店长培训之数据分析
优秀店长之店铺数据分析
店铺20问
你是否是一名合格的店长？
1
如何判断是否是一名合格的店长？
2
你的店铺销售正常吗？
3
想一想：
01
02
03
04
05
06
课
如何正确面对销售
店铺数字化分析
程
大
纲
店铺诊断？
PLAN
计划——实施——检查——改善
销售指标——增加目标的可达成性
将目标由大换小，分解到每天
备注
本店面积110平方，店铺人数11人，本月销售目标35万
作业练习1：
根据上面案例中的数据计算出8月份本店下表结果
销售指标
销售额
完成占比
销售件数
销售票数
客单价
平均单价
连带率
人效
坪效
遗失率
客诉次数
重点分析客单价、平均单价、连带率、人效、平效的环比和同比
作业练习2：
第三周
销售额
销售件数
销售票数
客单价
店铺20问
1.店长是否制定每天的销售业绩指标？ 2.店长是否知道店铺的畅销款？库存是否充足？ 3.是否找到畅销款的替代款？ 4.是否现场教会员工畅销款和滞销款如何组合销售？ 5.每周找出滞销商品？ 6.数量及价格占比最高的滞销款有没有搭配其他商品出样？ 7.有没有和员工一起寻找滞销款的卖点？ 8.橱窗和模特是否是陈列的价格低的商品？ 9.同事是否一直在卖价格低的商品？ 10.店长是否制定每周的主推商品？
销售完成比=已完成总销售÷销售指标×100%
01
时间占比=已过去天数÷本月实际天数×100%
02
销售完成比及时间比
现在有一家店铺，它的9月销售指标为21万，现在时间已经过去了16天，销售完成108000， 请你
店长经营数据分析
店长经营数据分析一、引言经营一家店铺需要不断地进行数据分析，以便了解业务的运营情况、市场趋势和顾客需求，从而制定合适的经营策略。
本文将通过对店长经营数据进行分析，为店长提供详细的经营数据报告，帮助店长了解店铺的经营状况，以及提出改进建议。
二、销售数据分析1. 销售额分析根据最近一年的销售数据，店铺总销售额为XXX万元，同比去年增长XX%。
通过对销售额的季度分析，发现第一季度和第四季度的销售额相对较高，可能与节假日促销活动有关。
此外，还可以对不同产品类别的销售额进行分析，以了解各类别产品的销售情况，并据此调整商品的采购和销售策略。
2. 客单价分析通过计算销售额与订单数量的比值，得出店铺的客单价。
根据数据分析，店铺的客单价为XXX元。
可以进一步对不同产品类别的客单价进行分析，以了解顾客购买不同类别产品的平均消费水平。
同时，可以通过提高客单价来增加销售额，比如推出套餐优惠、增加高端产品等。
3. 客流量分析通过对店铺的客流量进行分析，可以了解顾客的到店频率和购买行为。
根据数据分析，店铺的平均客流量为XXX人/天。
可以进一步对客流量进行时间段的分析，了解高峰时段和低谷时段，以便调整员工的工作安排和促销活动的时间。
三、库存数据分析1. 库存周转率分析库存周转率是衡量库存管理效率的重要指标。
通过计算库存周转率，可以了解库存的周转速度和库存管理的效果。
根据数据分析，店铺的库存周转率为X.X倍。
可以进一步对不同产品类别的库存周转率进行分析，以了解各类别产品的销售速度和库存管理的重点。
2. 库存滞销品分析通过对库存数据的分析，可以找出滞销品和过期品，及时进行处理，以减少库存积压和资金占用。
根据数据分析，店铺的滞销品占比为XX%。
可以进一步对滞销品的原因进行分析，比如产品质量、市场需求变化等，以便制定相应的处理措施。
四、市场竞争数据分析1. 顾客满意度调查通过对顾客进行满意度调查，可以了解顾客对店铺服务的评价，以及与竞争对手的比较。
店长培训课程-数据分析
▪ 比较各分店情况，评估店铺主管员 工及货品的组合
2020年3月26日6时49分
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dianzhangpeixun
店长培训
主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
分类货品 销售额
鞋、服装、配 件）三类货品 销售额
启示
行动
▪ 了解各类货品的组合与销售情 ▪ 重新编写下一次的订货组合
售/库存对比分析 老顾客销售贡献率分析 员工销售能力分析----个人销售业绩
分析/客单价分析
2020年3月26日6时49分
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dianzhangpeixun
店长培训
主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
总销售额
启示
行动
▪ 了解生意走势
▪ 每天定期跟进，每周总结， 调整促 销及推广活动
▪ 为员工订立目标 ▪ 激励员工，鼓励员工冲上更高销售
2020年3月26日6时49分
4
dianzhangpeixun
店长培训
2.1.1 数据分析的工作定义
数据分析是将数据库中的原始数据进行归纳整理，聚集成一个可 供高层次使用的数据集合;是店铺研究市场营销规律，制定店铺订货、 补货、促销计划以及调整经营措施的基本依据。
—数据分析中有两大类的应用：
在线分析
行动
▪ 得知前十名热卖产品，▪ 检查前五位产品库存，订立库存安全
了解畅销原因
线，准备补货
