【单品数据】单品数据跟踪-知识杂货店

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EIQ分析简介

EIQ分析简介

三、EIQ作用/用途
3、用途:
3.7 提供销售或出货预测数据:历史EIQ数据可作为销售预测 的重要参考,同时也可以此来预测未来的物流流量,及时合理地 作好各项作业计划,进而提高库存周转率、作业效率和降低配送 的前臵时间。 3.8 物流设备选型的重要依据:通过对EIQ资料的分析计算, 可以决定物流中心所需要的设备种类或自动化程度,不致造成因 为过度自动化面造成财力上的浪费,同时设备又无法发挥预期效 果,反而千扰了作业。因为并不是最自动化的设备,就能发挥最 高的绩效,物流中心设备系统必须要适合该物流特性,才能达到 高效率的作业,无论采用何种程度的自动化设施,必须要进行成 本收益Trade-off,能够发挥长期高效益才是选择的根本。
1、订单出货资料分解:
在进行订单品项数量分析时,首先必须考虑时间的范围与单 位,在以某一天为单位的分析数据中,主要的订单出货资料可以 分解成如下格式:
五、EIQ分析方法
2、订单出货资料取样:
初步分析,找出可能的作业周期及波动幅度; EIQ 资料的分析,有一天、一个月、一年的分析;
若EIQ 的资料量过大,不易处理时,通常可依据物流中心的作 业周期性,先取一个周期内的资料加以分析 (若物流中心作业量有 周期性的波动) ,或取一个星期的资料分析,若有必要再进行更详 细的资料分析; 不管采用何种分类、抽样方式进行资料取样,皆需注意所取样 的资料是否能反映、代表全体的状态。
三、EIQ作用/用途
3、用途:
货区域空间。 3.4 评估人力需求:从PCB分析中得知出货量与标准工时,便 能计算出托盘、箱和单件拣取所需要的设备数量及人力需求。 3.5 储位规划与管理:从EIQ分析数据上计算仓库的储位规划, 以使各种产品的储位能在作业效率和空间利用率上,获得最经济 的效益。

39_项目六:跨境电商数据分析 任务1:行业数据分析 《跨境电商平台操作》

39_项目六:跨境电商数据分析 任务1:行业数据分析  《跨境电商平台操作》

跨境电商平台操作PART01行业数据分析目录CONTENTS1生意参谋主要功能2市场大盘3国家分析4选词专家5选品专家生意参谋是阿里巴巴重兵打造的首个商家统一数据平台,面向全体商家提供一站式、个性化、可定制的商务决策体验。

集成了海量数据及店铺经营思路,不仅可以更好为商家提供流量、商品、交易等店铺经营全链路的数据披露、分析、解读、预测等功能,还能更好地指导商家的数据化运营。

在卖家后台操作页面,能够直接生意参谋,左侧菜单栏即为生意参谋的主要功能。

主要有驾驶舱、流量、品类、营销、物流、市场、任务助手以及帮助中心这几大模块。

驾驶舱主要有首页、实时播报以及成交分析三个功能,首页显示店铺名称、主营类目、主营商品、店铺层级等情况。

实时播报提供店铺当日的支付金额、访客数、支付买家数、商品加购人数、下单订单数等等,显示实时核心指标,可根据商品、国家、APP 端、非APP端、时间等进行针对性的筛选。

成交分析功能可以对店铺排名、成交情况、成交分布、成交核心指标等内容进行分析,其中店铺排名数据展示了卖家店铺的排名情况,由此可以清楚地指导卖家目前所处的行业位置,不同的行业位置具有不同的波动特征,需要关注的点也不同。

在“流量”模块,有流量看板、店铺来源、商品来源等功能。

其中流量看板显示流量的核心指标及分布情况,店铺来源帮助卖家分析店铺流量的来源、页面、访客数、访客数占比、下单转化率、跳失率等情况,而商品来源则可通过商品搜索查看商品来源的健康度、商品访问的国家、地区、访客数、下单买家数、下单转化率等情况。

析、商品洞察等功能,分析店铺商品的运营情况。

其中商品排行提供所选时间范围内有销量或访客的所有商品的排名情况,可分别查看支付榜、访客榜、收藏榜及加购榜,从多个维度了解目前店铺商品的行业位置,另外可对商品排行的异常情况进行监控,及时了解店铺内访客下跌、支付下跌或者下单转化率下跌的商品。

在单品分析可实现对店铺内某款具体商品的单品详情,包括能力分析、成交分析、价格分析、流量来源、标题分析以及关联搭配分析等方面。

POS系统的应用ppt课件

POS系统的应用ppt课件
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另一种是商业应用的POS系统(Point of Sales ), 称为销售时点信息系统,它是由电子收款机和计算 机联机构成的商店前后台网络系统。商业应用的 POS系统对商店零售柜台的所有交易信息进行加工 整理,实时跟踪销售情况,分析数据、传递反馈、 强化商品营销管理。
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POS系 统 按 照 适 用 场 合 的 不 同 , 可 分 为 金 融 POS系统、商业POS系统、收费POS系统,按照网 络的规模又可分为局域POS系统、城域POS系统、 广域POS系统。
5.打印机和票据打印机 6.外部设备接口
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(二)POS机的分类
1.一类机
金额管理机被称为一类机。其部门少 于10个,PLU(商品价格查询)少于100个, 主要满足结账需要,累计金额8位,小数点 后两位,累计件数5位,还有顾客流量统计、 计算税收功能、非营业收入和支付等扩展 功能。一般情况下,一类机不具备通信能 力,不能作为信息系统的数据采集终端, 这是一类机的标志之一。一类机的功能虽 然简单,但使用方便,价格低廉,用于小 型的专卖店、杂货店等。
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2. POS系统与商业自动化 商业自动化是根据商业规范化管理的特征与要
求,充分利用计算机技术、网络技术、数据库技术 和条码技术等现代高科技手段来实现商业管理功能 的自动化,它不仅包括POS系统,还包括正在发展 的商业电子数据交换EDI和电子订货系统。
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3.票务售理领域的POS系统 票务POS系统是一种票额集中管理、分区域或
当前许多学校和企事业单位食堂普遍采用的食堂业务系 统实质上是一个局域的POS系统,吃饭时只带一张卡,既卫 生又方便,工作效率很高。
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5.收费POS系统
在交通管理、水电气纳费、高速公路收费、过桥收费、 保险收费等领域使用网络POS系统同样是利国利民,并且在 较大程度上减少了人为因素的影响,更加公开合理。下面主 要介绍商业POS系统。

