零售与便利店数据分析
便利店销售财务分析报告(3篇)
一、前言便利店作为一种日常消费场所，在我国城市和农村地区得到了广泛的发展。
随着人们生活节奏的加快，便利店以其方便快捷、商品种类丰富等特点，逐渐成为消费者日常生活的重要组成部分。
为了更好地了解便利店的销售状况，提高经营管理水平，本报告将对某便利店近一年的销售财务数据进行分析。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所采用的数据来源于某便利店近一年的销售财务报表，包括销售数据、成本数据、利润数据等。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行整理，去除无效数据、异常数据等。
（2）数据汇总：按照月度、季度、年度对销售数据、成本数据、利润数据进行汇总。
（3）数据计算：计算各项财务指标，如毛利率、净利润率等。
三、销售分析1. 销售额分析（1）月度销售额分析从月度销售额来看，该便利店在近一年内呈现出稳步增长的趋势。
具体数据如下：月份销售额（万元）1月 2.52月 2.83月 3.04月 3.25月 3.57月 4.08月 4.29月 4.510月 4.811月 5.012月 5.2从上表可以看出，该便利店在近一年内销售额呈现出逐月增长的趋势，其中6月份销售额增长最为明显。
（2）季度销售额分析从季度销售额来看，该便利店在近一年内呈现出逐季增长的趋势。
具体数据如下：季度销售额（万元）第一季度 10.6第二季度 12.0第三季度 13.2第四季度 14.4从上表可以看出，该便利店在近一年内销售额呈现出逐季增长的趋势，其中第四季度销售额增长最为明显。
2. 销售品类分析（1）畅销品类分析从畅销品类来看，该便利店的主要销售品类包括日用品、饮料、零食、水果等。
具体数据如下：品类销售额（万元）日用品 2.0零食 1.2水果 0.8从上表可以看出，日用品在该便利店的销售中占比最高，其次是饮料和零食。
（2）滞销品类分析从滞销品类来看，该便利店的主要滞销品类包括蔬菜、肉类、海鲜等。
具体数据如下：品类销售额（万元）蔬菜 0.3肉类 0.2海鲜 0.1从上表可以看出，蔬菜、肉类、海鲜在该便利店的销售中占比最低。
便利店的数据分析
便利店的数据分析一、引言便利店是一种小型零售店铺，通常位于人口密集地区，为消费者提供各种日常生活所需的商品和服务。
随着便利店在城市中的普及，数据分析成为了提高便利店运营效率和决策制定的重要工具。
本文将对便利店的数据进行分析，以匡助店主了解消费者行为、优化库存管理、提高销售额等方面的问题。
二、消费者行为分析1. 消费者人群特征分析通过对便利店消费者的基本信息进行统计和分析，可以了解消费者的年龄、性别、职业等特征。
例如，通过分析数据，发现便利店主要消费者为年轻人群，可以针对他们的消费习惯进行精准营销。
2. 消费者购买习惯分析通过对消费者购买行为的数据进行分析，可以了解他们的购买习惯和偏好。
例如，分析消费者在不同时间段的购买量和购买种类，可以确定最佳的促销时机和产品组合。
3. 消费者忠诚度分析通过分析消费者的购买频次和购买金额，可以评估消费者的忠诚度。
例如，通过分析数据，发现某些消费者的忠诚度较高，可以针对这部份消费者进行会员制度或者优惠活动，提高他们的再次购买率。
三、库存管理分析1. 库存周转率分析通过分析便利店的库存周转率，可以评估库存管理的效率。
库存周转率越高，说明库存管理越有效，不容易积压过多的商品。
2. 热销商品分析通过分析不同商品的销售量和销售额，可以确定热销商品。
对于热销商品，可以适当增加库存，以满足消费者需求；对于滞销商品，可以考虑降价或者促销，以减少库存压力。
3. 供应链分析通过分析供应链数据，可以评估供应商的表现和交货准时率。
如果发现某些供应商交货不及时或者质量不稳定，可以考虑寻觅替代供应商，以提高库存管理的效率。
四、销售额分析1. 销售额趋势分析通过对销售额的时间序列数据进行分析，可以了解销售额的变化趋势。
例如，分析数据发现某个时间段销售额较低，可以考虑增加促销活动或者改变产品组合，以提高销售额。
