连锁超市要掌握的数据及常用数据分析项目
2023年某超市经营数据分析教材
顾客消费偏好分析
Analysis of customer consumption preferences
数据挖掘
去年超市总销售额为500万美元，同比增长8%。 202年12月的月销售额达到550万美元，较11月增长10%。 顾客平均购买额为30美元。 在12月中，20%的销售额来自食品类别，15%来自日用品类别，其余的来自其他商品类别。 在销售额最高的十个商品中，5个是食品类别商品，3个是日用品类别商品，2个是家居用品类别商品。 顾客购物行为分析： 顾客平均购买频率为10天一次。 顾客购买的最常见商品是牛奶和面包，占总销售额的15%。 在超市购物的顾客中，60%是女性，40%是男性。 顾客最常购买的支付方式是信用卡，占总销售额的40%。 顾客最常光顾的时间段为下午4点至晚上8点。
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2023/8/8
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The Beauty of Silence Tቤተ መጻሕፍቲ ባይዱAM
热门商品
1. 销售排行榜
列出超市各个部门或商品类别的销售排行榜，根据销售额或销售数量进行排序，以显示最受顾客欢 迎的商品。
2. 趋势分析
通过对比前几个月或去年同期的销售数据，分析热门商品的销售趋势，了解其受欢迎程度的变化， 以便制定相应的销售策略。
3. 顾客反馈
收集、整理和分析顾客对热门商品的反馈和评价，如通过店内调查、社交媒体等渠道获取的顾客意 见，并结合销售数据来评估商品的质量和满意度。
2. 顾客购买偏好分析
根据销售数据分析，某超市的顾客购买行为中，低价位商品占比最高，占总销售额的40%；中价位商品占比为30%； 高价位商品占比为30%。此外，尽管低价位商品占比高，但个别高价位商品的净利润贡献较大，例如同一高价位商品 的利润可相当于两件低价位商品的利润总和。通过这一分析，我们可以了解到顾客的购买力以及超市销售策略的有效 性。
超市商品经营数据分析
超市商品经营数据分析预览说明:预览图片所展示的格式为文档的源格式展示,下载源文件没有水印,内容可编辑和复制超市商品经营数据分析目前店长整体专业水平还需要提升，数据分析是其中一个重要方面，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。
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，及时发现门店在药品进、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。
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。
特别是主力商品、新引进商品经营情况，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。
超市工作流程数据分析
超市工作流程数据分析超市工作流程数据分析超市是一个消费品零售的场所，其工作流程涉及到商品采购、仓储管理、销售等环节。
通过对这些环节的数据分析，可以帮助超市进行有效的运营和管理。
下面将对超市工作流程的数据进行分析和解读。
首先是商品采购环节，通过对超市的销售数据进行分析，可以确定热销商品和滞销商品。
通过热销商品的销售数据，可以判断消费者的购买喜好和需求，进一步采购相关商品以满足市场需求。
而对于滞销商品，可以通过分析数据找出原因，如调整进货量、降低售价等，以减少库存压力。
其次是仓储管理环节，通过对库存数据的分析，可以判断仓库的运作效率和库存周转率。
低库存周转率可能表明超市存在采购过剩或销售不畅的问题，可以通过降低进货量或促销活动等方式来提高库存周转率。
另外，对不同产品的库存进行分类分析，可以帮助超市优化库存配置，提高出货速度和效率。
最后是销售环节，通过对销售数据的分析，可以了解超市的销售情况和客户行为。
例如，分析销售额和利润的变化趋势可以判断超市的盈利能力和发展趋势。
通过分析不同时间段的销售数据，可以调整营业时间，以适应客户的购买习惯。
对不同商品的销售情况进行分析，可以帮助超市确定促销策略和布局调整。
在数据分析的过程中，超市可以借助数据分析工具和技术，如数据挖掘、数据可视化等，来提升数据分析的效率和准确性。
同时，超市还可以利用数据分析的结果，制定相应的管理和营销策略，优化业务流程，提高运营效率和盈利能力。
综上所述，通过对超市工作流程的数据进行分析，可以帮助超市做出合理的经营决策和策略调整，提高运营管理的效率和质量。