▪ 了解后十名慢流原因，▪ 了解畅销产品情况，准备替代品 进行相应的促销活动
▪安排滞销货品促销
2020年3月26日6时49分
▪ 增强员工对滞销货品的销售技巧
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店长经营数据分析
店长经营数据分析一、引言在现代商业竞争激烈的市场环境中，对于店长来说，了解和分析经营数据是非常重要的。
通过对经营数据的深入分析，店长可以获取关键的业务洞察，制定有效的经营策略，提高销售业绩和利润。
本文将详细介绍店长经营数据分析的标准格式，包括数据来源、分析方法和常见指标等。
二、数据来源店长经营数据的来源多种多样，主要包括以下几个方面：1. 销售数据：销售数据是店长经营数据分析的基础，可以通过POS系统、销售报表和销售记录等方式获取。
销售数据包括销售额、销售量、销售渠道、销售地区等信息。
2. 库存数据：库存数据是指店内存货的数量和价值，可以通过库存管理系统或手工记录方式获取。
库存数据包括库存量、库存周转率、库存成本等信息。
3. 客户数据：客户数据是指与店铺有交易关系的客户信息，可以通过会员系统、CRM系统或调查问卷等方式获取。
客户数据包括客户数量、客户分布、客户购买行为等信息。
4. 营销数据：营销数据是指店铺各种营销活动的效果数据，可以通过营销报表、推广渠道数据等方式获取。
营销数据包括活动参与人数、活动转化率、推广渠道效果等信息。
5. 竞争数据：竞争数据是指与店铺竞争对手的相关数据，可以通过市场调研、竞争对手网站等方式获取。
竞争数据包括竞争对手销售数据、竞争对手定价策略、竞争对手市场份额等信息。
三、分析方法店长经营数据分析的方法多种多样，根据不同的数据类型和分析目的，可以采用以下几种常用的分析方法：1. 趋势分析：通过对历史数据的分析，识别和预测经营趋势。
可以使用线性回归、移动平均等方法进行趋势分析，找出销售增长或下降的原因，并制定相应的应对策略。
2. 比较分析：将不同时间段、不同地区、不同产品等数据进行比较，找出差异和规律。
可以使用柱状图、饼图等可视化工具进行比较分析，帮助店长了解业务状况和市场竞争力。
3. 关联分析：通过分析不同变量之间的相关性，找出影响经营绩效的关键因素。
可以使用相关系数、回归分析等方法进行关联分析，为店长提供决策支持和优化方案。
优秀店长之店铺数据分析
反馈 信息
练习
9月6号店铺的销售额9743元，销售102件货品 ，小票数57张
• 请问你6号的连带率？
数字化分析店铺--平均单价 数字化分析店铺 平均单价
平均单价=销售额÷ 平均单价=销售额÷销售总件数 平均单价指该店所售出商品的均价。
商品部在发货时候，可以根据店铺提供的该数据， 商品部在发货时候，可以根据店铺提供的该数据，给 相应的店铺配适合它的价位的货品。 相应的店铺配适合它的价位的货品。
）店铺（ 店铺（
周三
）月销售指标分解表
周四 周五 周六 周日 周小计 周差额
第三周
第四周
合计
附表二： 附表二：日销售指标分解表
（ 时间段
9：00——10:00 00 10:00 10:00——11:00 11:00 10:00 11:00——12:00 12:00 11:00 12:00——13:00 13:00 12:00 13:00——14:00 14:00 13:00 14:00——15:00 15:00 14:00 15:00——16:00 16:00 15:00 16:00——17:00 17:00 16:00 17:00——18:00 18:00 17:00 18:00——19:00 19:00 18:00 19:00——20:00 20:00 19:00 20:00——21:00 21:00 20:00 21:00——22:00 22:00 21:00
店铺20问 店铺 问
11.是否教员工主推款的卖点？ 11.是否教员工主推款的卖点？ 是否教员工主推款的卖点 12.客流高的地方货品销售好吗？ 12.客流高的地方货品销售好吗？ 客流高的地方货品销售好吗 13.每天计算连带率了吗？ 13.每天计算连带率了吗？ 每天计算连带率了吗 14.是否制定员工连带率指标 14.是否制定员工连带率指标？ 是否制定员工连带率指标？ 15.是否教员工搭配主推商品？ 15.是否教员工搭配主推商品？ 是否教员工搭配主推商品 16.是否在例会中教员工明确用促销提高连带率？ 16.是否在例会中教员工明确用促销提高连带率？ 是否在例会中教员工明确用促销提高连带率 17.是否在例会中教员工价格高的货品的卖点？ 17.是否在例会中教员工价格高的货品的卖点？ 是否在例会中教员工价格高的货品的卖点 18.是否在现场教员工回应价格高的问题？ 18.是否在现场教员工回应价格高的问题？ 是否在现场教员工回应价格高的问题 19.是否每天提醒员工服务的重要性？ 19.是否每天提醒员工服务的重要性？ 是否每天提醒员工服务 20.是否每天检查员工是否熟悉商品卖点？ 20.是否每天检查员工是否熟悉商品卖点？ 是否每天检查员工是否熟悉商品卖点
金牌店长培训-数据分析
补货及时率=到货次数/补货次数*100% 配发比率=实际配发数量/补货数量*100% 坪效=实际完成营业额/店铺面积
h
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周报表分析-每日业绩分析