2. 产品销售额分析通过分析不同产品的销售额，可以了解产品的市场需求和竞争情况。
例如，发现某个产品的销售额较低，可以考虑优化产品定价或者改进产品质量，以提高销售额。
便利店的数据分析
便利店的数据分析一、引言便利店作为零售业的一种形式，以其便捷、灵便的特点深受消费者爱慕。
然而，随着市场竞争的加剧，便利店经营者需要通过数据分析来了解市场需求、优化经营策略，以保持竞争力。
本文将对便利店的数据分析进行详细探讨，包括数据采集、数据处理和数据应用等方面。
二、数据采集1. 销售数据采集便利店的销售数据是进行数据分析的基础，可以通过POS系统采集每日的销售额、销售量、销售品类等数据。
同时，还可以通过会员卡系统采集顾客的购买记录和消费习惯。
2. 库存数据采集便利店的库存数据对经营管理至关重要，可以通过库存管理系统采集商品的库存量、进货量、销售速度等信息。
此外，还可以通过供应商的数据共享来获取更全面的库存数据。
3. 顾客数据采集便利店可以通过会员卡系统、顾客调研等方式采集顾客的个人信息、购买偏好、消费频次等数据。
同时，还可以通过社交媒体等渠道获取顾客的反馈和评价。
三、数据处理1. 数据清洗在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据整合便利店的数据来自不同的系统和渠道，需要将不同的数据整合在一起，建立统一的数据模型。
可以使用数据库或者数据仓库来存储和管理数据，以便后续的分析和应用。
3. 数据分析便利店的数据分析可以从多个角度进行，包括销售分析、库存分析、顾客分析等。
可以使用数据分析工具如Excel、Python、R等进行数据分析，例如通过销售数据分析销售额的趋势、热销商品的销售量，通过库存数据分析库存周转率、滞销商品的处理策略，通过顾客数据分析顾客的购买习惯、忠诚度等。
四、数据应用1. 经营决策通过对便利店数据的分析，经营者可以了解市场需求、产品热度等信息，从而制定合理的进货计划、促销策略，提高经营效益。
2. 顾客服务便利店可以根据顾客数据的分析结果，提供个性化的服务，如根据购买历史推荐适合的商品、通过短信或者电子邮件提供优惠券等，增强顾客的忠诚度。
中国便利店财务报告分析(3篇)
第1篇一、概述随着中国经济的快速发展和居民消费水平的不断提高，便利店行业在我国市场迅速崛起。
便利店以其便捷、高效、多样化的服务特点，满足了消费者日常生活的需求。
本报告将对中国便利店行业的财务报告进行分析，旨在揭示行业发展趋势、盈利能力、运营效率等方面的情况。
二、行业概况1. 市场规模根据中国连锁经营协会发布的数据，截至2023年，中国便利店市场规模已突破1.5万亿元，年复合增长率保持在10%以上。
预计未来几年，市场规模将持续扩大。
2. 竞争格局目前，中国便利店行业竞争激烈，主要参与者包括便利店巨头如7-Eleven、全家、罗森等，以及众多本土便利店品牌。
其中，7-Eleven、全家、罗森等外资品牌凭借其品牌优势、供应链管理经验等在市场上占据一定份额。
三、财务数据分析1. 营业收入（1）总体趋势从财务报告来看，中国便利店行业的营业收入呈逐年增长趋势。
以7-Eleven为例，其2018年至2022年的营业收入分别为：2490亿元、2530亿元、2610亿元、2680亿元、2750亿元。
可见，营业收入增长率保持在2%以上。
（2）增长原因营业收入增长主要得益于以下因素：- 消费升级：随着居民收入水平的提高，消费者对便利店的消费需求日益增长。
- 网点扩张：便利店品牌通过增加网点数量，扩大市场份额。
- 产品创新：便利店不断推出新品，满足消费者多样化需求。
2. 净利润（1）总体趋势净利润方面，中国便利店行业也呈现出逐年增长的趋势。
以7-Eleven为例，其2018年至2022年的净利润分别为：150亿元、155亿元、160亿元、165亿元、170亿元。
净利润增长率保持在2%以上。
（2）增长原因净利润增长主要得益于以下因素：- 成本控制：便利店品牌通过优化供应链、提高运营效率等方式，降低成本。
- 规模效应：随着网点数量的增加，规模效应逐渐显现，有助于降低单位成本。
