《超市数据分析》PPT课件
超市销售数据分析
超市销售数据分析超市销售数据分析是一项重要的任务，可以帮助超市管理者了解产品销售情况、顾客购买习惯以及市场趋势。
本文将从数据收集、数据分析和数据应用三个方面探讨超市销售数据分析的意义和方法。
一、数据收集超市销售数据的收集是数据分析的第一步。
在现代社会，大多数超市使用电子POS系统（Point of Sale System），它能够记录每笔交易的详细信息，包括产品种类、销售数量、销售时间等。
这些数据可以通过软件直接导出，形成数据集。
除了POS系统，超市还可以通过市场调研、客户反馈、供应商数据等方式获得其他有价值的数据。
市场调研可以帮助超市了解竞争对手的销售情况和顾客需求。
客户反馈可以提供一些意见和建议，帮助超市改善产品和服务质量。
供应商的数据可以帮助超市了解产品的供应状况和价格变动。
二、数据分析数据分析是从数据中提取有用信息的过程。
超市销售数据分析可以通过统计分析和数据挖掘来实现。
统计分析是利用统计学原理和方法对数据进行分析和解释。
比如，可以通过计算产品的销售量、销售额、销售增长率等指标，评估产品销售的情况。
还可以通过计算顾客的购买频次、购买金额、顾客满意度等指标，评估超市的客户关系管理。
统计分析可以帮助超市管理者了解销售趋势、找出销售瓶颈和发现机会。
数据挖掘是一种从大量数据中发现规律、知识和信息的技术。
通过数据挖掘，超市可以发现顾客的购买习惯和偏好。
比如，可以通过关联规则挖掘发现顾客的购买组合，进而优化产品的摆放位置。
还可以通过聚类分析挖掘发现不同群体的购买特征，为市场定位和产品设计提供参考。
数据挖掘可以帮助超市预测顾客的需求，提高销售效率。
三、数据应用数据应用是将数据分析的结果应用于实际操作中的过程。
超市可以根据数据分析的结果做出相应的决策和调整。
首先，超市可以根据产品销售情况和市场需求进行合理的进货计划。
通过了解产品的销售趋势和顾客的需求变化，超市可以根据实际情况确定进货数量和时机，避免库存积压和缺货。
超市商品结构详细分析ppt课件.ppt
1 第二步：将分析得出的首选品和必售 品还原到各自的品类中去，研究各个
品类中应配置多少商品数才合理
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
品类数上下限
公式：各品类的品项数上下限理论值 = 各品类 的首选品项数／结构因子
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
商品结构树
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
例二：某门店25％的品项数贡献了80％的销 售额（这表明该门店商品的丰富度不够），Ａ 品类的首选品项数为20个，那么，该门店Ａ品 类的品项数下限为“20／25％＝80”，上限为 “20／20％＝100”。也就是说，我们将通过 对各品类的商品数下限的调整，使贡献80％销 售的商品数比例不断向下趋近于20％。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
小结
通过以上三步，我们将获得门店 的商品结构树总表，包括各品类的上 下限品项数等，然后就能清楚地知道 我们的门店该卖多少商品，商品数如 何分布于各个品类中。
超市数据分析
超市数据分析超市数据分析是一门应用统计学和数据科学方法的研究领域，旨在通过统计分析和挖掘超市数据，揭示其中的规律和趋势，以提供决策支持和优化经营管理。
在本文中，将围绕超市数据分析展开讨论，从数据采集、数据处理、数据可视化以及数据分析的角度进行深入探讨与分析。
数据采集是超市数据分析的第一步，它可以通过不同的方式实现。
一种常见的方式是通过摄像头或感应器收集超市顾客的行为数据，包括顾客进出店的时间、顾客停留时间、购买的商品种类和数量等。
此外，还可以通过超市收银系统收集销售数据，包括商品的销售额、销售数量、促销活动的效果等。
这些数据的采集可以帮助超市了解顾客的购物行为和需求。
数据采集之后，数据处理成为数据分析的重要环节。
数据处理的目标是获取干净、有效的数据集，以便进行后续的分析。
在数据处理过程中，首先需要进行数据清洗，即剔除掉重复、缺失或错误的数据。
然后，可以对数据进行分类、排序和筛选等操作，以获取更有用的数据子集。
此外，还可以进行数据变换和数据归一化等处理，以使得数据更易于分析和理解。
