终端数据分析
移动终端性能测试环境分析及客观
移动终端性能测试环境分析及客观移动终端的性能测试是验证和评估移动设备在特定环境下的性能表现的重要任务。
一个有效的性能测试环境分析及客观评价能够帮助开发人员和用户更好地了解移动终端的性能，并提供参考依据来进行优化和改进。
本文将从测试环境分析和客观评价两个方面进行讨论，以帮助读者更全面地了解移动终端性能测试的重要性和方法。
一、测试环境分析1. 硬件设备分析在进行移动终端性能测试时，需要先对使用的硬件设备进行分析。
不同的硬件设备具有不同的硬件规格和性能参数，包括处理器、内存、存储等。
了解硬件设备的性能指标，可以帮助评估移动终端在不同任务场景下的性能表现，并进行合理的对比和分析。
2. 操作系统分析操作系统是移动终端的核心组成部分之一，对于性能测试来说具有重要意义。
不同的操作系统版本和类型对移动终端的性能有着直接的影响。
了解移动终端所运行的操作系统的版本、更新情况以及用户量等信息，可以帮助评估移动终端在不同操作系统环境中的性能表现，并进行客观的比较和评价。
3. 网络环境分析移动终端的性能受制于网络环境的质量和稳定性。
在进行性能测试时，需要对移动终端所处的网络环境进行分析，包括网络类型（2G、3G、4G、5G等）、信号强度、延迟等参数。
通过对网络环境的评估，可以更准确地判断移动终端的性能表现，并提供合理的改进意见和建议。
二、客观评价1. 性能测试指标在进行移动终端性能测试时，需要选取合适的性能测试指标来评价移动终端的性能。
常见的性能测试指标包括启动速度、响应时间、流畅度、电池续航等。
这些指标可以客观地反映出移动终端在不同任务场景下的性能表现。
通过对这些指标的评估，可以更准确地判断移动终端的性能优劣并提供优化建议。
2. 测试方法和工具为了进行客观的评价，需要采用科学合理的测试方法和工具。
常用的测试方法包括冷启动、热启动、多任务切换、网络速度测试等。
通过选择合适的测试方法和工具，可以准确地模拟用户的实际使用场景，并获取到真实可靠的性能数据。
金融数据终端市场分析报告
金融数据终端市场分析报告1.引言1.1 概述概述部分应该针对金融数据终端市场进行简要介绍，包括市场规模、市场需求、市场趋势等方面的内容。
可以介绍金融数据终端市场在金融行业的重要性，以及市场所面临的挑战和机遇。
同时也可以简要提及本报告将重点关注的内容和分析方法。
1.2 文章结构本报告将分为三个部分来分析金融数据终端市场。
第一部分是引言，包括对金融数据终端市场的概述、本篇文章的结构和撰写目的。
第二部分是正文，主要包括金融数据终端市场的概况、主要竞争对手分析以及市场发展趋势展望。
最后一部分是结论，将对整篇文章进行总结与展望，并提出行业发展建议，最后以结束语作为结尾。
通过以上结构，我们将全面深入地分析金融数据终端市场的现状及未来发展趋势。
文章1.3 目的部分：本报告的目的是要对金融数据终端市场进行深入分析和研究，以便更好地了解市场现状、竞争对手情况和未来发展趋势。
通过对市场的概况、竞争对手分析和市场发展趋势展望的全面调查，可以为相关金融机构和投资者提供参考，以便他们能更好地制定战略和决策。
同时，本报告也旨在为金融数据终端市场的进一步发展提供建议和指导，促进行业的健康发展。
2.正文2.1 金融数据终端市场概况金融数据终端是金融机构和从业人员获取各类金融信息和数据的重要工具。
随着金融市场的不断发展和金融产品的日益多样化，金融数据终端市场也呈现出蓬勃的发展态势。
目前，全球金融数据终端市场呈现出市场规模扩大、需求增长和技术创新的趋势，成为金融行业的重要组成部分。
在全球范围内，金融数据终端市场竞争激烈，主要集中在美国、欧洲和亚太地区。
以彭博终端、路透终端、万得终端和Barclays终端等为代表的国际知名金融数据终端提供商一直占据该市场的领先地位。
同时，随着中国、印度等新兴经济体的崛起，亚洲金融数据终端市场也呈现出快速增长的态势。