- 业务多元化：便利店品牌拓展非食品业务，如鲜食、生活服务等，提高盈利能力。
便利店行业分析及发展前景报告
便利店行业分析及发展前景报告引言：一、市场概况：近年来，中国便利店市场呈现快速发展的趋势。
便利店凭借其便捷的购物环境、多样化的产品选择以及全天候服务的优势，成功吸引了大量消费者。
根据统计数据显示，截至2024年，中国便利店市场规模已达到3000亿元人民币，并且持续保持着15%以上的年增长率。
二、行业竞争状况：中国的便利店市场虽然呈现出蓬勃发展的态势，但竞争也日益激烈。
目前，主要的竞争对手包括日本的7-Eleven、日本的罗森以及国内的全家等品牌。
随着市场的扩大，越来越多的国内外企业进入便利店行业，加剧了竞争的程度。
三、行业发展趋势：1.二三线城市市场潜力巨大：目前便利店主要分布在一二线城市，然而随着二三线城市经济的快速发展，这些地区的市场潜力巨大。
未来，便利店行业将加大对二三线城市的布局。
2.高品质、高附加值的产品需求增长：消费者的消费观念逐渐提升，对于高品质、高附加值的产品需求也逐渐增长。
为了满足消费者的需求，便利店需要加大投入创新产品的研发与推广。
四、发展建议：1.加强店内服务与体验：便利店作为一种“便利”的零售业态，应注重提升店内的服务与体验，让消费者更愿意选择购买。
2.创新产品开发：便利店应加大对创新产品的研发与推广力度，满足消费者多样化的需求，增加竞争力。
3.加强品牌建设与营销：在激烈的市场竞争中，便利店应加强品牌建设与营销，提高品牌的知名度和美誉度。
结论：中国的便利店行业将继续保持快速发展的势头。
二三线城市市场的开拓、创新产品的推出以及线上线下结合的发展模式将成为未来的主要发展趋势。
便利店企业需要加强服务体验、创新产品开发、品牌建设和线上渠道建设，以保持竞争优势并满足消费者多样化的需求。
便利店的数据分析
便利店的数据分析引言概述：随着社会的不断发展，便利店在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
而随着科技的进步，便利店也开始利用数据分析来提升运营效率和服务质量。
本文将从五个方面详细阐述便利店的数据分析。
一、销售数据分析1.1 销售额分析：通过分析不同时间段、不同商品类别的销售额，可以了解销售状况及变化趋势。
例如，周末的销售额是否高于工作日，烟酒类商品的销售额是否有明显的波动等。
1.2 热销商品分析：通过分析销售数据，可以找出热销商品，进而优化货架摆放和库存管理。
例如，某个地区的便利店销售额最高的商品是零食类还是饮料类，可以根据数据调整商品种类和数量。
1.3 促销活动效果分析：通过对促销活动期间的销售数据进行分析，可以评估促销活动的效果。
例如，某个特定促销活动是否能够带来销售额的提升，是否能够吸引新客户等。
二、顾客数据分析2.1 顾客消费习惯分析：通过分析顾客购买的商品种类、购买频率、购买时间等数据，可以了解顾客的消费习惯。
例如，某个顾客是否更喜欢购买零食类商品，是否有固定的购买时间等，可以根据数据制定个性化的推荐策略。
2.2 顾客流量分析：通过分析顾客到店的时间、到店频率等数据，可以了解顾客流量的高峰期和低谷期。
例如，某个便利店在晚上六点到九点之间的顾客流量最高，可以在这个时间段加派员工提供更好的服务。
2.3 顾客满意度分析：通过对顾客的评价数据进行分析，可以了解顾客对便利店的满意度。
例如，顾客对服务态度、商品质量、店内环境等方面的评价，可以根据数据改进服务和提升顾客满意度。
三、库存数据分析3.1 库存周转率分析：通过分析库存周转率，可以了解商品的销售速度和库存周转效率。
例如，某个商品的库存周转率过低，可能是因为需求不高或者摆放位置不合理，可以根据数据调整库存和货架陈列。
3.2 库存预测分析：通过分析历史销售数据和顾客需求的变化趋势，可以预测未来的库存需求。
例如，某个季节性商品的销售额在特定的时间段会有明显的增长，可以根据数据提前采购和储备库存。
便利店财务数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展，便利店行业逐渐成为零售行业的重要组成部分。