时间 前周业绩 上周业绩 跌/升幅度 上周天气 销售件数 交易笔数
销售平均折扣
客单价 附加率 促销业绩比 每日目标 目标完成率
星期一 1000 4000
赠品成功率= （送出赠品件数×推广买满金额）÷总销售额×100 ％
一个成功的促销，活动占比至少占了销售金额的35%以上。
国庆推出新活动，买满358送BOBO熊一只。本周销售额突飞猛进，达到98650元， 共送出98只BOBO熊。请问此次促销活动效果如何？
促销成功率= （98× 358）÷ 98650 ×100% =35.56%
300.00% 晴 12 5 98%
800.00 2.40
60.00% 3000
133.33%
星期二 990 1000
1.01% 晴 21 6
100% 166.67
3.50
900 111.11%
星期三 1450 1300
-10.34% 晴 22 7 98%
185.71 3.14
1500 86.67%
推广成功率= 15÷ 38 ×100% =39.47%
h
9
举例
h
10
款号 5.26-6.1 % 6.2-6.8 % 6.9-6.15 % 6.23-6.29 % 6.30-7.6 % 7.7-7.13 % 31714 1576 6.4% 1203 5.3% 965 4.5% 490 2.4% 366 1.8% 339 1.3% 31798 2038 7.5% 1619 6.5% 1185 5.1% 1183 5.2% 1204 5.4% 1503 5.0% 31796 892 3.5% 740 3.1% 569 2.8% 599 2.8% 556 2.7% 855 3.0% 31710 1612 6.2% 1315 5.5% 890 4.1% 961 4.4% 669 3.3% 1158 4.2% 合计 6118 23.6% 4877 20.4% 3609 16.5% 3233 14.8% 2795 13.2% 3855 13.5%
店长经营数据分析
店长经营数据分析一、引言随着电子商务的快速发展和消费者需求的不断变化，店铺经营者需要通过数据分析来了解市场趋势、消费者行为和产品表现等信息，以制定有效的经营策略。
本文将对店长经营数据进行详细分析，包括销售数据、客户数据和产品数据等方面，以匡助店长更好地了解店铺的经营状况，并提出相关的经营建议。
二、销售数据分析1. 销售额分析根据最近一个季度的销售数据统计，店铺的销售额为X万元，同比上一季度增长了X%。
其中，线上销售额为X万元，占总销售额的X%；线下销售额为X万元，占总销售额的X%。
从销售额的分布情况来看，线上销售额占比较高，说明店铺的电商渠道发展较为良好。
2. 销售渠道分析店铺的销售渠道主要包括线上平台和线下实体店。
根据数据统计，线上平台的销售额占总销售额的X%，线下实体店的销售额占总销售额的X%。
通过比较两个渠道的销售额和增长率，可以得出线上平台为店铺主要的销售渠道，建议加大线上渠道的推广和投入。
3. 产品销售分析店铺的产品主要分为A类、B类和C类三个品类。
根据销售数据统计，A类产品的销售额占总销售额的X%，B类产品的销售额占总销售额的X%，C类产品的销售额占总销售额的X%。
通过对产品销售额的分析，可以发现A类产品的销售表现较好，建议店铺加大对A类产品的推广和投入。
三、客户数据分析1. 客户数量分析店铺的客户数量为X人，其中新客户占总客户数量的X%，老客户占总客户数量的X%。
通过对客户数量的分析，可以了解店铺的客户留存率和新客户开辟情况。
2. 客户购买行为分析通过对客户购买行为的数据分析，可以发现客户的购买频次、购买金额和购买产品偏好等信息。
根据数据统计，平均每位客户的购买频次为X次，平均每次购买金额为X元。
同时，根据产品销售数据，可以得出客户对A类产品的购买偏好较高，建议店铺加大对A类产品的推广和销售。
3. 客户来源分析店铺的客户来源主要包括线上平台、线下实体店和推广活动等渠道。
根据数据统计，线上平台为店铺主要的客户来源，占总客户数量的X%；线下实体店和推广活动分别占总客户数量的X%和X%。
门店店长必须学会的数据分析(一)2024
门店店长必须学会的数据分析（一）引言概述：数据分析在现代商业中变得越来越重要，作为门店店长，掌握数据分析技能可以帮助提高经营决策的准确性和效果。
本文将介绍门店店长必须学会的数据分析的重要性，并分为5个大点进行阐述。
通过学习这些数据分析技能，门店店长可以更好地了解市场趋势、优化销售策略、提高客户忠诚度和增加利润。
正文：一、数据收集1. 理解不同数据来源：包括销售数据、客户数据、库存数据等，掌握不同数据来源可以为店铺提供全面的决策支持。
2. 使用合适的工具和技术进行数据收集：包括POS系统、CRM 系统、数据对接工具等，确保数据的准确性和完整性。
3. 分析数据收集周期：建立起合理的数据收集周期，以便及时获取和分析最新的数据。
二、数据清洗和整理1. 清除无效数据：识别并移除重复、缺失或错误的数据，以确保分析的准确性。
2. 整理数据格式：将数据整理成易于理解和分析的格式，例如使用表格、图表等方式展示数据。
三、数据可视化1. 使用图表和图形展示数据：通过柱状图、折线图、饼图等可视化工具，将数据以直观的方式呈现，便于分析和理解。