双十一电商促销的数据追踪与分析方法

双十一电商促销的数据追踪与分析方法

双十一电商促销的数据追踪与分析方法随着电子商务的蓬勃发展,双十一成为全球最大的购物狂欢节,吸引了亿万消费者参与。

对于电商企业来说,准确追踪和分析双十一促销数据是至关重要的,这能够帮助企业更好地了解市场行情、优化推广策略,从而取得更好的销售业绩。

本文将介绍一些双十一电商促销的数据追踪与分析方法,帮助电商企业提高市场竞争力。

一、数据追踪方法1. 销售数据追踪销售数据是评估双十一促销效果的重要指标之一。

电商企业可以通过电商平台提供的数据分析工具来追踪产品销售情况,包括销售额、销售量、销售渠道等。

同时,还可以根据用户属性、地域等维度进行分析,以便更好地了解目标用户的购买偏好和消费习惯。

2. 用户行为数据追踪用户行为数据可以帮助企业了解用户在购物过程中的行为路径和偏好,进而优化产品展示和推荐策略。

通过使用网站分析工具,企业可以追踪用户浏览量、独立访客、转化率等数据,进一步了解用户的兴趣和需求。

3. 营销渠道数据追踪双十一促销过程中,不同的营销渠道可能会产生不同的效果。

为了更好地了解各个渠道的推广效果,电商企业可以根据不同渠道的链接进行追踪,了解每个渠道的访问量、点击量、转化率等数据。

这样可以帮助企业判断哪些渠道对销售业绩的贡献最大,进而进行针对性的优化和调整。

二、数据分析方法1. 数据可视化分析将数据以图表的形式展示,有助于更直观地观察数据的趋势和规律。

企业可以使用数据可视化工具,如图表、仪表盘等,对双十一促销数据进行可视化分析。

通过图表的展示,可以更清楚地了解销售额的变化趋势、用户行为的偏好等。

2. 比较分析双十一促销期间,企业可以将不同时间段、不同产品、不同渠道等的数据进行比较分析,找出销售业绩的变化和差异。

这种方法可以帮助企业发现问题和机会,优化运营和推广策略,提高销售效果。

3. 预测分析基于历史数据和趋势,企业可以使用预测分析方法来预测双十一促销的销售情况。

通过对市场需求和用户行为的分析,可以预测出销售额、用户数量等关键指标。

电商平台订单物流跟踪

电商平台订单物流跟踪

电商平台订单物流跟踪随着电子商务的迅速发展,越来越多的人选择在电商平台上购买商品。

然而,在购买过程中,订单物流跟踪成为了一项重要的服务。

本文将介绍电商平台订单物流跟踪的意义、功能及其实现方式。

一、订单物流跟踪的意义在过去的传统购物模式中,消费者购买商品后,需要通过电话或者邮件等方式与商家联系,才能了解商品的物流信息。

而在电商平台上购物,消费者可以通过订单物流跟踪功能,实时地了解商品的配送情况和到达时间。

这极大地提升了购物的便利性和用户体验。

同时,订单物流跟踪也提供了透明的流程,消费者可以随时监控订单的状态,确保商品能够准时送达。

二、订单物流跟踪的功能1. 物流信息查询:通过订单号或者物流单号,消费者可以查询到商品的物流信息,如发货时间、发货地点、运输公司等。

2. 配送跟踪:消费者可以通过订单物流跟踪功能,了解商品的即时位置和配送进度。

例如,可以得知商品已经离开仓库、正在运输途中还是已经到达目的地等。

3. 签收确认:一旦商品送达,消费者可以在订单物流跟踪中确认签收,这提醒商家订单已成功完成,进一步保证了消费者权益。

4. 售后服务:在订单物流跟踪中,消费者可以提前了解商品的到达时间,以便安排接收。

如果发现商品有破损或其他问题,消费者可以在签收前与商家联系,进行售后处理。

三、订单物流跟踪的实现方式1. 手机应用程序:随着智能手机的普及,电商平台通常提供手机应用程序,用户可以在手机上方便地查询订单物流信息。

2. 网页查询:消费者可以通过登录电商平台的官方网站,在订单页面或者个人账户中查看订单物流信息。

3. 短信提醒:一些电商平台会通过短信将物流信息发送给消费者,方便消费者随时了解最新的配送动态。

4. 客服查询:电商平台通常会设置客服热线,用户可以通过咨询客服来获取订单物流信息。

总结:订单物流跟踪是电商平台的重要功能,它为消费者提供了便利和透明度,使购物更加方便和有保障。

消费者可以通过物流信息了解商品的配送状态,提前安排接收,并在需要时进行相应的售后服务。

超市行业知识及相关术语

超市行业知识及相关术语

超市行业知识及相关术语为了让大家更直观地了解超市,了解我们这个行业,这里主要从超市业态、超市商品管理、超市商品陈列和超市营运四个方面介绍所涉及到的基础知识及主要术语。

一、超市业态(一)业态简介1、零售业态 retailing format零售业态指企业的营业形态,即把商品卖出去的一种方式,零售企业为满足不同的消费需求而形成的不同经营形式,如超市。

区别"业种",业种是以"卖什么商品"进行分类,"业态"是以"用什么形式卖"分类。

2、零售业态的种类:百货商店、超级市场、大型综合超市、便利店、专业店、专卖店等。

3、几种主要业态的介绍:超级市场:一般是指商品开架式陈列,顾客自我服务,货款集中一次结算,经营生鲜食品、日杂用品为主的商店。

大型综合超市:是综合了百货店和超级市场的优点而发展起来的新式大规模零售企业。

一般在15000平方米以上,商品种类多而广,大多超过4-5万种商品。

除了一般超市出售的食品以外,还提供药品、服装、文具、书籍、家电、家具和家庭日用品等商品。

如家乐福(法)、沃尔玛(美)、易初莲花(泰)。

便利店:也叫便民店,是既有食品杂货店供应的便利,又使用超级市场的销售方式和经营管理技术的零售商业组织,以“便利”作为吸引顾客的主要手段,来满足顾客简单购物和应急之需的一种业态。

