店铺数据分析(教学课件)
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项目五网店运营数据分析最新版零售数据分析与应用精品电子课件完美版
网店顾客黏性分析与价值分析
电商网站后台数据分析
实训 6
根据店铺的销售订单数据分析该店铺客户的黏性及老客户 价值情况。客户的黏性主要通过客户重复购买情况来进行 体现，重要分析工具是Excel，即在已有一年详细的销售数
据的基础上进行分析，并通过Excel进行数据抽取或相应的
统计与计算。
网店客户价值分析
妥投率
妥投率是指快递公司 提供送件服务过程中，
快件派送成功的比率。
平均每单出库速度 从订单分流同步到后台开
始，到货物打包完成交付到包裹分流区结束。
网店订单数据统计分析
1
实训5：网店订单管理数据分析
1．电商网站后台数据分析 2．基于Excel的订单数据分析
Part 06 网店客户管理数据分析
网店顾客黏性分析 网店客户价值分析
网店客服绩效考核标准的要素
不基于数据的客服绩效考核标准 不基于数据的客服绩效考核点 有两个，即绩效考核三大组合 要素中的工作态度和工作能力。 由于这两个客服绩效考核标准 是不基于数据的，所以在考核 时，只能通过部门经理或者运 营经理花时间去审查、考核， 然后根据实际情况给出分数。
基于数据的客服绩效考核标准
Part 05网店订单管理数据分析
网店订单管理的指标与后台 网店订单数据统计分析
网店订单管理的指标
有效订单
顾客通过企业的推广链接进入 企业官网或网店并且下单交易 成功即为有效订单。
恶意订单
京东商城规定，如果一个 月内有 3到 5 次的退货或者 拒收,就会被系统默认为恶
意订单。
出库率
出库率是实际出库量（数量、 重量、金额）与计划出库量 的比率。
静默转 化率
地区转化率 订单转 化率
《网店运营与管理》教学课件项目七 网店数据分析
数据分析与网店的关系
数据分析在电子商务领域的作用主要有 4 个方面：
分析客户活动规律， 针对性的在网店中提 供“个性化”的服务
可以在浏览网店的访 问者中挖掘出潜在的
客户
优化网店的信息导航， 方便客户浏览
通过网店访问者的活 动信息的挖掘，可以 更加深入的了解客户
需求
网店的大数据运营
大数据（big data），或称巨量数据、海量数据；是由数量 巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云 计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享， 交叉复 用形成的智力资源和知识服务能力。
网店的大数据运营
大数据特征：
数据体量巨大（Volume） 数据类型繁多（Variety） 价值密度低（Value） 处理速度快（Velocity）
网店的大数据运营
互联网背景下电商大数据环境特征主要是数据化运营， 将大数据技术应用于网店的运营中，各个环节都能够实 现数据化，用收集到的大数据进行分析和决策，具有很 强的科学性和合理性。虽然数据化是一种虚拟的运营方 式，但是网店进行数据化运营，在精确而全面的大数据 面前，企业中每个环节的运营都变得更加高效。
人工智能领域中，知识发现是由若干挖掘步骤组成， 而数据挖掘是其中的一个主要步骤。
整个知识挖掘的主要步骤有：
1.数据清洗：清除噪声数据、不一致的 数据和与挖掘主题明显无关的数据； 2.数据集成：将来自多数据源中的相关 数据整合到一起，形成一致的、完整的 数据描述； 3.数据转换：通过汇总或聚集将数据转 换为易于进行数据挖掘的数据存储形式； 4.数据挖掘：知识发现的一个基本步骤， 利用智能方法挖掘模式、规则、网络等 知识； 5.模式评估：根据一定评估标准或度量 从挖掘结果中筛选出有意义的知识； 6.知识表示：利用可视化和知识表示技 术，向用户展示所挖掘出的相关知识。
《店铺数据分析》课件
数据安全
确保店铺数据在收集、存储和使用过程中的安全性，防止数据泄露和未经授权的 访问。
隐私保护
在数据分析过程中，要尊重和保护客户的隐私，避免泄露个人敏感信息。
大数据处理技术
数据整合
将不同来源和格式的数据进行整合， 以便进行统一的分析和处理。
实时分析
随着数据量的增长，需要采用高效的 大数据处理技术，对实时数据进行快 速分析和响应。
客户画像构建
基于客户购买行为、偏好等数据 ，构建客户画像，了解不同类型
客户的需求和特点。
客户细分
根据客户画像将客户划分为不同细 分群体，针对不同群体制定个性化 营销策略。
个性化推荐
根据客户历史购买记录和偏好，进 行个性化商品推荐，提高客户满意 度和购买转化率。
06
店铺数据分析的挑战与未 来发展
数据安全与隐私保护
可交互性
数据可视化应该具有可交互性，允许用户通 过点击、拖拽等方式探索数据。
数据可视化案例
销售数据分析
通过柱状图、折线图和饼图等展 示销售数据，包括销售额、销售
量、销售利润等指标。
库存管理分析
通过数据可视化工具展示库存情 况，包括库存量、库存周转率、 缺货率等指标，帮助管理者更好
地管理库存。
客户分析
提升销售额和客户满意度
数据分析能够发现消费者的购买习惯和需求，帮助店铺更好地满足 客户需求，提升销售额和客户满意度。
