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零售数据分析PPT课件

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直接业绩指标
一、达标率 二、同期业绩增长率 三、人效 四、坪效
达标率
达标率=一定时间内的营业额/一定时间内的业绩指标X100%
例一、一月份营业指标为40万,实际一月销售额为38 万。则一月的达标率=38万/40万X100%=95% 例二、若一月营业指标为40万,实际一月销售为42万。 则一月的达标率=42万/40万X100%=105%
例二、某店2月份业绩为20万,一月份的业绩为35万 则2月份相较一月份的业绩增长率=(20万-35万)/35万 X100%=-43% 即:二月份相较一月份销售业绩下滑43%
备注:同期业绩增长率为正数则业绩增长,为负数则业绩下滑
人效
日人效=日营业额/当日总人数 周人效=周营业额/当店总人数 月人效=月营业额/当店总人数
算法一、售罄率=实际销售货品成本/总进货成本 算法二、售罄率=实际销售货品零售价/总进货零售价
售謦率计算期间通常为一周,一个月或一个季。
售罄率反映了产品的销售速度——是否受欢迎,要 充分关注新货上市的售罄率,发现问题研究问题,及时 采取措施.
售罄率
特点:根据期间范围不同可分为,周售罄、月售罄、季度售 罄。
丢失率
丢失率=丢失货品金额/销售金额 (季度、半年、年度丢失率,只需在上述公式中加入时 间量即可)
例:某点第二季度销售金额60万,4月份货品丢失8000元,5 月份货品丢失2000元,6月份货品丢失800元。 则:该店第二季度的货品丢失率=(8000元+2000元+800元) /60万*100%=1.8%
产品现值
产品现值
什么是产品现值
就是市场所能接受的,符合货品现阶段的定价策略。
制定现值应注意哪些问题: 1、积极的价格保护原则。 2、遵循商品生命周期理论,定期对价格进行调整。 3、上市日期安排合理,符合季节特点。 4、现值就像一个杠杆,用于平衡供需关系,换句话

企业零售店铺的数据化管理PPT精选文档PPT文档62页

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文 家 。汉 族 ,东 晋 浔阳 柴桑 人 (今 江西 九江 ) 。曾 做过 几 年小 官, 后辞 官 回家 ,从 此 隐居 ,田 园生 活 是陶 渊明 诗 的主 要题 材, 相 关作 品有 《饮 酒 》 、 《 归 园 田 居 》 、 《 桃花 源 记 》 、 《 五 柳先 生 传 》 、 《 归 去来 兮 辞 》 等 。
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1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事,无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实,会谈使人敏捷,写作使人精确。——培根
企业零售店铺的数据化管理PPT精选 文档
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游Байду номын сангаас








7、翩翩新 来燕,双双入我庐 ,先巢故尚在,相 将还旧居。
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9、 陶渊 明( 约 365年 —427年 ),字 元亮, (又 一说名 潜,字 渊明 )号五 柳先生 ,私 谥“靖 节”, 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散

《零售销售数据分析》课件

《零售销售数据分析》课件
《零售销售数据分析》 PPT课件
这份《零售销售数据分析》PPT课件将为您介绍零售业中的数据分析方法和 应用场景。通过数据挖掘和可视化,了解如何优化销售策略、预测市场趋势、 分析竞争对手和客户行为,以及优化店铺运营和渠道管理。
零售销售数据分析概述
了解零售销售数据分析的基本概念和作用。掌握如何利用数据分析工具从零售销售数据中提取有价值的 信息,为销售决策提供支持。
探讨零售销售数据的储存和管理方法,包括数据库管理系统和云存储。强调数据安全性和可靠性的重要 性,以及如何建立有效的数据管理系统。
数据可视化及探索
介绍数据可视化工具和技术,如图表、仪表盘和交互式报告。强调通过可视 化分析数据,发现趋势、模式和异常,以支持决策制定。
数据分析工具使用
介绍常用的零售销售数据分析工具,如Excel、Python、R和Power BI。分享 如何运用这些工具进行数据处理和建模,以及如何提高分析效率。
数据收集方法及数据质量控制
介绍零售销售数据的常用收集方法和如何确保数据的质量。强调数据收集的准确性和及时性,以及如何 处理数据中的错误和异常。
Байду номын сангаас
数据预处理及数据清洗
详细解释数据预处理的步骤,包括数据清洗、去重、填充缺失值和处理异常 值。展示如何准备干净、一致的数据集以进行进一步的分析。
数据储存与管理
数据挖掘方法及技术
探索零售销售数据挖掘的方法和技术,如关联分析、聚类和预测模型。展示如何发现隐藏在数据背后的 有意义的模式和规律。
销售数据分析应用场景
展示零售销售数据分析在实际应用中的场景,包括市场趋势分析、销售预测 和策略调整、竞争对手分析、客户行为分析、品类分析和店铺运营分析。