如7-11。

专业店:是专门经营同一种类型商品的零售业态,具有规格齐全、款式多样、向商品的深度发展的优点。

专卖店:是较专业店更专门、更细分的零售业态,专门售卖同一品牌的产品。

仓储式商场:是具有超市的某些特点,将超市和仓库合二为一,不设仓库,因而价格更便宜,如麦德龙(德),山姆会员店(美)。

(二)连锁经营1、连锁经营:chain operation连锁经营是一种商业组织形式和经营制度,是由在同一经营字号的总部统一领导下的若干个店铺或分支企业构成的联合体所进行的商业活动,共享规模效益的一种经营组织形式。

零售数据管理之货品管理

零售数据管理之货品管理

零售数据管理之货品管理1. 引言货品是指零售业务中进行交易和销售的物品,对于零售企业来说,货品管理是非常重要的一环。

货品管理包括对货品信息的录入、分类、库存管理、采购和销售等方面的工作。

本文将介绍零售数据管理中的货品管理,包括货品信息的录入和维护、货品分类管理、库存管理以及与采购和销售相关的货品管理工作。

2. 货品信息的录入和维护货品信息的录入是货品管理的第一步,它涉及到零售企业对货品的基本属性和特征进行记录和维护。

货品信息通常包括货品名称、编码、规格、单位、售价等字段。

在货品信息录入时,需要注意保证数据的准确性和唯一性,避免重复录入相同的货品信息。

在货品信息的维护过程中,需要及时更新货品的价格、规格等信息,以保证系统中的货品数据与实际情况保持一致。

货品信息的维护可以通过定期的库存盘点和货品调整等方式进行。

3. 货品分类管理货品分类是对货品进行逻辑上的划分和组织,可以根据货品的性质、用途、品牌等进行分类。

货品分类的目的是方便对货品进行管理和查询,提高工作效率和准确性。

在货品分类管理中,可以建立一套完整的货品分类体系,包括主分类和子分类。

主分类可以按照商品类型或者品牌进行划分,而子分类可以根据具体的特征进行细分。

例如,主分类可以分为食品、日用品、家电等,而食品分类可以进一步细分为糖果、饮料、粮油等。

货品分类管理可以通过系统的设置和维护来实现,同时还可以结合货品属性的管理,将货品属性与货品分类进行关联,以进一步提高货品管理的效率和准确性。

4. 库存管理库存管理是货品管理中非常重要的一环,它涉及到对库存信息的记录、调整和盘点等工作。

库存管理的目的是保持合理的库存水平,避免库存过多或者缺货的情况发生。

在库存管理中,需要对货品的进货、销售和退货等操作进行记录,以实时更新库存信息。

当有货品库存不足时,可以通过及时采购来补充库存;而当库存过多时,可以考虑降低价格或者进行促销活动来促进销售。

库存管理还需要定期进行库存盘点,以保证库存数据与实际情况保持一致。

【单品数据】单品数据跟踪(精选范本)

【单品数据】单品数据跟踪(精选范本)

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11月1日 日 11月2日 一 11月3日 二 11月4日 三 11月5日 四 11月6日 五 11月7日 六 11月8日 日 11月9日 一 11月10日 二 11月11日 三 11月12日 四 11月13日 五 11月14日 六 11月15日 日 11月16日 一 11月17日 二 11月18日 三 11月19日 四 11月20日 五 11月21日 六 11月22日 日 11月23日 一 11月24日 二 11月25日 三 11月26日 四 11月27日 五 11月28日 六 11月29日 日 11月30日 一 12月1日 二
3月28日 3月29日 3月30日 3月31日 4月1日 4月2日 4月3日 4月4日 4月5日 4月6日 4月7日 4月8日 4月9日 4月10日 4月11日 4月12日 4月13日 4月14日 4月15日 4月16日 4月17日 4月18日 4月19日 4月20日 4月21日 4月22日 4月23日 4月24日 4月25日 4月26日 4月27日 4月28日 4月29日 4月30日 5月1日 5月2日 5月3日 5月4日 5月5日

