门店关键性指标及数据分析
如何分析门店数据门店运营(一)2024
如何分析门店数据门店运营（一）引言：门店数据的分析对于门店运营至关重要。
通过对门店数据进行深入的分析，店主可以了解销售状况、顾客偏好以及业绩等方面的信息，从而做出更科学的决策，提升门店的运营效益。
本文将介绍如何进行门店数据的分析，以帮助店主更好地运营门店。
一、收集门店数据1. 定义数据收集指标：明确需要收集的数据指标，如销售额、销售量、顾客流量等。
2. 选择合适的数据收集方法：可以通过POS系统、客流统计工具等进行数据收集。
3. 建立数据收集流程：确保门店数据的及时、准确采集，包括数据收集人员的培训和监督。
二、清理和整理门店数据1. 检查数据的完整性和准确性：对收集到的门店数据进行清洗，删去重复、错误或不完整的数据。
2. 标准化数据格式：将不同来源的数据进行格式统一，以便后续的分析和比较。
3. 创建数据清理和整理的流程：建立数据清理的标准和步骤，并将其纳入日常工作中进行。
三、分析门店销售状况1. 比较不同时间段的销售数据：分析不同时间段的销售数据，如每天、每周、每月的销售额变化情况，以便把握销售的趋势。
2. 按产品分类分析销售数据：对不同类别的产品销售数据进行分析，了解不同产品的销售情况和占比。
3. 分析销售额的区域分布：通过销售数据的区域分布分析，了解不同门店或不同地区销售的差异。
四、研究顾客偏好1. 分析客户购买行为：通过分析客户购买的产品、购买频次、购买渠道等，了解顾客的购买行为和偏好。
2. 进行顾客分群分析：根据客户的特征和购买行为，将顾客分成不同的群体，以便进行有针对性的营销策略。
3. 利用推荐算法提高销售：通过分析客户的购买历史和行为数据，使用推荐算法向客户推荐符合其兴趣和偏好的产品。
五、总结和改进门店运营策略1. 总结分析结果：根据对门店数据的分析，总结出销售状况、顾客偏好等方面的情况，找出问题和改进的空间。
2. 制定改进策略：根据分析结果制定相应的改进策略，如调整产品组合、改进服务质量等。
门店数据分析维度与案例分享(二)2024
门店数据分析维度与案例分享（二）引言概述：门店数据分析是一种重要的商业分析工具，通过对门店运营数据的分析，可以帮助企业了解市场需求、优化经营策略和提升销售效能。
本文将介绍门店数据分析的几个关键维度，并分享相关案例，以帮助读者更好地理解和应用门店数据分析。
正文内容：一、销售维度1. 门店销售额分析：通过分析每个门店的销售额，可以了解不同门店之间的销售情况，判断哪些门店的销售较好或较差，以及销售额的波动情况。
2. 产品销售排行榜：根据门店的销售数据统计，可以确定每个门店的畅销产品，了解产品受欢迎程度，为进一步的商品管理和推广提供依据。
3. 销售渠道分析：通过对不同渠道的销售数据进行分析，可以评估各渠道的销售效果，找出销售渠道中存在的问题，并进行针对性的优化。
二、客户维度1. 客户消费能力分析：通过分析客户的购买金额和购买频次，可以判断客户的消费能力和忠诚度，为客户分类和精准营销提供依据。
2. 新老客户比例分析：通过统计门店的新老客户比例，可以了解门店的客户来源情况，评估客户维系和开发的效果。
3. 客户满意度调查：通过对客户满意度进行调查和分析，可以了解客户对门店服务的评价和意见反馈，为改进和提升门店服务质量提供指导。
三、库存维度1. 库存周转率分析：通过分析门店的库存周转率，可以了解库存的运作效率和商品销售速度，进而优化库存管理策略。
2. 陈列效果分析：通过对不同陈列方式的销售数据进行比较，可以评估各种陈列方式的效果，优化商品陈列策略和促销活动。
3. 供应链分析：通过对供应链的数据进行分析，可以了解供应商的供货能力和配送效率，帮助优化供应链管理和减少库存风险。
四、员工维度1. 员工绩效评估：通过对员工销售数据进行分析，可以评估员工的销售业绩和工作效率，为员工绩效评估和激励提供参考依据。
2. 员工培训需求分析：根据员工的销售数据和业绩情况，可以判断员工的培训需求，有针对性地进行培训和提升。
3. 员工流失率分析：通过对员工流失率进行分析，可以了解员工的离职原因和流失情况，为提升员工满意度和减少员工流失提供参考。
影响门店业绩的因素
一、影响门店业绩的五大关键性因素无论公司制定什么样的规章制度，或者执行如何的促销方案，再或者进行各方面的人员培训，其目的只有一个：一切为了门店的销售业绩，一切为了门店的盈利。
这是我们工作的最终目的，同时，也是一线员工最想得到的一切的最大保障。