随着数据技术的不断进步，数据分析对于超市的运营和发展将会发挥越来越重要的作用。
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。
连锁超市要掌握的数据及常用数据分析项目
连锁超市要掌握的数据及常用数据分析项目随着信息技术的快速发展，数据已经成为企业管理不可或缺的一部分。
对于连锁超市来说，掌握和分析数据对于提升竞争力和运营效率至关重要。
本文将介绍连锁超市要掌握的数据，并且列举几个常用的数据分析项目。
一. 连锁超市要掌握的数据1. 销售数据：销售数据是连锁超市最基本也是最重要的数据之一。
通过销售数据，可以了解每个产品的销售情况、销售额、销售数量、销售渠道等信息。
通过对销售数据的分析，可以了解哪些产品是热销品、哪些产品是滞销品，从而提供参考决策的依据。
2. 供应链数据：供应链数据包括供应商信息、采购单信息、库存信息等。
通过对供应链数据的分析，可以实现供需匹配，避免供应过剩或供应不足的情况发生。
同时，也可以优化采购流程、减少库存压力，提高资金周转率。
3. 会员数据：连锁超市通常会有会员制度，通过会员数据的分析可以了解会员的购买偏好、消费能力等。
根据会员数据的分析结果，可以制定个性化的营销策略，提高会员的忠诚度和购买频率。
4. 财务数据：财务数据包括营业额、成本、利润等方面的数据。
通过对财务数据的分析，可以了解企业的盈利状况，帮助做出合理的财务决策，优化成本控制，提高盈利能力。
5. 员工数据：员工数据包括员工的工作时间、工资等信息。
通过对员工数据的分析，可以了解员工的工作效率、薪资结构等，从而进行员工管理和激励。
二. 常用数据分析项目1. 销售趋势分析：通过对历史销售数据的分析，可以了解销售的季节性、周期性变化规律，从而制定更加准确的销售计划和推广策略。
2. 产品销售分析：对不同产品的销售数据进行分析，可以了解产品的市场需求、竞争力等。
通过产品销售分析，可以调整产品组合，推出更具市场竞争力的产品。
3. 会员消费分析：对会员消费数据进行分析，可以了解会员的购买偏好、消费习惯等。
根据会员消费分析的结果，可以制定个性化的促销活动，提高会员的购买频率和客单价。
4. 库存管理分析：通过对库存数据的分析，可以实现库存的精细化管理，避免库存过剩或断货的情况发生。
超市重点关注的数据分析
超市重点关注的数据分析一、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、坪效：主要是本月评效情况，与去年同期对比“日均坪效”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，及时发现门店在商品进、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清退。
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。
特别是主力商品、新引进商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时清退，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。
卖场数据分析(专业店)
案例1：
早上以0.80元∕公斤的价格进了100公斤玫瑰香花，售价1.20元∕公斤，十点钟已经售出70公斤；又进了 一批（200公斤）玫瑰香花，进价只有0.50元∕公斤，门店以0.45元∕公斤低于进价的价格销售，到晚上7 点，剩余10公斤以0.20元∕公斤全部售完，损耗3公斤。请问，当天玫瑰香花的销售会不会亏本，实际毛 利率是多少？分析的基础是不变数字，我们不能去抓那些一直在变动的数字，这里唯一不变的进货总成本： 第一批0.80元∕公斤×100公斤＝80元，第二批0.50元∕公斤×200公斤＝100元，总进货成本＝80元＋100 元＝180元；十点以前销售1.20元∕公斤×70公斤＝84元，剩余30公斤，再加上第二批进货200公斤，库存 为230公斤；十点以后销售0.45元∕公斤×（230－10－3）公斤＝97.65元，此玫瑰香花销售0.20元∕公斤 ×10公斤＝2.00元，当天总销售84元＋97.65元＋2.00元＝183.65元，当天毛利＝183.65元－180元＝3.65 元，毛利率＝3.65元∕180元×100％＝2.03％
月份
一
二
三
四
五
六
七
八
九
十
十一
十二
销售额
5000
2300
1800
1600
1580
4500
5800
6800
3000
320
2200
0
2000
销售额 8000
6000
4000
2000
0 一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 十一 十二