便利店以其便捷、高效、多样化的特点，满足了消费者日常生活的需求。
本报告通过对某便利店近期财务数据的分析，旨在全面了解便利店经营状况，为经营决策提供数据支持。
二、数据来源本报告数据来源于某便利店近一年的财务报表，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。
数据来源真实可靠，具有一定的代表性。
三、数据分析1. 资产负债分析（1）资产分析从资产负债表可以看出，便利店资产总额为XX万元，其中流动资产占比较高，为XX万元，主要包括现金、应收账款、存货等。
固定资产占比较低，为XX万元，主要包括设备、房屋等。
（2）负债分析便利店负债总额为XX万元，主要包括应付账款、短期借款、长期借款等。
其中，应付账款占比较高，为XX万元，说明便利店与供应商的合作关系较为稳定。
2. 利润分析（1）收入分析从利润表可以看出，便利店营业收入为XX万元，同比增长XX%，其中商品销售收入占比较高，为XX万元。
营业收入增长的主要原因在于消费需求的增加和门店数量的扩张。
（2）成本分析便利店营业成本为XX万元，同比增长XX%，主要包括商品采购成本、员工工资、租金等。
成本增长的主要原因在于原材料价格上涨和人力成本增加。
（3）利润分析便利店营业利润为XX万元，同比增长XX%。
营业利润增长的主要原因是营业收入增长幅度大于成本增长幅度。
3. 现金流量分析（1）经营活动现金流量便利店经营活动现金流量为XX万元，同比增长XX%。
经营活动现金流量增长的主要原因在于营业收入增长和成本控制。
（2）投资活动现金流量便利店投资活动现金流量为XX万元，主要用于门店扩张和设备更新。
投资活动现金流量增长的主要原因在于公司发展战略的需要。
（3）筹资活动现金流量便利店筹资活动现金流量为XX万元，主要用于偿还债务。
筹资活动现金流量增长的主要原因在于短期借款的增加。
四、问题与建议1. 问题（1）成本控制压力较大。
便利店的数据分析
便利店的数据分析一、引言便利店作为零售业的一种形式，已经成为现代都市生活中不可或者缺的一部份。
便利店的数据分析对于店铺运营和市场营销策略的制定具有重要意义。
本文将通过对便利店的数据进行分析，探讨便利店的销售情况、顾客行为和产品需求等方面的情况，以匡助便利店制定更加科学有效的经营策略。
二、销售情况分析1. 销售额分析通过对便利店的销售额进行统计和分析，可以了解店铺的整体销售情况。
可以按照时间维度（日、周、月、季度、年）进行销售额的对照分析，找出销售额的波动和趋势。
同时，还可以按照商品种类、品牌、价格等维度进行销售额的分析，找出销售额的主要贡献者和增长点。
2. 客单价分析客单价是指每位顾客在便利店的平均消费金额。
通过对客单价的分析，可以了解顾客的消费水平和消费习惯。
可以按照时间维度进行客单价的对照分析，找出客单价的波动和趋势。
同时，还可以按照应客的性别、年龄、职业等维度进行客单价的分析，找出不同顾客群体的客单价差异和消费偏好。
3. 畅销商品分析畅销商品是指在一定时间范围内销售量较大的商品。
通过对畅销商品的分析，可以了解顾客的购买需求和消费趋势。
可以按照销售量、销售额、销售增长率等指标对商品进行排名和对照分析，找出畅销商品的特征和规律。
同时，还可以通过对畅销商品的属性（如品牌、价格、包装等）进行分析，找出畅销商品的共性和差异。
三、顾客行为分析1. 顾客流量分析顾客流量是指一定时间范围内进入便利店的顾客数量。
通过对顾客流量的分析，可以了解店铺的客流情况和客流趋势。
可以按照时间维度进行顾客流量的对照分析，找出客流量的波动和趋势。
同时，还可以按照不同时间段、不同天气条件等维度进行顾客流量的分析，找出影响顾客流量的因素和规律。
2. 顾客购买路径分析顾客购买路径是指顾客在便利店内的购买行为轨迹。
通过对顾客购买路径的分析，可以了解顾客的购买习惯和购买偏好。
可以通过POS系统的数据进行购买路径的分析，找出顾客的购买顺序、购买频率和购买组合。
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日常数据报表需求
A
每日销量数据报告