下面看几个关键指标利润=客流量×购买率×客单价×毛利率（交叉率）×成本率。
1、客流量：进入店面的目标顾客的多少，零售讲求的是人气。
这取决于店面的集客引客能力，与该店位置/定位、装修、员工的工作状态以及公司的营销策划能力密切相关。
2 、购买率，既进店顾客中购买产品顾客的百分率，一般来说，作为男性顾客相对于女性顾客来说，男性顾客是很少逛街逛商场的，因此来的都是准顾客。
提高购买率，这和顾客忠诚度有关，你的店有无回头客，回头客的多少，店员能否依靠热情专业的服务留驻所有的进店顾客，你的员工所提供给顾客的产品组合是否能够打动顾客的心，你的店产品结构组合的是否适销对路等等，要做到不让顾客空手出去。
3、客单价：顾客单次购买商品的总价格。
客人来的再多，可是每次总是购买廉价，特价的产品，你也一样无法实现销售额的提升和门店的盈利，因此在实际工作中提倡员工积极进行连带销售，通过一单多件来这种单笔购买的数量，来提升门店的业绩。
4、高毛利率：搞毛利率，通俗的讲就是要求员工敢于推销高单价的产品，一般来说高单价也就意味这产品的高品质，意味着这些产品是与公司品牌定位是相对应的（谁都不希望自己的品牌都是些低价位产品，对于员工来说缺少品牌的荣誉度和推介的自信心，反过来说低客单的产品谁都可以卖，在任何地方都可以买到）。
多推荐高毛利产品和服务，着重解决交叉率问题。
交叉率=周转率×毛利率。
是一种衡量商品对利润贡献的一种能力。
尽量提高交叉率高的产品占比，淘汰交叉率低的产品。
5、成本率：对于一线的店长来说，要有成本意识，通俗的讲推介产品用的时间多，是一种高成本；顾客试穿的件数多，对于人力，商品来说也会是一种高成本，同时还会使顾客越来越难判断自己的需求；在缺少服务技巧的情况下，顾客讨价还价，而我们的不停让步也是一种高成本。
门店数据分析
门店数据分析在当今竞争激烈的商业环境中，门店的运营管理离不开对数据的深入分析。
通过对门店各项数据的收集、整理和分析，我们可以获取有价值的信息，为决策提供依据，优化运营流程，提高销售业绩和客户满意度。
门店数据分析涵盖了多个方面，包括销售数据、库存数据、顾客数据、员工数据等等。
首先，让我们来看看销售数据。
销售数据是门店数据分析中最为关键的部分之一。
它包括销售额、销售量、客单价、销售渠道等指标。
通过对销售额和销售量的分析，我们可以了解不同时间段、不同产品的销售趋势。
比如，某款产品在某个季节或节日期间销量大增，那么我们就可以提前做好备货准备，以满足市场需求。
客单价则反映了顾客每次购买的平均消费金额，通过分析客单价的变化，我们可以调整产品组合和定价策略，以提高销售额。
销售渠道的分析也非常重要。
比如，是线上销售渠道带来的收益更多，还是线下门店的销售更具优势？了解不同渠道的销售表现，有助于我们合理分配资源，优化销售策略。
库存数据同样不容忽视。
库存周转率、库存水平、缺货率等指标能够帮助我们有效地管理库存。
如果库存周转率过低，意味着库存积压，占用了大量资金，同时也增加了库存管理成本。
而缺货率过高，则可能导致销售机会的流失，影响顾客满意度。
因此，通过对库存数据的分析，我们可以及时调整采购计划，确保库存处于合理水平，既能满足顾客需求，又不会造成过度积压。
顾客数据是了解顾客需求和行为的重要依据。
我们可以通过会员系统、问卷调查、销售记录等方式收集顾客的信息，包括年龄、性别、购买偏好、消费频率等。
通过对这些数据的分析，我们可以进行精准的市场细分，为不同类型的顾客提供个性化的服务和推荐。
例如，对于经常购买某类产品的顾客，我们可以向他们推送相关的新品信息或优惠活动，提高顾客的忠诚度。
员工数据对于门店管理也具有一定的参考价值。
员工的工作时长、销售业绩、服务评价等数据能够帮助我们评估员工的工作效率和服务质量。
对于表现优秀的员工，可以给予奖励和晋升机会，激励他们继续发挥出色；对于表现不佳的员工，可以进行培训和指导，帮助他们提升能力。
门店销售数据分析
门店销售数据分析门店销售数据分析是指通过对门店销售数据的收集、整理和分析，以获取对销售情况的深入了解和洞察，为门店经营决策提供有力的支持和指导。
本文将从数据分析的重要性、数据分析的基本步骤、常用的数据分析方法以及利用数据分析提升门店销售业绩等方面展开阐述。
一、数据分析的重要性门店销售数据是门店经营过程中产生的宝贵资源，通过对这些数据的分析可以帮助门店了解销售情况、找出销售瓶颈、制定有效的销售策略，从而提升门店的销售业绩。
二、数据分析的基本步骤进行门店销售数据分析需要经历以下基本步骤：数据收集、数据整理、数据分析和数据应用。