企业零售店铺的数据化管理PPT精选文档共62页

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Thank you

6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂,怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
企业零售店铺的数据化管理PPT精选 文档
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里,没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多,公正就少。——托·富 勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿;只有处 罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔

零售商业数据化管理

零售商业数据化管理

滞销的标准不是商品卖了多少,而是商品是多长
时间卖的!商品在单位时间的高周转才是畅销商
品的主要特征。
• 例:康师傅方便面一个月卖10箱显然是滞销,34
寸松下彩电一个月卖了10台显然是畅销。应对各
中小分类的商品设立相关标准,及时稽核。
2021/1/5
零售商业数据化管理
•1.3 商品单品管理与绩效考核 •——库存天数
零售商业数据化管理
•1.8 商品绩效考核与调 整(图表分析)
•中销售 •促销提高销售
• • 检查毛利做市调必要
•时调整售价 • 与厂商协商较低进价
• 以上方法无法改善 •有无便宜商品代替 •将较差品项取消
•中销售
2021/1/5
周转次数 20
16
高销售区域
12
中销售区域
8
4
0
300
低销售区域 100 150
零售商业数据化管理
2021/1/5
零售商业数据化管理
•分析方法 •分
•1. 表达方式:


• - 直方图/圆饼图/曲线图

• - 排行榜
• - ABC预警
•2. 所有的指标均可按ABC,28进行分析
•3. 所有的指标均可进行标杆分析
•单品/促销品/组合品/Z品/帐期品
•大中小类/柜组/专柜/楼面/区域
•A类商品是怎样找出来的呢?商品绩效考核指标
•按照商品交叉比率的高低将商品分为ABC三个等级 •A类为主力商品(5%) •B类为辅助商品(20%) •C类为附属商品(75%)
•设定周期考核交叉比率等级变动情况,如C变B变A则该 商品需大力支持反之需及时淘汰。
•课程资料\资料4-商品管理-A、B、C分析法.doc

第十二章零售业连锁经营与信息化管理ppt课件

第十二章零售业连锁经营与信息化管理ppt课件

1.自愿加盟连锁的特点
(1)商品采购上的联购分销和业务经营上的互利合作,目的是 降低成本,使独立的单店共同构成一个联合体。相对于特许连 锁来说,自愿加盟连锁不一定要求各店按照总部的商品结构、 质量和技术规范等进行同一化经营,只需要各店在主要商品上 实现共同采购、运作技术上统一、使用同样的企业品牌即可。 主要目的是为实现联合体的运营经济性,而不是追求连锁体系 的事业扩大。 (2)连锁体系较为松散。相对于特许经营来说,连锁体系较为 松散,成员可随时自由退出,连锁合同一般也不严格地约定有 效期。
左侧空白区 前置码
右侧空白区
(1)前缀码 (2)厂商代码 (3)商品项目 代码 (4)校验码
(2)商品条码
标准码
第一:对690,691打头的条码,由7位(国别代码+厂 商代码)、5位商品代码及1位校验码构成
例:690MMMMM PPPPP C ( 厂商代码 商品代码 校验码 )
第二:对692打头的条码,由8位(国别代码+厂商代 码)、4位商品代码及1位校验码构成;
1.特许经营的特点
(1)各被特许店与总店资产相互独立,但经营权相对集 中
(2)被特许店独立核算,双方以特许合同为依据进行财 务结算
(3)总店与被特许店之间是平等互利的合作关系
(4)各被特许店之间没有横向联系,只有被特许店与总 店的纵向联系
2.特许经营的优缺点 (1)被特许店的经营积极性高 (2)被特许店在因地制宜、灵活经营方面 优势更大 (3)投资少、扩张快,同时实现经济效益 与社会效益 (4)对分店的分散管理和双方在利益上的 不完全一致导致对控制的要求较高 (5)不能有效地进行统筹运营 (6)对被特许者的选择的优劣会影响到连 锁体系的发展
(一)射频识别技术的涵义和特征