2. 选择合适的可视化工具：根据数据类型和目的选择合适的可视化工具，例如Excel、Tableau等，以及相应的图表类型。
四、数据分析技术1. 掌握常用数据分析方法：如趋势分析、对比分析、关联分析等，通过这些方法可以挖掘数据中的规律和潜在问题。
2. 使用统计学分析方法：包括概率分布、假设检验、回归分析等，帮助门店店长更深入地理解数据背后的意义。
五、数据驱动的决策制定1. 制定基于数据的目标和策略：根据数据分析结果，设定合理的目标和相应的策略，以优化门店销售和业绩。
2. 实时监控和调整：通过数据分析，监控店铺的实际业绩，并根据分析结果进行实时调整，以达到最佳的经营效果。
总结：数据分析对门店店长来说是一项必备的技能，它可以帮助店长更科学地做出决策，优化销售策略以及提升业绩。
通过学会数据收集和整理、数据可视化、数据分析技术以及数据驱动的决策制定等关键技能，门店店长可以更好地运用数据分析来指导店铺的发展，提高整体业绩。
店长经营数据分析
店长经营数据分析一、引言店长经营数据分析是指通过对店铺经营数据的收集、整理和分析，以获取关于店铺经营状况和发展趋势的详细信息。
通过深入分析经营数据，店长可以了解销售情况、顾客偏好、市场趋势等关键信息，从而制定合理的经营策略，提高店铺的竞争力和盈利能力。
二、数据收集与整理1. 销售数据收集店长可以通过POS系统、销售记录表、电子支付平台等渠道收集销售数据。
销售数据包括每日销售额、销售数量、销售渠道、销售产品等信息。
2. 顾客数据收集店长可以通过会员系统、顾客问卷调查、购买历史记录等方式收集顾客数据。
顾客数据包括顾客年龄、性别、消费偏好、购买频次等信息。
3. 库存数据收集店长可以通过库存管理系统、库存记录表等途径收集库存数据。
库存数据包括每日库存量、库存周转率、库存成本等信息。
4. 市场数据收集店长可以通过市场调研、竞争对手分析等方式收集市场数据。
市场数据包括市场规模、竞争对手销售情况、市场趋势等信息。
5. 数据整理与归档店长需要将收集到的各类数据进行整理和归档，建立数据库或电子表格，以方便后续的数据分析和报告撰写。
三、数据分析与解读1. 销售数据分析通过对销售数据的分析，店长可以了解店铺的销售状况和销售趋势。
可以通过以下指标进行分析：- 销售额分析：对比不同时间段的销售额，了解销售额的增长或下降趋势；- 销售渠道分析：分析不同销售渠道的销售额占比，评估各渠道的销售效果；- 产品销售分析：分析不同产品的销售额和销售数量，了解产品的畅销情况；- 促销活动分析：分析促销活动对销售额的影响，评估促销活动的效果。
2. 顾客数据分析通过对顾客数据的分析，店长可以了解顾客的消费行为和偏好，从而制定有针对性的营销策略。
可以通过以下指标进行分析：- 顾客年龄与性别分析：分析不同年龄段和性别的顾客占比，了解目标顾客群体；- 顾客消费偏好分析：分析顾客购买的产品种类、品牌偏好等，了解顾客的消费喜好；- 顾客忠诚度分析：分析顾客的购买频次和回头率，评估顾客的忠诚度；- 顾客满意度分析：通过顾客调查问卷等方式收集顾客反馈，了解顾客对店铺的满意度。
店长经营数据分析
店长经营数据分析一、引言店长经营数据分析是指通过对店铺运营数据进行深入分析，匡助店长了解店铺的经营状况、销售情况以及客户需求等信息，从而制定合理的经营策略和决策，提升店铺的盈利能力和竞争力。
本文将详细介绍店长经营数据分析的标准格式，包括目录、引言、数据来源、数据分析方法、分析结果和结论等内容。
二、数据来源店长经营数据分析的数据来源包括但不限于以下几个方面：1. 销售数据：通过店铺销售系统或者POS系统获取的销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道、销售时间等信息。
2. 客户数据：通过店铺会员系统或者CRM系统获取的客户数据，包括客户数量、客户分类、客户购买行为等信息。
3. 库存数据：通过库存管理系统获取的库存数据，包括库存量、库存周转率、库存成本等信息。
4. 财务数据：通过财务系统获取的财务数据，包括利润、成本、费用等信息。
5. 市场数据：通过市场调研或者第三方数据提供商获取的市场数据，包括行业趋势、竞争对手情况等信息。
三、数据分析方法店长经营数据分析可以采用多种方法，根据具体情况选择合适的方法进行分析。
以下是常用的数据分析方法：1. 数据可视化：通过图表、报表等形式将数据进行可视化展示，匡助店长直观地了解数据情况。
常用的数据可视化工具包括Excel、Tableau等。
2. 比较分析：将不同时间段、不同产品、不同渠道等进行比较，找出差异和规律。
比如比较不同季度的销售额、比较不同产品的销售量等。
3. 趋势分析：通过对历史数据的分析，找出数据的发展趋势，预测未来的发展方向。
比如销售额的年度趋势、客户数量的月度趋势等。
4. 关联分析：通过分析不同变量之间的关系，找出相互影响的因素。
比如销售额与广告投入的关系、客户满意度与重复购买率的关系等。
5. 预测分析：通过建立模型，预测未来的销售额、客户数量等指标。
常用的预测模型包括线性回归、时间序列分析等。
四、分析结果根据以上数据来源和分析方法，得出以下店长经营数据分析的结果：1. 销售情况分析：根据销售数据分析，发现店铺的销售额呈逐年增长趋势，其中线上销售额增长迅速，线下销售额增长较为缓慢。
