店铺销售日统计表数据分析

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门店日销售报表的表格

门店日销售报表的表格
门店日销售报表的表格通常包含以下几个方面的内容：
1. 日期：列出每天的销售日期，以便对比和分析销售趋势。

2. 销售金额：记录每天的总销售金额，包括商品价格和其他销售相关费用。

3. 销售数量：统计每种商品的销售数量，有助于了解热销商品和库存情况。

4. 客单价：计算每个顾客的平均消费金额，为销售策略和客户服务提供参考。

5. 销售渠道：标明销售渠道的类型，如线下门店、电子商务平台等，用于分析销售渠道的贡献度。

6. 销售人员：记录销售人员的工号或姓名，可以跟踪和评估每个销售人员的表现。

7. 销售区域：若门店分布在不同的区域，可以记录销售区域，便于对比和分析不同区域间的销售情况。

8. 销售品类：分类列出不同商品的销售情况，例如食品、家居用品、服装等，有助于了解不同品类的销售情况。

9. 退货/换货：记录每天的退货和换货情况，包括退货金额和数量，以及原因和处理方式。

10. 备注：提供额外的备注栏，可记录一些特殊情况或需要特别关注的事项。

以上是门店日销售报表表格的一般内容，根据实际需求和业
务特点，还可以根据情况进行调整和扩展。

日常数据报表

日常数据报表——销售任务报表●门店销售情况监控报表●公式：完成率=完成金额/任务金额；增长率=完成金额/历史销售；销售占比=每月完成金额/年度完成金额●周期：年报●用途：●对单店实施目标管理，包括任务完成情况和历史销售对比●合理计算销售占比及增长率，为任务制定及任务分配提供数据依据●为订货时的订货金额提供数据参考●门店导购销售情况监控报表●公式：当日合计=各导购日销售合计；累计销售=当日销售+上日累计销售●周期：月报、年报●用途：●对导购实施目标管理，包括任务完成情况和各导购的销售比较●为导购销售提成计算和优秀导购评比提供依据●销售分析的基础报表●公式：本期结存=上期结存+上期进货-本期退货-本期销售●周期：日报、周（旬）报、月报●用途：●反映店面基本物流情况，是店面《盘存表》、《日结单》、《调货单》的综合报表●显示周期内各款号、各类别的销售情况；为后期分析提供基础数据●显示单款的具体流向；为周期末的货品盘存提供数据●统计周期内新品零售(金额)排名的前10款,或类别零售排名的前3款；●公式：销售流速=累计销售件数/（上市天数/7天）；平均折扣=（销售金额/销售件数）/单价●周期：周报、月报、季报●用途：●反映周期内支撑销售的产品分别是那些，并对款式进行记录，畅销原因进行分析（2/8比率）●为卖场补货提供依据，按照货品可销售周期可计算预计补货量●通过卖点分析为订货提供货品选择依据●由进销存报表引申的分析报表，对销售结构进行分析●公式：客单价=销售金额/销售件数；件数占比=销售件数/件数合计；产销比=销售件数/（销售件数+库存件数）●周期：月报、季报●用途：●显示周期内各类商品的销售结构，客单价，以及单品类商品的产销比●为订货时的订货结构和主要价格带提供参考依据●为下一个周期的销售计划，产品销售重点，促销计划提供参考●由进销存报表引申的分析报表，对库存结构进行分析●公式：件数占比=库存件数/件数合计；库存金额产销比=累计销售原价/（累计销售原价+库存金额）；累计销售原价和库存金额由销售进销存报表中计算●周期：月报、季报●用途：●显示周期内各类商品的库存状况，以及各大类商品的综合产销比●为订货时各类别的订货金额的计算提供参考●为下一个周期的销售计划，库存销售重点，促销计划提供参考●监控一季货品的整体产销比及物流回转●计算销售过程中各类别的号型占比情况●公式：号型占比=件数合计/件数累计●周期：月报、季报●用途：●显示周期内各类商品的销售号型占比情况●为补货时各类别的补货号型结构提供依据●为订货时各类别的订货号型结构提供依据●补货流程：●根据《门店物流帐》时刻关注单款产品的销售状况和库存情况●根据畅销款分析和畅销款库存情况及时针对畅销款进行补货●补货时根据销售流速计算预计补货数量；一般来讲补货数量=销售流速*（预计销售天数/7天）+1套全号数量（或中间号）；但实际计算中（预计销售天数/7天）≤2即：只针对过后2周进行补货●根据单款销售号型比例和单款库存号型情况计算各号型的补货数量●对于流速一般的款式要做到季中随时补号，季末终止补号●对于流速较差的款式要做到不补号，并加大推销力度争取当季清零●销售高峰（周末、节假日、商场活动订货和补货——订货流程●订货流程：●根据销售任务报表预计订货周期内的销售额●用预计销售额减去上季库存所形成的销售额（库存金额*库存产销比60%*库存折扣50%）；得到新品预计销售额●新品预计销售额除以新品预计折扣（80%），再除以新品预计产销比（55%-60%）；得到新品预计订货额●根据销售类别分析对新品预计订货额进行分配●根据库存类别分析对新品的类别订货额进行调整●以客单价和畅（滞）销款分析为参考，选择主销商品和辅助商品●分配单款订货金额，并根据定价计算出数量●主销款：款式（30%）；金额（60%-70%）●辅助款：款式（70%）；金额（30%-40%）●根据产品号型分析对单款订货数量进行分解；并根据颜色和款式对号型进行适当调整。