数据分析的流程
数据收集
收集店铺运营过程中产生的各 种数据，包括销售数据、库存
数据、客户数据等。
数据清洗和整理
对收集到的数据进行清洗和整 理，去除异常值和缺失值，保 证数据的准确性和完整性。
库存数据跟踪商ຫໍສະໝຸດ 的库存数量和状态。顾客数据
确保店铺数据在收集、存储和使用过程中的安全性，防止数据泄露和未经授权的 访问。
隐私保护
在数据分析过程中，要尊重和保护客户的隐私，避免泄露个人敏感信息。
大数据处理技术
数据整合
将不同来源和格式的数据进行整合， 以便进行统一的分析和处理。
实时分析
随着数据量的增长，需要采用高效的 大数据处理技术，对实时数据进行快 速分析和响应。
客户画像构建
基于客户购买行为、偏好等数据 ，构建客户画像，了解不同类型
客户的需求和特点。
客户细分
根据客户画像将客户划分为不同细 分群体，针对不同群体制定个性化 营销策略。
个性化推荐
根据客户历史购买记录和偏好，进 行个性化商品推荐，提高客户满意 度和购买转化率。
06
店铺数据分析的挑战与未 来发展
数据安全与隐私保护
可交互性
数据可视化应该具有可交互性，允许用户通 过点击、拖拽等方式探索数据。
数据可视化案例
销售数据分析
通过柱状图、折线图和饼图等展 示销售数据，包括销售额、销售
量、销售利润等指标。
库存管理分析
通过数据可视化工具展示库存情 况，包括库存量、库存周转率、 缺货率等指标，帮助管理者更好
地管理库存。
客户分析
提升销售额和客户满意度
数据分析能够发现消费者的购买习惯和需求，帮助店铺更好地满足 客户需求，提升销售额和客户满意度。
数据分析的流程
数据收集
收集店铺运营过程中产生的各 种数据，包括销售数据、库存
数据、客户数据等。
数据清洗和整理
对收集到的数据进行清洗和整 理，去除异常值和缺失值，保 证数据的准确性和完整性。
库存数据跟踪商ຫໍສະໝຸດ 的库存数量和状态。顾客数据
零售数据分析PPT课件
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
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
中职《网店运营(第2版)》课件项目6 数据分析
项目目标
知识目标：
➢ 了解网店运营中常用的数据分析工具 ➢ 掌握网店运营的核心数据指标
技能目标：
➢ 熟练运用网店数据分析的工具和方法 ➢ 具备网店核心数据指标的分析及应用能力 ➢ 能对网店流量进行分析以及优化 ➢ 能通过数据分析挖掘网店运营过程中存在的问题，提出优化建议
情感目标：
➢ 培养对数据的敏锐度和敏感性，树立数据分析的意识 ➢ 培养电商数据化的运营思维 ➢ 培养综合分析问题的能力 ➢ 培养团结、协作的团队精神
6.1.5所示。通过查看实时榜单可以了解店铺主推款的浏览量、访客数、支
付金额、支付买家数以及支付转化率的变化，对于访客数多和转化率高的宝
贝可以做重点推广。
图6.1.5 实时榜单
• （4）实时访客
•
实时访客即是对访问时间、入店来源、被访页面、访客位置、访客编
号等数据进行统计，如图6.1.6所示。通过实时访客可以针对性分析出买家
的浏览习惯和特征。
图6.1.6 实时访客
活动名称：生意参谋
活动一
活动二
活动三
• 活动实施：
• 第1步 了解生意参谋的主要功能
• 3、流量纵横
• 网店流量主要分为PC端流量和无线端流量。通过流量纵横可以查
看不同端口的流量数据，还可以查看与同行店铺的流量对比情况。流
量纵横包括流量概况、来源分析、动线分析和消费者分析等板块。
➢ 数据分析是一项非常复杂的系统工作，李丽在实习过程中，抓住重点 ，基本掌握了网店运营数据分析的核心数据指标，对网店的流量进行分析 和优化，提升了网店的转化率。在实训期结束时，刘部长对李丽的工作给 予了充分肯定，为她的课程实训成绩打了“优”，李丽感觉感觉特别自豪，这 更加增强了她学好电子商务专业的决心。
1+X网店运营基础 初级课件 模块五 运营数据分析
平台内数据分析工具——数据纵横
热搜词
飙升词
零少词
从搜索人气、搜索指数、点击率、转化率等角度寻找合适的关键词，为直通车选词提供词源。 搜索词分析
平台内数据分析工具——数据纵横
平台内数据分析工具——阿里指数
性质： 大数据展示平台，为市场及 行 业研究的参考、社会热点 的洞 察工具
指数化角度： 地域角度、行业角度
首页模块为卖家提供常见功能模块聚合入口，主要包括实时指标、流量分析、搜索词排 行、转化分析，买家购买数据，商品/服务/物流评价，竞争情报和行业排行。
平台内数据分析工具——生意参谋
实时模块主要监控店铺实时动态数据。实时概况、实时来源（流量入口免费还是付费）
与实时访客（访问时间、入店来源、访客位置）为三组主要数据，无线端数据较为常用。
精准定位推广区域
通过关键词搜索，卖家能根据不同国家和地区的搜索热度，清楚的判断该产品的核心市 场位置，并针对重点推广地域进行营销方案的策划和长尾关键词的构建。
有助于内容营销
借助谷歌趋势，卖家能够了解国外实时热点时事，并以此为话题，借助新媒体平台进行 内容营销，从而提升店铺访问量。
单元二 客户评价分析热门程度.
