店铺销售数据统计分析表

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店铺销售数据统计表(销售流水账)

店铺销售数据统计表(销售流水账)
店 铺 销 售 统 计 表
月销售额: 月总进价:

序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 合 计
间:
名称
8月1日
8月2日
8月3日
售价 进价 毛利 售价 进价 毛利 售价 进价
0
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00000000000000
8月31日 毛利 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0
8月15日
8月16日
8月17日
售价 进价 毛利 售价 进价 毛利 售价 进价 毛利 售价 进价 毛利 售价 进价
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淘宝运营数据分析指标及名词解释和公式计算

淘宝运营数据分析指标及名词解释和公式计算

淘宝代运营数据分析指标一览表【基础统计类】1、浏览量(PV):店铺各页面被查看的次数。

用户多次打开或刷新同一个页面,该指标值累加。

2、访客数(UV):全店各页面的访问人数。

所选时间段内,同一访客多次访问会进行去重计算。

3、收藏量:用户访问店铺页面过程中,添加收藏的总次数(包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数)。

4、浏览回头客:指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数,所选时间段内会进行去重计算。

5、浏览回头率:浏览回头客占店铺总访客数的百分比。

6、平均访问深度:访问深度,是指用户一次连续访问的店铺页面数(即每次会话浏览的页面数),平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。

【月报-店铺经营概况】中,该指标是所选月份日数据的平均值。

7、跳失率:表示顾客通过相应入口进入,只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。

8、人均店内停留时间(秒):所有访客的访问过程中,平均每次连续访问店铺的停留时间。

9、宝贝页浏览量:店铺宝贝页面被查看的次数,用户每打开或刷新一个宝贝页面,该指标就会增加。

10、宝贝页访客数:店铺宝贝页面的访问人数。

所选时间段内,同一访客多次访问会进行去重计算。

11、宝贝页收藏量:用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。

12、入店页面:单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。

出店页面:单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。

13、入店人次:指从该页面进入店铺的人次。

14、出店人次:指从该页面离开店铺的人次。

15、进店时间:用户打开该页面的时间点,如果用户刷新页面,也会记录下来。

16、停留时间:用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点(只访问一页的顾客停留时间暂无法获取,这种情况不统计在内,显示为“—”)。

17、到达页浏览量:到达店铺的入口页面的浏览量。

18、平均访问时间:打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。

(用户访问该宝贝页后,未点击该页其他链接的情况不统计在内,显示为“—”)19、全店宝贝查看总人次:指全部宝贝的查看人次之和。

店铺数据分析表格

店铺数据分析表格

店铺销售数据分析1服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具,为表格——日报、周报、月报、季报,最常见的是日报表、周报表。

例如:某服装店铺的销售日报表(通类规范报表)在这张销售日报表中,完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格,以及总量的进、销、存记录下来。

服装销售/管理人员,拿到这张表格后,首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态?库存的货量偏多还是偏少?然后关注今日销售的金额是上升还是下降?与同期数据对比并结合天气状况是否正常?如果不正常(无论是销售减少/销售增加)分析具体原因?今日销售的件数是多少?结合销售金额,分析其销售的平均单价,属于低/高/中等价位线?分析原因?再分析具体销售的明细,如:畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存,根据销售趋势和未来天气的预测,确定畅销款的补货情况,并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。

以便做到对该店铺的销售状况清晰明了,并有效补充货源,进一步提升店铺的销售。

例如:某服装店铺,(经营面积80平米)夏季产品平均价位在500-800元,时尚风格定位。

8月25日:销售6080元,销售件数46件,当日进货350件,店铺现库存1200件;其中销售排名第1的是:M601890,白色,225元/件,销售5件。

从当日销售的平均价位线来看,6080/46=132元,而本身的定位是500-800元,可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。