商品销售数据统计与分析

• 步骤03 选择I2 单元格，在编辑栏中输入公式 “=LARGE($C$ 2:$C$9,ROW()− 1)”，并按 “Ctrl+Enter” 组合键确认，得出排名第一的销售额，然后设置
制作销售报表
任务重点与实施三、商品销量排名分析
课堂解疑
• LARGE函数 • 作用：返回数组或数字型数据区域中的第
• （3）value_if_false：结果为FALSE时返回的值。
制作销售报表
任务重点与实施二、畅销与滞销商品分析
• 步骤15 根据需要为表格设置字体格式、标题填充色、对齐方式、边框、表格样式等，以美化表格。
表样式：天蓝，表样式浅色20
对齐方式：“商品编码”和“销售状态”列居中对齐
制作销售报表
任务重点与实施
二、畅销与滞销商品分析
• 步骤06 选择A2:A9单元格区域，单击“数据”选项卡“排序和筛选”组中的“排序”按钮，弹出“排序提醒”对话框，选中“以当前选定区域排序”单选钮，然后单击“排序”按钮。
• 步骤07 弹出“排序”对话框，保持默认设置，单击“确定”按钮。
制作销售报表
制作销售报表
任务重点与实施
一、制作销售报表
• 步骤01 打开“素材与实例\项目七\销售报表.xlsx”，在“月销售报表”工作表中选择A1:H1单元格区域，然后单击“视图”选项卡“窗口”组中的“冻结窗格”按钮，在展开的下拉步列骤表02 中选择选D择2:E“66单冻元结格区首域行，”在“选开项始”。选项卡“数字”组中的“数字格式”下
步骤01 打开“素材与实例\项目七\销售报表分析（1）.xlsx”，将 “Sheet2”工作表重命名为 “滞销与畅销商品分析”。

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。

《Excel数据分析》分析商品的销售情况

输入公式计算商品日销售额环比。添加“销售额环比”字段，并将“销售额环比”字段的单元格格式设置为百分比且保留2位小数。选择单元格C3，输入“=(B3-B2)/B2”。确定公式，按下【Enter】键，并用填充公式的方式即可计算对应日期的销售额环比，如图所示。
8
绘制簇状柱形图和折线图分析商品销售额的环比
1.绘制组合图
➢ 绘制商品的每日销售额和环比值的簇状柱形图和折线图的组合图，具体步骤如下。 ①打开【插入图表】对话框。选择单元格区域A1:C32，在【插入】选项卡的【图表】命令组中，单击按钮，弹出【插入图表】对话框，可查看所有图表。
9
绘制簇状柱形图和折线图分析商品销售额的环比
②选择组合图。切换至图8–6所示的【所有图表】选项卡，单击【组合图】选项，在【为您的数据系列选择图表类型和轴】列表下将“销售额环比”设为【次坐标轴】，如图所示。
17
计算商品毛利率
1.计算成本金额和消费金额
➢ 在计算毛利率之前需要计算成本金额和销售金额，具体操作步骤如下。 ①输入公式。在【订单数据】工作表中的单元格P1的位置添加“成本金额”辅助字段，并在单元格P2中输入 “=K2*M2”，确认公式。按【Enter】键即可计算该笔订单的成本金额；将鼠标指针移到单元格P2的右下角，当指针变为黑色加粗的“+”指针时，双击左键即可计算所有订单的成本金额，如图所示。
18
计算商品毛利率
②创建空白数据透视表。在【订单数据】工作表内单击数据区域内任一单元格，在【插入】选项卡的【表格】命令组中，单击【数据透视表】图标，弹出【创建数据透视表】对话框，单击【确定】按钮，创建一个空白数据透视表，并显示【数据透视表字段】窗格。 ③计算成本金额和消费金额。将“日期”字段拖曳至【行】区域，“成本金额”和“消费金额”字段拖曳至【值】区域。创建的数据透视表结果如图所示。