数据可视化是超市数据分析的重要手段之一，它可以通过图表、图形和图像等方式将数据转化为易于理解和传达的形式。
通过数据可视化，可以直观地展示超市的销售趋势、商品销售排名、顾客流量分析等信息。
例如，可以通过柱状图展示不同商品的销售额，通过折线图展示销售额的变化趋势，通过饼图展示不同商品种类的销售占比等。
数据可视化可以帮助超市管理者直观地观察和分析数据，从而提高决策效率。
数据分析是超市数据分析的核心环节，通过对采集和处理得到的数据进行深入分析，可以揭示出隐藏在数据背后的规律和趋势。
数据分析可以采用各种统计分析和数据挖掘方法，如聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。
其中，聚类分析可以将超市顾客分成不同的群体，以便更好地进行市场定位和销售策略制定；关联规则挖掘可以发现不同商品间的关联购买规律，为超市进行搭配销售提供依据；时间序列分析可以帮助超市进行销售预测和库存管理等。
超市管理信息系统课件PPT共58张
根据商品属性、特征、用途等将商品划分包含商品类别、品牌、规格等信息，确保商品信 息的准确性和唯一性。
商品信息录入、修改和删除操作演示
信息录入
通过系统界面录入商品基 本信息，包括商品名称、 编码、价格、库存等。
信息修改
在商品信息发生变化时， 通过系统对商品信息进行 修改，确保信息的实时性 和准确性。
信息删除
对于下架或不再销售的商 品，通过系统进行删除操 作，避免无效信息占用资 源。
库存查询、预警和补货机制
库存查询
实时查询各类商品的库存情况， 包括库存数量、库存位置等，便
于及时掌握库存动态。
预警机制
设定库存预警线，当库存数量低 于预警线时，系统自动发出预警 信息，提醒管理人员及时补货。
补货机制
应用领域与前景展望
应用领域
超市管理信息系统广泛应用于各类超市、便利店等零售行业，成为这些企业不可或缺的 管理工具。
前景展望
随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，超市管理信息系统将会更加智能化 、个性化，为超市的发展提供更有力的支持。例如，通过数据分析，系统可以预测销售 趋势，帮助超市制定更精准的营销策略；通过人工智能技术，系统可以实现智能推荐、
供应商信息录入与审核
录入供应商的基本信息，并对相关资 质文件进行审核，确保供应商符合超 市的采购要求。
采购订单生成、审核和结算过程演示
采购订单生成
根据超市的采购计划和供应商信 息，生成采购订单，明确采购的
商品、数量、价格等要素。
采购订单审核
对生成的采购订单进行审核，确保 订单信息的准确性和合理性。
超市业态的变革与创新
如无人超市、智能货架等新型业态的发展及其对信息系统的新需求。
超市数据该如何分析(一)
超市数据该如何分析（一）引言概述：超市数据的分析对于经营决策和市场营销具有重要意义。
通过分析超市数据，可以了解顾客的购物习惯、产品热销情况以及市场趋势等信息，从而帮助超市制定更有效的经营策略。
本文将从五个大点出发，介绍超市数据分析的相关内容。
1. 顾客购买习惯分析1.1 分析购买频率和购买周期1.2 统计顾客购买的产品种类和数量1.3 检查顾客购买的时间段和消费金额1.4 比较顾客的购买偏好和关联性1.5 定位高价值顾客和潜在客户2. 产品销售分析2.1 分析不同产品类别的销售额和销量2.2 检查特定产品的销售趋势和变化2.3 比较不同品牌和厂商的产品销售表现2.4 考察新产品上市的销售情况2.5 分析产品的时令性和季节性需求3. 价格策略分析3.1 研究商品买赠和打折活动的效果3.2 检查产品价格和竞争对手的价格3.3 评估销售促销活动的收益和回报率3.4 分析顾客的价格敏感度和购买意愿3.5 制定合理的定价策略和价格调整方案4. 库存管理分析4.1 监控库存周转率和缺货率4.2 检查库存周转时间和存货成本4.3 分析不同产品的销售速度和需求变化4.4 优化补货和采购策略4.5 建立合理的库存管理和控制机制5. 市场竞争分析5.1 研究竞争对手的产品组合和价位定位5.2 比较超市与竞争对手的市场份额5.3 分析竞争对手的促销活动和营销策略5.4 调查顾客对竞争品牌的偏好程度5.5 制定有效的竞争对策和营销战略总结：通过对超市数据的分析，可以深入了解顾客购买习惯、产品销售情况、价格策略、库存管理和市场竞争等方面的信息。
这些分析结果能够为超市提供有价值的经营决策支持，帮助超市优化营销策略、提高销售效益和市场竞争力。