促销活动期间,货品的充足很关键,在80平米的店铺库存1200件,那么1200/80=15件,即每平方米的货品量15件,此数量应该是十分充足的。

在促销活动中,服装销售应该是款少量大。

从畅销款的销售来看,在1200件货品中,最畅销的仅销售5件。

就需要分析为什么各款式销售量不大,并且各款式销售比较平均?需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量,铺货的结构是否合理?从畅销前10名,可看出销售比较集中的价位线是什么?再对应该店铺现有货品的价位线进行分析,如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上,基本是吻合市场的销售需求的。

淘宝数据分析报告模板

淘宝数据分析报告模板

淘宝数据分析报告模板导语:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期比照情况,以下为大家介绍淘宝数据分析模板文章,欢送大家阅读参考!淘宝数据分析,实际是电商数据分析,归结到底还是零售数据分析,给你一些分析的思路,权当做抛砖引玉。

总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度(参考数据雷达的分析思路)。

在这里我重点说商品分析。

1、销售状况分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上月)同期比照情况。

通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与方案的差距。

2、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期比照情况。

通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况,以及是否在商品毛利方面存在缺乏。

3、营运可控费用分析:主要是本月各项费用明细分析、与去年同期比照情况,有无节约控制本钱费用。

这里的各项费用是指:员工本钱、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用(包括费、交通费、垃圾费等),通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支,是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。

4、橱窗效率:主要是本月橱窗效率情况、与去年同期比照。

“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”,即:日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。

5、人均劳效(人效):主要是本月人均劳效情况、与去年同期比照。

“本月人均劳效”计算方法:本月销售金额/本月总营业人数。

6、盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。

该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。

7、库存分析:主要是本月平均商品库存、库存构造、库龄情况、周转天数,与去年同期比照分析。

通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常,特别是否存在库存积压现象。

该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。

8、促销商品业绩评估:主要是促销商品品种数执行情况,促销商品销售情况、占比情况及与前期销售比照情况分析。

商店经营分析报告表(DOC1页)

商店经营分析报告表(DOC1页)

商店经营分析报告表一、总体概况本报告致力于对商店经营情况进行全面分析,以便为经营者提供参考。

商店名称为XXX,所在地为XXX,经营类型为XXX。

本报告覆盖了XXXX年度XXX月至XXX月的经营数据。

二、销售额分析1. 总体销售额从XXXX年度XXX月至XXX月,商店总销售额为XXX元,呈现XX月份最高,XX月份最低的趋势。

2. 各类商品销售额对比•类别一:XXX元•类别二:XXX元•类别三:XXX元三、客流量分析1. 总体客流量从XXXX年度XXX月至XXX月,商店总客流量为XXX人次,XX月份客流量最高,XX月份客流量最低。

2. 不同时间段客流量对比•早上:XXX人次•下午:XXX人次•晚上:XXX人次四、库存商品分析1. 总体库存量截止到XXX月末,商店总库存商品数为XXX个,其中XXXX类商品库存偏多,XXXX类商品库存偏少。

2. 库存商品周转率•总体周转率为XX%•TOP1类商品周转率为XX%•TOP2类商品周转率为XX%•TOP3类商品周转率为XX%五、盈利分析1. 总体盈利情况从XXXX年度XXX月至XXX月,商店总盈利为XXX元,XX月份盈利最高,XX 月份盈利最低。