2015 天猫淘宝京东每日销售数据统计分析表

2015年1月10日六 2015年1月11日日 2015年1月12日一 2015年1月13日二 2015年1月14日三 2015年1月15日四 2015年1月16日五 2015年1月17日六 2015年1月18日日 2015年1月19日一 2015年1月20日二 2015年1月21日三 2015年1月22日四 2015年1月23日五 2015年1月24日六 2015年1月25日日 2015年1月26日一 2015年1月27日二 2015年1月28日三 2015年1月29日四 2015年1月30日五 2015年1月31日六
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 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! #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! #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! #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! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!

淘宝日常运营数据统计分析表

8584 连衣裙
16
合计
8940
571437
786
67
285719
17
3%
4% 3% 4% 5%
11% 12%
4% 5%
5% 7%
8% 9%
12% 8%
北京河北山东辽宁江苏广东河南黑龙江天津上海浙江吉林山西内蒙古安徽
执行日期活动
活动方案与预算
月预算活动预算直通车
钻展
-3.00 -3.00 -3.00 -3.00 -3.00 -3.00 -3.00
49944 49944 49944 49944 49944 49944 49944
########## ########## ########## ########## ########## ########## ##########
销售-流量数据
首页
日期
PV
周期
5月1日周三
58240
5月2日周四
5月3日周五
5月4日周六
5月5日周日
5月6日周一
5月7日周二
5月8日周三
5月9日周四
5月10日周五
5月11日周六
5月12日周日
5月13日周一
5月14日周二
5月15日周三
5月16日周四
5月17日周五
5月18日周六
165.42
162.00 162.00 162.00 162.00 162.00 162.00 162.00 162.00
-32.83 2107504 350,000
1.94 563214 -380,000
-1.53 1428273 -930,000

店面数据统计分析表

星期三 10月19号 18-24度阴到小雨 1000 1503 974.3 0.64823686 部分3-6折 97.43% 85% 51 19.10 3 324.766667 4 1.33333333 526 46.01%
星期四 10月20号
星期五 10月21号
星期六 10月22号
星期日 10月23号
星期六 10月1号 24-26度阴 4000 10718 5035.3
星期日 10月2号 24-26度阴 4000 15278 7208.2
星期一 10月3号 24-26度阴 4000 9533 4437.8
星期二 10月4号 24-26度晴 3500 9187 4385
星期三 10月5号 24-26度晴 2000 4568 2197
星期一 10月24号
星期二 10月25号
合计
1000
1500
2000
2000
1000
1000
1500
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
#DI098 51 0.00
0.00% 0.853098 51 0.00
星期四 10月6号 24-26度晴 2000 4529 2027.4
星期五 10月7号 20-25度晴 2000 9920 4645
星期六 10月8号 19-26度晴 1000 0 0 #DIV/0!
星期日 10月9号 19-26度晴 1000 399 351 0.87969925
0.46979847 0.47180259 0.46551977 0.47730489 0.48095447 0.44764849 0.46824597 380-200 125.88% 16% 51 98.73 12 419.608333 20 1.66666667 3751 25.51% 180.21% 31% 51 141.34 16 110.95% 39% 51 87.02 12 125.29% 48% 51 85.98 8 109.85% 53% 51 43.08 7 101.37% 57% 51 39.75 6 337.9 8 232.25% 66% 51 91.08 10 464.5 19 1.9 3472 25.25%