因此，超市数据的分析在现代商业运营中扮演着重要的角色。
超市销售数据分析
超市销售数据分析导言在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要了解并利用其销售数据以做出明智的决策。
超市作为零售业的重要组成部分，也不例外。
销售数据分析可以帮助超市了解消费者行为、优化库存管理、改进促销活动等。
本文将介绍超市销售数据分析的重要性，并提供一些常见的分析方法和技巧。
1. 超市销售数据的重要性超市销售数据是超市经营管理中不可或缺的重要资源。
通过分析销售数据，超市可以了解以下方面的信息：1.1 消费者行为：通过销售数据，超市可以了解顾客购买的商品种类、数量、价格以及购买时段等信息，以更好地了解消费者行为，为之后的产品策划和市场推广提供依据。
1.2 库存管理：销售数据分析可以帮助超市准确预测商品的销售量和销售趋势，从而使其能够更好地管理库存，防止过量库存和缺货的情况发生。
1.3 促销活动：销售数据分析可以帮助超市评估促销活动的效果，例如优惠券、折扣、团购等，从而优化促销策略，提高销售额和顾客满意度。
2. 超市销售数据分析的常见方法和技巧2.1 销售额分析：通过查看销售总额和销售额的组成部分，超市可以了解哪些产品或类别是销售主力，以及销售趋势如何。
这有助于超市决定哪些商品值得进一步推广和投资。
2.2 客流量分析：除了销售额，客流量也是超市销售数据中的重要指标之一。
超市可以通过客流量分析确定哪些时间段客流量较高，从而制定更合理的营业时间和人员安排。
此外，客流量分析还可以帮助超市评估促销活动的效果。
2.3 库存分析：超市可以通过库存分析了解库存水平是否合理，并根据销售数据预测商品的销售量和销售趋势。
基于这些分析结果，超市可以制定更加精确的补货计划，以避免过量库存或缺货。
2.4 顾客购买行为分析：超市可以通过分析购买行为了解顾客的购买偏好、购买频率、购买金额等信息。
这可以帮助超市进行精准的市场定位和顾客细分，以及开展个性化的营销活动。
3. 数据分析工具和技术为了进行超市销售数据分析，超市可以借助各种数据分析工具和技术：3.1 数据可视化工具：通过使用数据可视化工具，超市可以将复杂的销售数据转化为易于理解和解释的图表和图形，从而更好地展示数据洞察和发现潜在的模式和趋势。
超市数据分析PPT(共 50张)
销售数量
销售净 额
AB C
库存数量
零售单价
最小规格
单 位
591.00 377.00 474.00 669.00 297.00 331.00 322.00 207.00 91.00 230.00 249.00 114.00 328.00 12,592.00 175.00 8,826.00 51.00 53.00 82.00
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)
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
年销售趋势图
年销售趋势图 30,000 25,000 20,000 15,000 10,000 5,000
0 jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec
周销售趋势图
周销售趋势图
25.0% 20.0% 15.0% 10.0%
18.8%
10.4%
11.5%
208 307 122 30 178 154 179 161 18 -1 88 403 64 16314
0 3670
15 21 183
59.5 4.46L
桶
73.5 5L
桶
56 250ml×12 提
36.8 250g×16
箱
74 5L
桶
62 250ml×12 箱
55 250ml×12 提
超市销售数据分析