需求图谱
展示相关词的相关程度，帮助卖家挖掘用户 隐藏的关注焦点与消费欲望
人群画像
展示用户年龄、性别、区域、兴趣分布的特 点，精准把握用户的消费习惯与行为特征
第三方数据分析工具——谷歌趋势
精准定位关键词
谷歌趋势能同时输入多个相近词进行比较和数据分析，以便卖家能定位精准的关键词。
阿里 指数
服务对象： 媒体、市场研究员、社会 大众
功能模块： 行业大盘、属性细分、 采购商素描、阿里排行
平台内数据分析工具——阿里指数
电商数据分析最全ppt全套课件完整版整套教学教程最新
及其搜索人群的分布情况等。其主要功能模块包括基于单个词 的趋势研究、需求图谱、人群画像，以及基于行业的搜索指常用工具
1.2.4 电商数据分析的基本流程
10
1．常规分析
电商数据分析都应该以业务场景为起点，以业务决策作为终点。基于此，可以按照以下 步骤来进行常规分析流程来处理数据。
1.2.4 电商数据分析的基本流程 2．内外因素分解分析
11
内外因素分解法可以通过 四象限图的结构把问题拆分为 四个因素，包括内部可控因素、 外部可控因素、内部不可控因 素、外部不可控因素，然后对 不同类型因素导致的问题采取 不同的解决方法。
1
2
3
4
5
对比思维是较常见的、 商 家 应 该 在 运 营 较直接的和较容易实 过 程 中 记 录 所 有 现的一种数据分析思 的 数 据 ， 保 存 到 维。比如对比各店铺 自己的数据库 中 ， 销量情况，对比淡季 并 通 过 建 立 不 同 和旺季的交易数据等。 的 数 据 维 度 和 追 通过这些对比，能够 踪 机 制 来 分 析 和 更直观和全面地分析 处理数据。 对象的情况。
8
2．平台类工具
平台类工具是指电商平台研发的数据分析工具，一般被整合于电商平台后台中，如阿里 巴巴平台的生意参谋。
生意参谋由阿里巴巴集团官方推出，致力于为淘宝商家提供精准实时的数据统计、多维 数据分析和权威的数据解决方案。商家可以通过生意参谋的以下模块来了解店铺数据。
1
2
3
4
店铺概况
实时直播
经营分析
文字图形类数据普遍应
用在关键词分析、人群
画像等场景中。
3 图表
图表类数据是经常用于 数据分析的一种可视化 电商数据类型，它可以 将枯燥的数字类数据， 转换为更为直观的图表。
1.2.4 电商数据分析的基本流程
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1．常规分析
电商数据分析都应该以业务场景为起点，以业务决策作为终点。基于此，可以按照以下 步骤来进行常规分析流程来处理数据。
1.2.4 电商数据分析的基本流程 2．内外因素分解分析
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内外因素分解法可以通过 四象限图的结构把问题拆分为 四个因素，包括内部可控因素、 外部可控因素、内部不可控因 素、外部不可控因素，然后对 不同类型因素导致的问题采取 不同的解决方法。
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对比思维是较常见的、 商 家 应 该 在 运 营 较直接的和较容易实 过 程 中 记 录 所 有 现的一种数据分析思 的 数 据 ， 保 存 到 维。比如对比各店铺 自己的数据库 中 ， 销量情况，对比淡季 并 通 过 建 立 不 同 和旺季的交易数据等。 的 数 据 维 度 和 追 通过这些对比，能够 踪 机 制 来 分 析 和 更直观和全面地分析 处理数据。 对象的情况。
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2．平台类工具
平台类工具是指电商平台研发的数据分析工具，一般被整合于电商平台后台中，如阿里 巴巴平台的生意参谋。
生意参谋由阿里巴巴集团官方推出，致力于为淘宝商家提供精准实时的数据统计、多维 数据分析和权威的数据解决方案。商家可以通过生意参谋的以下模块来了解店铺数据。
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店铺概况
实时直播
经营分析
文字图形类数据普遍应
用在关键词分析、人群
画像等场景中。
3 图表
图表类数据是经常用于 数据分析的一种可视化 电商数据类型，它可以 将枯燥的数字类数据， 转换为更为直观的图表。
项目七网店数据分析 ppt课件
二、网店数据分析指标
（七）转化率数据