在中国市场，金融数据终端行业已经成为金融科技领域的热点之一。
近年来，随着金融监管政策的不断完善和金融市场的逐步开放，中国金融数据终端市场快速扩张，市场需求不断增长。
终端消费数据分析与应用
终端消费数据分析与应用互联网技术和移动终端普及，改变着人们的生活与消费方式，由此产生的数据呈井喷式增长，大数据时代已然到来。
本文对消费数据分析与应用进行了研究。
标签：大数据分析;信息消费;信息产品数据是数字时代的基础，随着大数据的广泛运用，通过大数据计算和分析技术掌握事物发展规律，帮助人们进行科学决策已成为当今时代的主题。
但大数据并不直接意味着大价值，大数据必须要经过分析发掘后才可以释放大数据的潜在价值。
一、客户细分方法综述1.常用客户细分方法比较。
客户细分是指企业根据客户属性、行为、需求、偏好以及价值等因素对客户进行分类，并提供有针对性的产品、服务和销售模式的过程。
客户细分方法并不固定，企业常根据客户数据库中已有信息和自身管理的需要进行具体客户分类。
一般有定性和定量两种方法。
定性客户细分是宏观上对企业所有的目标客户进行分类的一种方法。
该方法没有严格的论证过程，主要依赖于决策者的判断，在分析过程中会出现偏差，容易造成决策失误。
定量分类法以具体的客户变量（客户特征、客户价值、消费行为特点等）为依据，运用定量分析技术进行客户分类的方法。
当前，用于定量客户分类研究的数据挖掘技术主要有两大类：a传统统计方法，主要包括主成分分析、貝叶斯分类、因子分析等;b非统计方法，如神经网络、决策树、遗传算法和粗糙集等。
客户细分另外一个非常重要的问题就是分类变量的选择。
客户细分根据客户属性划分客户类型，并以此分析预测客户的购买模式。
分类变量选择方式通常可以基于客户统计特征、客户价值和消费行为。
最常用的基于消费行为的客户细分是1994年提出的RFM模型细分方法。
2.基于消费数据挖掘的行为细分。
基于消费数据挖掘的客户细分方法依据客户以往和现在的行为来预测将来的行为，是一种以行为模式数据为基础、信息技术为支撑的细分方法。
该方法是通过分析数据库中已有客户的消费行为模式来将客户分类提出了RFM模型，以三个行为变量来区分客户。
R是最近一次购买至现在的时间间隔，F是购买次数，M是某一期间内购买的金额。
数据分析、推算公式大全
【零售】终端店铺所有数据分析、推算公式大全达标率公式：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%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：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% 同期业绩增长率公式：例：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：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为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关于业绩数据指标的使用一：达标率、同期销售增长率、坪效、人效指标均为业绩数据指标，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，这样才能反映出门店的真实水平。
例：某店某月的达标率为102%，此月坪效为1800元/坪，此月人效为12000元/人，年同期业绩增长率为-18%，这样，我们就能明白，此门店虽然达标了，实际上门店的实际销售水平并不理想，也能反映出制定的目标并不合理。
终端销售数据管理与分析策略
终端销售数据管理与分析策略作为一名多年工作经验的幼儿相关工作者，我深知数据管理与分析在终端销售中的重要性。
在这篇文章中，我将分享一些我在幼儿教育行业积累的经验，帮助大家更好地应对终端销售中的数据管理与分析挑战。