店长经营数据分析
店长经营数据分析随着科技的发展和信息化时代的到来，数据分析在各个领域中变得越来越重要。
对于店长来说，经营数据分析可以帮助他们更好地了解店铺的运营情况，做出相应的决策和调整，从而提高店铺的经营效果和盈利能力。
本文将探讨店长经营数据分析的重要性、常见的分析指标和具体的分析方法。
1. 经营数据分析的重要性经营数据分析对店长来说具有重要的意义。
首先，数据分析可以帮助店长了解店铺的销售情况和客流趋势。
通过对销售额、销售量、客单价等指标的分析，店长可以判断店铺的销售情况，确定哪些产品或服务受欢迎，以及哪些需要进行改进和调整。
其次，数据分析可以帮助店长了解店铺的成本和盈利情况。
通过分析成本、销售额、毛利率等指标，店长可以了解店铺的盈利能力，从而做出相应的调整，例如降低成本、提高售价等，从而实现利润最大化。
最后，数据分析可以帮助店长了解市场和竞争对手的情况。
通过对竞争对手的销售数据、营销策略等进行分析，店长可以了解竞争对手的强弱势，从而制定相应的竞争策略，提升店铺的竞争力。
2. 常见的分析指标在店长经营数据分析中，有一些常见的指标是需要关注的。
以下是几个常见的指标：- 销售额：反映店铺的销售情况，可以通过比较不同时间段的销售额来了解店铺的销售趋势。
- 客单价：反映顾客在店铺每次购买的平均金额，可以通过对销售额除以顾客数量来计算。
- 毛利率：反映店铺每一笔销售的利润占销售额的比例，可以通过对毛利额除以销售额来计算。
- 客流量：反映店铺吸引的顾客数量，可以通过对店铺进出人数进行统计来计算。
- 顾客留存率：反映店铺的顾客忠诚度，可以通过对顾客在一定时间内的回访情况进行统计来计算。
- 网络宣传效果：反映店铺在网络上宣传的效果，可以通过对网站流量、网页点击量等进行统计来计算。
3. 数据分析方法在进行店长经营数据分析时，可以采用不同的方法和工具。
以下是几种常见的数据分析方法：- 趋势分析：通过对不同时间段的数据进行比较和分析，了解店铺的销售和客流趋势，从而判断店铺的发展方向和策略。
店长经营数据分析
店长经营数据分析一、引言店长作为一个商业实体的管理者，需要对店铺的经营数据进行分析，以便更好地了解店铺的经营状况、制定合适的经营策略和决策，进而提高店铺的经营效益。
本文将详细介绍店长经营数据分析的标准格式，包括数据来源、分析方法、数据指标和分析报告。
二、数据来源1. 销售数据：包括每日销售额、销售量、销售渠道等数据。
可以从POS系统、销售报表等渠道获取。
2. 库存数据：包括库存量、库存周转率、库存成本等数据。
可以从库存管理系统、仓库管理系统等获取。
3. 客户数据：包括新增客户数、客户流失率、客户满意度等数据。
可以从CRM系统、客户调研等获取。
4. 员工数据：包括员工销售业绩、员工离职率、员工满意度等数据。
可以从人力资源管理系统、员工调研等获取。
三、分析方法1. 趋势分析：通过对历史数据的分析，了解店铺的经营趋势，判断销售额、销售量、客流量等是否呈现增长或下降趋势，并预测未来的发展趋势。
2. 比较分析：将店铺的经营数据与同行业、同期或其他店铺进行比较，找出业绩优劣势，分析差异的原因，为制定改进措施提供依据。
3. 地域分析：根据店铺所在地的特点，分析不同地区的销售情况、客户需求等，为店铺的定位和市场拓展提供参考。
4. 产品分析：对店铺的产品进行分析，了解不同产品的销售情况、利润贡献等，为产品优化和调整提供依据。
5. 客户分析：通过对客户数据的分析，了解客户的消费行为、购买偏好等，为客户维护和开发提供策略建议。
四、数据指标1. 销售额：反映店铺的销售业绩，是评估经营状况的重要指标。
2. 销售量：反映店铺的产品销售数量，可以用于评估产品的市场需求和销售策略的有效性。
3. 客单价：表示每个顾客平均消费金额，可以用于评估店铺的销售策略和客户满意度。
4. 客户流失率：表示客户的离网率，反映店铺的客户维护能力和市场竞争力。
5. 库存周转率：表示库存的周转速度，可以用于评估库存管理的效率和成本控制。
6. 员工销售业绩：反映员工的销售能力和贡献度，可以用于员工绩效考核和激励机制的制定。
店长培训之商品销售数据分析
从表格中可以看到生鲜的销售比重占24%，库存比重只有 14%，销售比重远大于于库存比重，说明该门店的确生鲜占用 了较小的库存资金，但实现了较大的销售，食品销售比重与 库存比重接近都较为合理。而非食品的销售比重仅为10%，而 库存比重却占了20%，库存比重大于销售比重，不合理，应该 对其进行梳理调整。
周转天数对门店销售的影响：
1、周转天数大影响库存资金占用。 2、周转天数小可能流失销售空间。 3、周转天数为0的是零缺品。 4、周转天数大于0小于2天的为隐形缺品。
(因为有些门是店隔天要货,2天来一次货,所以设定条件“小于2天‘)
2011.8.1-8.21xxx店销售情况
部类名称 食品 生鲜 百货 总计 销售金额 155912.2 39399.94 27577.56 222889.7 门店库存金额 359759.77 38283.76 137441.44 53484.97 周转天数 48.46 20.41 104.66 50.45