网店转化率数据是指进店的所有客户中成功交易的 人数比例。要想网店有销量，就要让进店的客户下单购 买商品、提高转化率才能有业绩。与转化率有关的网店 数据主要有5个，如图。
2020/4/10
目录
1 网店数据分析概述 2 常用数据分析工具 3 阅读和分析数据 4 数据分析处理实战
目录
1 网店数据分析概述 2 常用数据分析工具 3 阅读和分析数据 4 数据分析处理实战
一、数据分析在网店运营中的作用
监控网店数据的作用
2020/4/10
二、网店数据分析指标
（一）流量数据
免费流量
AB
付费流量
自0
二、网店数据分析指标
（二）首页数据
（1）UV。UV(Unique Visitor) 是独立访客数，即一个 客户端进店访问不论重复访问了多少次都计为1次。 （2）停留时间。停留时间即访客访问首页的停留时间。 停留时间越长代表他对店铺越感兴趣，购买商品的可能 性也就越高。 （3）链接单击率。链接单击率之来访顾客单击链接的 次数与来访人数的比例。 （4）跳失率。跳失率是来访顾客浏览了首页就离开店 铺的概率。
网店运营与推广
项目七 网店数据分析
项目学习目标
项目导入
小王在羽我女装做运营有一段时间了，老板经常问 他拿一些报表数据，这些数据应该怎么分析整理， 应该去哪里取数，如何处理和分析才可以得出一些 基本结论，这些都是数据分析的重要作用。比如行 业数据去哪里可以得到，店铺每天的数据应该怎么 统计。
2020/4/10
2020/4/10
二、网店数据分析指标
（四）客服数据
监控客服数据，不仅是简单地指导每个客服每天的 业绩是多少，而是需要精准地统计客服数据，其中有以 下要点。 （1）对客服个人、客服团队、静默销售、店铺整体流 量数据进行全方位统计分析。 （2）统计客服的销售额（金额）、销售量（件数）、 和销售人数。 （3）统计客服客单价（金额），客件数（件数）和件 均价，分析客服关联销售的能力。 （4）多维度统计客服的转化成功率，包括询单到最终 下单的成功率、下单到最终付款的成功率，以及最终付 款的成功率。
店铺分析ppt课件
销售完成比及时间比
销售完成比=已完成总销售÷销售指标×100% 时间占比=已过去天数÷本月实际天数×100%
精选课件ppt
8
练习
• 案例：
现有一家店铺，它的9月销售指标是21万， 现在已经过去16天，销售完成102000元。
请你试着计算该店的销售占比和时间占比？ 分析一下，这个时候该店铺的负责人应该怎么做？
（坪效一般以周、月为计算单位，其中店铺实际营业面积不包含仓库面积）
提升店铺坪效能够减少店铺的运营成本，增加店铺的盈利。
坪效和陈列有直接的关系，陈列的好坏会影响坪效的高与低。
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12
数字化分析店铺—人效
人效＝该店铺当月的销售额÷该店铺营业人数
（其中该店铺营业人数是指实际参与销售的营业人员）
精选课件ppt
18
练习
某店铺9月6日销售额9743元， 销售102件货品，小票数57张。
请问：该店9月6日的连带率是多少？
该店9月6日的连带率是1.79
精选课件ppt
19
数字化分析店铺—平均单价
平均单价＝实际销售额÷销售总件数
平均单价是指该店所售出商品的均价。
商品人员在发货时候，可以根据店铺提供的该数据， 给相应的店铺配适合该店的价位的商品。
精选课件ppt
15
数字化分析店铺—客单价
客单价＝实际销售额÷交易次数（单据数）
客单价是指每一位顾客评均购买商品金额 客单价＝销售额÷销售小票数
便宜的货品谁都想卖，也谁都可以卖。
当客单价很低时，要多关注那些卖便宜货的员工。
客单价越底，销售则越差。
精选课件ppt
16
练习
某店铺昨天销售额：14118元，小票数83单。
销售完成比=已完成总销售÷销售指标×100% 时间占比=已过去天数÷本月实际天数×100%
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8
练习
• 案例：
现有一家店铺，它的9月销售指标是21万， 现在已经过去16天，销售完成102000元。
请你试着计算该店的销售占比和时间占比？ 分析一下，这个时候该店铺的负责人应该怎么做？
（坪效一般以周、月为计算单位，其中店铺实际营业面积不包含仓库面积）
提升店铺坪效能够减少店铺的运营成本，增加店铺的盈利。
坪效和陈列有直接的关系，陈列的好坏会影响坪效的高与低。
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12
