商品运营数据化管理需要了解的各种数据参数及计算方法.xls
excel中的商品管理运营
excel中的商品管理运营在现代商业运营中,商品管理是一个非常重要的环节。
通过正确地管理和操作商品信息,可以提高运营效率、降低成本、提升销售业绩。
而Excel作为一种常用且功能强大的办公软件,被广泛应用于商品管理运营中。
本文将介绍如何利用Excel来进行商品管理运营,并提供一些实用的技巧和方法。
一、商品信息录入首先,在进行商品管理之前,我们需要将商品信息进行录入。
在Excel中,可以通过建立一个商品信息表来存储和管理商品的相关信息。
在商品信息表中,可以包括以下几个关键字段:商品编号、商品名称、商品分类、商品规格、商品价格、商品库存等。
可以根据实际需求进行适当扩展。
在录入商品信息时,可以使用Excel的数据验证功能来确保录入的数据的准确性和一致性。
例如,在商品分类字段中,可以建立一个下拉菜单,列出所有的商品分类选项,用户只需从下拉菜单中选择即可,避免了手工输入可能导致的错误。
二、商品库存管理商品库存管理是一个关键的运营环节。
通过合理地管理商品库存,可以及时补充商品、避免过多的资金占用和商品报废。
在Excel中,可以利用一些函数和工具来进行商品库存管理。
首先,可以利用Excel的筛选功能来实现库存的快速查询。
通过筛选功能,可以根据商品名称、商品分类等条件进行筛选,快速定位到所需的商品。
其次,可以利用Excel的图表功能来生成库存报表。
通过生成库存报表,可以直观地了解商品的库存情况、库存变动趋势等,为后续的运营决策提供参考。
另外,还可以利用Excel的条件格式功能来设置库存预警。
通过设置条件格式,当商品库存低于设定的阈值时,可以自动标记出来,提醒运营人员及时补充商品。
三、商品销售分析商品销售分析是商品管理运营中的一个重要环节。
通过分析商品的销售情况,可以及时发现销售状况不佳的商品、优化销售策略,提高销售业绩。
在Excel中,可以利用一些函数和工具进行商品销售分析。
首先,可以利用Excel的排序功能对销售数据进行排序。
零售运营管理公式表格
零售运营管理公式表格1. 利润率(Profit Margin)公式:利润率 = (销售利润 / 销售额) × 100%解释:利润率是评估零售业务盈利能力的重要指标。
它可以帮助企业了解每笔销售交易的利润百分比,从而评估业务的盈利能力。
利润率越高,表示企业在每笔销售交易中获取的盈利越多,反之亦然。
应用场景:通过计算利润率,零售业务可以了解自身盈利能力,从而调整销售策略,合理定价以增加盈利。
2. 库存周转率(Inventory Turnover)公式:库存周转率 = 销售额 / 平均库存解释:库存周转率是评估零售业务库存管理效率的指标。
它表示每年销售额与平均库存之间的比率,可以帮助企业了解库存的流动速度,从而评估企业的库存管理效果。
库存周转率越高,表示企业库存物品的流动越快,反之亦然。
应用场景:通过计算库存周转率,零售业务可以了解自身库存管理效率,从而优化库存管理策略,减少库存积压和货物滞销情况,提高盈利能力。
3. 顾客转化率(Customer Conversion Rate)公式:顾客转化率 = (实际购买顾客数 / 总访客数) × 100%解释:顾客转化率是评估零售业务销售效果的指标。
它表示从潜在顾客中实际购买商品的比率,可以帮助企业了解销售过程中潜在顾客的购买意愿。
顾客转化率越高,表示企业成功吸引和说服更多的顾客购买商品,反之亦然。
应用场景:通过计算顾客转化率,零售业务可以了解销售过程中潜在顾客的决策效果,从而优化销售策略,提高销售转化率,增加销售额。
4. 平均销售单价(Average Selling Price)公式:平均销售单价 = 销售额 / 销售数量解释:平均销售单价是评估零售业务销售价格水平的指标。
它表示每个销售交易中平均的销售价格,可以帮助企业了解销售商品的价格分布情况。
平均销售单价越高,表示企业成功销售高价商品,反之亦然。
应用场景:通过计算平均销售单价,零售业务可以了解销售商品的价格分布情况,从而调整销售策略,提高销售额和利润。
电商运营表格计算公式
电商运营表格计算公式电商运营表格是电商企业常用的一种管理工具,通过统计、计算和分析的方式,帮助企业了解和掌握运营数据,从而进行业务决策和优化。
表格中的计算公式是表格功能的核心部分,可以根据实际需求进行定义和定制。
以下是一些常见的电商运营表格计算公式。
1. 销售额(Sales):将单品销售数量(Quantity)乘以单品销售价格(Price)。
Sales = Quantity * Price2. 订单数量(Order Count):统计订单总数。