仓库货物追踪的秘诀如何快速定位商品

仓库货物追踪的秘诀如何快速定位商品

仓库货物追踪的秘诀如何快速定位商品近年来,随着电子商务的迅速发展,仓储物流成为了现代商业中不可或缺的关键环节。

在仓库管理过程中,货物的追踪与定位是一项至关重要的任务,它直接关系到仓库运营的高效性和客户满意度的提升。

本文将探讨仓库货物追踪的秘诀,介绍一些快速定位商品的方法。

一、标识和编码体系的建立为了实现货物追踪和快速定位,仓库需要建立起一套行之有效的标识和编码体系。

这个体系可以包括货物的唯一标识码、批次号、库存位置编码等信息。

通过在货物上粘贴条码或采用RFID等技术,仓库人员可以通过扫描设备快速读取这些信息,实现货物追踪和精确定位。

二、可视化管理与信息化系统的支持仓库的可视化管理和信息化系统对于货物追踪和快速定位起到了至关重要的作用。

首先,仓库管理者应该通过合理的货物存放规划和标识,使得整个仓库的布局清晰可见,便于货物的查找和定位。

其次,仓库可以借助信息化系统,实时监控和记录货物的进出、存储位置变动等信息,提供准确的数据支持,快速定位商品。

三、智能化仓储设备的运用现代仓储设备的智能化和自动化程度越来越高,这为快速定位商品提供了有力支持。

例如,仓储设备可以配备智能导航系统,根据货物的编码和定位数据,引导仓库人员快速到达货物所在的位置。

此外,还可以利用自动分拣机、堆垛机等设备,快速提取和移动货物,提高整体处理效率。

四、数据管理与分析良好的数据管理和分析对于仓库货物追踪和快速定位具有重要意义。

通过对仓库数据的收集、整理、分析和挖掘,仓库管理者可以及时发现问题、改进流程、提高作业效率。

例如,通过分析货物的存储方式、出入库路径等数据,可以调整货物的存储策略,提高定位速度和准确性。

五、培训和员工素质提升仓库货物追踪和快速定位还需要仓库员工具备良好的职业素质和专业知识。

在仓库管理中,员工应接受相关培训,了解仓储操作规范和流程,熟悉标识和编码体系,掌握使用仓储设备的技巧。

只有通过不断的学习和提升,才能够更加熟练地进行货物追踪和快速定位,并保证工作的高效性和准确性。

单店的概念

单店的概念

目录1.1单店的概念 (5)1.1.1 单店的定义 (5)关键词-特许经营体系 (6)关键词-不可再分割的特许权授权活动 (6)关键词-直接经济效益赢利性 (6)如何看待特许经营体系中存在的“直营店”性质? (6)单店定义把握要点 (6)1.1.2 单店扮演的角色 (6)1.1.4 单店的基本类型 (7)商品分销型单店 (7)批发型单店 (7)商品零售型单店 (7)服务型单店 (7)坐店服务型单店 (7)流动服务型单店 (7)1.2单店运营管理的概念 (8)1.2.1单店运营管理的系统性概念 (8)单店运营管理SIPOC模型解析 (8)单店运营管理系统性定义表述 (8)单店运营管理系统性定义解析 (8)1.2.2单店运营管理行为性定义 (9)戴明环解析 (9)1.2.3单店运营管理的特性 (9)1.2.4单店管理者基本职责和基本能力要求 (10)单店运营管理者的基本职责 (10)单店运营管理者的基本能力要求 (10)2.1 单店经营目标的概念 (10)2.1.1 单店经营目标的判定 (10)有关利润把握的要点 (10)2.1.2 与单店利润相关的因素 (10)交易次数把握要点 (10)客单价的把握要点 (11)2.1.3 单店利润曲线 (11)单店利润曲线函数的作用 (11)2.2 单店经营目标管理 (12)2.2.1单店经营目标管理的概念 (12)概念解析-交易次数把握要点 (12)概念解析-K值要素把握要点 (12)概念解析-固定成本要素把握要点 (12)X要素管理方法解析-交易量计划预估 (12)X要素管理方法解析 (13)2.2.2 X要素的管理方法 (13)4c要素的管理方法 (13)固定成本的失控风险 (13)固定成本失控风险的应对策略 (14)C要素的日常管理方法 (14)本章知识内容小结 (14)3.1 单店客户的概念 (14)3.1.1单店客户的定义 (14)单店客户的广义性定义解析 (15)3.1.2 单店客户分类 (15)团体客户和零散客户 (15)消费客户和商务客户 (15)有价值客户、潜在价值客户和无价值客户 (15)潜在价值客户和无价值客户的区别: (15)忠诚客户和不忠诚客户 (15)3.2 客户管理理论介绍 (16)3.2.1客户生命周期理论 (16)理论解析-客户关系水平发展 (16)理论解析-企业利润水平发展 (16)理论解析-企业分阶段应对策略 (17)理论对单店运营管理的指导意义 (17)3.2.2 客户终生价值理论 (18)理论概述 (18)理论解析 (18)理论意义 (18)理论应用 (18)理论对单店运营管理的指导意义 (18)3.2.3 客户满意理论 (19)理论概述 (19)理论模型 (19)理论解析-“客户满意”的层次 (19)理论对单店运营管理的指导意义 (19)3.3 单店客户管理方法 (20)3.3.1 单店客户管理的定义 (20)1)寻找新客户的一般过程 (20)2)寻找新客户的基本方法 (20)3)评估新客户 (20)4)接近新客户 (20)3.3.3 客户保持管理 (20)客户保持管理的基本概念 (20)客户保持的意义 (21)客户保持管理的主要途径 (21)客户保持的效果评价指标 (21)客户保持管理的基本方法 (21)客户关怀的评价角度 (21)正确的看待客户投诉 (21)客户投诉的类型 (22)阻碍客户投诉的因素 (22)扫除客户投诉的障碍 (22)3.3.3.4 客户流失防治 (22)客户流失的原因分析 (22)客户流失的防范策略 (23)3.3.3.5 客户分级管理 (23)理论概述 (23)理论解析-客户分级 (23)理论应用 (23)3.3.4 客户满意度管理 (23)客户满意的特征 (23)客户满意的意义 (24)客户满意的相关影响因素 (24)客户满意测评 (24)3.3.5 客户忠诚度管理 (24)客户忠诚的定义 (24)影响客户忠诚的因素 (24)客户满意与客户忠诚的关系 (24)提升客户忠诚度的方法 (25)3.3.6 客户关系类型及其选择 (25)理论概述 (25)客户关系类型 (25)客户关系类型选择的影响因素 (26)客户关系类型选择影响因素解析 (26)3.3.7 客户会员制 (26)客户会员制的概念 (26)客户会员制的优惠形式及增值服务 (27)单店客户会员制的管理方法 (27)本章知识内容小结 (28)本章知识要点 (28)4.1 单店商品服务组合的概念 (28)4.1.1 单店商品服务组合的系统性定义 (28)1定义表述 (28)2定义解析 (28)3单店商品服务组合的特性 (29)4.1.2 单店商品服务组合结构性定义 (29)1定义描述 (29)2商品服务组合结构设计的原则 (29)3商品服务的分类 (29)4商品服务的系列和项目 (29)5商品服务的经营属性分类 (29)4.2 单店商品服务组合管理的概念 (30)4.2.1 单店管理者面临的问题; (30)1问题表述 (30)4.2.2单店商品服务组合管理定义 (30)1定义表述 (30)2定义解析 (30)4.3 单店商品服务组合管理的方法 (31)4.3.1 商品分销型单店商品/服务组合管理的方法*; (31)1模型解析-单品需求预测 (31)2模型解析-订货计划制定 (31)3订货数量的确定 (31)4订货时间的控制 (31)5与供应商的合作问题 (32)6模型解析-组织商品进货 (32)7模型解析-商品陈列 (32)8模型解析-商品库存管理 (32)9商品库存管理必须具备的条件 (32)10库存管理的基本流程 (33)11商品销售管理的基本流程 (33)12单品销售分析角度 (34)13库存管理分析角度 (34)14客流分析角度 (34)4.3.2 服务型单店商品服务组合管理方法 (35)1服务型单店中服务形态及特点 (35)2产品提供型服务管理流程解析 (36)3产品提供型服务管理流程控制重点 (37)4侍应型服务流程解析 (38)5侍应型管理服务流程控制重点 (39)6自助服务型服务管理流程解析 (39)7自助服务型服务管理流程控制重点 (40)8劳务提供型服务管理流程解析 (40)9劳务提供型服务管理流程控制重点 (41)10中介服务型服务管理流程解析 (41)11中介服务型服务管理流程控制重点 (42)12客户主动型项目服务管理流程解析 (42)13客户被动型项目服务管理流程解析 (42)4.4 结束语 (43)单店运营管理第四章补充 (44)服务营销简介 (44)1.服务营销基础 (44)1.1.1 服务的类型 (44)1.1.2 服务包 (45)1服务包的关键要素 (45)2服务包的层次性 (46)3服务包扩展 (46)1.2.1 服务营销组合 (46)1. 7Ps (46)1.2.2 服务营销整合 (47)1.2.3 服务管理系统 (47)1.3.1 消费者的服务购买过程 (47)1.3.2 服务过程中的顾客参与 (48)1服务中的顾客角色 (48)增加顾客参与 (48)1.3.3 服务接触 (49)1服务接触中的感知来源 (49)2. 服务设计与开发 (49)2.1 服务设计与开发的步骤 (50)1流程注意事项 (50)2.2 服务蓝图 (50)1服务蓝图的构成 (50)2服务蓝图的作用 (50)3服务蓝图建立步骤 (51)2.3 成功授权的原则 (51)3. 服务传递系统 (51)3. 1服务传递系统实施要点 (51)1服务位置的选择 (51)2服务位置的确定 (52)3服务时间 (52)1.1单店的概念1.1.1 单店的定义单店(business unit/franchise outlet)是特许经营体系中不可再分割的基本授权活动单元,是将特许权转化为实际经济效益的授权经营活动开展单元或组织机构※授权活动:特许人向受许人进行授权的行为过程称为授权活动;※授权经营活动:特许人许可受许人按其规范要求,利用其授予的特许权开展的某项特定商业经营活动;※单店的形成※关键词1、特许经营体系;2、不可再分割的特许权授权活动单元;3、实际经济效益赢利性;关键词-特许经营体系※特许经营体系是特许人与受许人之间的一种建立在授权契约基础上的经营组织,在这种组织形态中,单店是相对于总部而言的一个基本构成层次;关键词-不可再分割的特许权授权活动※活动的核心是特许权许可,而不是进、销、存等经营活动;※在特许经营体系中,单店是能依法使用特许权的最终载体。