数字化分析店铺—人效
人效＝该店铺当月的销售额÷该店铺营业人数
（其中该店铺营业人数是指实际参与销售的营业人员）
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18
练习
某店铺9月6日销售额9743元， 销售102件货品，小票数57张。
请问：该店9月6日的连带率是多少？
该店9月6日的连带率是1.79
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19
数字化分析店铺—平均单价
平均单价＝实际销售额÷销售总件数
平均单价是指该店所售出商品的均价。
商品人员在发货时候，可以根据店铺提供的该数据， 给相应的店铺配适合该店的价位的商品。
精选课件ppt
15
数字化分析店铺—客单价
客单价＝实际销售额÷交易次数（单据数）
客单价是指每一位顾客评均购买商品金额 客单价＝销售额÷销售小票数
便宜的货品谁都想卖，也谁都可以卖。
当客单价很低时，要多关注那些卖便宜货的员工。
客单价越底，销售则越差。
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16
练习
某店铺昨天销售额：14118元，小票数83单。
教学课件-零售数据分析与应用 (一)
教学课件-零售数据分析与应用 (一)教学课件-零售数据分析与应用随着互联网和信息技术的快速发展，各行各业都逐渐开始注重数据分析。
零售业也不例外，越来越多的企业开始将数据分析应用到业务中，通过对零售数据的检测，了解顾客消费趋势，制定相应的销售策略，提高销售额和客户满意度。
因此，教学课件-零售数据分析与应用，越来越受到人们的重视。
1、概述零售数据分析的背景随着经济的发展，零售业的竞争越来越激烈，企业必须利用数据分析技术优化商品销售策略，提高销售额。
接下来，通过数据分析挖掘模式，为业务提供更科学的依据。
因此，零售数据分析是零售企业必须掌握的核心竞争力。
2、零售数据分析的重要性针对零售业，数据分析可以帮助企业做出更准确的经济决策，提高其竞争力。
企业可以通过数据分析对顾客需求和产品销售状况进行深入了解，制定更科学的采购计划，建立销售预测模型，更好地控制公司的库存。
同时，通过对竞争对手的数据跟踪和分析，快速掌握市场动态，制定制敌制胜的策略。
3、教学课件-零售数据分析与应用的能力培养目标针对零售数据分析的教学课件，旨在通过学习与实践，使学员能够掌握零售数据分析的关键技术和流程，培养其进行数据分析和制定销售策略的能力。
具体而言，主要包括以下两个方面的能力：(1) 数据分析能力：通过数据探索、数据清洗、建模及数据挖掘等手段掌握分析零售数据的方法，针对不同的业务需求，制定科学的数据分析计划，将数据转化成有价值的信息。
(2) 销售策略制定能力：通过数据分析体现出来的商业价值，制定科学的销售策略，为提高产品销售和业务增长提供有力的支持。
4、教学课件的结构及教学方法教学课件-零售数据分析与应用主要从数据清洗、数据探索、数据挖掘与模型建立、数据可视化、以及销售策略制定五个环节介绍了零售数据分析的常见方法与技术，提供了经典的案例、算法以及工具，让学生可以快速掌握数据分析的专业知识。
同时，该课程采用面向实践的教学模式，鼓励学生独立思考，注重实践，允许学生通过分析实际数据、制定实际销售策略及报告的撰写等手段进行综合应用。
完整版电商运营数据分析PPT专题课件
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I级钢筋采用调直机进行调直。 所有安装过程检验xxxx先由安装班组自检，合格后由工长报xxxx部质检员验收，验收时填写相应记录，全部合格后，向监理报验，若有不合格项，必须填写不合格报告及不报告处理追踪报告
用户运营数据
5.6 所有高处清洗的操作工人需配有安全带，工人的安全带必须与其它牢固的结构相连接。 7.10.3.7密闭门及钢框应立式堆放，并支撑牢靠。
a．铝料运到施工工地之前，表面须用保护胶纸与牛皮包装纸进行保护包装，以免运输过程中划伤表面及安装后表面沾染具有腐蚀作用的水泥。 通过对xxxx水土流失类型、分布及土壤侵蚀强度和水土流失量进行预测、统计、分析，计算得出结论如下：
电商运营
数据分析
墙体水平筋与暗柱箍筋禁止有三根（含）以上重叠，重叠钢筋必须错开20mm以上。 对于返修后的工艺设备，再加工时，应重新做首件三检，合格后方可进行批量生产。
输入 标题