Order Count = COUNT(Order ID)3. 客单价(Average Order Value):销售额除以订单数量。
Average Order Value = Sales / Order Count4. 客户数量(Customer Count):统计不重复的客户数量。
Customer Count = COUNT(DISTINCT Customer ID)5. 新客户数量(New Customer Count):统计首次购买的客户数量。
New Customer Count = COUNT(DISTINCT First Purchase Date)6. 复购客户数量(Repeat Customer Count):统计至少购买过两次的客户数量。
Repeat Customer Count = COUNT(DISTINCT Customer ID) - New Customer Count7. 复购率(Repeat Purchase Rate):复购客户数量除以总客户数量。
Repeat Purchase Rate = Repeat Customer Count / CustomerCount8. 商品种类数量(Product Category Count):统计不重复的商品种类数量。
Product Category Count = COUNT(DISTINCT Product Category)9. Top销售商品(Top Selling Products):根据销售额排名,选取销售额最高的商品。
产品运营数据计算excel
产品运营数据计算excel产品运营数据是指产品在运营过程中所产生的各类数据信息,通过对这些数据进行统计、分析和挖掘,可以为产品运营提供决策依据,帮助企业优化产品运营策略,提升用户体验,实现商业目标。
产品运营数据的计算和分析是产品运营工作中的重要环节,通过对数据的深入挖掘,可以发现产品存在的问题和潜在机会,从而针对性地制定改进措施。
在Excel中进行数据计算和分析是常见的方法之一,下面将介绍一些常用的Excel函数和技巧。
1. SUM函数:用于求和。
可以将某一列或某一区域的数值相加,得出总和。
例如,SUM(A1:A10)表示将A1到A10单元格的数值相加。
2. AVERAGE函数:用于求平均值。
可以计算某一列或某一区域的平均值。
例如,AVERAGE(A1:A10)表示计算A1到A10单元格的平均值。
3. COUNT函数:用于计数。
可以统计某一列或某一区域中非空单元格的数量。
例如,COUNT(A1:A10)表示统计A1到A10单元格中非空单元格的数量。
4. MAX函数和MIN函数:分别用于求最大值和最小值。
可以找出某一列或某一区域中的最大值和最小值。
例如,MAX(A1:A10)表示找出A1到A10单元格中的最大值。
5. IF函数:用于条件判断。
可以根据满足某一条件的数据进行相应的操作。
例如,IF(A1>0,"正数","负数")表示如果A1大于0,则返回"正数",否则返回"负数"。
6. VLOOKUP函数:用于垂直查找。
可以在某一区域中查找指定的值,并返回该值所在行的某一列的数值。
例如,VLOOKUP(A1,A2:B10,2,FALSE)表示在A2到B10区域中查找A1的值,并返回其所在行的第2列的数值。
除了上述函数外,Excel还提供了许多其他的函数和工具,如排序、筛选、数据透视表等,可以帮助产品运营人员更好地进行数据分析和决策。
商品管理基础指标计算方法
各项基础知识描述(一)售罄率(列举数量说明)1、含义:❖售罄率反映的是货品的销售速度——上市后受欢迎的程度,要充分关注货品上市后的销售表现指标(售罄率),发现货品在销售过程中存在的问题,及时采取措施。
2、计算公式:售罄率=指定期间销售量/到货量售罄率计算期间通常为一周,一个月或一个季。
3、举例:某分公司2012年春季总进货为56000双鞋子,截止到2012年6月30日直营零售数量为16500双鞋子,经销商批发数量为21000双鞋子,请计算该分公司春季鞋类总售罄率。
求解:已知:总进货为56000双总零售为16500+21000=37500双那么:售罄率=37500/56000=67%(二)库存周转率1、含义:库存周转率是指某时间段的出库总金额(总数量)与该时间段库存平均金额(或数量)的比。
是指在一定期间(一年、半年或每季)库存周转的速度。
2、计算公式:库存周转率=该期间销售总成本额/((该期间期初库存成本额+该期间季末库存成本额)/2)*100%3、举例:某分公司2012年截止到3月31日(即第一季度)总销售数量为12000双,销售总成本额为2088000元,其中,已知2012年1月1日的库存成本额为6860000元,3月31日的库存成本额为7560051元,问该分公司第一季度的库存周转率。