(DSR)
B
最大销量周报表
(MMSR)
C
周库存预警报告
(WSR)
日常数据报表需求
每日销量数据报告(DSR)功能介绍
■每日销售实况及去年同期比较 ■周至今总销售实况及去年同期比较 ■年至今总销售实况及去年同期比较 ■每日毛利额实况及去年同期比较 ■每日来客数实况及去年同期比较 ■每日客单价实况及去年同期比较
9,302 C
15
188 900g
听
53.00
9,288 C
21
178 900g
听
82.00
8,692 C
183
106 5L
桶
日常数据报表需求——MMSR表样
最大销量周报表(MMSR)功能介绍
1)商品结构分析功能 B 2)缺断货的数据分析和补货功能 3)促销选品;促销销售分析;促销效果考核 4)库存控制功能(大仓和门店库存预警) 5)销售;毛利的数据分析功能 6)商品的汰换率控制功能 7)新店选品功能 8)预算制定的数据来源
动销率：
动销率=有动销的SKU数/现有库存的SKU数
评价门店各种品类商品销售情况的指标
管制SKU动销率的目的：
1）了解仓库实际商品项数的动销情况，找到不动销商品SKU的占比。 2）有助于实施公司品类管理战略。 3）通过SKU的分析与调整，提高仓库的坪效、品效。
动销率理解误区：
1）动销率越高越好。 2）动销率等于100%就是正常，动销率小于100%就是滞销商品惹得祸。 3）仅仅被百分比所迷惑，只看数据的表面，不透过表面找到问题的实质。
工作的量化管理工具
设定标准的量化考核标杆，有目的的收集终端 各Indication项运作数据，结合科学的分析公式和市场预测， 找出绩效数据规律，进行标杆比对，从而进一步诊断终端存 在的问题，有方向性的进行整改和提升。
绩效KPI管理的重要性：
➢ 明确主管的主要责任，明确员工的业绩衡量指标； ➢ 告别“混沌”经营的不利局面 ➢ 明确切实可行的KPI，是做好绩效管理的关键 ➢ 提升终端管理控制能力 ➢ 有效利用和分配资源 ➢ 经营危局的预警机制 ➢ 激励员工的绩效考核管理
Retail is detail 零售管理就是精细管理
精细管理是现代零售业的——单品管理
零售业发展到今天，我们需要挖掘所有的连锁业的经营潜力，而其中 最重要的是挖掘商品的盈利能力，因此所谓零售管理就是细节管理其 最主要指的就是单品管理，我们必须去研究、发现、挖掘每一个商品 本身具有的或是潜在的获利能力，这就要求零售人不仅仅要有商品的 专业知识，懂的商品的各类属性及成本，更需要有一套高效率而行之 有效的商品管理方法。
2019-12-11
1 超市数据分业数据分析指标 3 XX便利店数据分析报表
4 XX超市数据分析报表
1 超市数据分析
目录
CONTENTS
2 零售业数据分析指标 3 XX便利店数据分析报表
4 XX超市数据分析报表
超市数据分析
1 数据分析在企业管理中的应用
数据分析在企业管理中的应用
单品数 5% 25%
70%
商品结构A、B、C分析
销量大
销售额 50%
销量小
40% 10%
单品数 3% 15%
82%
1 超市数据分析
目录
CONTENTS
2 零售业数据分析指标 3 XX便利店数据分析报表
4 XX超市数据分析报表
前言:
数据分析这个工作其实不只是在鞋服行业，在其他 行业也同样开始得到青睐。随着鞋服行业高速发展的今 天，企业每天给我们提供了很多各种各样的数据。我们 在这里要思考的问题是？
常用KPI指标：
一、销售
1、售罄率 2、动销率 3、竞争力 4、回款率 5、销售贡献率
二、财务
1、盈亏平衡点 2、毛利率 3、净利率
三、铺货
1、新品铺货率 2、网点铺货率 3、新老品占比
四、店铺
1、人效 2、坪效 3、客单价 4、客单量
五、库存
1、周转率 4、库存率
六、订货
1、产销比 2、投入产出比 3、进销比
数据分析在企业管理中的应用
现代连锁零售业即要Detail 又要General
我们必须拥有现代化的系统工具及掌 握先进的分析手段，我们才 能同时解决即要精细又要全面综合的经营需求。以达到提高效益，加 强企业抗竞争能力之目的。
2
日常数据报表需求
日常数据报表需求
我们需要哪些数据参与管理?