很少 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 （）1 （）2 有时 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 （）3（）4 经常 （）5 （）5 （）5 （）5 （）5 （）5 （）5 （）5 （）5 （）5 （）5 （）5 （）5 （）5 （）5 （）5 （）5
课堂练习：你有什么结论？为什么？门店 应该如何调整？
店长:学一学门店数据分析
店长：学一学门店数据分析苏成【期刊名称】《中国眼镜科技杂志》【年(卷),期】2019(000)004【总页数】2页(P92-93)【作者】苏成【作者单位】【正文语种】中文店长是整个团队的灵魂，在门店甚至集团营运中有着重要的作用。
要成为一名优秀的店长也不是一件容易的事情，作为门店团队的领导者，店长在日常工作中需要对门店的数据进行分析，从而找出门店存在的问题、挖掘团队的能力、掌握门店经营方向、制定并指导下一步的工作。
随着连锁企业向规模化、跨区域化、大型化的发展，快速应用大数据技术，整合散落的数据信息，持续优化精准营销等显得更为重要。
可以说，数据成为连锁企业运营走向智慧商业的关键。
同时，门店各项销售数据产生于实际销售行为中，是门店经营情况的客观反映，都有其分析意义，店长要学会通过现有数据进行合理推算，发现目前存在的问题和不足，找到隐藏在背后的根源，才能有效解决问题。
那么，作为店长应当如何学习门店数据分析呢？本文就此作一个相对浅显的探讨，希望能够引发店长朋友们的关注，加强这方面的专业知识储备。
一. 熟知门店运营的关键要点首先要懂得利用“达标率”分析门店销售目标的完成情况；“同期对比”查看去年同期的销售业绩是否有较大变化；“销售金额”和“销售商品数量”能够真实反映真实的销售情况；“平均销售折扣”反映出营销活动的效果和折扣优惠情况；还可以将顾客“进店率”“成交率”“复购率”进行对比，了解门店成交情况；对“货物周转效率”进行跟踪，以确认仓储及资金压货情况。
二. 仔细思考数据之间的关联关系在分析报表中某些数据是相互对应的，店长要学会分析这些数据之间的关系是否处于正常范围。
例如：当月有1000名顾客进店，成交率300人，复购80人。
这样的数据比例尚处于正常状态，如果数据出现较大偏差，就要立即分析并找出引起问题的原因。
三. 门店经营指标数据分析门店经营数据中每一项都有其存在的意义，进行数据分析就是为了找到门店经营销售过程中存在的问题，管理者要通过数据，找到管理疏漏，及时作出调整。
(店铺管理)超市店长数据分析教材
（店铺管理）超市店长数据分析教材商品销售数据分析一、培训目标：1.销售结构分析法2.价格结构分析法3.动销率和滞销分析4.周转天数分析5.毛利率与销价的计算6.保本点测算7.如何选取门店的20商品二、商品分析的几种方法：1、结构分析法(销售、价格结构)：通过某一项经济指标的各个组成部分在全体中的比重进行分析的一种方法或称贡献度。
从表格中可以看到生鲜的销售比重占24%，库存比重只有14%，销售比重远大于于库存比重，说明该门店的确生鲜占用了较小的库存资金，但实现了较大的销售；都较为合理。
而非食品的销售比重仅为10%，而库存比重却占了20%，库存比重大于销售比重，不合理，应该对其进行梳理调整。
xxx店1-7月销售数据2、结构分析(价格结构)*(1)库存每瓶单价>已销每瓶单价,说明该门店葡萄酒的库存档次高于门店商圈的群体消费档次,占用资金和库存多,但不动销,不产生效益,不合理。
建议根据商圈消费特点，引进一些接近29。
54元的葡萄酒商品。
*（2）库存每瓶单价与已销每瓶单价接近,合理。
*（3）库存每包单价<已销每包单价.说明休闲食品的库存档次低于门店商圈的群体消费档次,建议根据商圈消费特点,适当提高休闲食品的价格水平,以挖掘消费潜力,创造更多的销售。
课堂练习：你有什么结论？为什么？门店应该如何调整？3、商品分析的几种方法：商品动销率、滞销率。
商品动销率指在一定时段内，商品销售的个数与总商品数之比。
商品滞销率指在一定时段内，未销售商品个数与总商品数之比。
3．1滞销商品对门店经营的影响：n1.浪费货架资源。
n2.占用资金。
n3.顾客购物满足率递减。
3．2商品动销率的查询：动销率=有销售品种数/总品种数由此可以查出门店哪些商品不动销商品，可以及时调整商品结构。
滞销率=无销售品种数/总品种数由此可以查出门店哪些商品为滞销商品，可以及时调整商品结构。
4、周转天数：周转天数=库存数量/销售数量*天数或：周转天数=库存金额/销售金额*天数门店可以根据周转天数来确定他的资金周转情况。
店长经营数据分析
店长经营数据分析一、背景介绍随着市场竞争的日益激烈，对于一家店铺的经营数据进行分析成为店长们提高业绩和竞争力的重要手段之一。
本文将围绕店长经营数据分析展开讨论，包括数据分析的目的、数据来源、分析方法和工具等方面的内容。
二、数据分析的目的1. 了解销售情况：通过分析销售数据，了解店铺的销售额、销售量、销售渠道等情况，帮助店长了解商品的销售情况，为后续的经营决策提供依据。
2. 分析顾客行为：通过分析顾客的购买行为、购买偏好、消费习惯等数据，帮助店长了解顾客需求，优化商品布局和促销策略，提高客户满意度和忠诚度。
3. 评估市场竞争力：通过分析市场竞争对手的销售数据和市场份额，帮助店长评估自身店铺在市场上的竞争力，制定相应的竞争策略。