《店铺零售管理》PPT课件

《店铺零售管理》PPT课件
1、携手超越,驭领未来
2、你在我心里面
---用心创造新未来
会议主体环节
—年度总结:由公司各职能部门、高层做09年总结报告,传递10年度公司战略发展规划以及嘉许09年 度优秀员工
—感谢晚宴:让员工在享受晚宴的同时,感受公司对他们一年来付出的感谢;让嘉宾感受耀光纺织的 关注和企业文化
—员工才艺秀:加强员工互动,展现员工风采
学习: 建立战略的店铺管理架构??
第33页
了解:店铺管理人(店长)的历史
店长发展的三个阶段
第34页
第35页
讨 论 时 间!!
1.你会选择什么条件的导购? 2.如何培养导购? 3.如何留下好员工?
第36页
你的店铺店员平均工龄?
80后的青年人如何看这行? 店员VS导购VS卖手,差异是什么? 如果面对店员的流失? 你的魅力在哪里?
▪ 了解店铺销售真实情况
行动
检讨生产力低的原因 — 员工技巧 — 陈列不当 — 种类太少
第44页
主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
启示 ▪ 热卖原因
▪ 补货
行动
畅销10款 滞销10款
▪ 滞销原因
▪ 准备替代品 ▪ 安排促销
▪ 增强销售技巧
第45页
主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
启示
行动
零售 ——
营销 ——
销售 ——
第20页
第二节:浅谈零售管理核心论
第21页
百丽终端管理的组合模型:
店长管理
陈列培Fa训cto管r 2理
终端管理
区域F主act管or 4管理
货品管Fa理ctor 3
第22页
了解A:店铺经营的组合要素:

《零售数据分析》课件

《零售数据分析》课件

结语
## 意义和价值总结 - 零售数据分析为企业提供了实时决策依据,帮助优化运营策略和提升盈利能 力。 - 未来零售数据分析将更加注重智能化和预测性分析,进一步提升业存和避 免过量积压。
5 客流量
衡量门店的流量水平,并做出人员配置和营 销策略调整。
零售数据分析案例
数据分析改进运营
通过深入数据分析,提高零售店铺运营效率和客户满意度。
销售瓶颈分析
利用数据识别销售瓶颈,针对性地改进产品和销售策略。
精准营销
根据销售数据和客户行为,制定精确的市场营销策略和个性化推广活动。
《零售数据分析》PPT课件
# 零售数据分析 ## 简介 - 什么是零售数据分析? - 零售数据分析的作用和意义 - 零售数据分析的应用场景
零售数据分析的基础
数据采集与清洗
收集并清理数据是零售数据分析的关键步骤,确保数据的准确性和完整性。
数据的可视化呈现
通过可视化工具将数据以图表和图形的形式展现,帮助理解和发现关联性以及趋势。
数据的分析方法
运用统计学和算法,对数据进行深入分析,发现潜在问题和机会。
零售数据分析的主要指标
1 销售额
了解销售额的变动趋势, 评估产品或服务的市场表 现。
2 客单价
衡量每位顾客平均消费金 额,指导制定价格策略。
3 毛利率
计算毛利与总销售额的比 率,评估利润水平和销售 策略的有效性。
4 库存周转率

零售数据化管理

零售数据化管理

零售数据化管理引言随着信息技术的快速发展和智能设备的普及,零售行业正面临着巨大的变革。

为了更好地适应市场竞争的挑战,零售企业越来越重视数据化管理的重要性。

本文将探讨零售数据化管理的概念、优势以及实施过程,帮助零售企业更好地理解和运用数据化管理,提升竞争力。

什么是零售数据化管理零售数据化管理是指零售企业通过收集、分析和应用大量的数据,实现对商品销售、库存管理、市场营销等方面的精细化管理。

它利用先进的信息技术和数据分析工具,帮助企业更好地理解市场需求、优化供应链、提高运营效率,以实现销售增长和利润最大化。

零售数据化管理的优势1.数据支持决策:零售数据化管理能够提供丰富的数据分析和报表功能,帮助企业管理层快速了解市场动态、产品销售情况以及消费者行为等信息,从而更准确地制定决策和营销策略。