2. 种类商品盈利对比•类别一:XXX元•类别二:XXX元•类别三:XXX元六、建议与展望1.加强库存管理,合理调配不同种类商品的库存量。

2.针对不同时间段客流量的表现制定营销策略,推动客流量增长。

3.优化商品种类和定价策略,提升盈利水平。

以上为商店经营分析报告表,希望以上数据分析能够为商店经营提供有益参考。

–完–。

销售数据统计分析表

销售数据统计分析表

月销售额
销售数据统计
产品类型销量统计
客户分类对比
自制产品45%
外购产品55%
6, 24%
12, 48%
7, 28%
个人客户
企业客户
政府单位客户
7月8月9月10月11月12月1008028.00
683858.00
731384.78
351175.52
675895.00
1151893.541151893.54
媒体广告
宣传海报
内部介绍
客户介绍
11
4
5
5
销售额客户分类客户名称客户来源销售人员备注
¥89,469.12企业客户客户单位1媒体广告销售1¥610,144.08个人客户个人客户1宣传海报销售2¥138,332.22企业客户客户单位1媒体广告销售3¥638,854.72企业客户客户单位2媒体广告销售4¥337,129.26企业客户客户单位3客户介绍销售5¥704,872.00企业客户客户单位4客户介绍销售1¥341,362.32个人客户个人客户2媒体广告销售4¥746,304.72企业客户客户单位4宣传海报销售5¥153,174.06政府单位客户政府单位1媒体广告销售4¥130,143.44
企业客户
客户单位4
内部介绍
销售5
销售额统计
总销售额9120452.36
据统计分析表
客户来源分析
11
4
5
5
媒体广告宣传海报内部介绍客户介绍。

销售情况分析表

销售情况分析表
三、店面管理分析:
1、工作计划的落实情况:
2、店面的导购:
3、店面的工作会议:
4、店面人员的单独沟通:
四、个人工作的得与失
1、得:
2:失:
五、对公司的建议:
六、店面的创新思路:
七、下月工作计划:
1、上月存在问题的解决方案:
2、所在市场本月是否有活动:
3、店面总单量统计:
4、销售目标分配:
1)导购:
5.完成销售目标的具体措施:
6、任务分配表:
时 间
第一周(2-6)
第二周(7-13)
第三周(14-20)
第四周(21-30)
预订
签单
意向客户
7、下月店面管理工作的重点安排:
展 厅
编制人
时 间
涉及的内容或议题:
一、销售情况分析:
1、销售数据:1)Fra bibliotek订:2)签单:
3)导购完成情况:
4)意向客户:
5)投诉情况:
2、销售原因分析:
1)预定分析:
预定材料:
2)签单分析:
3)退单分析:
二、市场情况分析:
1、人流量分析:
2、与市场促销活动配合情况:
3、竞争品牌的促销活动及销售情况:

店铺经营数据分析和推算公式

店铺经营数据分析和推算公式

店铺经营数据分析和推算公式店铺的经营数据分析是一个重要的任务,能帮助店主了解店铺的运营状况,并对未来的经营做出合理推测。

以下是一些常用的店铺经营数据分析和推算公式。

1.总收入:店铺的总收入是经营数据分析的重要指标之一,可以通过以下公式计算:总收入=销售额+其他收入-折扣金额2.销售额:销售额=销售数量*单价3.客单价:客单价是指平均每位顾客的消费金额,可以通过以下公式计算:客单价=总收入/总顾客数4.客流量:客流量是指进入店铺的顾客数量,可以通过以下公式计算:客流量=实际客流量+其他客流量5.实际客流量:实际客流量是指统计时段内进入店铺的顾客数量,可以通过以下方法进行估算:-人工统计:通过人工记录每位进入店铺的顾客数量;-视频监控:通过店铺的视频监控系统统计进入店铺的顾客数量。

6.毛利润:毛利润是指销售额扣除商品成本后的利润,可以通过以下公式计算:毛利润=销售额-商品成本7.毛利率:毛利率是指毛利润占销售额的比例,可以通过以下公式计算:毛利率=毛利润/销售额8.净利润:净利润是指销售额扣除所有费用后的利润,可以通过以下公式计算:净利润=销售额-商品成本-费用9.费用率:费用率是指费用占销售额的比例,可以通过以下公式计算:费用率=费用/销售额10.库存周转率:库存周转率是指一定时期内的销售额与库存量之比,可以通过以下公式计算:库存周转率=销售额/平均库存量11.平均库存量:平均库存量是指一定时期内的平均库存水平,可以通过以下公式计算:平均库存量=(期初库存量+期末库存量)/212.销售增长率:销售增长率是指一定时期内销售额的增长幅度,可以通过以下公式计算:销售增长率=(期末销售额-期初销售额)/期初销售额以上是一些常用的店铺经营数据分析和推算公式,这些公式可以帮助店主了解店铺的运营状况,并进行合理的决策和规划。