集成RFID的服装单品追踪分拣方案

集成RFID的服装单品追踪分拣方案

集成RFID的服装单品追踪分拣方案集成RFID的服装单品追踪分拣方案在现代物流和供应链管理中,追踪和分拣方案非常重要。

特别是在服装行业,追踪和分拣服装单品是一项具有挑战性的任务。

然而,集成RFID技术的服装单品追踪分拣方案正在为行业带来革命性的变化。

RFID,即无线射频识别技术,是一种通过无线电波识别物体的技术。

它由一个读取器和一个RFID标签组成。

标签可以附着在服装单品上,而读取器可以读取标签上的信息。

这样一来,每个服装单品都具有一个唯一的标识码,可以通过读取器追踪和识别。

集成RFID的服装单品追踪分拣方案将标签和读取器与物流管理系统相连接。

当服装单品进入物流系统时,RFID读取器会自动识别标签上的信息,并将其与物流系统中的数据库进行比对。

这样,系统就能够准确地追踪每个服装单品的位置和状态。

在分拣环节,RFID技术可以大大提高效率和准确性。

传统的分拣方法往往需要人工检查和扫描每个服装单品的条形码或标签。

这种方法费时费力,并且容易出错。

而利用RFID技术,分拣员只需将服装单品放在带有RFID读取器的分拣台上,系统就会自动读取每个标签上的信息,并将其与订单进行匹配。

这样,分拣过程变得更加快捷和准确。

集成RFID的服装单品追踪分拣方案还可以提供实时的库存管理。

通过RFID标签,系统能够准确地记录每个服装单品的数量和位置。

这样,企业就能够及时了解库存情况,并进行合理的补货和调度。

同时,系统还可以帮助企业减少盗窃和货损的风险,提高安全性。

当然,集成RFID的服装单品追踪分拣方案也面临一些挑战。

首先是成本问题。

虽然RFID技术的价格已经大幅下降,但仍然比传统的条形码或标签贵。

其次是系统的复杂性。

集成RFID需要企业进行系统升级和培训,以适应新的技术。

最后是隐私问题。

RFID标签可以追踪每个服装单品的运动和位置,这可能引发一些隐私争议。

总的来说,集成RFID的服装单品追踪分拣方案是一项具有前景的技术。

它可以提高物流和供应链管理的效率和准确性,并为企业带来更好的利润和竞争优势。

生意参谋指标解释汇总(最全版)

生意参谋指标解释汇总(最全版)

指标解释--公共指标指标类型指标名称指标注释流量类浏览量您的店铺或商品详情页被访问的次数,一个人在统计时间内访问多次记为多次。

所有终端的浏览量等于PC端浏览量和无线端浏览量之和。

PC端浏览量您的店铺或商品详情页在电脑浏览器上被访问的次数,一个人在统计时间内访问多次记为多次。

无线端浏览量您的店铺或商品详情页在无线设备(手机或pad)的浏览器上被访问的次数,称为无线WAP的浏览量;在无线设备的app(目前包括手机淘宝、天猫APP、聚划算APP)上被访问的次数,称为无线APP浏览量,无线端浏览量等于无线WAP和无线APP浏览量之和。

访客数您店铺页面或商品详情页被访问的去重人数,一个人在统计时间内访问多次只记为一个。

所有终端访客数为PC端访客数和无线端访客数相加去重。

PC端访客数您店铺或商品详情页在电脑浏览器上被访问的去重人数,一个人在统计时间范围内访问多次只记为一个。

无线端访客数您店铺或商品详情页在无线设备(手机或pad)的浏览器上,或者,在无线设备的app(目前包括手机淘宝、天猫APP、聚划算APP)上被访问的去重人数,记为无线端访客数。

特别地,如果通过浏览器和通过APP访问的是同一人,无线端访客数记为一个。

跳失率一天内,来访您店铺浏览量为1的访客数/店铺总访客数,即访客数中,只有一个浏览量的访客数占比。

该值越低表示流量的质量越好。

多天的跳失率为各天跳失率的日均值。

人均浏览量浏览量/访客数,多天的人均浏览量为各天人均浏览量的日均值。

人均停留时长来访您店铺的所有访客总的停留时长除以访客数,单位为秒,多天的人均停留时长为各天人均停留时长的日均值。

页面离开访客数根据所选的页面,从这个页面离开店铺的人数去重,同一个人一个会话内通过多个页面离开店铺,仅计入该会话中最后一次离开的页面,同一个人多个会话通过多个页面离开店铺,同时计入各个离开的页面。

