发现销售趋势和消费者购买行为，为超市提供提升销售和服务质量的指导。
2.数据来源和方法本次数据分析使用的数据来源于超市的销售系统，包括销售额、销售量、销售时间等信息。
我们通过对这些数据进行整理和分析，采取以下方法进行统计和筛选：销售额统计：计算每个产品的总销售额，并按照销售额高低进行排名。
销售量统计：计算每个产品的总销售量，并按照销售量高低进行排名。
销售时间分析：分析销售额和销售量在不同时间段的变化情况，发现销售的活跃时段。
3.销售额分析根据数据统计结果，我们得出以下关于销售额的分析结果：产品A以总销售额最高的地位居于首位，销售额占总销售额的30%。
产品B和产品C分别排在第二和第三位，销售额占比分别为20%和15%。
产品D和产品E的销售额相对较低，分别占总销售额的10%和5%。
其他产品的销售额比例较小，占比在5%以下。
根据以上分析结果，超市可以重点关注产品A、B和C，进一步提升它们的销售额，从而增加整体销售额。
4.销售量分析经过销售量的统计和分析，我们得出以下关于销售量的分析结果：产品B以总销售量最高的地位居于首位，销售量占总销售量的25%。
产品A和产品C分别排在第二和第三位，销售量占比分别为20%和15%。
产品D和产品E的销售量相对较低，分别占总销售量的10%和5%。
其他产品的销售量比例较小，占比在5%以下。
根据以上分析结果，超市可以进一步提升产品B、A和C的销售量，通过促销活动、产品陈列等方式吸引更多顾客购买。
5.销售时间分析通过对销售时间的分析，我们发现以下销售活跃时段：周末（星期六和星期日）是销售的高峰时段，销售额和销售量明显上升。
晚上（18:00 - 20:00）也是销售的活跃时段，顾客购买力较强。
平日的白天销售相对较低，超市可以考虑通过促销活动吸引更多的顾客。
6.总结通过对超市销售数据的分析，我们发现产品A、B和C的销售额和销售量相对较高，并且周末和晚上是销售的活跃时段。
超市数据分析报告
超市数据分析报告
超市数据分析报告
1. 超市整体销售情况分析：
- 分析超市的销售额、销售量、销售额增长率等指标，了解超市整体销售情况。
- 通过对超市销售额的时间序列分析，识别销售季节性和销售趋势。
- 对不同产品类别的销售进行对比分析，了解销售贡献度和增长潜力。
2. 客户行为分析：
- 通过超市销售数据，分析客户的购买行为和购买偏好。
- 根据客户购买频率、购买金额等指标，将客户分成不同群体，了解不同群体的购买特点。
- 分析客户的购买路径和转化率，优化超市的销售布局和促销策略。
3. 商品管理分析：
- 对超市的商品进行ABC分析，识别出销售额最高的核心商品和销售额较低的非核心商品。
- 分析核心商品的库存周转率和销售趋势，优化库存管理和补货策略。
- 对于非核心商品，分析其销售状况和市场需求，考虑是否调整采购策略或下架。
4. 促销活动效果分析：
- 分析超市的促销活动对销售额和销售量的影响。
- 对比不同促销活动的销售效果，评估促销活动的投资回报率。
- 根据促销活动的分析结果，优化超市的促销策略，提高促
销活动的效果。
5. 竞争对手分析：
- 对超市的竞争对手进行分析，了解竞争对手的定位、产品、价格等情况。
- 通过与竞争对手的销售表现和市场份额进行对比，评估超
市的市场竞争力。
- 根据竞争对手分析结果，制定相应的竞争策略，提升超市
的竞争力。
以上是超市数据分析报告的主要内容，通过对超市销售、客户行为、商品管理、促销活动和竞争对手等方面的分析，可以为超市提供有针对性的经营决策和优化方案。
超市数据分析案例大型超市数据分析(二)
超市数据分析案例大型超市数据分析（二）引言概述:本文是《超市数据分析案例大型超市数据分析（二）》的文档，将对大型超市的数据进行分析。
通过对超市销售数据、顾客购买行为等进行分析，旨在寻找并揭示超市的潜在商机和优化营销策略的方法。
本文将从五个大点进行阐述，分别是销售数据分析、顾客购买行为分析、库存管理分析、促销活动分析和竞争对手分析。
正文:一、销售数据分析1.销售趋势分析：分析超市销售数据的趋势变化，包括月度、季度和年度销售额等。
2.销售地域分析：通过销售数据分析不同地理区域的销售情况，找出销售额高的地区，并制定相应的增加销售额的策略。
3.销售产品分析：对超市不同产品类别的销售情况进行分析，了解各个产品的销售情况，为库存管理和采购决策提供参考。
4.销售渠道分析：对超市不同销售渠道（例如线下销售和电子商务）的销售额进行分析，评估不同销售渠道的效果，并制定相应的销售策略。
5.销售季节性分析：分析超市销售数据的季节性特征，了解不同季节对销售额的影响，以便调整促销活动和库存策略。
二、顾客购买行为分析1.顾客流量分析：通过超市销售数据分析客流量的变化情况，找出客流高峰期和低谷期，并采取相应的运营策略。
2.购买力分析：对顾客购买的产品金额进行分析，找出高价值顾客群体，并制定增加他们购买频率的策略。
3.购买偏好分析：通过分析顾客购买的产品类别和品牌偏好，了解他们的购买行为，并根据结果调整产品摆放和促销策略。
4.购买决策路径分析：分析顾客从进店到购买的决策路径，了解他们的购买决策过程，并针对不同路径制定相应的推销策略。
