每日 店铺销售数据 分析表格
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各门店店铺商品销售数据分析Excel模板
本周、上周“均单价”值分析图
上周 本周 环比
▼-22% 56
▼-67%
72 一店
22 67 二店
▲32% 49
37 三店
▲56%
39 25 四店
▲75%
47 五店
▼-18% 11439
▼-74%
13890 一店
3497 13508
二店
▲54% 10252
6669 三店
▲42%
6991 4939
四店
▲58%
店铺 一店 二店 三店 四店 五店 总计
110000
指标
110000 60000 60000 40000 20000
290000
月销
80000 55000 40000 25000 11000 211000
完成率
72.7% 91.7% 66.7% 62.5% 55.0% 72.8%
指标、月销分析图
指标 月销
平均单价 204.3 159.0 209.2 179.3 165.0 192.7
数量 -22.2% -67.2% 32.4% 56.0% 75.0% -15.6%
各店铺完成率分析图
环比 金额
-17.6% -74.1% 53.7% 41.5% 57.8% -16.1%
月销排序 平均单价
5.9%
1
-21.2%
店铺销售数据分析
数量 72 67 37 25 4 205
上周 金额
13890 13508 6669 4939
732 39738
平均单价 192.9 201.6 180.2 197.6 183.0 193.8
数量 56 22 49 39 7 173
门店运营管理数据分析表
门店运营管理数据分析表引言门店运营管理数据分析是指对门店运营过程中产生的各类数据进行收集、整理、分析和应用，从中获取有价值的信息，为门店的决策和管理提供支持。
本文将从客户数据分析、销售数据分析和库存数据分析三个方面介绍门店运营管理数据的重要性和分析方法。
客户数据分析客户数据分析是对门店顾客数据进行深入研究和分析，以了解顾客的购买习惯、偏好和行为特征，提供精准的市场定位和推广策略。
主要包括以下几个方面：顾客画像分析通过对门店顾客的年龄、性别、地域等基本信息进行统计和分析，可以获取顾客的整体特征和分布情况。
从中发现目标群体，并制定相应的营销策略。
消费行为分析针对不同顾客群体，通过分析其购买记录、购买频次、购买金额和购买渠道等方面的数据，了解顾客的消费行为。
可根据分析结果，调整商品陈列位置、优化产品组合，提升顾客的购物满意度和消费能力。
顾客流失预测分析通过对已流失顾客进行数据分析，挖掘出导致顾客流失的原因和共性，并建立流失预测模型，提前采取相应措施，留住潜在流失顾客。
销售数据分析销售数据分析是对门店销售数据进行分析，旨在深入了解销售情况、销售趋势和产品销售表现，为销售目标的制定和销售策略的确定提供支持。
主要包括以下几个方面：销售额分析通过对不同商品、不同时间段的销售额进行统计和分析，了解门店的销售业绩。
可按商品销售额排行，调整商品库存和采购策略，提高销售额和利润率。
销售渠道分析对不同销售渠道的销售额进行比较和分析，包括门店销售、电商销售、分销商销售等。
了解不同渠道的销售情况，优化渠道布局和资源配置，提升整体销售效益。
销售趋势分析通过对销售数据的跟踪和比较，分析销售的季节性、周末效应和节假日销售情况。
有针对性地制定促销活动和销售策略，提升销售能力和竞争力。
库存数据分析库存数据分析是对门店库存数据进行分析，以实现库存的合理管理和控制，降低存货成本和避免库存积压。
主要包括以下几个方面：库存周转率分析通过分析库存周转率，了解库存的存留时间和资金占用情况。
门店销售数据分析模板
柔 洁
洁 彩
深 洁
皓 洁
牙 刷 小 计
总 计
合 计
分析
本月冠军条码： 原因：1、
2、 本月关注条码： 原因：1、
2、
活动解析－－常规活动
店名
日期
形式
人数
费用
销量
分析
本月最成功活动是： 原因：1、
2、 本月最失败活动是： 原因：1、
2、
活动解析－－推广活动
店名
日期
形式
人数
费用
销量
分析
推广活动中的得与失：
费用分析
店名
销售额 特陈费 管理费
费用 DM费
专促工资 临促工资
合计
费比
合计
分析1
本月门店共计销售额：？？ 本月共计使用费用：？？ 其中活动费用：？？ 劳务费用：？？ 平均费比为：？？
Hale Waihona Puke 分析2费比最高门店是： 原因：1、
2、 费比最低门店是： 原因：1、
2、
冬 青 1 3 5 g
留 兰 1 8 0 g
留 兰 4 5 g
薄 荷 4 5 g
留 兰 6 5 g
薄 荷 6 5 g
冬 青
薄 荷
冬 青 4
12 5
61 g
5 g
0 g
便 携 装
普
云 小 计
洱 1 0 5
g
普橘 橘 洱玫 玫 11 1 30 3 05 0 gg g
冬冬 青青 11 04 55 gg
金 小 计
门店销售数据分析
XXX
门店月销量
店名
上月
支数
金额
本月
支数
金额
店铺销售日统计表数据分析 (2)
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30.00% 30.00% 30.00% 30.00% 30.00%
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#DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
#DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
填写！3、白色区域禁止更改！4、成本平摊：日房租成本+日工资成本+日杂费成本等。
27
二
28
三
29
四
30
五
31
六
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#DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! 3000 3000 3000 3000 3000
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(完整版)店铺销售数据分析表格
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店铺面积
0