首先，门店需要收集销售数据，包括销售额、销售量、销售品类、销售时段等信息；其次，对收集到的数据进行整理和清洗，使得数据的质量更高、更可靠；然后，通过使用统计学和数学模型等工具对数据进行分析，发现数据之间的关联和规律；最后，将数据分析的结论应用于门店经营过程中，制定相应的销售策略。
三、常用的数据分析方法1.趋势分析：通过对销售数据的时间序列进行分析，揭示销售的发展趋势，例如销售额的增长趋势、销售量的波动趋势等。
2.比较分析：将不同时间段、不同门店、不同品类等的销售数据进行对比分析，找出销售业绩的优势和劣势，从而制定对策。
3.关联分析：通过挖掘不同销售变量之间的相关性，找出对销售额影响最大的因素，为决策提供依据。
4.预测分析：基于已有的销售数据，应用统计学方法构建预测模型，预测未来的销售趋势，帮助门店制定长期销售战略。
四、利用数据分析提升门店销售业绩1.优化产品策略：通过分析销售数据，了解不同产品的销售情况，判断产品的市场竞争力，根据数据调整产品组合，优化产品策略，提高销售额。
2.精准营销：通过对顾客购买行为的分析，了解顾客偏好和购买习惯，制定个性化推荐方案，实施精准营销，提高销售转化率。
3.改进进货策略：通过对销售数据和库存数据的分析，判断通货畅销情况，及时调整进货策略，减少滞销品的库存，提高库存周转率。
店长必读最全的门店经营数据分析和推算公式
店长必读最全的门店经营数据分析和推算公式随着连锁信息系统化建设的完善，终端门店的数据化程度也越来越高。
本着能为行业发展添砖加瓦的服务精神，我们努力收集最全的门店经营数据分析和推算公式，还不赶紧来看看！一、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1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=48万/50万×100％=96%例2：若一月份的指标为50万,实际完成额为52万,则一月份的达标率=104％备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力.二、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1：某店2013年营业额为450万,2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万×100％=50%即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50％。
例2：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：相较于1月份,2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.三、坪效公式日坪效=当日营业额/店铺面积月坪效=当月营业额/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。
四、人效公式日人效=日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推)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.五、ATV公式日ATV=日营业额/日客单数（月、年同理可推）个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个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。
门店经营指标数据分析
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：主要是本月坪效情况，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。
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，滞销品种数：门店经营总品种数-动销品种数。
门店经营指标数据分析
门店经营指标数据分析随着市场竞争的加剧和消费者需求的变化，门店经营者越来越意识到数据分析的重要性。
通过分析门店经营指标数据，经营者能够更好地了解到业务的状况，制定相应的策略和决策，以提升经营业绩、增加利润并满足客户需求。