一、数据管理的重要性1.提高销售效率：通过对销售数据的整理和分析，企业可以发现销售过程中的问题，针对性地进行改进，提高销售效率。
2.优化库存管理：数据管理可以帮助企业实时了解库存状况，避免库存积压，降低库存成本。
3.提升客户满意度：通过对客户数据的收集和分析，企业可以更好地了解客户需求，提供更加个性化的服务，提升客户满意度。
4.辅助决策：数据管理可以为企业的决策提供有力支持，帮助企业把握市场机遇，降低经营风险。
二、数据管理与分析的挑战尽管数据管理在终端销售中具有重要意义，但在实际操作过程中，企业面临着诸多挑战：1.数据质量：数据质量是影响数据管理与分析效果的关键因素。
企业在收集和整理数据过程中，容易出现数据缺失、重复、错误等问题。
2.数据整合：企业在日常运营过程中，会产生来自不同渠道、格式和类型的数据。
如何将这些数据进行有效整合，是企业面临的一大挑战。
3.数据分析能力：数据分析需要专业的人才和技能。
许多企业缺乏具备数据分析能力的员工，导致数据分析工作难以开展。
4.数据安全：数据安全管理是企业必须关注的问题。
在数据收集、存储和传输过程中，企业需要确保数据的安全性，防止数据泄露。
三、数据管理与分析策略1.提高数据质量：企业应加强对数据源的把控，确保数据的准确性、完整性和一致性。
定期对数据进行清洗和维护，消除数据中的错误和重复信息。
2.加强数据整合：企业应建立统一的数据仓库，将来自不同渠道的数据进行整合，形成全面、系统的数据体系。
3.培养数据分析人才：企业可通过内部培训、外部招聘等方式，培养具备数据分析能力的员工。
同时，引进先进的数据分析工具，提高数据分析效率。
4.加强数据安全防护：企业应制定完善的数据安全管理制度，对数据进行加密存储和传输，确保数据安全。
数据终端设备市场分析报告
数据终端设备市场分析报告1.引言1.1 概述数据终端设备市场是指手机、平板、笔记本电脑等各种数据终端设备的销售市场。
随着信息化和智能化的发展，数据终端设备在人们生活中的作用越来越重要。
本报告旨在对数据终端设备市场进行全面分析，包括市场现状、趋势分析、竞争格局、发展前景以及影响因素等方面，旨在为行业相关人士提供参考和决策依据。
1.2 文章结构文章结构:本报告主要分为引言、正文和结论三部分。
引言部分概述了本报告的目的和意义，同时介绍了文章的结构和大纲。
正文部分包括了数据终端设备市场现状、市场趋势分析和市场竞争格局三个部分。
结论部分对数据终端设备市场的发展前景和关键影响因素进行了分析和总结。
整篇报告将全面深入地解析数据终端设备市场的现状和未来趋势，为相关行业提供了有价值的参考意见。
1.3 目的目的部分的内容：本报告旨在对数据终端设备市场进行深入分析，探讨当前市场现状、趋势以及竞争格局，并对未来数据终端设备市场的发展前景进行预测。
同时，还将结合关键因素，对影响数据终端设备市场的因素进行详细分析。
通过本报告的撰写，旨在为相关行业决策者提供客观的市场信息和数据支持，帮助他们在市场竞争中制定有效的战略和方案，做出明智的决策。
1.4 总结在本报告中，我们对数据终端设备市场进行了全面分析，包括市场现状、趋势分析和竞争格局等方面。
通过对市场发展前景和关键因素的分析，我们可以得出以下结论：1. 数据终端设备市场具有巨大的发展潜力，随着数字化转型和物联网技术的普及，市场规模将不断扩大。
2. 技术创新和产品不断升级将是市场竞争的关键因素，企业需要不断提升自身研发能力和产品品质，以获取市场份额。
3. 市场竞争格局将会越发激烈，企业需要加强品牌建设和营销策略，以稳固自身市场地位。
通过本报告的分析，我们对数据终端设备市场的发展趋势有了更清晰的认识，相信这将对市场参与者和投资者提供有益参考，帮助他们做出明智的决策。
2.正文2.1 数据终端设备市场现状数据终端设备市场现状:数据终端设备市场目前正处于快速发展阶段。
管理终端时遇到的问题