求解:已知:销售总成本额为2088000元期初库存成本额为6860000元期末库存成本额为7560051元那么:库存周转率=2088000/((6860000+7560051)/2)=0.29次(三)毛利率:1、含义:该项指标表示每1元销售收入扣除销售产品(或商品)成本后,有多少钱可以用于各项期间费用和形成盈利。
它是衡量企业的盈利能力的关键指标。
2、计算公式:毛利率=(1-进价/售价)×100%备注:康奈集团毛利率=(1-成本价/销售价)*100%4、举例:某分公司2012年春季截止到6月30日总销售价为6000000元,其中成本价为4500000元,请求出该分公司春季截止到6月30日的毛利率。
服装店经营 服装店数据分析必备EXCEL技能
服装店数据分析必备EXCEL技能原始的表格,再熟悉不过的样式:
完成后的效果
制作步骤:
1、整理表格
把字体设置为微软雅黑,去掉表格默认灰线,行高增大。
2、添加辅助列
在辅助列中设置公式:
F7=1-E7
G7=E7
3、添加条形图
选取D列,条件格式- 数据条,字体设置为白色
4、制作饼图模板
选取E7:F7区域,插入饼图,然后设置
去掉标题和图例
图表区背景色设置为无,去掉边框
把图表设置为正方形
把图表区拉大至和填满图表区
设置图表的填充色,边线颜色、并把图表调至合适大小
选取图表,右键保存为模板
5、插入其他行图形
复制已做好的图表6份,然后分别拖动引用区域调整到本行。
再更改图表类型,从模板中选取上步保存的模板。
调整完成后,选取所有行的图表,对齐- 左对齐,竖向分布
6、再次调整表格
去掉表格线
用拖动的方法隐藏DEF列
标题下插入一空行
设置标题行填充色和字体颜色。
电商运营数据表格模板
电商运营数据表格模板如下:
•日期:统计数据的日期。
•订单数:一天内实际完成的订单总数。
•销售额:一天内实际销售的总金额。
•客单价:平均每个订单的销售金额。
•转化率:访问网站的用户中实际完成订单的比率。
•访客数:一天内访问网站的总用户数。
•新用户数:一天内新注册的用户数。
•用户复购率:过去一段时间内曾购买过的用户再次购买的比率。
•点击量:一天内网站上的总点击数。
•平均访问时长:每个用户在网站上平均停留的时间。
•跳出率:只浏览网站首页,未在网站上浏览其他页面就离开的用户比率。
这只是一个基本模板,具体的数据指标可能因电商业务类型、经营策略等因素而有所差异。
可以根据实际情况进行调整和添加。
运营情况统计表excel模板-概述说明以及解释
运营情况统计表excel模板-范文模板及概述示例1:在管理和运营中,统计表是一个非常重要的工具,它可以帮助管理者了解企业的运营情况,进行有效的决策和规划。
其中,Excel是一个非常常用的工具,因为它可以方便地对数据进行计算、分析和展示。
在运营情况统计表的设计中,首先需要确定所要统计的指标和数据来源。
这些指标可以包括销售额、利润、成本、客户数量、员工数量等,数据来源包括日常运营数据、财务报表、市场调研等。
接着,需要设计Excel模板,将需要统计的指标和数据来源分别列在不同的列和行中。
可以使用图表、表格等方式来展示数据,使其更直观、易于理解。
同时,可以添加筛选和排序功能,方便用户查看不同时间段或特定条件下的数据。
最后,要不断更新和调整统计表,确保数据的及时性和准确性。
可以定期进行数据录入、汇总和分析,及时发现问题和趋势,并进行相应的优化和调整。
通过使用运营情况统计表Excel模板,管理者可以更好地了解企业的运营状况,及时发现问题和机会,从而做出有效的决策和规划,提高企业的竞争力和盈利能力。
希望以上内容对您有帮助,谢谢!示例2:在这篇文章中,我将介绍一个用于统计运营情况的Excel模板。
这个模板可以帮助企业收集并分析运营数据,帮助管理者做出重要决策。
我将会解释模板中包含的各个数据字段,如销售额、利润率、库存情况等,以及如何使用这些数据来制定运营策略。
我还将分享一些使用这个模板的技巧和建议,帮助读者更有效地利用这个工具来优化企业运营。
通过本文的阐述,读者将了解到如何使用运营情况统计表Excel模板来提升企业的运营效率和盈利能力。
示例3:在日常工作中,对于企业的运营情况进行统计是非常重要的,它可以帮助企业管理者了解企业的经营状况,及时发现问题,做出适当的调整和决策。
在这个过程中,使用Excel表格进行数据统计是一种非常有效的方式,它可以帮助我们高效快速地整理和分析数据。
为了方便大家进行运营情况统计,我特地准备了一个简单实用的运营情况统计表Excel模板。
电商运营常用数据及计算方法
电商运营常用数据分析及方法【基础类】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。