(完整版)店铺销售数据分析表格

(完整版)店铺销售数据分析表格

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店铺面积
0
实绩平效
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1 店铺 进店人数
意向人数
意向率
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星期一 15号
星期二 16号
星期三 17号
星期四 18号
星期五 19号
星期六 20号
星期日 21号
星期一 22号
星期二 23号
星期三 24号
星期四 25号
星期五 26号
星期六 27号
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零售店铺财务分析

零售店铺财务分析

零售店铺财务分析一、引言零售店铺财务分析是对零售业务的财务状况和经营绩效进行评估和分析的过程。

通过对财务数据的收集、整理和解读,可以帮助零售店铺管理层了解企业的盈利能力、偿债能力、运营效率和现金流量等重要财务指标,为决策提供依据。

本文将以某零售店铺为例,对其财务状况进行详细分析。

二、财务状况分析1. 盈利能力分析零售店铺的盈利能力是衡量企业经营成果的重要指标之一。

通过对利润表的分析,可以评估店铺的销售收入、成本和利润情况。

根据数据统计,该零售店铺在过去一年内实现了稳定的销售收入增长,销售额达到X万元,同比增长X%。

同时,销售成本也有所增加,但控制得较好,毛利率保持在X%左右。

净利润为X万元,同比增长X%。

综合来看,该零售店铺的盈利能力较为稳定。

2. 偿债能力分析偿债能力是评估企业清偿债务能力的重要指标。

通过对资产负债表和现金流量表的分析,可以了解店铺的资产结构、债务状况和现金流量情况。

根据数据显示,该零售店铺的资产总额为X万元,其中流动资产占比较高,为X%。

负债总额为X 万元,其中短期负债较多,为X万元。

通过计算,该店铺的流动比率为X,说明其具备一定的偿债能力。

此外,店铺的现金流量状况良好,净现金流量为X万元,表明其有能力偿还债务。

3. 运营效率分析运营效率是评估企业资源利用效率的重要指标。

通过对资产负债表和利润表的分析,可以了解店铺的资产周转率和利润率情况。

根据数据统计,该零售店铺的总资产周转率为X次/年,说明其资产利用效率较高。

同时,销售净利润率为X%,说明店铺在销售过程中能够有效控制成本,提高利润率。

综合来看,该店铺的运营效率较高。

4. 现金流量分析现金流量是评估企业现金收入和支出情况的重要指标。

通过对现金流量表的分析,可以了解店铺的经营活动、投资活动和筹资活动等方面的现金流量情况。

根据数据显示,该零售店铺在过去一年内的经营活动产生的现金流量净额为X万元,投资活动产生的现金流量净额为X万元,筹资活动产生的现金流量净额为X万元。

店铺销售数据统计表

店铺销售数据统计表

星期 二 三 四 五 六 日 一 二 三 四 五 六 日 一 二 三
UV PC端 无线端
PV PC端 无线端
平均停留时间 PC端 无线端
回访客 PC端 无线端
回访客占比
PC端
无线端
成交笔数
PC端
无线端
成交件数 PC端
成交件数 无线端
转化率 PC端 无线端
客单价 PC端 无线端
Hale Waihona Puke 实际成交笔数 实际成交总金额
PC端+无线端
PC端+无线端
日期 2021\12\1 2021\12\2 2021\12\3 2021\12\4 2021\12\5 2021\12\6 2021\12\7 2021\12\8 2021\12\9 2021\12\10 2021\12\11 2021\12\12 2021\12\13 2021\12\14 2021\12\15 2021\12\16
成交金额 PC端 无线端
平均访问深度 PC端
平均访问深度 无线端
收藏量 PC端 无线端
拍下支付率
PC端
无线端
刷单件数 PC端 无线端
刷单金额 PC端
刷单金额 无线端
实际成交件数 PC端 无线端
实际成交笔数 PC端 无线端
实际成交金额 实际成交总件数 PC端 无线端 PC端+无线端