2.库存管理优化:通过数据化管理,零售企业可以实时监控销售情况和库存水平,减少过剩和缺货的情况发生,降低库存成本,提高资金周转率。

3.营销个性化:数据化管理可以帮助零售企业更好地了解消费者的购买偏好和行为习惯,实现精准的个性化营销,提升客户满意度和忠诚度。

4.渠道管理优化:零售数据化管理可以帮助企业分析不同销售渠道的表现,优化销售策略,实现渠道协同和资源共享,提高销售效率和竞争力。

零售数据化管理的实施过程第一步:数据采集数据采集是零售数据化管理的基础,需要收集各种相关数据,包括销售数据、库存数据、消费者数据等。

可以通过POS系统、CRM系统、电子支付数据等方式获取数据。

第二步:数据整合与清洗在数据采集之后,需要对数据进行整合和清洗,以确保数据的准确性和完整性。

可以使用数据整合工具和数据清洗算法对数据进行处理,并建立数据仓库或数据湖来存储数据。

第三步:数据分析与挖掘数据分析与挖掘是零售数据化管理的核心环节,通过使用数据分析工具和算法,对数据进行深入挖掘和分析,发现潜在的商机和问题。

可以使用数据可视化工具呈现分析结果,方便管理层决策。

企业零售:店铺的数据化管理

企业零售:店铺的数据化管理

智能决策支持系统的普及与发展
智能决策支持系统:通过数据分析和机器学习为店铺提供智能化的决策支持
发展趋势:随着技术的进步智能决策支持系统将越来越普及成为店铺数据化管理的重要工具
应用领域:智能决策支持系统可以应用于店铺的库存管理、销售预测、客户关系管理等多个领 域
挑战与机遇:智能决策支持系统的普及与发展将带来新的挑战和机遇需要店铺不断适应和调整 策略
数据分析:对收 集到的数据进行 整理、分析找出 问题点和改进方 向
数据应用:根据 数据分析结果制 定相应的运营策 略和改进措施
数据优化:持续 跟踪数据变化不 断调整和优化运 营策略提高店铺 运营效率
店铺数据化管理的关键要 素
章节副标题
人员培训与组织架构
培训内容:数据分析、数据管理、 数据应用等
组织架构:设立专门的数据管理 部门明确职责和分工
实施数据收集:通过线上线下渠道收集数据 数据整理与分析:对收集到的数据进行整理、清洗和分析提取有价 值的信息
数据分析与挖掘
数据收集:收集店铺的销售、库存、顾客反馈等数据 数据清洗:对收集到的数据进行清洗去除无效、错误数据 数据分析:对清洗后的数据进行分析找出问题所在 数据挖掘:通过数据分析挖掘出有价值的信息为店铺运营提供决策支持
数据安全与隐私保护的挑战与机遇
挑战:数据泄露、黑客攻击等 安全问题日益严重
机遇:加强数据安全防护提高 用户信任度
挑战:隐私保护法规日益严格 合规成本增加
机遇:遵守法规提高企业形象 和竞争力
THEME TEMPLATE
感谢观看
章节副标题
提高销售额和客户满意度
数据化管理可以帮助店铺更好地 了解客户需求提高销售额
数据化管理可以帮助店铺优化商 品陈列和库存管理提高销售效率
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各类销售占比
天气情况
销售分析
销售后十大
销售前十大
3、 销售前十大排行(按金额计算)
排 货 吊牌 现零 毛利 销售 销售 库 销存 可周转 占总销 本周升
序 号 价 售价 率 数量 金额 存 比
天数
售比例 幅趋势
1
2
3
4
5
6
7
8
9
毛利率=现零售价/吊牌价-成本价
10
销存比=周销售数量/周库存量最高值
销售前十大
3、 销售后十大排行(按金额计算)
排 货 吊牌 现零 毛利 销售 销售 库 销存 可周转 占总销 本周升
序 号 价 售价 率 数量 金额 存 比
天数
售比例 幅趋势
1
2
3
4
5
6
7
8
9
毛利率=现零售价/吊牌价-成本价
10
销存比=周销售数量/周库存量最高值
合 计
可周转天数=现库存量/(周销售数量/7)
星期三 24 4032 22 3410 9% 18% 星期四 12 2016 23 3565 -48% -43% 96097 150000 64%
星期五 28 4704 34 5270 -18% -11%
星期六 39 6552 43 6665 -9% -2% 星期日 46 7728 56 8680 -18% -11%
3 C 128 90 26 36 3226 88 3.4
4 D 168 118 34 26 3058 15 1.6
5 E 228 160 46 16 2554 36 3.3
6 F 128 90 26 24 2150 48 3.0
7 G 328 230 66 8 1837 78 10.8
8 H 298 209 60 8 1669 65 9.1
0
62 3.4
4 D 398 279 80 0
0
28 1.6
5 E 108 76 22 1
76
36 3.3
6 F 118 83 24 1
83
48 3.0
7G
198 139 40
1
139 42 10.8
8 H 228 160 46 1
160 65 9.1
例: 某店(4月16日至4月22日)销售大类占比
服装