电商运营数据分析表格模板
电商运营数据分析表格模板电商运营数据分析表格模板是一种非常有用的工具,能够帮助电商平台更好地了解自身的运营情况,从而制定出更加科学、有效的运营策略。
在本文中,我们将详细介绍这种表格模板的具体内容和使用方法,以期帮助广大电商从业者更好地利用这个工具,提升自身的运营水平。
首先,我们来看一下电商运营数据分析表格模板的主要内容。
一般而言,这种表格模板包括以下几个方面的内容:1. 订单数据分析:主要包括订单总数、订单金额、平均订单金额、订单数与销售额的变化趋势等方面的数据。
2. 商品数据分析:主要包括商品销售总数、商品销售额、平均商品销售额、商品销售趋势等方面的数据。
3. 用户数据分析:主要包括用户注册量、用户活跃度、用户留存率、用户转化率等方面的数据。
4. 营销数据分析:主要包括各种营销活动的数据统计,如优惠券使用情况、秒杀活动成交量、拼团活动成交量等。
5. 渠道数据分析:主要包括不同渠道带来的流量、转化率、ROI等方面的数据。
以上几个方面的数据,可以帮助电商平台全面了解自身的运营情况,从而更好地制定出相应的运营策略。
接下来,我们来看一下如何使用电商运营数据分析表格模板。
具体而言,使用这个表格模板应该分为以下几个步骤:1. 数据采集:首先,需要将各种运营数据进行采集,并整理成相应的格式,以便能够方便地进行后续的分析。
2. 数据导入:将采集到的数据导入到电商运营数据分析表格模板中,按照各个方面的分类进行整理,以便能够更好地进行分析和比较。
3. 数据分析:根据表格中的数据,进行对比和分析,找出各种数据之间的关联性和规律性,以便能够更好地了解自身的运营情况。
4. 运营策略制定:根据分析的结果,制定出相应的运营策略,针对不同的数据指标进行优化和调整,以提升电商平台的运营效率和盈利能力。
总之,电商运营数据分析表格模板是一种非常有用的工具,能够帮助电商平台更好地了解自身的运营情况,从而制定出更加科学、有效的运营策略。
excel中的商品管理运营
Excel中的商品管理运营1. 介绍Excel是一款功能强大的电子表格软件,被广泛应用于各行各业中的数据管理和分析工作。
在商品管理运营方面,Excel也扮演着重要的角色。
通过Excel,我们可以轻松地进行商品信息记录、库存管理、销售数据分析等工作,提高商品管理的效率和准确性。
本文将介绍如何利用Excel进行商品管理运营。
2. 商品信息记录在Excel中,我们可以创建一个表格用于记录商品的基本信息。
这个表格可以包含以下列:•商品编号•商品名称•商品分类•商品价格•商品库存•上架时间•更新时间每一行代表一个商品,列则对应不同的属性。
我们可以使用Excel的数据验证功能,限制某些列的数据类型,例如商品价格只能输入数字。
3. 库存管理Excel可以用于库存管理,让我们能够清晰地了解每个商品的库存情况。
通过在Excel中输入商品进货和销售的数据,我们可以实时更新商品的库存量。
我们可以使用SUM函数计算某个商品的总库存量。
例如,输入=SUM(B2:B10)即可计算B2到B10单元格的总和,这些单元格中存储了商品的库存量。
我们也可以使用条件格式对库存进行可视化处理。
例如,当库存低于一定阈值时,我们可以将对应的单元格标记为红色,以提醒我们及时补充库存。
4. 销售数据分析Excel可以进行销售数据的分析,帮助我们了解商品销售的趋势和表现。
例如,我们可以使用折线图来显示某个时间段内的销售量。
选择销售数据所在的区域,点击插入图表,选择折线图,即可生成销售趋势图。
此外,还可以使用透视表对销售数据进行汇总和分析。
透视表可以对数据进行分类、求和等操作,帮助我们快速生成销售统计报告。
5. 订单管理对于电商平台或者零售店铺,订单管理是非常重要的。
在Excel中,我们可以使用多个表格来记录订单信息,例如订单编号、商品名称、购买数量、客户姓名、订单金额等。
我们可以通过设置筛选器来根据不同的条件对订单进行筛选和排序,方便我们查找特定的订单。
门店运营十大数字指标及计算公式
运营十大指标
运营十大指标
1 路过人数
2 零售价
3 进店率
4 销售折扣
5 成交率
6 件单价
7 进店人数
8 连带率
9 成交单数
10 客单价
实施要点
零售店铺的过程思维逻辑=*****店铺诊断
可控因素管理,对价格进行积极调整,影响其它指标的变化达到提高销售的目的
运营管理指标计算公式
公式名称 计算方式
•同比增长率=(本期-去年同期)/去年同期*100%
•环比增长率=(本期-上期)/上期*100%
•类别销售占比=某类别销售额/总销售额*100%
•完成率=实际完成金额/目标金额*100%
•坪效=销售额/门店营业面积