产品年度销售统计表

产品年度销售统计表

产品年度销售统计表是一种用于记录和分析一年内某个或多个产品的销售情况的表格,通常包含以下关键信息:
1. 基本信息:
年度:指统计的完整年份,例如2023年。

产品名称/编号:列出每个被统计的产品的具体名称或内部编号。

2. 销售数据:
月份:按月细分销售数据,如1月至12月。

销售数量:各月份中每种产品的销售总量。

销售额:对应月份内每种产品的总销售额,可能需要区分不同价格层次或折扣后的实际收入。

单价:可以是平均单价或特定时间段内的变动单价。

3. 累计数据:
累计销售数量:年初至当月为止累计销售的产品总数。

累计销售额:年初至当月为止累计实现的销售收入总额。

4. 趋势与分析:
同比增长率:与上年同期相比的增长率。

环比增长率:与上一月相比的增长率。

最畅销季度/月份:指出产品销售最旺的时间段。

目标完成情况:如果年初设定了销售目标,则对比实际完成情况。

5. 备注与总结:
对影响销售的重大事件、促销活动等进行注解。

总结全年销售亮点、问题及改进措施。

示例:
在创建和使用产品年度销售统计表时,应确保数据准确无误,并结合实际情况对数据进行深入解读和分析,为未来的销售策略制定提供有力支持。

店铺数据分析

店铺数据分析

店铺数据分析一、引言店铺数据分析是指通过对店铺的各项数据进行采集、整理和分析,以获取关于店铺运营状况、销售情况、顾客行为等方面的信息。

通过对数据的深入分析,可以匡助店铺制定更有效的营销策略、优化产品和服务、提升顾客满意度,从而达到提升店铺业绩的目标。

二、数据采集店铺数据分析的第一步是采集各项相关数据。

数据可以通过以下途径进行采集:1. 销售数据:包括每日销售额、销售量、销售渠道等信息。

可以通过POS系统、销售报表等方式进行采集。

2. 顾客数据:包括顾客年龄、性别、地理位置等信息,以及顾客购买历史、购买频率等信息。

可以通过会员系统、顾客调查等方式进行采集。

3. 库存数据:包括库存量、库存周转率等信息。

可以通过库存管理系统进行采集。

4. 网络数据:如果店铺有线上销售渠道,还可以采集网站流量、转化率等数据。

可以通过网站分析工具进行采集。

三、数据整理和清洗采集到的数据往往是杂乱无章的,需要进行整理和清洗,以便后续的分析工作。

数据整理和清洗的步骤包括:1. 数据清洗:去除重复数据、缺失数据和异常数据,确保数据的准确性和完整性。

2. 数据格式化:将数据按照一定的格式进行整理,便于后续的分析和统计。

3. 数据归类:将数据按照不同的维度进行分类,例如按照时间、产品、地理位置等进行分类。

四、数据分析方法店铺数据分析可以采用多种方法进行,下面介绍几种常用的数据分析方法:1. 描述性分析:通过统计指标如平均值、中位数、标准差等,对数据进行描述和总结,以了解店铺的整体情况。