(完整版)店铺销售数据分析表格

店铺数据指标计算和分析报告

店铺数据指标计算和分析报告目录店铺数据指标计算和分析报告 (1)引言 (2)背景介绍 (2)目的和意义 (2)店铺数据指标概述 (4)什么是店铺数据指标 (4)店铺数据指标的分类 (4)店铺数据指标的重要性 (6)店铺数据指标计算方法 (6)销售额指标计算方法 (6)客单价指标计算方法 (7)客流量指标计算方法 (8)库存周转率指标计算方法 (10)盈利能力指标计算方法 (11)店铺数据指标分析 (11)销售额指标分析 (11)客单价指标分析 (12)客流量指标分析 (13)库存周转率指标分析 (14)盈利能力指标分析 (15)店铺数据指标改进措施 (16)提升销售额的改进措施 (16)提高客单价的改进措施 (16)增加客流量的改进措施 (17)提高库存周转率的改进措施 (18)提升盈利能力的改进措施 (19)结论 (20)总结店铺数据指标的重要性 (20)分析改进措施的可行性 (21)展望店铺数据指标的未来发展趋势 (21)引言背景介绍随着经济的发展和消费者需求的变化，店铺数据的计算和分析变得越来越重要。

店铺数据指标是指通过对店铺运营数据进行统计和分析，以评估店铺的经营状况和效益的一种方法。

通过对店铺数据指标的计算和分析，可以帮助店铺管理者更好地了解店铺的运营情况，制定合理的经营策略，提高店铺的竞争力和盈利能力。

随着互联网的普及和电子商务的兴起，店铺数据的计算和分析变得更加便捷和高效。

传统的店铺数据统计和分析通常需要手动记录和整理数据，耗时耗力且容易出错。

而现在，通过电子商务平台和数据分析工具，店铺数据可以自动采集和整理，大大提高了数据的准确性和分析的效率。

店铺数据指标的计算和分析可以从多个维度进行，如销售额、利润、客流量、客单价等。

这些指标可以帮助店铺管理者全面了解店铺的经营情况。

例如，销售额是衡量店铺销售能力的重要指标，通过分析销售额的变化趋势和构成，可以判断店铺的销售情况和产品热度，进而调整产品组合和销售策略。

服装专卖店数据分析报告(3篇)

第1篇一、报告概述随着消费市场的不断发展和消费者需求的多样化，服装行业作为传统零售行业的重要组成部分，面临着巨大的竞争压力。

为了更好地把握市场趋势，提升销售业绩，本报告将对某服装专卖店的销售数据进行分析，旨在揭示销售规律、消费者偏好以及潜在的市场机会。

二、数据来源及方法1. 数据来源：本报告所使用的数据来源于某服装专卖店的销售系统，包括销售数据、库存数据、顾客数据等。

2. 分析方法：- 描述性统计分析：对销售数据、库存数据、顾客数据进行统计描述，如平均值、中位数、标准差等。

- 交叉分析：分析不同时间段、不同产品类别、不同顾客群体之间的销售关系。

- 趋势分析：通过时间序列分析，预测未来销售趋势。

- 相关性分析：分析不同变量之间的相关关系，如销售额与顾客满意度之间的关系。

三、销售数据分析1. 销售总量分析：- 总体趋势：过去一年内，服装专卖店的销售额呈现稳步增长的趋势，同比增长率为15%。

- 季度波动：第一季度销售额最高，第三季度销售额最低，这与季节性因素有关。

2. 产品类别销售分析：- 畅销品类：休闲装、商务装销售额占比最高，分别为40%和30%。

- 滞销品类：运动装、户外装销售额占比最低，分别为10%和5%。

- 原因分析：休闲装、商务装因其适用范围广、款式多样而受到消费者青睐；运动装、户外装由于款式更新较快，且消费者需求相对固定，销售增长缓慢。

3. 顾客群体分析：- 顾客年龄分布：25-35岁年龄段的顾客占比最高，达到60%。

- 顾客性别分布：女性顾客占比略高于男性顾客，分别为55%和45%。

- 顾客消费能力：中等消费能力的顾客占比最高，达到70%。

四、库存数据分析1. 库存周转率：过去一年内，服装专卖店的库存周转率为2.5次，处于行业平均水平。

2. 库存结构分析：- 畅销品类库存：休闲装、商务装库存充足，周转率较高。

- 滞销品类库存：运动装、户外装库存积压，周转率较低。

- 原因分析：畅销品类库存充足，以满足消费者需求；滞销品类库存积压，需加大促销力度或调整产品结构。

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

时装店数据分析报告(3篇)