•人效 =总销售额/导购人数
•VIP贡献率=Vip消费/当天销售总额
•连带率=货品销售数量/小票数
•客单价=总销售额/小票数
•库销比(存销比)=库存金额/ 当月销售金额(吊牌价) 或 库存数量/ 当月销售数量•售罄率=销售数量 / 到货数量 或 售罄率=销售吊牌额 / 到货吊牌额
公式名称计算方式
•毛利=总销售收入-销售成本
•毛利率=(销售收入-销售成本)/销售收入×100%•转换率=销售小票/进店人数*100%
•动销率=有销售单品数/总的单品数*100%
•库存周转率=(一个周期内)销售货品成本/存货成本•库存天数=365天/年商品周转率
•成交率=购买产品的消费者数量/进店数量*100%
谢谢观看。
电商必备数据运营表格
电商必备数据运营表格电商必备数据运营表格是一种用于记录、分析和优化电商运营数据的工具。
它可以帮助电商企业收集和整理各种与运营相关的数据,并通过分析这些数据来制定合理的运营策略,提高销售业绩和用户体验。
下面是关于电商必备数据运营表格的一些解释和建议。
首先,电商必备数据运营表格应该包含以下基本指标:销售额、订单数量、访客数量、转化率、客单价等。
这些指标可以通过后台数据统计来获得,并按照不同的时间段(如日、周、月)进行整理和记录。
通过监控这些基本指标的变化,可以及时了解电商运营的整体情况,发现问题并采取相应的措施。
其次,电商必备数据运营表格还可以包括其他一些特定的指标,如流量来源、商品热度、用户活跃度等。
流量来源可以告诉我们哪些渠道带来了最多的访问量和订单,从而优化推广策略。
商品热度可以告诉我们哪些商品是用户喜爱的,从而调整库存和采购计划。
用户活跃度可以告诉我们哪些用户是忠诚的,从而制定精准的营销策略。
在数据运营表格中,可以使用各种图表和图形来可视化这些数据,以便更直观地了解运营情况。
例如,可以使用折线图来显示销售额和订单数量的变化趋势,使用饼图来显示流量来源的比例,使用热力图来显示商品的热度分布等等。
这些图表可以帮助电商企业快速地发现规律和问题,并为决策提供依据。
此外,在电商必备数据运营表格中,还可以加入一些额外的功能和信息,如活动计划、优惠券使用情况、用户反馈等。
活动计划可以帮助企业安排好各种促销活动和营销策略,提升用户参与度和转化率。
优惠券使用情况可以帮助企业评估和改进优惠券政策,提高优惠券的使用效果。
用户反馈可以帮助企业了解用户的需求和问题,及时作出改进。
最后,电商必备数据运营表格应该定期进行更新和分析,以保证数据的准确性和有效性。
可以根据具体情况,设定适当的更新频率,并制定相应的分析报告。
分析报告可以提供详细的数据分析和结论,以及相应的优化建议。
同时,可以根据数据运营表格的情况,制定出更具体的数据运营策略和行动计划,以提高电商的运营效果和竞争力。
商品管理基础指标计算方法
商品管理基础指标计算方法各项基础知识描述(一)售罄率(列举数量说明) 1、含义:? 售罄率反映的是货品的销售速度――上市后受欢迎的程度,要充分关注货品上市后的销售表现指标(售罄率),发现货品在销售过程中存在的问题,及时采取措施。
2、计算公式:售罄率=指定期间销售量/到货量售罄率计算期间通常为一周,一个月或一个季。
3、举例:某分公司2021年春季总进货为56000双鞋子,截止到2021年6月30日直营零售数量为16500双鞋子,经销商批发数量为21000双鞋子,请计算该分公司春季鞋类总售罄率。
求解:已知:总进货为56000双总零售为16500+21000=37500双那么:售罄率=37500/56000=67%(二)库存周转率 1、含义:库存周转率是指某时间段的出库总金额(总数量)与该时间段库存平均金额(或数量)的比。
是指在一定期间(一年、半年或每季)库存周转的速度。
2、计算公式:库存周转率=该期间销售总成本额/((该期间期初库存成本额+该期间季末库存成本额)/2)*100% 3、举例:某分公司2021年截止到3月31日(即第一季度)总销售数量为12000双,销售总成本额为2088000元,其中,已知2021年1月1日的库存成本额为6860000元,3月31日的库存成本额为7560051元,问该分公司第一季度的库存周转率。
3求解:已知:销售总成本额为2088000元期初库存成本额为6860000元期末库存成本额为7560051元那么:库存周转率=2088000/((6860000+7560051)/2)=0.29次(三)毛利率: 1、含义:该项指标表示每1元销售收入扣除销售产品(或商品)成本后,有多少钱可以用于各项期间费用和形成盈利。
它是衡量企业的盈利能力的关键指标。