管理终端时遇到的问题
内部问题：
1、终端数据欠分析：企业业务人物去各个加盟店采集数据及时到位，因为要交差。
但是数据交上来了，分析却没有，有分析也是很浅薄的，弄一张数据升降表，把每月数据比较一下，没有进一步深入的分析。
采集来的数据等于没用。
2、门店形象不重视：公司下派人员没有注意观察，对个别加盟商采取包容的心态，多一事不如少一事的处理问题。
3、活动执行不规范：有些业务员没有做促销的经验，一旦遇到大型促销活动，就手忙脚乱，没有按照专业人员的指导来做，只是随便弄弄，活动安排和执行都很不规范。
4、门店指导不专业：部分公司下派人员是半路出家的和尚，没有经过专业系列的学习，仓促上阵，结果自然是漏洞百出。
5、产品熟悉度不够：公司下派人员平时不注意学习和累积经验，对公司产品没有用心去记去归纳，造成下去指导的反而没有加盟店老板了解产品。
外部问题：
6、硬件维护不升级：门头看上去邋里邋遢的；货品陈列也不整齐；有些角落积满灰尘；里面光线很暗也不开灯…就是有这种加盟商没有自觉做品牌的意识和气魄。
7、进销存管理缺乏：有些加盟商把管理物品变成了堆
衣服，随手一放，也不知道去整理，到了最后，都不知道哪个是哪个了。
8、产品陈列不重视：觉得放哪里好就放哪里，不知道去按规律摆放，铺货只要铺满就好了，不知道以吸引顾客眼球，勾起顾客购买欲望的角度考虑问题。
9、挂着羊头卖狗肉：有些加盟商明明是做某品牌的，却要去义乌进那种价格便宜，质量下乘的散货，好好一个品牌，被顾客看成了集市上的地摊货。
10、促销执行不规范：搞活动了，店里还备一点点货，根本不够一天活动所需，进也没有及时进，等活动期间没货了，就擅自停止活动，失去了信誉。
2024年金融数据终端市场环境分析
2024年金融数据终端市场环境分析1. 引言金融数据终端是金融行业中必不可少的工具，它为金融专业人士提供了各种金融市场数据、经济指标和研究报告等信息。
随着金融行业的发展，金融数据终端市场也逐渐成长，并且在市场竞争中呈现出一定的特点。
本文将对金融数据终端市场环境进行分析，旨在了解该市场的现状和未来的发展趋势。
2. 市场规模和主要参与者金融数据终端市场是一个庞大且竞争激烈的市场。
根据统计数据，全球金融数据终端市场规模在近几年持续增长，预计将在未来几年内继续增长。
市场规模的增长主要受到金融行业的发展和金融市场的活跃程度的影响。
在金融数据终端市场中，主要的参与者包括：彭博（Bloomberg）、汤森路透（Thomson Reuters）、 FactSet 等公司。
这些公司在市场中占据主导地位，提供了广泛的金融数据和分析工具。
3. 竞争格局与市场份额在金融数据终端市场中，彭博和汤森路透两家巨头占据了主导地位。
彭博终端具有丰富的数据资源和分析工具，是金融专业人士首选的金融数据终端。
汤森路透终端也具备较强的市场影响力，提供了全面的金融数据和新闻服务。
尽管彭博和汤森路透在金融数据终端市场中占据主导地位，但其他公司也在不断努力迎头赶上。
FactSet、东财终端等公司通过提供独特的数据和分析工具来与巨头竞争。
此外，新兴的科技公司也进入了金融数据终端市场，如微软、谷歌等巨头，它们利用其技术实力和数据分析能力来争夺市场份额。
4. 市场驱动因素金融数据终端市场的发展受到多个因素的影响。
以下是几个主要的市场驱动因素：4.1 金融行业发展金融行业的发展对金融数据终端市场起到推动作用。
随着金融业务的日益复杂和金融市场的全球化，金融专业人士对更多、更全面的金融数据和分析工具的需求也越来越大。
4.2 技术创新技术创新对金融数据终端市场的发展起到重要的推动作用。
随着云计算、人工智能和大数据等技术的发展，金融数据终端的功能和性能得到了大幅提升，满足了金融专业人士对于快速、准确获取金融数据的需求。
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终端数据分析的最终目的？
销售额
.