页面离开浏览量根据所选的页面,从这个页面离开店铺的次数。

同一个人一个会话内通过多个页面离开店铺,仅将离开浏览量计入该会话中最后一次离开的页面,同一个人多个会话通过多个页面离开店铺,浏览量计入各个离开的页面。

向7-11学单品管理

向7-11学单品管理

一、“小买卖”中的大发明不拘泥于既成惯例的企业风气单品管理的原型,起源于60年代美国的数量管理UnitControl。

所谓数量管理就是依照数量管理商品(库存)。

以往多是通过“商品的金额(Dollar Control)”管理,效果不理想,必须细致到一个一个商品,用数量管起来。

商业,从“摆摊”升级到一种产业,有的经营者已经注意到了经营上应当依靠计数管理,即“严格管理商品的数量”。

相反,有的经营者恰恰忘记了这条“无论买卖大小”都不变的基本原则。

Unit Control直译为“数量管理”,起初不过是书本上的一条介绍。

这种管理方法传入日本后不久,恰逢日本的经济急速增长,1967年,日本连锁商企协会成立,在1972年,超市大荣集团的销售额超过了三越集团,跃居日本第一。

其后不久,7-11就在日本展露头角。

从它哇哇坠地的第一声起,就具备了其他商企没有的“特殊体质”。

这就是,不拘泥于即成惯例的企业风气;绝不妥协的性格;重复一件事情,直到见到成果的习性。

正是具备了这些特殊的“企业风气”,“单品管理”才得以贯彻。

管理技巧融汇在每个人的思想直到今日,7-11仍然沉醉在枯燥的单品管理之中。

迈出第一步的时候,7-11也是照搬了书本上的教条,不过7-11比别人更认真,做的更严谨。

随着不懈的贯彻单品管理,他们对单品管理的认识也更加深刻,其管理技巧逐渐成熟。

昨天的单品管理,就是今天单品管理的基础,一个分类的单品管理会刺激到其他分类的单品管理,随着时间上的积累和分类间的交织,逐渐产生了质的变化,完全超越了狭隘的商品管理,其规模之庞大,足以令人瞠目。

今天,7-11运用的单品管理,已经和当年的UnitControl不可同日而语。

单品管理不再局限的定义为“管理的工具”,而是成为了“扩大销售的武器”。

其“管理技巧”已经融入到了每个人的思想,“分析方法”进步成了“实践办法”。

因此,当7-11向全世界推广其单品管理的时候,已经不能再称为Unit Control。

零售数据分析必备知识购物篮分析

零售数据分析必备知识购物篮分析

零售数据分析必备知识购物篮分析零售数据分析必备知识--购物篮分析近年来,随着互联网技术的进步和数据时代的到来,零售行业逐渐开始重视数据分析的重要性。

在零售业务中,购物篮分析已经成为一项不可或缺的技术,它可以帮助零售商了解消费者的购买行为、优化产品陈列和促销策略,提升销售额和客户满意度。

然而,购物篮分析并非一件简单的事情,它需要掌握一些基本的概念和技巧。

首先,我们来了解一下购物篮分析的基本概念。

购物篮分析,顾名思义,是通过分析购物篮中各个商品的组合情况,寻找出消费者购买某些商品的规律和潜在关联。

购物篮分析的一个重要概念是“频繁项集”。

频繁项集是指在购物篮中经常同时出现的一组商品,比如经常有消费者同时购买啤酒和尿布。

通过发现频繁项集,零售商可以推断出消费者的购买喜好,从而为他们提供更加个性化的产品和服务。

购物篮分析的一个关键方法是“关联规则挖掘”。

关联规则是指通过购物篮中商品之间的关联性来发现新的知识。

在关联规则挖掘中,有两个重要的指标:支持度和置信度。

支持度是指购物篮中同时包含某些商品的频率,置信度是指购买了某个商品后,再次购买另一个商品的可能性。

通过设置这两个指标的阈值,可以筛选出具有一定关联性的商品组合。

购物篮分析还可以帮助零售商优化产品陈列和促销策略。

通过购物篮分析,零售商可以了解到哪些商品经常被同时购买,从而可以将它们放在相邻的位置,以提高销售量。

此外,通过购物篮分析,还可以了解到不同商品之间的潜在关联,从而可以设计一些搭配销售的促销策略,吸引消费者购买更多的商品。

然而,购物篮分析也存在一些挑战和限制。

首先,购物篮数据的采集和清理是一个相对复杂的过程,零售商需要投入大量的时间和人力进行数据的整理和预处理。

其次,购物篮分析只能在一定的时间范围内进行,无法预测未来的购买行为。

此外,购物篮分析单纯考虑商品之间的关联,未考虑消费者的个人特征和购买意图,因此可能会忽略一些重要的因素。

为了克服这些挑战,零售商可以使用一些先进的分析工具和技术。

店铺商品的主要KPI指标

店铺商品的主要KPI指标

店铺商品的主要指标------销售数据分析后的行动方法1、总销售额(和去年同期进行同比)启示行动了解生意趋势每天跟进、每周总结、调整促销及推广活动为员工订立目标激励、鼓励员工冲上更高的目标比较各分店的情况评估店铺主管员工及货品的组合2、分类货品销售额启示行动了解各品类货品的组合与销售情况,从而在组货及促销上做出判断重新规划下一次货品的组合了解该店、该商圈消费者趋向将销售低的种类商品在店内加强销售比较本店与该商圈同行正常销售的比例,得知本店销售的特性将慢流种类加强展示、搭配3、坪效(每天每平方米的销售额)启示行动分析店铺面积的生产力确认店铺生产力而调整策略,是否需要增大面积确认店内存货数量与销售对比店内存货数量是否足够深入了解店铺销售真实情况检查、讨论生产力低的原因员工技巧陈列不当种类太少搭配不齐4、畅销10款、滞销10款启示行动得知前10名热卖产品,了解畅销原因1、检查前5位产品库存,订立库存安全线,准备补货2、了解畅销产品情况,准备替代品了解后10名滞销原因,进行相应的促销活动1、安排滞销货品促销2、增强员工对滞销货品的销售技巧5、连带率(销售件数/交易次数)启示行动了解货品搭配情况连带率低于2者为底,应立即提升员工的附加销售力度掌握顾客的消费心理检查陈列是否与货品相符更换货品位置,令相互可搭配产品放在临近位置了解员工附加销售技巧和服装搭配技巧检讨促销政策,鼓励多卖6、平均单价(销售额/销售件数)启示行动寻找顾客的消费能力增加以平均单价为主的产品数量将高于平均单价的产品特殊陈列检讨员工的销售技巧提高员工销售中高价位货品的能力7、客单价(销售额/交易次数)启示行动寻找消费者承受能力增加以平均单价为主的产品数量比较货品与顾客购买能力是否相符将高于平均单价的产品特殊陈列以平均客单价作为货品价位的参考数以低于平均单价的产品吸引实用型顾客8、人效(每天每人的销售额)启示行动检讨员工产品知识及销售情况实地教练员工提高产品知识与销售技巧检讨员工与货品匹配度重新根据员工最擅长销售的产品安排销售区域检讨员工排班合理性每班次均需安排销售能力强的同事9、库销比(库存件数/周销售件数)启示行动检讨货品销售情况分析销售进度是否正常,改善货品展示检讨畅、滞销产品辅导提高员工销售技巧对照产品生命周期,对于滞销品及时做出调整商品的生命周期10、同比(本期数-去年同期数)/去年同期数X100%启示行动了解销售的走势详细分析同比时间内影响销售的原因,天气、节日、人员熟练度及装修等一切细则,判断出销售上升或下降的原因,并制定对应的促销方案。