2. 比较分析:通过对不同时间段、不同产品、不同地区等进行比较,找出差异和变化趋势,以便制定相应的策略。

3. 关联分析:通过分析不同变量之间的关系,例如销售额和广告投入之间的关系,找出影响店铺业绩的关键因素。

4. 预测分析:通过建立模型,预测未来的销售趋势和顾客需求,以便做出相应的决策。

五、数据分析结果应用数据分析的最终目的是为了匡助店铺做出更明智的决策和行动。

店铺数据分析

店铺数据分析

店铺数据分析一、引言店铺数据分析是指通过对店铺内部的各项数据进行采集、整理、分析和解读,以获取对店铺经营状况、销售趋势、顾客行为等方面的深入了解。

本文将从店铺销售数据、顾客行为数据和市场竞争数据三个方面进行分析,以匡助店铺管理者制定更科学有效的经营策略。

二、店铺销售数据分析1. 销售额分析通过对店铺销售额的分析,可以了解到店铺的整体销售情况。

可以按照不同的时间维度(日、周、月、季度、年)对销售额进行统计,以掌握销售额的变化趋势。

同时,还可以按照不同的产品类别、品牌、价格区间等进行销售额的分析,以了解不同产品的销售情况。

2. 客单价分析客单价指的是每一个顾客平均消费的金额。

通过对客单价的分析,可以了解到顾客的购买能力和购买意愿。

可以按照不同的时间维度和顾客属性(性别、年龄、地域等)对客单价进行统计,以发现不同群体的消费特点。

3. 销售渠道分析销售渠道分析是指对店铺销售渠道的分析和评估。

可以通过对不同销售渠道(线上、线下、分销渠道等)的销售额和销售占比进行统计,以了解不同销售渠道的贡献度和效益。

同时,还可以对不同销售渠道的顾客转化率进行分析,以了解顾客的购买路径和转化效果。

三、顾客行为数据分析1. 顾客流量分析顾客流量分析是指对店铺的顾客流量进行统计和分析。

可以通过对店铺的进店人数、浏览次数、停留时间等指标进行分析,以了解店铺的客流状况和顾客的行为习惯。

同时,还可以按照不同时间段和不同区域进行顾客流量的分析,以发现顾客流量的高峰期和低谷期。

2. 顾客购买路径分析顾客购买路径分析是指对顾客在店铺内的购买路径进行分析。

可以通过对顾客的浏览行为、点击行为、加购行为、下单行为等进行追踪和分析,以了解顾客的购买决策过程和购买偏好。

同时,还可以对不同产品和不同营销活动的购买转化率进行分析,以优化店铺的产品布局和营销策略。

3. 顾客忠诚度分析顾客忠诚度分析是指对顾客的忠诚度进行评估和分析。

可以通过对顾客的购买频次、购买金额、复购率等指标进行统计,以了解顾客的忠诚度水平。

店铺数据指标计算及分析

店铺数据指标计算及分析

店铺数据指标计算及分析随着电子商务的迅猛发展,越来越多的商家开始关注店铺的数据指标,通过对这些数据的计算和分析,来了解店铺的运营情况以及做出决策。

本文将介绍常见的店铺数据指标以及如何进行计算和分析。

一、流量指标1.访客数:访客数是衡量店铺流量的基本指标,它表示有多少人造访了店铺。

可以通过网站分析工具或电商平台提供的数据统计功能来获取。

计算方法:访客数 = 独立访客数量2.浏览量:浏览量是指访客在店铺浏览商品或页面的次数。

浏览量较高意味着访客对店铺的兴趣度较高。

计算方法:浏览量 = 打开页面的次数3.跳出率:跳出率指当访客只浏览了一个页面就离开的比例。

跳出率高可能意味着店铺页面不够吸引人或者用户体验不佳。

计算方法:跳出率 = (访问一个页面的访客数量 / 独立访客数量)* 100%二、交易指标1.订单数:订单数是指完成交易的订单数量。

通过订单数可以了解店铺的销售情况。

计算方法:订单数 = 成功交易的订单数量2.销售额:销售额是指店铺在一定时间内的商品销售总额。

计算方法:销售额 = ∑(单个订单的商品数量 * 单价)3.客单价:客单价是指每个订单的平均销售金额,可以通过销售额除以订单数得到。