11.4明确水土保持工程投资渠道，保障资金来源 十、底板上施工缝必须留置在底板±0.000以上500mm高，止水钢板厚度不小于3mm，止水钢板的水平联结采用双面焊，搭接长度不小于100mm，止水钢板宽300mm，砼浇筑至150mm处
3 用户运营数据
点击输入标题
B起重机吊装作业时，汽车驾驶室内不得有人，重物不得超越驾驶 不定时对施工现场进行安全检查，发现隐患，要做到及时整改，并认真执行公司的"安全检查反馈制度"。
目录
CONTENTS
运营数据概览
用户运营数据
活动运营数据
项目运营数据
7.10.3 密封条安装，应符合下列要求： 4、作业过程中，发生两塔碰撞一台塔钢丝绳与另一台塔起重臂缠绕后，应立即停止动作，并对回转进行制动，通知维修人员解除缠绕后方能动作。
网店运营与推广之生意参谋数据分析介绍课件
数据分析：运用 合适的数据分析 方法和工具进行 分析
数据收集：收 集与目标相关 的数据
数据可视化：将 分析结果以图表 等形式进行可视 化展示
数据清洗：对数 据进行清洗和预 处理，去除噪音 和异常值
结论与建议：根 据分析结果提出 结论和建议，指 导业务决策
生意参谋的数据分析工具
生意参谋首页： 提供店铺核心数 据概览，包括流 量、转化率、客 单价等
用户行为数据： 包括用户在平台 上的浏览、点击、 购买等行为数据
03
05
02
外部数据：包括 搜索引擎、社交 媒体、行业报告 等数据
04
06
合作伙伴数据： 包括物流、支付、 广告等合作伙伴 提供的数据
市场趋势数据： 包括行业趋势、 竞争对手动态等 数据
2
生意参谋数据分析方法
数据分析的基本步骤
确定目标：明确 数据分析的目的 和需求
和需求
4
生意参谋数据分析应用
优化店铺运营策略
01
流量分析：分析 店铺流量来源，
优化推广策略
02
商品分析：分析 热销商品，优化 商品布局和库存
管理
03
客户分析：分析 客户行为，优化 客户服务和营销
策略
04
竞争对手分析： 分析竞争对手优 劣势，优化店铺 定位和营销策略
提高商品推广效果
商品数据分析：分析商品的销售数据、库存数据、 价格数据等，了解商品的市场表现和竞争情况。
01
流量分析：分析店铺的流量来源和访问深度，
了解客户需求和行为
02
转化率分析：分析店铺的转化率，找出影响
转化率的因素，提高销售业绩
03
商品分析：分析店铺的商品销售情况，找出
数据收集：收 集与目标相关 的数据
数据可视化：将 分析结果以图表 等形式进行可视 化展示
数据清洗：对数 据进行清洗和预 处理，去除噪音 和异常值
结论与建议：根 据分析结果提出 结论和建议，指 导业务决策
生意参谋的数据分析工具
生意参谋首页： 提供店铺核心数 据概览，包括流 量、转化率、客 单价等
用户行为数据： 包括用户在平台 上的浏览、点击、 购买等行为数据
03
05
02
外部数据：包括 搜索引擎、社交 媒体、行业报告 等数据
04
06
合作伙伴数据： 包括物流、支付、 广告等合作伙伴 提供的数据
市场趋势数据： 包括行业趋势、 竞争对手动态等 数据
2
生意参谋数据分析方法
数据分析的基本步骤
确定目标：明确 数据分析的目的 和需求
和需求
4
生意参谋数据分析应用
优化店铺运营策略
01
流量分析：分析 店铺流量来源，
优化推广策略
02
商品分析：分析 热销商品，优化 商品布局和库存
管理
03
客户分析：分析 客户行为，优化 客户服务和营销
策略
04
竞争对手分析： 分析竞争对手优 劣势，优化店铺 定位和营销策略
提高商品推广效果
商品数据分析：分析商品的销售数据、库存数据、 价格数据等，了解商品的市场表现和竞争情况。
01
流量分析：分析店铺的流量来源和访问深度，
了解客户需求和行为
02
转化率分析：分析店铺的转化率，找出影响
转化率的因素，提高销售业绩
03
商品分析：分析店铺的商品销售情况，找出
如何做门店销售数据分析PPT课件
数据可视化
介绍了数据可视化的基本概念、常用 工具和技巧，通过实例演示了如何制 作直观、美观的数据可视化图表，提 高了学员的数据呈现能力。
未来发展趋势探讨
大数据与人工智能融合
随着大数据和人工智能技术的不断发展，未来数据 分析将更加智能化，能够实现更精准的数据分析和 预测。
多源数据整合
未来数据分析将更加注重多源数据的整合，包括线 上、线下、社交媒体等各方面的数据，以更全面地 了解市场和用户需求。
时间跨度
通常选择近期数据，如最 近一个季度或一年的数据， 以便及时反映市场动态和 门店运营状况。
02
CATALOGUE
门店销售数据概述