2、计算公式:毛利率=(1-进价/售价)×100%备注:康奈集团毛利率=(1-成本价/销售价)*100% 4、举例:某分公司2021年春季截止到6月30日总销售价为6000000元,其中成本价为4500000元,请求出该分公司春季截止到6月30日的毛利率。
商品运营管理指标
指标目标值(参考,根据具体情况修改) 指标 库存等于0之缺货单品% 库存不等于0之缺货单品% 当月未订货之共同 SKU 且库存为0 库存单位为0 的单品 建议订单率% 订单单品修改率% 负库存单品 负毛利单品 库存大于0的单品 且超过X个月无销量 (杂货处X=1,非食品处X=2) 库存大于0的单品 非共同单品—即终止单品 高库存前40 名单品 高库存前20 名小分类 库存天数 发票正确率% 总商品损耗 ---------25 90% 1.00% ---------50 90% 1.00% ---------45 90% 0.30% ---------45 90% 1.00% ---------34 90% 1.00% ---------------0 11 95 18 25 ---0 14 80 18 10 ---0 13 80 18 3 ---0 8 70 18 10 ---0 12 90 18 48 ---杂货 1.9 12 家用百货 2.5 25 家电 7 25 纺织 3.5 25 店 2 15
— 库存周转天数 90 <= D 60 <= D < 90 30 <= D < 60 20 <= D < 30 15 <= D < 20 7 <= D < 15 0 <= D < 7 单品数量占库存 > 0 单 品总数量百分比
库存年龄指标
24个月 <
— 根据最近收货 18个月 < < 24个月 日 12个月 < < 18个月 9个月 < < 12个月 6个月 < < 9个月 < 3个月 周盘差异率 周期盘点 调整 周盘比率 商品运营管理 职能 负责部门 门店信息部 管理 根据周期打印报告。
产品运营分析必会excel表格实用技巧
产品运营分析必会 Excel表格实用技巧Excel表格有啥用?微光告诉大家,Excel的用处可多了,SEO站长们可以用来分析网站数据,统计分析ip、pv、IIS日志、跳出率等等,产品经理、产品运营可以用来市场数据分析统计。
可以帮助我们整理数据,一目了然的看出数据结果。
当然前提得你会使用Excel,不然再厉害的神奇到了手里也是渣。
建议产品运营人员用EXCLE表格进行数据分析时养成的好习惯:1、保留原始文件,新建一个Sheet进行处理数据存放,或者另外COPY一份新的文档,尽量保持原始数据的原貌,因为我们都不知道啥时会出错,需要重新开始。
2. 每个sheet进行名称的标注,便于自己,也便于阅读者直观的知道每个sheet的内容,譬如:【流量统计】、【文章收录表】、【原始数据源】、【用户分析表】等等。
如果存在没有数据的sheet,那就删掉吧。
3.数据结论,尽量清晰有序,譬如在标识【结论数据】的sheet,由数量大小或时间早晚进行每个结果数据表的排序,数据多时可每个结论数据表各自用sheet展示,并标准【结论:XXX统计】。
4. 邮件输出结论,尽量附带PDF文档。
以防收件人打不开Excel文档,或者某些图表粘贴到邮件产生格式错乱,邮件正文写主要结论观点就可以了。
下面讲讲产品运营人员需了解的实用EXCEL技巧:一、 EXCLE学习成长五阶段EXCLE学习的五个阶段,一般达到中级水平,就可满足日常的运营数据分析需要,具备处理几十万条数据的能力。
用Excel基本没法处理百万条数据,虽然有插件可以支持到千万条,但一般的电脑基本跑不动,遇到百万条以上的大数据,还是使用SPSS、SAS等工具吧。
1.新手需要了解基本操作方法和常用功能,如输入数据、查找替换、设置单元格格式,排序、筛选、分类汇总和保存工作簿。
2.初级用户开始初步学习简单的函数的使用,开始建立成型的工作表和图表,知道绝对引用、相对引用,知道设置条件格式、表格样式,会使用数据有效性、数据分组等。
商品运营师必须要知道的数据分析精髓
商品运营师必须要知道的数据分析精髓!!!现在有越来越多的同学们在问,究竟大数据分析我们应该关注那些维度,天天在看数据做分析,但就是做不出最优质的商品运营方案和商品促销规划方案,今天的分享中就和大家一起来探讨商品运营中必须要知道的运营指标和指标分析后要做的事情。
商品运营的核心就是大数据,而企业的信息数据都是要经过沉淀与过滤才能使用,这个过程就必须要我们商品运营人员懂得帮企业去养自己的数据,在这个部分,我们首先要做的就是必须把数据中的商品属性统一起来,不能爱那那样,第二点,就必须要控制好信息系统中进、销、存各部分流程的数据规范化录入,不然就会发生我们经常面对到的负库存啦,没库存但有销售等等情况。
就像现在服饰行业中经常听到的:“没有商品运营之前,市场都是盲目操作的,有了商品运营后就是洞察市场的企业啦。