超市销售数据分析主要从以下几方面入手：销售额分析从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率,看出一周中销售是好的时间段在哪几天,这样有助于安排门店员工的工作与休息,但是也须在分析报表的同时,注意一些特殊的日子,如节假日、突发性的集团购买、发工资日主要是在大型厂矿机关的门店,销售主要来自于此.大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段,故应该在繁忙时段到来前,备足商品,并减少员工休假,以增加服务人员等举措毛利率分析从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低.现在大型卖场的综合毛利率在13～18%,标准超市的毛利率在16～20%,便利店的毛利率可能会在22%左右.其实综合毛利率的高低也不是一成不变的,它会随着节假日的到来而随之提升.一般来说,节假日时,高毛利的商品会有较大提高,从而对门店的毛利有一定的补充,这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划.贡献毛利率分析部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出,一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油.管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构,促使其在综合毛利贡献率上减少差距.对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度,对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度,了解目标顾客群的消费需求.例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位.某一部门可能会因利润商品的断货,而使整个部门的贡献毛利率下滑有时即使是销售额不变,但是利润率却下滑很多,这就要求超市根据自身的情况,重视利润商品的库存,合理提出要货需求单以便配送中心配送.提高毛利率如果一周的毛利率低于预计指标,就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整.例如：一周的整体毛利率为13%,低于预计毛利率15%,而其中休闲食品的销售构成为%,但是毛利率为11%,为了提高总体毛利率,就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面,以促进销售,提高这一部门的销售构成比,从而达到提高整体毛利率的目的.有效提高毛利率的方法为：1提高高毛利率商品部门的构成比.应当注意的是：a.毛利率虽高,可能季节性商品如雨季到来,雨伞销售增加较多;b.毛利率虽高,但是易成为损耗高的商品;2降低低毛利率部门的构成比;3提升高销售构成比部门的毛利率;4若有构成比相同的部门,应发展高毛利率的商品.但是不能完全绝对为了提高综合毛利率,而使销售构成比下降.要对不同个性、特征、用途的商品进行有效的组合,能够满足顾客的各种需求,使综合毛利有所增长.经营指标超市情况设定经营指标及达成率,以决定商品的库存.各部门商品的库存是否适当,库存是否能有效发挥效率等,这种商品成绩判定的指标我们谓之交叉比率.商品的交叉比率越高,就表示越有效率;交叉比率最少也要确保在200.如果为1 00,是指得到与商品投入资本相同数额的毛利,如果将风险负担、滞销商品及损耗计算在内的话,就谈不上效益了.各部门的目标交叉比率先由公司总部统一设定,然后各门店根据实际情况自行调整设定各部门的目标销售额,计算其应有的库存量.计算方法：假设有一部门销售目标a为154万元,销售占比b为%,交叉比率c为133%,目标毛利率d为15%,那么贡献毛利率为e=b×d=%×15%=%,目标周转率f=c/d=133/15=次,目标库存g=a/f=154/=万元.营运部门重点查询及分析的数据：⑴ 日销售数据⑵ 月销售数据⑶ 销售明细数据⑷ 未销售商品数据⑸ 商品排行榜——前、后50名销售数据⑹ 商品大中小类别排行数据⑺ 贡献率数据：类同单品销售数据,但增加了百分比⑻ 变价数据：对应变化商品,检查是否已更换便签和POP采购部门需查询和分析的数据：⑴ 供应商变动数据：新增、终止交易的供应商和单品促销.⑵ 按主供应商汇总每天的销售金额.⑶ 单品进销存数据⑷ 含应付款的供应商进销存数据.⑸ 结算汇总数据⑹ 日销售数据⑺ 月销售数据,促销商品销售数据⑻ 销售明细数据⑼ 未销售商品数据：标准时段积压商品库存的清单. ⑽ 商品排行榜——前、后50名单品销售数据⑾ 商品大中小类别排行数据⑿ 贡献率数据本回答由电脑网络分类达人吕明推荐|评论|数据分析师广告：|擅长：互联网其他回答一、从销量入手1、与去年同期相比查找销量下降原因2、从滞销品查找,主要分析零销售商品.3、应季商品销量分析.4、分析各区销售占比.5、促销活动开展时的销量变化二、从价格体系入手1、认真研究周边商圈价格情况与己对比2、根据毛利额的情况看价格设定是否合理3、进价分析三、从入手1、根据各类商品购买力找出缺品2、在同系列供应商的增加或减少对销售的影响3、正确掌握“二、八”原则总之从数据中能发现很多问题,甚至更换卖场管理者在数据中都能反映出来.因此数据是管理的基础,很多问题都是通过数据反映出来的.。