§.销售额比例（份额）分析 案例3：销售日报表
类别
销售额
销售占比%
备
注
连锁卖场的数据分析
连锁卖场的数据分析连锁卖场的数据分析连锁卖场是大规模零售连锁企业的代表，通过在多个地区设立门店，实现商品的批量采购和分销。
随着信息技术的快速发展，连锁卖场能够收集大量的销售数据，这些数据可以用于分析消费趋势、制定合理的采购计划、提高营销效率等。
因此，对连锁卖场的数据进行分析，可以为企业提供重要的决策支持和商业洞察。
一、销售数据分析连锁卖场的销售数据是最重要的数据之一，通过对销售数据的分析，可以了解不同产品的销售情况、销售额的分布和变化趋势等。
此外，还可以通过对不同地区的销售数据进行分析，了解不同地区的消费习惯和市场需求。
首先，可以分析产品的销售情况。
通过对销售额和销售数量的统计，可以了解哪些产品是热销产品，哪些产品是滞销产品。
进一步分析，可以得出产品的销售增长率和下降率，了解产品的销售趋势。
这些数据可以用于制定合理的采购计划，保持库存的合理水平。
其次，可以分析销售额的分布和变化趋势。
通过对销售额的分析，可以了解销售额的高峰期和低谷期，进而采取相应的营销策略。
同时，可以分析不同地区的销售额分布，了解哪些地区是销售额的主要贡献者，哪些地区有发展潜力。
二、用户数据分析连锁卖场还可以收集大量的用户数据，如购买记录、会员信息等。
这些数据可以用于用户画像的建立和营销策略的制定。
首先，可以通过购买记录进行用户分析。
通过分析用户的购买记录，可以了解用户的购买偏好和消费习惯。
例如，可以分析用户的购买周期，了解用户的购买频率，判定用户是否具有忠诚度。
同时，还可以分析用户的购买金额，了解不同用户的消费能力，为后续的促销活动提供依据。
其次，可以通过会员信息进行用户分析。
连锁卖场通常设有会员制度，收集会员的个人信息和购买记录。
通过对会员信息的分析，可以建立用户画像，了解用户的年龄、性别、职业等基本信息。
同时，还可以通过会员的消费记录，了解会员的购买偏好和消费习惯，为个性化营销提供依据。
三、竞争对手数据分析连锁卖场还可以通过竞争对手数据的分析，了解市场竞争态势，制定相应的竞争策略。
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水电费用率=水电费用额/销售收入
采购 财务
租房费用率=租房费用额/销售收入
财务 营运
折旧费用率=折旧费用额/销售收入
财务 营运
海报商品销售额/期间总销售收入
企划 采购
海报商品销售毛利/期间总销售毛利
企划 采购
海报宣传费用率=海报宣传费用额/期间总销售收入 企划 采购
连锁超市要掌握的数据及常用数据分析项目
8
商品周转与异常数 据
低库存（食品DMS≤0.99 百货DMS≤0.49） 缺货（食品DMS≤0.99 百货DMS≤0.49）
1.食品库存可销天数≤7天。 2.百货库存可销天数≤14天。 1.食品库存可销天数=0天。 2.百货库存可销天数=0天。
大（高）库存（DMS≥0.01以上）
1.食品库存可销天数≥4周。 2.百货库存可销天数≥8周。
人效 人效同比 人效环比
坪效 坪效同比 平效环比 工资费用额及费用率 水电费总额及费用率 运费总额及费用率 税负总额及费用率 租房费用摊销及费用率 设备折旧摊销及费用率 海报销售额占比 海报销售毛利占比 海报宣传费用率
数据计算方法及说明
主要关注部门
每日营业额的累加
营运 采购
营业额/客单价 营业额/来客数
本期与同期比较增减变化
营运 人力资源
本期与上期比较增减变化
营运 人力资源
销售额/营业面积数
营运 采购
本期与同期比较增减变化
营运 采购
本期与上期比较增减变化
营运 采购
工资费用率=工资费用额/销售收入
营运 人力资源
水电费用率=水电费用额/销售收入
营运 人力资源
运费费用率=运费费用额/销售收入
营运 人力资源
营运 采购 营运 采购
（当前时期-上一时期）/上一时期*100%
营运 采购
部门销售额/总销售额*100%
营运 采购
(今年销售额-去年销售额)/去年销售额*100%
营运 采购
销售收入-销售成本
营运 采购
本期与同期比较增减变化
营运 采购
本期与上期比较增减变化
营运 采购
销售毛利/销售收入
营运 采购
本期与同期比较增减变化
序号
项目
内容
数据计算方法及说明
商品周转率
销售额/{(期初+期末存货)/2}
部门商品周转率
本部门销售额/{(本部门期初+本部门期末存货)/2}
1.食品库存可销天数≤7天。
畅缺畅断商品（食品DMS≥1.00 百货DMS≥0.50）
2.百货库存可销天数≤14天。 3.短期缺货为缺货期间≤10天。
4.长期缺货为缺货期间≥11天且≤60天。
负库存
库存数量＜0的商品.