”商品运营是一个体系化的工程,它可以帮助企业搭建商品进销存结构化的系统,这个系统能通过对企业的大数据分析,找出需求痛点解决运营问题。
下面是作为运营,你必须知道的数据指标及指标背后你应该做的事情。
一、以下就是商品运营要经常关注的数据运营指标我们在做实体店商品运营的时候要分析很多数据标注,售罄率,毛利率,货品成本,连带率,roi,费销比,合理销售额,合理备货率等,如下:二、客户生命周期管理是运营的开始,而品牌的客户获取是有一个结构化思维的品牌客户再发生消费时就会产生动态的消费数据,也是客户RFM数据分析的过程,在客户的动态数据中我们就可以分析出客户的生命周期,从消费动态数据产生的是从客户进店-客户开卡-客户试衣-客户消费的动态过程中,我们就可以分析及制定对应的营销活动刺激客户活跃度和复购率。
客户生命周期要关注的数据指标我们从用户生命周期图的每一个时期来进行指标分析引入期:我们较为关注的是在某一个会员增长活动中的新增会员数期间新增会员数/期初有效会员数,成交量及转化率我们可以在往后一个时间看,在该阶段我们要对会员增长活动用这个指标来做活动成功率分析成长期:在会员成长期阶段,我们则较为关注期间有效会员的回购率及复购率,在该阶段,客单价及连带率我们可以留待下一个阶段来考核,重点要看的是品牌新增会员对品牌的粘度成熟期:在会员成熟期,这个阶段不同品牌有不同的定义,通常用会员开卡时间,或者品牌会员的年龄,不同的定义也会有一个基本维度就是时间,在该阶段,我们则较为关注期间有效会员的客单价,连率及复购率啦,但这3个指标也会受品牌商品战略规划的影响,也就是品牌大商品企划的影响啦休眠期及流失期:在该阶段,我们就可以使用RFM会员指标分析啦该套指标是一个对比指标,围绕各个会员的统计期消费频次,消费金额,最近消费天数来做KPI指标评分,该阶段我们要缩定休眠会员或者有机率流失的会员做唤醒活动,比如大型会员PARTY,大型会员日,或者老客换新卡送礼品等刺激老客回购活动三、当我们了解到会员生命周期管理的数据分析指标后,我们就要做商品生命周期的指标分析了商品生命周期是指市场上的的商品周转期,有严格的标准划分,要经历导入、成长、畅销、衰退这样的周期。
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103
104
105 商品指标
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109
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结构指标
111
112
销售环节
113
114
价格体系指标
价格体系指标 115
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118
畅销滞销分析
119
120
121
售后环节
122
123
124
自然分类
125
商品分类 126
127
128
销售分类
129
130
131
132
133
134
商品价格分析 价格带分析
179
180
181
182
商品的库存管理
183
第四步,预估销售,确保库存量,把握未来销售 脉搏
184
185
186
187
188
第五步,特殊库存分析
189
190
191
192
193
异常库存管理
194
195
商品的利润管理
196
197
198
199
流量指标
200
201
202
203
204
205
206
207
208
转化指标
135
136
137 商品分析方法 138
价格弹性分析 成本定价法
139
成本定价法
140
141
需求定价法
142
习惯定价法
143
144
145
定价策略
数字游戏定价法
146
147
148
149
150
竞争定价法
151
152
153
其他
154
155
强关联
156
关联销售分析 弱关联
157
排斥关系
158
159
关联度评估参数
支持度 可信度 提升度 购物篮系数 指定商品购物篮系数 人气指数
安全库存数量 库存天数(周期) 库存周转率
常规商品库存结构分 析
单位权重(销售)值 (通常指节假日)
节假日权重指数
日销售目标的推算
月销售预算值(追踪 实际销售额)
权重曲线(黄氏曲 线)
成交率
销售完成率
销售额 平均成交时长 平均接待时长 顾客平均停留时长 投诉率 定编满足率 员工流失率 工资占比
客单价
件单件 连带率 单品连带率 品类连带率 新增会员数 未办卡率 会员增长率
4.不可测算的权重 值或需要用经验确 定的权重值及权重 关系,使用专家矩 阵法计算确定。
项
目
1
2 3
权重系数(指标)的确定 4