商品管理指标

商品管理指标

常用指标商品管理的三大环节进•采购销•销售存•库存广度=采购的商品品类广度比=采购的商品品类数÷可采购的商品总品类数×100%广度关系到商品品类多样化,很多追求消费者一站式购买的卖场就是追求大广度。

例如一个服装专卖店,公司当季商品有20个品类,买手实际采购了16个品类,则广度为16,广度比未80%。

一个中型超市有200个品类的商品在销售,可供销售的总品类数是300个,则广度为200,广度比为67%。

商品的广度体现了商品的丰富程度。

广度也不是越大越好,这和零售店铺的消费群体有关,也和营运成本有关,所以最佳的广度是指用最经济的成本且最能满足目标消费群体绝大部分需求的值。

宽度=采购的SKU总数宽度比=采购的SKU总数÷可采购的商品SKU总数×100%商品的宽度代表了商品的丰富且可供选择的程度,宽度越大的店铺消费者挑选的余地就越大。

相比较来说网站则相对宽松一些,他们的陈列没有实体零售店铺的空间限制,所以理想状态下宽度是可以做大无限大。

但是由于受面积,货柜摆放等资源影响,实体店铺肯定有一个最大的宽度值。

深度=采购的商品总数量÷采购的SKU总数深度比=深度÷采购目标深度×100%深度是指平均每个SKU的商品数量,它的意义代表了商品可销售的数量的多少。

比如某个服装专卖店某次采购了100个SKU的商品,一共1000件,则深度为10。

深度越大越不容易缺货,销售越多,但是也可能会因为滞销造成库存积压。

我们可以看出,无论是宽度和深度,都是一个双刃剑。

所以如何把控好这个“度”,是我们零售行业无法越过的事情,也是决定未来销售和库存的源头。

采销匹配度,这不是一个具体的指标,它实际上是一种分析方法也叫进销偏差。

它是通过某季节商品的品类、尺码、颜色、价格、材质、大类等的采购和销售占比的偏差来判断未来该季商品采购的占比;商品指标结构指标畅滞销分析商品指标——【货龄】货龄,即货品的年龄对于有保质期的商品,例如食品、饮料等,货龄是从生产日期开始计算的。

订单数据的名词解释

订单数据的名词解释

订单数据的名词解释随着电子商务的不断发展和普及,订单数据成为了商业运营中的重要组成部分。

订单数据指的是记录了交易过程中所涉及的相关信息的数据。

下面将对订单数据进行详细解释,包括其内容、功能和应用。

一、订单数据的内容订单数据主要包括以下几个方面的信息:1. 订单编号:每个订单都有唯一的编号,用于在系统中进行区分和查找。

2. 产品信息:包括产品名称、规格、型号、数量等详细信息。

3. 客户信息:包括客户姓名、联系方式、配送地址等信息,用于确认订单的收件人。

4. 价格和费用:包括订单总金额、商品单价、优惠折扣、运费等相关费用信息。

5. 支付信息:包括支付方式、支付时间、支付状态等,用于跟踪订单支付情况。

6. 交易状态:包括订单状态(待付款、待发货、已发货等)、发货时间、签收时间等流程信息。

7. 物流信息:包括物流公司名称、物流单号、配送进度等用于查询和追踪物流情况。

8. 退款和售后:包括退款金额、退款时间、售后服务等相关信息。

二、订单数据的功能订单数据在商业运营过程中起到至关重要的作用,具有以下几个主要功能:1. 销售分析:通过对订单数据的统计和分析,可以了解产品的销售情况,包括销售额、销售量、销售地区等,为商家制定销售策略和决策提供参考依据。