负毛利
库存＞0,当日有销售,售价低于当前成本
1.库存＞0
滞销（曾经售出≥1个销售单位的所有商品） 2.食品2周以上无售出记录。
3.百货4周以上无售出记录。
商品淘汰数量
本期商品淘汰的累加数量
淘汰数量同比与环比
商品淘汰数量与同期及上期增减额
商品淘汰比率
商品淘汰数量/本期经营商品品项数
采购 品类
采购 品类 采购 品类
采购 品类
防损 营运 防损 营运
连锁超市要掌握的数据及常用数据分析项目
序号
项目
内容
3、对生鲜商品的损耗分析（是门店报损控制 的重点） 4、对散货商品的损耗分析 11 损耗与盘点分析 5、微小体积物品的损耗分析 6、分析门店库存状况是否(偏高偏低)
7、按类别、按金额前50名商品分析盈亏状况
8、分析商品进销存不平衡的原因并采取改进 措施
数据计算方法及说明
主要关注部门
防损 营运 采购
防损 营运 采购 防损 营运 防损 营运 采购 防损 营运 采购
防损 营运 采购
序号
项目
1
销售数据
2其他收入3 Nhomakorabea后台收入
4 人效（劳效）数据
5
卖场效率数据
6
相关费用
7
海报宣传
连锁超市要掌握的数据及常用数据分析项目
内容
销售额（销售收入） 来客数 客单价
销售额环比增长率 部门销售占比
销售额同比增长率 销售毛利
销售毛利同比 销售毛利环比 销售毛利率 销售毛利率同比 销售毛利率环比 其他业务收入总额 营业外收入净额 后台收入总额 后台收入同比与环比 后台收入费用率 费用率同比与环比
B类商品作为门店培养的重点；
C类商品作为门店着重关注的商品，特别是排
名最后的50名，应逐步给予淘汰。 1、报损率
报损额/销售额
2、损 耗 率
（盘亏金额+报损金额-挽回损失金额）/销售额
主要关注部门 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 营运 采购 采购 品类 采购 品类 采购 品类 采购 品类 采购 品类 采购 品类 采购 品类 采购 品类
9
商品汰换
淘汰比率同比与环比 商品引进数量
本期与同期与上期比较增减变化 本期引进商品总和
引进数量同比与环比
本期与同期与上期比较增减变化
商品引进比率
商品引进数量/本期经营商品品项数
引进率同比与环比
本期与同期与上期比较增减变化
按商品销售金额大小顺序，用ABC分析法进
行排名分析
10
商品结构分析 A类商品作为门店管理的重点；
营运 采购
本期与上期比较增减变化
营运 采购
其他义务收入项目的累加额
营运 采购
营业外收入总额-营业外支出总额
营运 采购
来自采购部的通道费用、进店费、赞助费的总额 采购 财务
后台收入总额与同期增减额
采购 财务
后台收入总额/本期期销售额
采购 财务
后台收入费用率与同期及上期增减额
采购 财务
销售额/员工人数
营运 人力资源