·销售、毛利、库存现状与销售同期比 ·商品结构分析 ·库存周转与现金流 ·缺断货状况报表(OUT OF STOCK) ·顾客需求调查与促销分析报告 ·市场调查数据分析与经营策略研究
178
74 5L
桶
331.00 20,501 A
154
62 250ml×12 箱
322.00 17,710 B
179
55 250ml×12 提
207.00 16,782 B
161
81 5L
桶
91.00 15,885 B
18
178 900g
听
230.00 15,410 B
-1
67 5L
桶
249.00 15,388 B
售罄率基本判定标杆与ABC分类管理法：
C类库存
B类库存
A类库存
滞销品
售罄率25%-50%
平销品
售罄率50-75%
畅销品
售罄率75%以上
季节因素 销售天数 适时促销 陈列调整 组合配搭 特殊激励
密切关注 销售周期
及时补货 销售周期 调整陈列
售罄率需与销售天数、销售折扣等综合判断，同时管控力度也有不同
淇花大豆油 金龙鱼调和油 蒙牛特仑苏牛奶 蒙牛纯鲜牛奶 淇花食用调和油 蒙牛特仑苏OMP牛奶 伊利金典纯牛奶 淇花花生调和油 圣元优博3段奶粉 口福清香调和油 口福大豆油 鲁花一级花生油 圣元优聪3段奶粉 卫群食用碘盐 口福花生芝麻调和油 新家园烤馍锅巴 圣元优博1段奶粉 圣元优博2段奶粉 淇花一级花生油
竞争力：
竞争力=自有店铺销售额÷主要竞争对手店铺销售额
指标显示出了自有店铺相对于主要竞争对手店铺的产出能力。
80%
75%
70%
72.10%
65%
60% 一部
72.80% 二部
69.90% 上海
竞争力
数据来源：XX地区AD2008年12月店铺销售报表
竞争力：
竞争力：指一个品牌能够比竞争对手品牌更有效地向消费者（或 市场）提供产品或者服务，并且能够获得自身发展的能力或者综 合素质。也就是有竞争力者需占据更多市场份额，并且需能获取 利润保证自身发展。 指标显示出了自有店铺相对于主要竞争对手店铺的产出能力，比 例越高，说明自有店铺的经营优势越大。
日常数据报表需求
客单价内涵分析——DSR
平均单价
平均数量
客单价
A.(平均单价)4X(平均数量)4=(客单价)16 B.(平均单价)5X(平均数量)4=(客单价)20 C.(平均单价)4X(平均数量)5=(客单价)20 D.(平均单价)5X(平均数量)5=(客单价)25 例:B和C分别比A增加了20%
动销率会出现的三种情况：
动销率>100%
说明了在某个时段该商品种类的销售品项数高于目前现有库存的品项数，说 明了该商品种类出现了品项数的流失现象。
动销率<100%
从数据的表面上看，该类商品存在滞销商品，至少在查询的界定期间存在一 定比例的滞销单品。
动销率=100%
动销率等于100%表面上说明该类商品都适合商圈内消费的需求，从数据的背 后说明该类商品在品项数方面还有开发的空间。
日常数据报表需求
每日销量数据报告(DSR)
来客数
客单价
销售额
平均单价 3.5~4.0
平均数量 3~4
日常数据报表需求
客单价内涵分析——DSR
平均单价
平均数量
客单价
通过“动线布局”； “磁铁效应”；“排面布局”；“购物篮”等， 来提高顾客购买商品平均数量来达到提升客单价的目的，既可以有比 较明显的效果又可以节省费用
附-案例：
案例： 某商场在“国庆”期间策划了一档“满158送100元活动（开原价票）”， 商场A与B品牌均为大众（即中端）品牌，假设A与B品牌在此商场基础扣点 分别如下： A品牌：固定扣点为18% B品牌：正价至6.1折：固定扣点为14%，6折及6折以下：固定扣点为10%； 现商场给A品牌发函做此档活动回款为：47%， 给B品牌发函做此档活动回款为：52%
88
61.8 5L
桶
114.00 13,188 B
403
119.8 5L
桶
328.00 12,726 B
64
38.8 400g
袋
12,592.00 12,592 B
16314
1 500g
袋
175.00 12,058 C
0
68.9 5L
桶
8,826.00
9,388 C
3670
1.5 75g
袋
51.00
附：库存形成因素：
库存形成因素：
• 库存结构不合理 • 上货波段时间不合理 • 商品选样失败 • 流行变化不可预测 • 天气变化异常 • 总量预算超标 • 开店未达成或意外关店 • 陈列调整不灵活
• 人员销售不到位 • 店铺促销不及时 • 版型开发问题 • 整体经济异常 • 市场推广不力 • 分波上市不合理 • 缺乏整体商品企划 • 产销环节脱节
销售数量
A 销售净额 B 库存数量
C
零售单价
最小规格
单 位