实绩平效
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1 店铺 进店人数
意向人数
意向率
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星期一 15号
星期二 16号
星期三 17号
星期四 18号
星期五 19号
星期六 20号
星期日 21号
星期一 22号
星期二 23号
星期三 24号
星期四 25号
星期五 26号
星期六 27号
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(完整版)店铺销售数据分析表格
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乃反应店铺实际问题的表格，需按照实际情况仔细填写！4、白色区域禁止更改！5、成本平摊：日房租成本+日工资成本+日杂费成本等
星期日 星期一 星期二
合计
28号
29号
30号
31号
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0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
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星期一 15号
星期二 16号
星期三 17号
星期四 18号
星期五 19号
星期六 20号
星期日 21号
星期一 22号
星期二 23号
星期三 24号
星期四 25号
星期五 26号
星期六 27号
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月盈亏度
#REF!
淘宝天猫店铺销售数据分析表格
1.9
1 #VALUE!
3751
5347
3336
3215
1598
1585
3472
139
0
25.51% 25.82% 24.83% 26.68% 27.26% 21.82% 25.25% #DIV/0!
100.00%
星期一 星期二 星期三 星期四 星期五 星期六 星期日 星期一 星期二
10月10号 10月11号 10月12号 10月13号 10月14号 10月15号 10月16号 10月17号 10月18号
0.00 836.37
3
324.766667 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #VALUE!
4
1.33333333
3 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #VALUE!
序
店铺名 称
类别
淘宝店铺天猫旗舰店日业绩统计表
合计
星期一 星期二 星期三 星期四 星期五
9月26号 9月27号 9月28号 9月29号 9月30号
28-32度 28-32度 28-32度 28-32度 24-26度
多云
多云
晴
小雨
大雨
销售目标
50000
1500
1000
1000
1000
3000
吊牌销售
299
91.08
0.00
6.88
12
16
12
8
7
6
10
1无
419.608333 450.5125 369.816667 548.125 313.857143
店铺数据分析表格
店铺销售数据分析1服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。
例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表）在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。
服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。
以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。
例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。
8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。
从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。
促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。
在促销活动中，服装销售应该是款少量大。
从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。
就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。
店铺销量总金额记录月报表Excel图表
100,000.00 80,000.00
60,000.00
2019/5/1 广州天河城分店 2019/5/2 广州天河城分店 2019/5/3 广州天河城分店 2019/5/4 广州天河城分店 2019/5/5 广州天河城分店 2019/5/6 广州天河城分店 2019/5/7 广州天河城分店 2019/5/8 广州天河城分店 2019/5/9 广州天河城分店 2019/5/10 广州天河城分店 2019/5/11 2019/5/12 2019/5/13 2019/5/14 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店
40,000.00 20,000.00 0.00
2019/5/15 广州天河城分店 2019/5/16 广州天河城分店 2019/5/17 广州天河城分店 2019/5/18 2019/5/19 2019/5/20 2019/5/21 2019/5/22 2019/5/24 2019/5/25 2019/5/26 2019/5/27 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店
请选择
日期
Hale Waihona Puke 2019店铺年
销售总额