第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展和消费者消费水平的不断提高，时装行业逐渐成为热门市场。

为了更好地把握市场动态，提高店铺运营效率，本报告通过对某时装店近一年的销售数据进行分析，旨在为店铺管理层提供决策依据。

二、数据来源本报告所使用的数据来源于某时装店近一年的销售记录，包括销售金额、销售数量、顾客性别、年龄、消费频率等。

三、数据分析1. 销售数据分析（1）销售额分析根据销售记录，我们可以计算出以下数据：- 年销售额：1000万元- 月均销售额：83.33万元- 日均销售额：2.78万元从上述数据可以看出，该时装店近一年的销售额总体稳定，月均销售额较为稳定。

（2）销售数量分析- 年销售数量：10万件- 月均销售数量：8333件- 日均销售数量：278件销售数量与销售额呈现正相关关系，说明店铺在销售数量方面表现良好。

2. 顾客分析（1）顾客性别分析根据顾客性别分布，我们可以得出以下数据：- 男性顾客占比：40%- 女性顾客占比：60%从性别比例来看，女性顾客是该时装店的主要消费群体。

（2）顾客年龄分析根据顾客年龄分布，我们可以得出以下数据：- 18-25岁顾客占比：35%- 26-35岁顾客占比：45%- 36-45岁顾客占比：15%- 46岁以上顾客占比：5%从年龄分布来看，该时装店的主要消费群体集中在18-45岁之间，尤其是26-35岁年龄段。

（3）顾客消费频率分析根据顾客消费频率，我们可以得出以下数据：- 高频消费顾客（每月消费1次以上）占比：20%- 中频消费顾客（每月消费1次以下）占比：50%- 低频消费顾客（每年消费1次以下）占比：30%高频消费顾客占比相对较低，说明顾客的消费忠诚度有待提高。

3. 商品分析（1）热销商品分析根据销售数据，我们可以找出以下热销商品：- 商品A：销售额占比20%- 商品B：销售额占比18%- 商品C：销售额占比15%热销商品是该店铺销售业绩的重要支撑，店铺应继续保持热销商品的生产和销售。

甜点餐饮店数据分析报告(3篇)

第1篇一、前言随着人们生活水平的不断提高，甜点已成为消费者日常饮食中不可或缺的一部分。

甜点餐饮店作为满足消费者甜食需求的重要场所，其经营状况直接关系到消费者的消费体验和企业的经济效益。

本报告通过对某甜点餐饮店的数据进行分析，旨在了解其经营现状，为今后经营策略提供参考。

二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告所采用的数据主要来源于以下三个方面：（1）某甜点餐饮店的销售数据，包括销售额、销售量、顾客消费金额等。