㈠
客单价 x 客单数 人效 x 人数 坪效 x 平米数 毛利率 费用
利润
﹦㈢
㈣
㈡
商品投入x消化率
对于店铺管理来讲，拿到终端店铺最原始的数据， 对每家店铺的数据分析透彻，是帮助到店铺发现 问题，提升管理的最大源泉。
势服人,心不然 理服人,方无言
终端必须要解决好的2个问题
终端数据分析管理
1
为什么要做数据分析
企业 终端 顾客
业绩从这里产生 问题也从这里产生 ………………
2
我们在终端的真实场景回顾
天气不好 货品不好
货品不够
业绩 不好
店铺位置不好
新员工多 技能不好
员工状态不好
这些是真正的原因吗？
例如：天气不好。。。 一周内有几天的天气是不正常的，对我们的进店客 流量造成了多大的影响。 ====用数据说话 再例如：目前我们新员工太多。。。 目前我们店铺的新老员工的配比是多少？近一周的 销售业绩多少是老员工做的，多少是新员工做的？ 新老员工销售存在的差异有哪些？ ====用数据说话
消化率 90% 82% 90% 82%
新货上柜半周Part week/一周Full week分析
对新上柜一周之内的货品进行观察,预测未来销售走向. PART WEEK分析表
款 号
B02
商品 描述
衬衫
零售 价
300
已上柜 时间
3天
销售 数量
160
店铺 数量
33
店均销 售数量
5
店铺 库存
3100
总仓 库存
进店率 橱窗陈列 店内灯光 试穿率 产品陈列 产品价格 成交率 产品版型 颜色款式 推荐技巧 搭配技巧 主动推荐 服务技巧 店招、海报、促销 门口陈列
卖场“场效”分析图
卖场分析表
营业面积 日期 营业额 坪效 环比 进店人数 环比 试穿人数 环比 试穿率 4488 5000 11% 2384 2800 17% 53% 56% 成交人数 1230 1500 22% 环比 成交率 商场排名 52% 54%
某某
130㎡
本周目标 3750 本周完成 下周目标
我们如何发现卖场问题？
.
购买 人数
购买 比率 客流 人数 注目 人数
终端 业绩 构成
＝X客均Βιβλιοθήκη 单价＝X进店 人数
＝X
进店 比率
＝X
注目 比率
我们如何发现卖场问题？
. 店铺对比案例分析
在商圈以及店铺大小基本类似的情况下:
店铺 业绩 来店人数 购买人数 购买率 客单价
数据分析管理的原则
.
1
2 3
规避绝对数据
使用对比数据
关注平均数据
例如：
有A、B、C三家店铺：
A店铺5月份销售做了140万。面积600平/去年销售115万。 B店铺5月份销售做了100万。面积500平/去年销售80万 C店铺5月份销售做了120万。面积300平/去年销售95万 绝对值：A店铺业绩最好，店铺最优秀。 对比值：A店同比提升21.7% B店同比提升25% c店同比提升26.3% 平均值：360万销售÷1400平=2571/平
如何解决商品要货问题？
某月.ABC店完成业绩目标分别为20/24/32万. ABC店月初库存分别21/28/35万. 假设公司月库存周转率为0.8. ABC店应该分别在此月进货多少为合理? 25 0.8＝ ( 21＋？) ÷2
月营业额 库存周转率 月初库存 月末库存 2
如何解决商品要货问题？ 尝试-2: • 对畅滞销进行分析
店员C 销售量提高5% 店员D 客单价提高10%
工具表格
人员目标计划一览表
卖场店员周完成统计表
2013年 9 月 1日--12 日
店员姓名 营业面积 盈亏保本 月周分析 销售额 数量 本月目标 22800 15000 本月完成 上周完成 7382 3700 5000 4800 5200 19 9 13 14 13 5020 2590 3600 3600 3744 5020 2520 3600 3600 3744 38.6 16.8 24 24 28.8 6.8 7 7.2 7.5 7.2 264 300 300 257 288 3543.6 1850 2600 2640 2704 57 实际销售价 16000 人效 16000 坪效 平均折扣 客单价 123 7 280 贡献度 11400
如何把暧昧的语言数据化，一切以数据 说话，才能够真正的帮助到我们找到问 题的根源所在。
我们通常通过什么路径了解数据，我们对数据分析的
理解误区?
• 有电脑系统 • 有各种报表 • 开会念数据 ●●●●●●
是否掌握了有效分析的方法? 是否对数据进行了有效分析? 是否通过分析找到了问题点? ●●●●●●
环比
本期销售
上期销售
上期销售
环比数据是指与相邻的上一期相比的数据。如果做的是周数据比较，环比就是本周数 据比上周的数据；如果做的是月数据比较，环比就是本月数据比上月的数据；以此类 推。 相对而言，因为环比数据的时间段是邻近的，各种季节原因，市场原因，货品原因等 因素较为相似，如果环比数据差异较大就说明在这段时期店铺的销售突然出现了较大 问题。
7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 长袖T恤 短袖T恤
我们如何知道终端货品需求？
任何月份,商品品类销售都具有差异性!