计算方法:客单价 = 销售额 / 订单数三、用户指标1.注册用户数:注册用户数是指在店铺注册的用户数量,可以通过用户数据库或电商平台提供的数据统计功能获取。

计算方法:注册用户数 = 注册用户数量2.活跃用户数:活跃用户数是指一段时间内至少进行一次交互操作的用户数量,可以通过用户登录频率等指标来定义。

计算方法:活跃用户数 = 进行交互操作的用户数量3.复购率:复购率是指在一段时间内曾多次购买的用户占总用户数的比例。

计算方法:复购率 = (多次购买的用户数量 / 总用户数)* 100%四、营销指标1.转化率:转化率是指访客在店铺进行购买的比例。

高转化率意味着店铺的推广和营销手段效果较好。

计算方法:转化率 = (成功交易的订单数量 / 访客数)* 100%2.回购率:回购率是指曾经购买过的用户再次购买的比例。

天猫运营数据统计分析表-全

天猫运营数据统计分析表-全

0
0
749
0
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0
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0
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749
0
剩提现额 ######## 客服计划 503625
2051 2051 2051 2051 2051 2051 2051
日工作内容
序号
工作内容
商品管理
交易管理
评价管理
店铺 基础管理
纠纷管理 客户管理
立即执行
京东/天猫/管理
每日主要工作内容
具体内容 商品错误修改 不在本部门管理内
48943
428
29
24472
袜子
问题分
序号 1 2 3
山东 112646
34221
自主访 问
0
0%
3908
1226
66749
2,303
54
33374
裤子
4
辽宁 92972
24364
付费流 量
2,051
100%
701
1183
72284
2,088
61
36142
裤子
5
江苏 83510
25088
站外其 他
15-21天一次店内活动。
已完成 5月7日
把上周新品VIP价格去掉
临时工作
2012年度规划
表格更改制定
明天工作内容和重要工作安排
老师说,下班前写好明天要做的3-6件事 会节省1个小时的时间。
学习-泛泛地了解一些知识和经验是远远不够的,努力加强自己的专业知识,一直到比同行知道得更多,做得更好。 自省-认真反省自己的不足之处和改进方法,并给自己限定时间改变。

客户分类的销售额统计表

客户分类的销售额统计表

客户分类的销售额统计表
1. 客户分类,列出各种客户分类,如普通客户、VIP客户、新客户、老客户等。

2. 销售额统计,针对每个客户分类,列出其在特定时间段内的销售额数据,包括总销售额、平均销售额、最高销售额、最低销售额等。

3. 销售额对比,可以将不同客户分类的销售额进行对比,以便分析哪些客户分类贡献了最大的销售额,哪些客户分类的潜在销售额有待开发。

4. 趋势分析,可以将不同时间段内的销售额数据进行对比,分析不同客户分类的销售额变化趋势,以便预测未来的销售趋势。

5. 其他指标,还可以包括一些其他指标,如客户分类的订单数量、退货率、购买频次等,以便全面了解不同客户分类的购买行为和价值。

客户分类的销售额统计表对于企业制定营销策略、客户管理和
业绩评估都具有重要意义。

通过对不同客户分类销售额的分析,企业可以更好地了解客户群体的特点和行为习惯,从而有针对性地开展营销活动、提升客户满意度,实现销售业绩的持续增长。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