超市销售数据分析
超市销售数据分析主要从以下几方面入手：销售额分析从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率;看出一周中销售是好的时间段在哪几天;这样有助于安排门店员工的工作与休息;但是也须在分析报表的同时;注意一些特殊的日子;如节假日、突发性的集团购买、发工资日主要是在大型厂矿机关的门店;销售主要来自于此..大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段;故应该在繁忙时段到来前;备足商品;并减少员工休假;以增加服务人员等举措毛利率分析从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低..现在大型卖场的综合毛利率在13～18%;标准超市的毛利率在16～20%;便利店的毛利率可能会在22%左右..其实综合毛利率的高低也不是一成不变的;它会随着节假日的到来而随之提升..一般来说;节假日时;高毛利的商品会有较大提高;从而对门店的毛利有一定的补充;这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划..贡献毛利率分析部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出;一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油..管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构;促使其在综合毛利贡献率上减少差距..对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度;对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度;了解目标顾客群的消费需求..例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位..某一部门可能会因利润商品的断货;而使整个部门的贡献毛利率下滑有时即使是销售额不变;但是利润率却下滑很多;这就要求超市根据自身的情况;重视利润商品的库存;合理提出要货需求单以便配送中心配送..提高毛利率如果一周的毛利率低于预计指标;就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整..例如：一周的整体毛利率为13%;低于预计毛利率15%;而其中休闲食品的销售构成为13.71%;但是毛利率为11%;为了提高总体毛利率;就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面;以促进销售;提高这一部门的销售构成比;从而达到提高整体毛利率的目的..有效提高毛利率的方法为：1提高高毛利率商品部门的构成比..应当注意的是：a.毛利率虽高;可能季节性商品如雨季到来;雨伞销售增加较多;b.毛利率虽高;但是易成为损耗高的商品;2降低低毛利率部门的构成比;3提升高销售构成比部门的毛利率;4若有构成比相同的部门;应发展高毛利率的商品..但是不能完全绝对为了提高综合毛利率;而使销售构成比下降..要对不同个性、特征、用途的商品进行有效的组合;能够满足顾客的各种需求;使综合毛利有所增长..经营指标超市情况设定经营指标及达成率;以决定商品的库存..各部门商品的库存是否适当;库存是否能有效发挥效率等;这种商品成绩判定的指标我们谓之交叉比率..商品的交叉比率越高;就表示越有效率;交叉比率最少也要确保在200..如果为100;是指得到与商品投入资本相同数额的毛利;如果将风险负担、滞销商品及损耗计算在内的话;就谈不上效益了..各部门的目标交叉比率先由公司总部统一设定;然后各门店根据实际情况自行调整设定各部门的目标销售额;计算其应有的库存量..