• Ａ．即使在相同季节每个品类销售也因地域而不同
• Ｂ．尤其对于南北跨区开店的品牌甚至差异化很大 • Ｃ．商品政策必须要考虑当地顾客的现实性需求
对商品销售结构的ABC分析
终端上货前必须做的分析？
ABC分析的基础数据
终端上货前必须做的分析？
还需要 考虑哪些 因素?
库存构成比
如何解决商品要货问题？
终端: 要货时“多多益善”! 调货时“一毛不拔”! 如何解决?
如何解决商品要货问题？ 尝试-1: • 达标考核+月库存周转率考核
月营业额 (月初库存 + 月末库存)÷ 2
• •
•
如何制定销售折扣
题目:进货1000件,毛利率60%,原价销售出去400件,预测到商 品销售周期结束时如果按原价销售将会销售200件,公司库 存周转率目标是4. 要求以什么样的销售活动完成库存周转率目标? 1 设定销售800件的毛利率X 800/200X=600/200*60 X=45% 2 折扣后毛利率设为Y 400*60%+400*Y=800*45% Y=30% 3 设折扣毛利Z Z/（Z+40）=30% Z=17 折扣=（17+40） /100=57%
上月完成 270600 1804 本月目标 300000 2000 11% 本月完成 150㎡ 上周完成
本周目标
本周完成 下周目标
卖场“场效”问题点改善跟踪表
卖场“场”问题点改善跟踪表
问题点 改善目标 改善方法 改善时间 资源 负责人
进店率 提升10%
门口红地毯，橱窗陈列组合，门 2010年12月 口新品告示牌，门口新品陈列 13日-18日 推销技巧培训，陈列调整完成 2010年12月 13日-20日
2740
总库 存周 数
15.6
打折政策的有效制订？
生命周期分析 商品交叉比率
打折政策的有效制订
确认 商品生命周期
确认 衰退变量因素
销 售 数 量 时间
商品的生命周期
• • • 商品生命周期各阶段的特点 商品生命周期各阶段的特点如下： 第一阶段（导入期），这是商品生命周期的开始，商品刚进入市 场时期。 在这个阶段，经营者、消费者对商品不甚了解，存在疑心，销量少，销售速 度处于缓慢增长；商品生产批量小，某些技术问题尚未解决；生产成本高， 推销费用大，特别是“广告大战”花费更大，往往发生亏损。 第二阶段（成长期），在这个阶段，商品已为广大的潜在购买者（消费 者）所了解和熟悉，商品生产成本下降，销量增加，利润上升。 第三阶段（成熟期），在这个阶段，商品已为广大购买者（消费者）所 接受，销量稳定，甚至达到顶峰，继而缓慢下滑；利润相应地不再继续保持 增长的势头，只是维持在较稳定的水平上。 第四阶段（，衰退与淘汰期）商品生命进入寿终时期，销量迅速下降， 利润减少，直到商品被淘汰而退出市场。然而，此时的商品仍有一定的使用 价值，即商品的自然生命仍存，而商品的经济生命结束。
– 以货值排名
款 号
A08 H03
货品 描述
长T 羊绒衫
第4周销 售货值
36025
店铺库存 货值
108750
店铺库存 周数
3
店铺 数量
55
每店销售 货值
655
如何解决商品要货问题？ 尝试-3: • 断色断码调货分析
• 消化率分析 • 消化量分析
X店 A B C D
消化量 100 120 60 50
3.8
11842 31.65% 156 80 1.95 160
4.3
8558 20.25% 80 53 1.5 200
5.2
11077 22.78% 85 59 1.44 212
4.8
11667 25.32% 166 93 1.78 120
“人效”改善目标跟踪表
类别
折扣率 销售单数 客单价
人效问题店解决跟踪表(可控)
品牌管理部
某某
试穿率 提升17%
品牌管理部
某某
成交率 提升22%
主动推荐技能培训，搭配推荐每 2010年12月 人推荐3套以上 13日-30日
某某
工具表格
店铺周计划与实绩
工具表格