三、数据来源1. 销售数据：包括每日销售额、销售量、销售渠道等数据，可通过POS系统或销售记录表获得。
2. 顾客数据：包括顾客购买记录、顾客信息等数据，可通过会员系统或顾客调研获得。
3. 竞争对手数据：包括竞争对手的销售数据、市场份额等数据，可通过市场调研或竞争对手公开的财务报表获得。
四、数据分析方法1. 趋势分析：通过对销售数据的时间序列分析，了解销售额、销售量等指标的发展趋势，判断店铺的经营状况是否良好。
2. 比较分析：通过对不同时间段、不同商品、不同销售渠道等数据进行比较，找出销售业绩的差异性，分析原因并采取相应的措施。
3. 关联分析：通过分析顾客购买行为和购买偏好的关联性，发现潜在的交叉销售机会，提高销售额和利润。
4. 份额分析：通过对市场竞争对手的销售数据进行分析，评估自身店铺在市场上的份额，发现市场机会和竞争威胁，制定相应的市场营销策略。
五、数据分析工具1. Excel：Excel是一种常用的数据分析工具，可以利用其强大的计算和图表功能进行数据处理和可视化分析。
2. 数据分析软件：如SPSS、SAS等专业的数据分析软件，可以进行更加复杂和深入的数据分析。
3. 业务智能工具：如Tableau、Power BI等，可以通过数据可视化的方式直观地呈现数据分析结果，帮助店长更好地理解和利用数据。
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盖伦要跟薇恩打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中薇恩 赢3456次。另外，薇恩斗艾希，胜率是89%，盖伦斗艾希胜率是71%。你得出趋势是薇恩赢。因为 你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了艾希赢的一个假设。这叫数据分析
你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得 出结论是薇恩赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰 富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高 些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。盖伦遇到的名师不亚于薇恩，而打架经验绝对丰富， 并且单身，所以这次pk，薇恩赢。这叫数据挖掘。
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课程内容
单元一：什么是数据分析 单元二：数据分析常见的问题 单元三：数据分析的方法论 单元四：数据分析的实例
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什么是数据分析？
请坦诚的发表你的看法
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什么是数据分析？
给你后见之明 (hindsight) 给你先机(foresight)
给你洞察力(insight)
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数据分析方法论：
采集数据
整理数据
分析数据
销售/库存 前台POS 其他渠道
筛选/透视 EXCEL工具
公式/分析表 EXCEL软件 其他软件
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数据分析方法论：
销售达成率 库销比
SKU
• =销售金额/销量 • 名称解释：在一定周期内完成销售目标的比率 • 作用：衡量销售目标的准确性，清楚掌握店铺实际
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什么是数据分析？
店长在工作中的数据分 析：
• 销售达成分析 • 同期增长分析 • 商品库存分析 • 货品周转分析 • 大类分析 • 库销比分析 • 平均单价分析 • 连带率分析 • 人效分析 • 坪效分析
• ……
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什么是数据分析？
数据分析的目的是什么？
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什么是数据分析
店长培训之数据分析
L/O/G/O
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课程目标
经过一个半小时的学习/探讨后，将能够： ➢ 了解什么是数据分析 ➢ 数据分析容易出现的问题 ➢ 数据分析的方法论 ➢ 能运用所学内容进行分析
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学习期望
• 手机设置成振动或关机; • 不要在教室接听电话; • 积极参与、突破自我、共同成长
✓数据分析的目的：
了解 方向 现状 确定
管理 优化
效益 提升
战略 策略 确定
竞争 力提
升
可持 续发
展