销售数据种类
交易数据
包括销售额、交易量、客 单价等，反映门店整体销 售情况。
商品数据
包括商品种类、库存量、 销售量、毛利率等，帮助 分析商品销售表现。
客户数据
包括客户数量、购买频次、 客户满意度等，揭示客户 需求和行为特征。
实时数据分析
随着互联网和物联网的普及，数据产生速度越来越 快，未来数据分析将更加注重实时性，能够及时反 映市场变化和用户需求。
数据安全与隐私保护
随着数据量的不断增长和数据价值的不断提升，数 据安全和隐私保护将成为未来数据分析的重要议题， 需要采取更加严格的数据管理措施和技术手段来保 障数据安全和用户隐私。
THANKS
感谢观看
将不同来源的数据进行整合， 形成完整的数据集。
3. 数据分析
运用统计学和数据挖掘技术， 对数据进行深入分析，发现销
售规律和趋势。
4. 数据可视化
通过图表、图像等形式将数据 呈现出来，便于理解和交流。
03
CATALOGUE
门店销售数据分析方法
介绍了数据可视化的基本概念、常用 工具和技巧，通过实例演示了如何制 作直观、美观的数据可视化图表，提 高了学员的数据呈现能力。
未来发展趋势探讨
大数据与人工智能融合
随着大数据和人工智能技术的不断发展，未来数据 分析将更加智能化，能够实现更精准的数据分析和 预测。
多源数据整合
未来数据分析将更加注重多源数据的整合，包括线 上、线下、社交媒体等各方面的数据，以更全面地 了解市场和用户需求。
时间跨度
通常选择近期数据，如最 近一个季度或一年的数据， 以便及时反映市场动态和 门店运营状况。
02
CATALOGUE
门店销售数据概述
销售数据种类
交易数据
包括销售额、交易量、客 单价等，反映门店整体销 售情况。
商品数据
包括商品种类、库存量、 销售量、毛利率等，帮助 分析商品销售表现。
客户数据
包括客户数量、购买频次、 客户满意度等，揭示客户 需求和行为特征。
实时数据分析
随着互联网和物联网的普及，数据产生速度越来越 快，未来数据分析将更加注重实时性，能够及时反 映市场变化和用户需求。
数据安全与隐私保护
随着数据量的不断增长和数据价值的不断提升，数 据安全和隐私保护将成为未来数据分析的重要议题， 需要采取更加严格的数据管理措施和技术手段来保 障数据安全和用户隐私。
THANKS
感谢观看
将不同来源的数据进行整合， 形成完整的数据集。
3. 数据分析
运用统计学和数据挖掘技术， 对数据进行深入分析，发现销
售规律和趋势。
4. 数据可视化
通过图表、图像等形式将数据 呈现出来，便于理解和交流。
03
CATALOGUE
门店销售数据分析方法
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4. 店长现场教练主销主推货品。 4
店铺数据指标分析
分析
启发
教练技巧
畅 畅销货品的库存够吗？ 1. 店长每周找出店里的畅销货品。
销 畅销货品有替代品吗？ 2. 晨会以及现场教练员工搭配畅销货品与其他
款 检查前五位产品的库存， 货品。
准备补货 。
3. 掌握畅销商品，准备替代品。
1. 店长每周找出滞销货品。 促销
6% 市调
1.5% 包装
14
店面形象 产品设计 服务更好更安全
10
第二步：深度作战 扩大产品 • 提供新产品
品牌延伸：旗下自有及代理品牌，每个品牌分别针对 不同的目标市场…… • 改进产品性能 ： 增加产品功能 ：卖文化而不是卖产品 增加产品花色、品牌、规格、型号 坚持开店在最好的位置
11
第三步 面积作战 重新开拓 • 店铺面积增加，订货增加 • 装修让单店获利 • 开拓新地域市场：产品区域定位 • 占据主流市场，开拓边缘市场
滞 2. 数量及金额占比最大的滞销品，搭配其它的货品出样。
销 3. 店长在晨会以及现场教练员工滞销货的卖点。把FAB找出来，让滞销
款
货品跑起来。①三天陈列给它最好的位置，穿模。②找最好的同事去 推它。③让同事穿着卖它。④内部促销。
货品在订货的时候是不 1.检查陈列：如果陈列有问题，最好更换位置，
连
是按照成套的配搭来订 可以相互配搭的产品放在附近。
教练店长不断的去提醒员工怎样去建立 防盗的意识。
小件的商品用鱼线连接。
6
懂得以一敌四。
七、营业额的危险信号
• 营业额是否形成平行线 • 获利率是否长期低落 • 负债比率是否恶化 • 现金流动性情况如何
7
八、营业额增减的变化程度比较
• 与目标值比较 • 与前期业绩额比较 • 与同业状况相比较
8
九、增加营业额的四步曲
平均 检讨员工的销售技巧。 2.