本文将探讨门店经营指标数据分析的重要性以及如何进行有效的数据分析。
1. 门店经营指标数据分析的重要性门店经营指标数据分析可以提供对业务的全面了解。
通过分析销售额、利润、销售量、客流量等指标，经营者可以了解到不同产品或服务的销售情况，发现热销产品和滞销产品，及时调整库存和采购策略。
此外，还可以通过分析客流量和销售转化率等指标，了解客户行为和购买习惯，从而优化门店布局和产品陈列，提升客户满意度。
门店经营指标数据分析还能够帮助经营者实现精细化管理。
通过分析商品的库存周转率和销售周期等指标，经营者可以合理安排库存和进货频率，避免资金占用过高。
同时，分析员工的销售业绩、服务质量指标等数据，可以进行员工绩效评估和激励方案制定，提高员工工作积极性和业绩。
另外，门店经营指标数据分析还可以帮助经营者发现市场机会和竞争对手动态。
通过分析市场份额、市场增长率、价格变动等指标，可以了解到市场趋势和竞争对手的策略，及时调整自身营销策略和定价策略，抢占市场机会。
2. 门店经营指标数据分析的步骤门店经营指标数据分析的步骤可以分为数据收集、数据整理、数据分析和决策执行四个环节。
首先，进行数据收集。
门店经营者应该收集和记录各项指标数据，包括销售额、利润、销售量、客流量等。
这些数据可以通过门店POS系统、收银记录、客户调查等途径获得。
确保数据的准确性和完整性是数据收集的重要环节。
第二步，进行数据整理。
将收集到的数据进行整理，整理成可操作性强的形式。
可以使用电子表格软件如Excel进行数据整理，包括数据的分类、分类汇总以及计算出相关指标的平均值、总和、比例等。
同时，进行数据清洗，删除异常值和缺失值，保证数据的准确性。
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门店商品展示不生动，不吸 引顾客进店或者试穿
门店商品款式、版型、价格 等不适合当地顾客的需求
门店人形象不好，不注重 仪容仪表，服务不周到
给予顾客的成交建议少，习 惯性流失顾客资源
顾客对于品牌不熟悉
卖场环境凌乱，顾客感觉不 舒服 闲逛类顾客多，如商超 进店顾客少、新会员增加少 进店顾客多、但是熟客少
卖场太过于冷清，没有人气
成交率
成交率
解决方案 店长针对该类别员工的话术、手势、身体站位进行训练并跟进 1、店长先从门店的畅销款式单件入手对于该伙伴进行传帮带的训练 2、在以上内容的前提下再对这些款式进行搭配训练 3、让门店建立一份门店现有款式的FAB分析档案本，最好是有照片明示 1、先从橱窗开始调整陈列，对于橱窗和内部陈列先从模仿开始做起 2、参考公司和分公司的优秀陈列进行模仿调整 3、调整橱窗顺序：先做好分组再根据门店现有类别尽量挑选显眼的款式展示 4、调整一个柜的顺序：先确定层板的半身模展示再确定最两边的呼应再找呼应色 1、做好当地的市场调查，暗访询问当地销售较不错的同行进行情况的了解 2、注意观察和总结当地人的着装习惯，也可以进行包括以上项目的拍照存档 3、熟客的客户需求调查，并做好调查记录 4、尽快做好以上资料的准确收集后反馈给零售经理 1、店长做好自我检查，反思自己是否有起到带头作用 2、给予店员强调该项的重要性及带来的负面影响 3、强调客单的流失后影响到他们个人抽成，进行分析 4、整理出公司现有的这类别资料汇总并对全店进行全面的训练 5、千万不能让员工闲着，越闲问题会出得越多 1、鼓励员工敢于去建议顾客试穿过的款式，而不能不提供意见 2、淡场时段同店伙伴间做搭配演练，鼓励伙伴发言，提高胆量 3、遇到还是不能解决的问题的时候进行汇总一起在交接会进行研讨 1、做好门店的服务，增加顾客对于门店的印象，让其成为传播者和回头客 2、跟顾客讲一些品牌的实际案例 3、找时机让顾客看一下最近的动态，让其增加品牌的认知度 4、举出郑重承诺，尽可能的打消顾客的防备心理 5、顾客试衣期间，可以拿产品画册或品牌手册给其同伴观看 做好三感行销（好听、好看、好感） 1、做好必要的迎宾，以服务带动试穿，鼓励试穿 2、多宣传公司的理念、哪怕顾客要走了，也送上公司的小礼品、新品传单等 1、做好门店的橱窗调整，用款式吸引行人注意 2、主动出击、外出拓展、联盟等 1、分析门店的顾客类别占比，做好顾客的分享和分配维护 2、申请适合当地的活动，让流失的会员或者熟客再次回头消费 1、店长分配人员做事情，让员工不要傻愣在卖场，越愣越让顾客不敢进来 2、组织门店的娱乐环节（跳舞、游戏），让伙伴保持一定激情 3、制造门店的销售假象，可以让同事或者邀请同事朋友穿便装挑选或者试穿等