5.顾客满意度分析：通过顾客满意度调查和超市销售数据，分析顾客对超市产品和服务的满意度，找出改进点，并提升顾客满意度。
三、库存管理分析1.库存周转率分析：通过超市销售数据和库存数据，计算库存周转率，评估库存周转效率，并优化库存管理策略。
2.库存预测分析：基于历史销售数据和销售趋势，进行库存需求预测，以便合理调配库存，并避免过剩或缺货情况的发生。
超市商品销售数据分析报告
超市商品销售数据分析报告概述本报告旨在分析超市商品销售数据，以提供有关销售趋势和关键指标的洞察。
通过对销售数据进行细致分析，我们可以了解到不同商品的销售情况、热销产品和销售增长前景，从而为超市制定更加有效的销售策略和决策提供参考。
1.销售总额根据销售数据统计，超市今年的销售总额为X万元。
相比去年同期，销售额增长了X%，表明超市在销售方面取得了显著的增长。
2.销售趋势通过对销售数据进行时间序列分析，我们可以发现销售额在不同时间段存在一定的波动。
具体来说，每周的周末是销售高峰，这可能与消费者的购物习惯和工作日的休息有关。
此外，我们还发现在特定的节假日和促销活动期间，销售额也会显著增加。
3.热销商品分析销售数据可以帮助我们识别热销商品，从而深入了解消费者的需求和偏好。
根据数据，以下商品在今年的销售中表现出色：商品A、商品B和商品C。
这些商品不仅销售额较高，而且销售增长率也很显著。
4.销售渠道超市的销售渠道是影响销售结果的重要因素。
通过分析销售数据和渠道数据，我们可以评估不同渠道的表现。
根据目前数据，线下实体店和在线电商渠道是销售额最高的渠道。
因此，超市可以进一步加强这两个渠道的发展，并探索其他潜在的渠道。
5.产品季节性销售一些商品的销售受到季节因素的影响。
通过分析销售数据和季节性趋势，我们可以确定一些商品在特定季节的销售表现。
例如，冬季时暖宝宝产品的销售量显著增加，夏季时冷饮和防晒产品的销售量也显著上升。
了解这些季节性销售的规律，可以帮助超市做好库存管理和促销活动的安排。
结论通过对超市商品销售数据的分析，我们得出以下结论：超市今年的销售总额较去年同期显著增长。
周末和特定节假日是销售额高峰期。
商品A、商品B和商品C在今年的销售中表现出色。
线下实体店和在线电商渠道是销售额最高的渠道。
季节性销售对一些商品的销售有显著影响。
建议基于以上分析结果，我们提出以下建议，以帮助超市进一步提高销售业绩：加强对热销商品的库存管理，确保能够满足消费者的需求。
超市销售数据分析报告
数据展示：图表、表格等 多种形式展示数据
报告内容：简洁明了，突 出重点
交付方式：电子版、纸质 版等多种方式
感谢观看
汇报人：WPS
03
客户消费行为分析
客户购买力评估
客户购买偏好：分析客户购 买的商品种类和品牌，了解 客户的购买偏好
客户消费水平：根据客户的 购买商品种类和价格，评估 客户的消费水平
客户购买频率：统计客户购 买的次数和频率，评估客户
的购买习惯和忠诚度
客户购买决策因素：了解客 户在购买商品时考虑的因素，
如价格、质量、品牌等
客户流失原因分析
价格因素：客户 认为超市商品价 格过高，选择其 他更便宜的渠道 购买。
服务质量：超市 员工服务态度差， 导致客户不满。
商品品质：超市 商品品质不佳， 客户对超市失去 信任。
竞争激烈：周边 超市的促销活动 和优惠力度较大 ，客户被吸引到 其他超市购物。
04
市场竞争情况分析
竞争对手销售数据分析
超市销售数据分析 报告
汇报人：WPS
目录
01 超市销售数据概述 02 销售数据分析 03 客户消费行为分析 04 市场竞争情况分析 05 销售预测与决策建议 06 数据可视化与报告生成
01
超市销售数据概述
数据来源和收集方法
数据来源：超市销售系统、 POS机、库存管理系统等
收集方法：实时采集、定 期汇总、人工录入等
报告格式与排版规范
标题页：包含报告标题、 作者、日期等基本信息
目录：列出报告的主要内 容和章节
数据可视化：使用图表、 表格等形式展示数据，便 于理解和分析
结论：总结报告的主要发 现和建议
参考文献：列出报告中引 用的资料和数据来源
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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
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;
(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。
经营指标
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200。
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。
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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其他回答
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。