5 数据管理基础 权重系数(指标)
6
7 权重系数(指标)的分析运用
8
9
销售分析 销售指标
10
11
12
服务指标
13
14
15
16
管理指标
17
18
19
顾客指标
20
21 22 23 24 25
商品运营数据化管理需要了解的各种数据参数
说明
数据管理的前提
序 号
这个表里列出了绝大部分数据管理需要知道的各种数据参数及基本计算方法,只是一个清单 需要注意的是,每个公司的管理侧重点不同,算法也会跟着做改变,需要灵活对待。
1.保证数据来源准 确 2.洗掉特殊数据、 异常数据 3.不同的问题用对 应的计算方法
价格三分法
价格三分法
前十大销售及占比 前十大库存及占比 滞销品销售占比 退货率1 退货率2 特殊服务率 残损率 线分类法
面分类法 价格分类 利润分类 生命周期分类 二八法则分类 ABC分类 平均值分类 价格带宽度 价格带深度 价格带广度 价格点 价格区
价格弹性系数
顺加法
倒扣法 目标利润法
尾数定价法 弧形数字定价法 奇数/偶数定价法 价格陪衬法 歧视定价法 拍卖定价法 高于竞争对手 低于竞争对手 平均定价法 捆绑定价法 支付方式定价法 短期特价法
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
营运指标
电商数据分析指标
电商数据管理
营运指标
219
电商数据分析指标
220
221
222 电商数据管理
223
224
225
会员指标
226
227
228
229
230
财务指标
231
232
233
234
235
236
关键指标
237
238
239
240
分渠道流量统计 流量数据分析
241
242
243
渠道流量对比
244
245
零售策略的数据 渠道策略的数据化
化管理
管理
246
247 248
渠道分类方法 渠道拓展分析
渠道拓展分析 249
的各种数据参数及计算方法
数及基本计算方法,只是一个清单,仅供参考!如果要继续深入研究,需要再找更专业的资料查阅。 着做改变,需要灵活对待。
目 日权重指数(企业 级) 周权重指数(企业 级日) 权重指数(分部 级)
会员贡献率
有效会员占比
会员回购率
会员回头率
会员流失率 相对会员流失率 流失率权重值 会员回购频率1
会员回购频率2
会员回购频率3 会员回购频率4 平均年龄 其他如性别、职业、 地域、收入等类似 销售额 预测额 进店率
上楼率
跳失率 试穿率 试用率 触摸率 成交率 完成率 实时完成率 累计完成率 预测完成率 滚动完成率 大宗交易占比
促销指标
67
68
69
70
71
渠道拓展分析
72
73
74
销售利润率
75
76
财务部分
77
回款指标
78
79
贸易条件
80
81
82
83
采购三度
84
数据指标
85
86
87
覆盖度(铺货率)
数据指标
88
采销匹配度
89
90
服务指标
91
92
93
94
管理指标
95 96 97 98
供应链环节 99
100 库存指标
101
102 商品的数据指标
160
161
162
购物篮分析
163
164
165 166
提高商品关联度的 方法
167
168
169
第一步.切割库存,让库存分析更合理;
170
171
第二步.量化库存,确保库存的安全性。
172
173
174
175
176
177
178
第三步,库存结构分析,确保库存结构的合理性
商品的库存管理
第三步,库存结构分析,确保库存结构的合理性
人员部分
26 人员部分
27 28 29
30
31
会员顾客指标
32
33
34
35
36 37
38 销售的数据管理
39 40 41
42
43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53
接触率
场地部分
54
分析指标5Leabharlann 场地部分5657
效率指标
58 59 60
61
竞争状况
62 63 64 65
66
广度比
宽度 宽度比 深度 深度比 覆盖度
采销匹配度 订单满足率 订单执行率 准时交货率 订单响应周期 库存周转率1
库存周转率2 物流成本占比 客户投诉率 期初库存 期末库存 平均库存
库存天数
库销比
有效库存比
货龄 库龄 售罄率 折扣率 动销比(率) 缺货率 品类结构占比 价位段占比 正价销售占比 商品现值 价格弹性指数
增长率
销售坪效
利润坪效
销售人效
利润人效 每平米租金 租金倍率
市场占有率(竞品指 数)
平均排名 费销比 目标完成率 同比增长率
促销爆发度
促销衰减度
品牌参活度
会员参与率 净开店率 渠道结构占比 重要客户占比 毛利率 纯利率 交叉比率 商品周转率 回款(金额)达标率 回款(客户)达标率 联营扣率 租售比 广度