2. 客户管理:订单数据中包含了客户的联系方式和购买历史,可以用于建立客户档案和进行客户分类,为客户关系管理提供数据支持,实现个性化营销和增强客户忠诚度。

3. 库存控制:通过订单数据可以及时了解销售情况,根据需求进行库存管理和补货计划,避免因库存不足或过多造成的损失。

4. 财务管理:订单数据中包含了订单金额、退款信息等财务数据,可以用于财务管理和会计核算,实现财务控制和分析。

5. 运营优化:通过对订单数据进行分析,可以发现运营中的问题和瓶颈,进而提升运营效率和服务质量,优化供应链和物流管理。

6. 市场调研:通过订单数据可以了解产品的受欢迎程度、竞争情况等市场信息,为市场调研和市场策划提供数据支持。

查看商品数据流图的方法

查看商品数据流图的方法

查看商品数据流图的方法商品数据流图是一种图形化的表示方法,用于展示商品从供应商到消费者的流程和相关信息。

它可以帮助人们更好地理解商品的生命周期和流通链路,从而帮助企业进行供应链管理和优化。

下面将介绍几种常见的方法来查看商品数据流图:1. 梳理供应链环节:首先要明确商品的供应链环节,包括原材料供应商、制造商、分销商、零售商和终端消费者等。

对于每一个环节,要了解其角色、功能和关系,以及参与方之间的数据流动。

2. 绘制数据流图:使用工具如Microsoft Visio、Lucidchart等,将梳理出来的供应链环节逐步绘制成数据流图。

数据流图主要由三种元素组成:实体、过程和数据流。

实体代表参与方,过程代表功能操作,数据流代表信息传递。

3. 识别数据流动:在数据流图中,需要关注数据的产生、传递和消费。

通过观察数据流的路径和方向,可以了解数据在不同环节之间的流向、频率和内容。

这样可以帮助发现信息流转的瓶颈和优化空间。

4. 分析数据交互:数据流图可以帮助分析供应链各环节之间的数据交互方式。

例如,制造商向分销商提供销售数据,分销商向制造商提供需求预测数据等。

通过深入了解数据的交互关系,可以找出改进供应链的关键节点,提高效率和效果。

5. 优化数据流动:通过观察数据流图,可以找出各环节的优化空间。

例如,发现某个环节的数据传输时间过长,可以考虑优化数据处理系统或更改传输方式。

又如,发现某个环节的数据缺失严重,可以加强信息共享和协同合作。

通过不断优化数据流动,可以提高供应链的透明度和效率。

6. 监控数据流动:数据流图也可以作为一个监控和评估的工具。

通过持续观察数据流动情况,可以及时发现问题并采取相应措施。

例如,及时调整供应链环节的角色和职责,解决数据传递中的延迟或错误。

通过持续监控数据流动,可以保障供应链的正常运转。

7. 评估供应链风险:数据流图可以帮助评估供应链中的潜在风险。

例如,通过分析数据流动的路径和敏感信息的传递,可以发现可能发生数据泄露或安全漏洞的环节。

开烧烤店失败的原因是什么-知识杂货店

开烧烤店失败的原因是什么-知识杂货店

开烧烤店失败的原因是什么?烧烤是夏天一种必不可少的美食,因为烧烤店的利润特别的高的离谱,毛利率正常可以达到70%,所以人们都争先恐后的去开烧烤店,比如说,有一些人开的比较成功,挣到了很多钱,但是也有一些却不是那么的如意,不但没有赚钱,反而还赔了很多,下面就给大家分享开烧烤店的失败原因!开烧烤店失败的原因是什么呢?1、盲目上项目想的是新产品可以因新鲜、奇特取胜。

但想象不等于事实,我们绝大多数创业者都是败在这里:只是光想赚多少钱,但是却没有想用什么方法去赚,以及对此我要付出什么计划。

2、未作新产品市场调查既然是新产品,就应当进行消费调查,最简单的方法是将新产品请自己的亲戚、朋友试用、品尝,这样子才能将口味牢牢把控在自己手中!千万不要相信所谓的大师傅、大厨,现在的餐饮厨师水平残次不齐真假难辨,所以我们做老板的更要事事上心!3、未作当地消费市场调查开餐馆是为了赚当地百姓的钱,流水客人只是一小部分,大部分还需要依托于当地人的消费!每一个地方都有各自的口味、兴趣、爱好、消费习惯、饮食文化、风俗民情,这是老板更需要注意,因为我们直接面对的就是普通的大众老板姓,一动一举直接影响着在当地的口碑,古话说得好,让他三尺又何妨?4、“撵走”了原有顾客取消了肉串,顾客自然会掉头而去,根据营业店铺后台的大数据分析,门店的小腰子单品串就占据了店铺营业额的10%~15%!试问又有哪个餐饮品牌的单品能够做到这一点?5、没有赚钱的方法没有赚钱的方法跟没有应对失败的方法一样可怕,钱就在哪里摆着,你不挣钱有人挣钱,要想尽一切办法调动店铺员工的积极性6、忘了开店的目的开餐饮店不是为了卖串、饮品、海鲜或者卖新产品旧产品,创业只为了赚钱!开烧烤店的原因是什么呢?其实做任何生意都是有风险的,要想赚钱,就必须要有可以承担损失的那个能力,我们不难看到,这些失败的案例都是人们没有及时止损,或者是没有调查清楚民之所需。

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3月26日 3月27日 3月28日 3月29日 3月30日 3月31日 4月1日 4月2日 4月3日 4月4日 4月5日 4月6日 4月7日 4月8日 4月9日 4月10日 4月11日 4月12日 4月13日 4月14日 4月15日 4月16日 4月17日 4月18日 4月19日 4月20日 4月21日 4月22日 4月23日 4月24日 4月25日 4月26日 4月27日 4月28日 4月29日 4月30日 5月1日 5月2日 5月3日
94
8,875.80
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57
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56
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客单价
118.31 128.40 120.42 132.53 137.94 122.41 93.67 111.99 146.65 111.24 106.02 113.53 #DIV/0! 285.47 193.41 94.42 103.10 158.58 163.73 170.02 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
1月8日 五 1月9日 六 1月10日 日 1月11日 一 1月12日 二 1月13日 三 1月14日 四 1月15日 五 1月16日 六 1月17日 日 1月18日 一 1月19日 二 1月20日 三 1月21日 四 1月22日 五 1月23日 六 1月24日 日 1月25日 一 1月26日 二 1月27日 三 1月28日 四 1月29日 五 1月30日 六 1月31日 日 2月1日 一 2月2日 二 2月3日 三 2月4日 四 2月5日 五 2月6日 六 2月7日 日 2月8日 一 2月9日 二 2月10日 三 2月11日 四 2月12日 五 2月13日 六 2月14日 2月15日
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访客 浏览数 支付买家数 支付金额
日 1,854 3,180 一 1,965 3,488 二 2,170 3,698 三 1,999 3,498 四 1,811 3,239 五 1,769 3,041 六 1,573 2,606 日 1,896 3,621 一 1,848 3,146 二 2,376 4,468 三 3,108 6,437 四 2,261 3,922 五 2,309 3,722 六 15,461 26,062 日 16,646 23,984 一 3,206 4,832 二 1,331 2,096 三 1,309 2,305 四 1,284 2,372 五 1,078 2,004 六 日 一 二 三 四 五 六 日
日期 星期
爆款数据跟踪表
11月1日 11月2日 11月3日 11月4日 11月5日 11月6日 11月7日 11月8日 11月9日 11月10日 11月11日 11月12日 11月13日 11月14日 11月15日 11月16日 11月17日 11月18日 11月19日 11月20日 11月21日 11月22日 11月23日 11月24日 11月25日 11月26日 11月27日 11月28日 11月29日
5月4日 5月5日 5月6日
爆款数据跟踪表———阿狼的思维
实际访 客
刷单人数
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1,314
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1,425
33
1,630
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1,45932源自1,271321,229
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2月16日 2月17日 2月18日 2月19日 2月20日 2月21日 2月22日 2月23日 2月24日 2月25日 2月26日 2月27日 2月28日 2月29日 3月1日 3月2日 3月3日 3月4日 3月5日 3月6日 3月7日 3月8日 3月9日 3月10日 3月11日 3月12日 3月13日 3月14日 3月15日 3月16日 3月17日 3月18日 3月19日 3月20日 3月21日 3月22日 3月23日 3月24日 3月25日
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