配件
类别 本周占比 上周占比
类别
本周占比 上周占比 类别 本周占比 上周占比
T恤
16%
12% 打孔休闲鞋
18%
16% 包
55%
33%
单裤
10%
12% 跑鞋
12%
14% 袜子
12%
26%
七分裤
8%
5% 乒乓球鞋
8%
7% 帽子
10%
14%
针织套
6%
9 I 368 258 74 5 1288 12 3.4
10 J 218 153 44 7 1068 21 4.0
合计
177 24245 449
5 12% 上升
25
10% 下降
17
9% 上升
4
9% 上升
16
7% 上升
14
6% 下降
68
5% 下降
57
5% 下降
17
4% 上升
21
3% 上升
70%
分析:
零售数据化管理
-----零售数据的分析及应用
全国第二届店长培训会
在这幅图片中有一句话,有些人经常把它说出来,也有些人 常把它埋在心中,请大家仔细看看,这句话到底是什么?
你看到了什么?
目录
销售周分析 促销活动分析 竞争对手情况调查 库存商品销存对照表
目录
销售周分析报表
促销活动分析 竞争对手情况调查 库存商品销存对照表

可周转天数=现库存量/(周销售数量/7)

占总销售比例=单款销售金额/总销售金额
例: 某店(4月16日至4月22日)销售前十大
排序 货号
吊牌价
现零 售价
毛利
销售 数量
销售 金额
库存
销存比
可周 转天数
占总销 售比例
本周升 幅趋势
1 A 198 139 40 29 4019 21 1.8
2 B 268 188 54 18 3377 65 4.6
一、销售周分析
每周一统计
周销售对比
各类销售占比
天气情况
销售分析
销售后十大
销售前十大
1、销售周对比
每周一统计
周销售对比
各类销售占比
天气情况析
销售分析
销售后十大
销售前十大
1、 销售周对比
日期
本周销售
上周销售
升幅%
星期一 数量 金额 数量 金额 数量 金额
本月 累计
本月 指标
完成%
星期二
星期三
是否 有团购
10% 网球鞋
6%
6% 球
6%
6%
风衣
6%
7% 滑板鞋
6%பைடு நூலகம்
8% 护具
4%
5%
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
--
总计
61%
54%
总计
32%
41% 总计
6%
5%
分析:
调整陈列
调整存货量
调整货品结构
按数据所呈现的 各类别的销售比 例变化来调整卖 场的陈列,使陈 列空间的分配更 加合理化。
按数据所呈现的 各类别的销售比 例变化来调整各 类货品的存货量 及存放库位。
按数据所呈现的 各类别的销售比 例变化来判断各 类货品的撤货时 间及增加某些类 别的上货款式。
3、销售前十大货品分析
每周一统计
周销售对比
调整陈列
制定促销方案
合理补货
根据各款的销售 排名来调整卖场 的陈列,前十大 商品一般都会放 在重点展示区。
根据每款的销存比 及毛利值情况时准 确的制定合理的促 销方案
根据各款的销售 排名存升幅趋势 情况进行合理的 补货.
4、销售后十大货品分析
每周一统计
周销售对比
各类销售占比
天气情况
销售分析
销售后十大
分析:
看日期 看天气 看库存
六看
看促销活动 看竞争对手 看人员变动
如何分析下降原因:
2、销售各大类占比
每周一统计
周销售对比
各类销售占比
天气情况
销售分析
销售后十大
销售前十大
2、 销售各大类比(按金额计算)
类别
服装 本周占比
上周占比
类别
鞋 本周占比
上周占比
类别
配件 本周占比
上周占比
总计
总计
总计
注:销售占比 =单类销售金额/总销售金额 * 100%
星期四
星期五
星期六
星期日 合计
注:升幅 =(本周销售-上周销售)/上周销售 * 100%
例: 某店(4月16日至4月22日)销售周报表
日期
本周销售
上周销售
升幅%
数量 金额 数量 金额 数量 金额
本月 累计
本月 指标
完成% 是否有团购
星期一 35 5880 15 2325 133% 153%
有团购
星期二 20 3360 18 2790 11% 20%
占总销售比例=单款销售金额/总销售金额
例: 某店(4月16日至4月22日)销售后十大
排序 货号
吊牌价
现零 售价
毛利
销售 数量
销售 金额
库存
销存比
可周 转天数
占总销 售比例
本周升 幅趋势
1 A 228 160 46 0
0
21 1.8
2 B 168 118 34 0
0
42 4.6
3 C 128 90 26 0
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