星期三 4月17号
星期四 4月18号
星期五 4月19号
星期六 4月20号
星期日 4月21号
星期一 4月22号
星期二 4月23号
星期三 4月24号
星期四 4月25号
星期五 4月26号
星期六 4月27号
星期日 4月28号
星期一 4月29号
星期二 4月30号
合计
28-32度 28-32度 28-32度Biblioteka 28-32度 24-26度
部分3-5折
全场3-5折
380-200
部分3—5折
300-100
部分3-6折
日达成率
0
9.97% 42.90%
74.84%
0.00%
67.11% 125.88%
180.21%
110.95%
125.29%
109.85%
101.37%
232.25%
0.00%
35.10%
76.99%
0.00% 39.95%
10718
15278
9533
9187
4568
4529
9920
0
399
1825
0
799
399
2321
4552
3186
833
1198
1503
实绩销售
149.5
429
748.4
0
2013.4
5035.3
7208.2
4437.8
4385
2197
2027.4
4645
0
351
769.9
0
399.5
239
1343
2
2
4
2
2 1.33333333
3 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #VALUE!
291
419
526
毛利率
#DIV/0!
30.43% 30.07%
42.54%
0.00%
29.42%
25.51%
25.82%
24.83%
26.68%
27.26%
21.82%
25.25% #DIV/0!
100.00%
100.00% #DIV/0!
30.16%
41.84%
39.54%
38.30%
32.57%
39.88% 30.05%
46.01% #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
销售目标
50000
1500
1000
1000
1000
3000
4000
4000
4000
3500
2000
2000
2000
1000
1000
1000
1000
1000
1000
1500
2000
2000
1000
1000
1000
1000
1500
2000
2000
1000
1000
52000
吊牌销售
299
858
1228
0
4060
70%
72%
77%
81%
82%
83%
85% 0.853098 0.853098 0.853098 0.853098 0.853098 0.853098 0.853098 0.583377
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
51
337.9
0
7
20
36
16
12
9
8
0
1.75 1.66666667
2.25 1.333333333
1.5 1.285714286 1.333333333
0
1421
3751
5347
3336
3215
1598
1585
10 464.5
19 1.9 3472
1无
0 #VALUE!
1无
1 #VALUE!
139
0
51
实绩平效
836.37
2.93
8.41
14.67
0.00
39.48
98.73
141.34
87.02
85.98
43.08
39.75
91.08
0.00
6.88
15.10
0.00
7.83
4.69
26.33
50.31
32.42
9.49
11.75
19.10
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00 836.37
23.90%
89.53%
128.29%
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48.40% 59.90%
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0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00% #DIV/0!
0
月达成率 店铺A
店铺面积
0.30%
1%
51
51
51
2%
2%
6%
16%
31%
39%
48%
53%
57%
66%
67%
67%
68%
69%
69%
24-26度
24-26度
24-26度
24-26度
24-26度
24-26度
20-25度
19-26度 19-26度
19-26度
19-26度 19-26度 19-26度
19-25度
19-25度
19-25度
18-23度
18-23度 18-24度
多云
多云

小雨
大雨












小雨
中雨


多云
多云
阴到小雨
0.5 0.598997494 0.578629901 0.563642355 0.518989328 0.581032413
0.5 0.64823686 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
促销活动
400-100
店铺销售数据统计分析表
店铺名 称
类别
合计
星期一 4月1号
星期二 4月2号
星期三 4月3号
星期四 4月4号
星期五 4月5号
星期六 4月6号
星期日 4月7号
星期一 4月8号
星期二 4月9号
星期三 4月10号
星期四 4月11号
星期五 4月12号
星期六 4月13号
星期日 4月14号
星期一 4月15号
星期二 4月16号
2
0
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3
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0
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1 1 279
1
4
5
239
335.75
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1
6
8
1
1.5
1.6
139
812
1583
5 330.7
7 1.4 1115
4
1
3
121
599 324.766667 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #VALUE!
购买人数 平均客单 价 销售件数 平均客件 数 进货额
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1 149.5
1 1 104
2 214.5
2 1 300
1无 748.4
2 2 430
4
12
16
12
8
7
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503.35 419.608333
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2565.7
1653.5
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599
974.3
折扣率
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0 0.49591133 0.46979847 0.471802592 0.465519773 0.477304887 0.480954466 0.447648488 0.468245968 #DIV/0! 0.879699248 0.421863014 #DIV/0!
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