计算方法：假设有一部门销售目标a为154万元;销售占比b 为15.7%;交叉比率c为133%;目标毛利率d为15%;那么贡献毛利率为e=b×d=15.7%×15%=2.355%;目标周转率f=c/d=133/15=8.87次;目标库存g=a/f=154/8.87=17.36万元..营运部门重点查询及分析的数据：⑴ 日销售数据⑵ 月销售数据⑶ 销售明细数据⑷ 未销售商品数据⑸ 商品排行榜——前、后50名销售数据⑹ 商品大中小类别排行数据⑺ 贡献率数据：类同单品销售数据;但增加了百分比⑻ 变价数据：对应变化商品;检查是否已更换便签和POP采购部门需查询和分析的数据：⑴ 供应商变动数据：新增、终止交易的供应商和单品促销..⑵ 按主供应商汇总每天的销售金额..⑶ 单品进销存数据⑷ 含应付款的供应商进销存数据..⑸ 结算汇总数据⑹ 日销售数据⑺ 月销售数据;促销商品销售数据⑻ 销售明细数据⑼未销售商品数据：标准时段积压商品库存的清单..⑽ 商品排行榜——前、后50名单品销售数据⑾ 商品大中小类别排行数据⑿ 贡献率数据本回答由电脑网络分类达人吕明推荐|评论|数据分析师广告：|擅长：互联网其他回答一、从销量入手1、与去年同期相比查找销量下降原因2、从滞销品查找;主要分析零销售商品..3、应季商品销量分析..4、分析各区销售占比..5、促销活动开展时的销量变化二、从价格体系入手1、认真研究周边商圈价格情况与己对比2、根据毛利额的情况看价格设定是否合理3、进价分析三、从入手1、根据各类商品购买力找出缺品2、在同系列供应商的增加或减少对销售的影响3、正确掌握“二、八”原则总之从数据中能发现很多问题;甚至更换卖场管理者在数据中都能反映出来..因此数据是管理的基础;很多问题都是通过数据反映出来的..。
超市重点关注的数据分析
加强与供应商的合作与沟通，确保货源稳定，减少缺货风险。
供应链协同优化策略探讨
供应链协同管理
通过供应链协同管理，实现与供应商、物流商等 合作伙伴的信息共享和协同作业。
需求预测与计划
利用历史销售数据和市场需求预测，制定精确的 需求计划和采购计划。
物流优化
优化物流配送网络，提高物流效率，降低库存持 有成本和运输成本。
营销策略调整
针对不同季节制定相应的营销策略 ，如促销、打折等，提高销售额。
促销活动对销售额影响评估
促销活动类型
分析超市举办的各类促销活动，如满 减、买赠、打折等。
促销活动效果评估
顾客反馈收集
收集顾客对促销活动的反馈意见，了 解顾客需求和满意度，为优化促销活 动提供参考。
统计促销活动期间的销售额变化，评 估促销活动对销售额的影响。
优化广告投放渠道
根据广告投放效果评估结果，调整广 告投放渠道和预算分配。
提升线上线下活动质量
总结前期活动经验，改进活动策划和 执行，提高活动效果。
加强社交媒体营销
加大社交媒体平台的投入，提高内容 质量和互动性，扩大品牌影响力。
探索新的营销方式
关注市场趋势和新兴技术，尝试引入 新的营销方式，如虚拟现实、增强现 实等，提升顾客体验。
挖掘不同商品之间的关联关系，如同时购买的商品组合。
组合推荐策略制定
基于商品关联度，为顾客提供个性化的商品组合推荐，提高购买转 化率和客单价。
关联规则挖掘技术应用
利用数据挖掘技术，发现隐藏在数据中的有价值信息，为超市运营 提供决策支持。
顾客满意度调查及改进方向
顾客满意度调查方法
通过电话、问卷、网络等多种渠道收集顾客反馈，了解顾客对超市的满意度情况。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
178 900g
听
67 5L
桶
61.8 5L
桶
119.8 5L
桶
38.8 400g
袋
1 500g
袋
68.9 5L
桶
1.5 75g
袋
188 900g
听
178 900g
听
106 5L
桶22
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
25.0% 20.0% 15.0% 10.0%
18.8%
10.4%
11.5%
11.5%
12.5%
14.6%
20.8%
5.0%
0.0% sun mon tue wed thu fri sat
精选课件ppt
6
销售占比
销售占比 13% 12%
11% 16%
精选课件ppt
副食
48%
生鲜
百货
家电
纺织
7
销售预算演示 1
230.00 15,410 B
249.00 15,388 B
114.00 13,188 B
328.00 12,726 B