单价 以平均单价作为货品单价 3.
的参考数。
4.
反映员工的产品知识和销 1.
人 售技巧是怎样。
2.
效 员工和货品的匹配度。 率 检讨员工的排班是否合理。3.
4.
货品流 反映货品的丢失，损耗。 1. 失率 员工的防盗意识。
2.
3.
技巧
增加以客单价为主的产品数量。 将高于客单价的货品做特殊的陈列。 现场教练员工回应价格高的问题。
平均单价 客单价 人效率 货品流失率
每日的、每周的、每月的总销售额。
同一时间相比。
每个类别的销售额是多少。
我们店铺总体的销售额除以店铺的面积数。
畅销货品
滞销货品
销售件数除以交易次数，交易次数指的是我们店铺里的销售小 票张数。
销售额除以销售件数。
销售额除以交易次数。一整天的销售额除以你有多少张小票。
每个人每天的销售额是多少。
货.
2.每周计算连带率。
带 店铺里的展示是不是按 3.晨会及现场教练员工搭配货品的卖点。
率 成套的配搭来展示.
4.店长教练现场推动员工利用促销提高连带率。
员工的销售技巧如何。
5
店铺数据指标分析
分析
启发
客单价 反映顾客在店铺消费能力。1.
货品与客人的能力是否相 2.
符。
3.
店铺消费者的消费能力。 1.
12
第四步 创造市场作战 多元化经营 • 向前整合：上游商业链条（供应链整合） • 向后整合：批发型企业整合到营销型企业 • 水平整合： • 向下整合：
做品牌经营和销售管理者 让终端离顾客更近
13
达成营业目标原因排列图
34%
百分比 %
人 员
销
售
23%
产
品 开 发
13% 12.5 %
10%
、 组 织
增加以平均单价为主的产品的数量。 将高于平均单价产品特殊陈列。 提高员工销售中高价位货品的能力。 将低于平均单价的商品卖给理性型顾客。
提高员工销售技巧。 员工的服务能力、附加推销能力要很强 这和货品的高价位要相当。 排班时要优势互补，发挥金牌卖手的带 动能力。 让有把握和信心的员工销售他有把握卖 的货品。
货品 销售
额
了解店铺的区域消费者的消费 2. 取向。
店里的慢流的种类，要加强展示让它 可以跑起来。
发现店铺之间的类别产品销售 3. 促销推广。
有什么样的独特点。
看店铺的生产力。
1. 检讨头档、橱窗及模特是否陈列的是
评 效
确认店铺的存货和销售的对比，
是不是一个合理的对比。
2. 3.
低价位的货品，评效当然是低的。 每周为店铺制定主推货品。 主推货品给最好位置、最好人来卖。
新
开
扩拓
大
产
品
项 目 种
现 状
类
第二步 深度作战 扩大产品项目
增量作战 持续订货 第一步
现状
增加顾客数量
第四步 创造市场作战 多元化经营
面积作战 重新开拓 第三步
新开拓
9
第一步：增量作战 持续订货 • 增加现有顾客的购买率，使他们买得更多
增加上货的频率 多款少量 • 吸引新顾客购买
促销的手段 女人（随意性购物）：产品-品牌 • 吸引竞争者的顾客，转换购买品牌
货品的丢失损坏的百分比。
3
店铺数据指标分析
分析
启发
销 了解我们生意的走势。
售 激励员工，为员工定目标。 额 比较各分店的情况。
同比 销售目标合理化。
技巧
评估店铺店长、员工 及货品的组合。
通过货品组合和销售情况对店 1. 重新编写下一次的货品组合。要让店
分类 铺的订货、组货考虑有没问题。 铺里卖对的货品。
店铺的核心指标
店铺策略：店铺里面产品是否适合整区的顾客，店铺 里面卖的货品对不对。
员工服务：员工的销售能力如何 ，卖货的人有没有能 力卖它。
店铺运作：仓库以及店铺是否有效率，店铺的整 个 运作有没有让货品更好的去卖。
2
一、店铺数据指标分析
销售额 同比
分类货品销售额
评效 畅销款 滞销款 连带率