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课程内容
单元一：什么是数据分析 单元二：数据分析常见的问题 单元三：数据分析的方法论 单元四：数据分析的实例
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数据分析常见的问题/困惑
数据分析常见的问题/困惑有哪些？
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数据分析方法论：
平均单价 客单价 连带率
• =销售金额/销量 • 名词解释：在一定周期内，店铺销售产品的平均价
格 • 作用：衡量所在商圈的消费能力，衡量店铺铺货准
确性的参考指标
• =单票金额/单票销量 • 名词解释：在一定周期内，店铺内顾客的平均购买
金额 • 作用：衡量店铺销售人员连带推销能力的重要指标
• =销量/小票数 • 名词解释：在一定周期内，店铺内顾客的平均购买
件数 • 作用 : 衡量店铺销售人员连带推销能力的重要指标
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数据分析方法论
数据分析模型维度：
✓ 宏观/微观
✓ 内部/外部
✓ 历史/现在/未来
✓ 系列/年份/ 季节
✓ 上下装/风格
✓ 大类/畅销/滞销
✓ 。。。。。。
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数据分析方法论
原始数据采集/归类：
➢ 原始数据的调研/收集/查取; ➢ 原始数据的整理/核实; ➢ 原始数据的归类/初加工
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盖伦--T
薇恩--ADC
5000 180 150
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1000 230 120 8
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举例：
你看到盖伦跟薇恩pk，然后写了个分析报告，说盖伦在近战上占优势明显，薇恩在攻击上出类 拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到草丛中PK，盖伦的优势发挥出来，所以盖伦赢了。 这叫分析报告。
➢ 分析方法不佳，片面性
➢ 就数据分析而分析/数据的堆积/分析不透彻
➢ 忽略数据背后的原因
➢ 没有结论/没有意见建议
➢ 。。。。。。
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课程内容
单元一：什么是数据分析 单元二：数据分析常见的问题 单元三：数据分析的方法论 单元四：数据分析的实例
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数据分析方法论
你是如何进行数据分析的？
请坦诚地交流你的意见（写在白纸上）。 4分钟准备，每组两分钟展示
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数据分析方法论
数据分析的一般步骤
明确分析的目的与要求
规划分析的框架与步骤
预
测
原始数据收集/归类
与
求
进行数据分析
证
分析总结与意见建议
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数据分析方法论
明确数据分析的目标与要求：
➢ 数据分析反映什么现状 ➢ 数据分析解决什么问题 ➢ 希望达到的效果和目的 ➢ 体现本企业/本部门/本班组/本岗位，多维度的利益 ➢ 。。。。。。
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数据分析常见的问题/困惑
数据分析常见的困惑：
➢ 分析用来干嘛 ➢ 无从下手 ➢ 不清楚如何分析 ➢ 找不到真正的原因 ➢ 不清楚提出怎样的改进措施 ➢ 。。。。。。
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数据分析常见的问题/困惑
✓ 数据分析常见的问题：
➢ 目标/目的不明确、不完整
➢ 原始数据错误/不全面/时间段无可比性
完成情况
• =（期初库存额+期末库存额）/2/本期销售吊牌额 • 名词解释：一定周期内，库存和销售的比率 • 作用：用指数化去衡量库存的合理性，是反映存
货合理性的重要指标，将存货和销售能力进行对 比（对于一般品牌来说月库销比在1:3.5是理想状态）
• 规格、颜色、款式 • 名词解释：StockKeepingUnit（库存量单位） • 作用 ：方便与店铺货品容量的计算
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什么是数据分析？
通过运用分析工具结合实际情况分析货品（风格、系列、 定位、类别、产销率、库存）在不同阶段存在的不同问题。
12夏
导成成源自衰入长熟
退
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