12,592.00 12,592 B
175.00 12,058 C
8,826.00
9,388 C
51.00
9,302 C
53.00
9,288 C
82.精00选课件8,p6p9t2 C
精选课件ppt
208 307 122 30 178 154 179 161 18 -1 88 403 64 16314
0 3670
15 21 183
59.5 4.46L
桶
73.5 5L
桶
56 250ml×12 提
36.8 250g×16
箱
74 5L
桶
62 250ml×12 箱
55 250ml×12 提
81 5L
桶
商业数据
1 精选课件ppt
目录
1 预算;货架配置的原理与操作
2 商品结构A、B、C分析
3 日常数据报表需求 4 价格空间理论 (商品深度、宽度管理) 5 通过科学陈列提升库存效率
6 自动订单的原理与操作
精选课件ppt
2
商品的生命周期与盈利规律
Mu%（毛利率%）
等长销售周期
两倍销售 周期
利润额
０
Sales（销售）
11
商品结构A、B、C分析
销量大
销售额 50%
销量小
40% 10%
精选课件ppt单品数 5%来自25%70%12
商品结构A、B、C分析
销量大
销售额 50%
销量小
40% 10%
精选课件ppt
单品数 3% 15%
82%
13
商品结构与促销选品
15
30%
%
15%
70%
30%
10 40% %
30%
30%
5% 40%
销售数量
销售净 额
AB C
库存数量
零售单价
最小规格
单 位
591.00 35,165 A
377.00 27,710 A
474.00 26,533 A
669.00 24,619 A
297.00 21,974 A
331.00 20,501 A
322.00 17,710 B
207.00 16,782 B
91.00 15,885 B
精选课件ppt
3
1 预算;货架配置的原理与操作
精选课件ppt
4
年销售趋势图
年销售趋势图
30,000 25,000 20,000 15,000 10,000 5,000
0 jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec
精选课件ppt
5
周销售趋势图
周销售趋势图
毛利预算演示 1
OTB计划演示 1
营运预算演示
1
预算流程演示
1
预算考核演示
1
精选课件ppt
8
货架配置与操作原理 货架配置与操作演示 A
精选课件ppt
9
2
商品结构A、B、C分析
精选课件ppt
10
商品结构A、B、C分析
销量大
销售额 50%
销量小
40% 10%
精选课件ppt
单品数 10% 30%
60%
精选课件ppt
20
每日销量数据报告(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%
精选课件ppt
18
每日销量数据报告(DSR)
来客数
客单价
销售额
平均单价
平均数量
3.5~4.0
3~4
精选课件ppt
19
每日销量数据报告(DSR)
客单价内涵分析
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
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
D比A增加了36%
精选课件ppt
21
MMSR表样
商品编码 商品名称
11402003 11401011 10401026 10400084 11401005 10401028 10401044 11401004 11031040 11401044 11402012 11400011 11030089 11440008 11401026 11205015 11031038 11031039 11400005
精选课件ppt
16
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)
精选课件ppt
17
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
25%
60%
3% 15%
100%
70%
60%
70%
82%
精选课件ppt
14
3
日常数据报表需求
精选课件ppt
15
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