48,724.00 79,746.00 75,440.00 80,036.00 82,039.00 90,204.00 76,317.00 41,755.00 68,999.00 81,718.00 68,683.00 54,558.00 92,071.00 82,907.00 77,435.00 77,941.00 51,494.00 68,734.00 71,532.00 47,031.00 81,237.00 80,300.00 92,648.00 92,718.00 58,290.00 51,666.00 51,847.00 79,363.00 79,723.00 94,953.00 68,000.00 2,248,109.00
60,000.00
2019/5/1 广州天河城分店 2019/5/2 广州天河城分店 2019/5/3 广州天河城分店 2019/5/4 广州天河城分店 2019/5/5 广州天河城分店 2019/5/6 广州天河城分店 2019/5/7 广州天河城分店 2019/5/8 广州天河城分店 2019/5/9 广州天河城分店 2019/5/10 广州天河城分店 2019/5/11 2019/5/12 2019/5/13 2019/5/14 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店
40,000.00 20,000.00 0.00
2019/5/15 广州天河城分店 2019/5/16 广州天河城分店 2019/5/17 广州天河城分店 2019/5/18 2019/5/19 2019/5/20 2019/5/21 2019/5/22 2019/5/24 2019/5/25 2019/5/26 2019/5/27 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店 广州天河城分店
请选择
日期
Hale Waihona Puke 2019店铺年
销售总额
48,724.00 79,746.00 75,440.00 80,036.00 82,039.00 90,204.00 76,317.00 41,755.00 68,999.00 81,718.00 68,683.00 54,558.00 92,071.00 82,907.00 77,435.00 77,941.00 51,494.00 68,734.00 71,532.00 47,031.00 81,237.00 80,300.00 92,648.00 92,718.00 58,290.00 51,666.00 51,847.00 79,363.00 79,723.00 94,953.00 68,000.00 2,248,109.00
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星期一 6月15号
星期二 6月16号
星期三 6月17号
星期四 6月18号
星期五 6月19号
星期六 6月20号
星期日 6月21号
星期一 6月22号
星期二 6月23号
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星期六 6月6号
星期日 6月7号
星期一 6月8号
星期二 6月9号
星期三 6月10号
星期四 6月11号
星期五 6月12号
星期六 6月13号
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日 业 绩
星期一 6月15号
统 计 表
星期二 6月16号 星期三 6月17号 星期四 6月18号 星期五 6月19号 星期六 6月20号 星期日 6月21号 星期一 6月22号 星期二 6月23号
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星期二 6月9号
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星期五 6月12号
星期六 6月13号
星期日 6月14号
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1
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序号
店铺名称
类别
合计
星期一 6月1号 28-32度 多云
星期二 6月2号
星期三 6月3号
星期四 6月4号
星期五 6月5号
销售目标 吊牌销售 实绩销售 折扣率 促销活动 4 店铺A 日达成率 月达成率 店铺面积 实绩平效 购买人数 平均客单价 销售双数 平均客双数
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星期六 6月6号
星期日 6月7号
星期一 6月8号
星期二 6月9号
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星期三 6月10号
星期四 6月11号
星期五 6月12号
星期六 6月13号
星期日 6月14号
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149.5 1
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1
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店 铺
星期六 6月6号 星期日 6月7号 星期一 6月8号 星期二 6月9号 星期三 6月10号 星期四 6月11号 星期五 6月12号 星期六 6月13号
日 业 绩
星期日 6月14号
统
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序号
店铺名称
类别
合计
星期一 6月1号 28-32度 多云
星期二 6月2号
星期三 6月3号
星期四 6月4号
星期五 6月5号
销售目标 吊牌销售 实绩销售 折扣率 促销活动 1 店铺A 日达成率 月达成率 店铺面积 实绩平效 购买人数 平均客单价 销售双数 平均客双数
50000
1500 299 149.5
星期一 6月15号
星期二 6月16号
星期三 6月17号
星期四 6月18号
星期五 6月19号
星期六 6月20号
星期日 6月21号
星期一 6月22号
星期二 6月23号
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