（2）顾客问卷调查，了解顾客对甜点的喜好、消费习惯等。

（3）市场竞争分析，包括竞争对手的营业数据、市场占有率等。

2. 分析方法本报告采用以下分析方法：（1）描述性统计分析：对数据进行汇总、分类、计算等，以揭示数据的基本特征。

（2）相关性分析：分析不同变量之间的关系，判断是否存在相关性。

（3）回归分析：通过建立数学模型，预测未来趋势。

三、数据分析1. 销售数据分析（1）销售额分析某甜点餐饮店近一年的销售额呈现上升趋势，从2019年的100万元增长到2020年的150万元，同比增长50%。

这说明甜点餐饮店在市场竞争中具有较强的竞争力。

（2）销售量分析某甜点餐饮店近一年的销售量也呈现上升趋势，从2019年的5万份增长到2020年的7.5万份，同比增长50%。

这表明消费者对甜点产品的需求持续增长。

（3）顾客消费金额分析顾客消费金额方面，某甜点餐饮店近一年的平均消费金额为50元，与2019年的45元相比，增长了11.1%。

这说明顾客对甜点产品的消费意愿较强。

2. 顾客数据分析（1）顾客年龄分布通过顾客问卷调查发现，某甜点餐饮店的顾客年龄主要集中在18-35岁之间，占比达到70%。

这表明甜点餐饮店的目标顾客群体为年轻人。

（2）顾客性别分布顾客性别方面，女性顾客占比达到60%，男性顾客占比为40%。

这说明甜点餐饮店在女性消费者中具有较高的吸引力。

（3）顾客消费频率顾客消费频率方面，每周至少消费一次的顾客占比为60%，每月消费一次的顾客占比为30%，其他顾客占比为10%。

超市销售数据分析五大方面

超市销售数据分析五大方面7年多的零售职业生崖，经历了很多的销售数据的分析及行动计划，超市的周报即每周汇总、统计各个部门销售数据的报表，其中包括各部门的销售额、毛利、毛利率、日比，周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划。

面对这样一张报表，如何能在这些繁琐的数据中，合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法是至关重要的，报表的分析主要从以下几方面入手。

一、销售额分析：首先可以从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。

大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措二、毛利率分析：从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。

现在大型卖场的综合毛利率在13～18％，标准超市的毛利率在16～20％，便利店的毛利率可能会在22％左右。

其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。

一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。

三、贡献毛利率分析：部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。

管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。

对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。

例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑．就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。

某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。

店铺数据分析表

成交成交成交件数单数率
连带率
周销售
VIP购买人数
VIP购买金
额
KPI数据分析
提升计划
A
104
42 40% 18 14 13% 1.3 10635 4 2943
B
68
27 40% 9 6 9% 1.5 6934 2 2604
C
60
29 48% 9 6 10% 1.5 6345 2 1997
成交率=成交单数/接单人数此处的成交率是店铺整体的成交情况成交率=成交单数/试穿人数此处的成交率是店铺员工个人在销售环节中的表现情况
思考：在销售环节中影响店铺成交的因素有哪些？
加盟店铺周营业数据分析
店铺：
店长：
员工姓名
接单人数
试穿人数
试穿率
数据时间：5月21日-5月27日
成交成交成交件数单数率
19
1907 3826 2260 19814
该后面员期提工需升销加售强技销巧售及技连巧带及方搭面配较技欠巧缺方，搭1（、配可淡技和场巧销搭方售配面技演：巧练
例：下面是一新开店铺，现请通过下面的数据分析出店铺中下一阶段店铺
的提升方向在哪里？如何提升？
加盟店铺周营业数据分析
店铺：店长：
数据时间：2012-05-21----2012-05-27
员工接单试穿人试穿成交成交成交连带周销 VIP购 VIP购买
KPI数据分析
提升计划
姓名人数数王娜 28 15
数据分析表的目的：
帮助店铺管理者更好的分析出店铺员工在一定周期内的工作表现；每位员工在工作中的强项及短板，总结下一阶段工作重点，针对性的做提升计划；为店铺业绩提升做数据支撑。

销售数据分析统计表1

9月 6100 5424 4399 15923
10月 4482 3228 3208 10918
单位：万元
11月
12月
2403
2971
4253
5600
3632
2626
10288
11197
A产品月销量簇状图
7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000
0 0
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000
总金额
8
10
12
ห้องสมุดไป่ตู้
14
制表人：产品名称
A B C 总金额
1月 3500 2672 2213 8385
2月 5373 1876 3558 10807
3月 4200 3800 5117 13117
4月 1779 4588 3771 10138
5月 4609 4164 7500 16273
销售数
A产品销量走势图
7000 6000
0
B产品月销量条形图
6000 5000 4000 3000 2000 1000
0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
12月 11月 10月
9月 8月 7月 6月 5月 4月 3月 2月 1月
0
C产品月销量曲线图
8000 7000
52000
7000
52000
5373
6100
5000
4200
4609
4357
4482
4000 3500 3000 2000
1779
2039 1603
2971 2403

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店铺日业绩统计表
序店铺名称类别日期气温天气成本平摊销售目标吊牌销售实绩销售折扣率促销活动日达成率月累计月达成率 1 店铺店铺面积实绩平效进店人数试穿人数试穿率购买人数购买率平均客单价销售件数平均客件数进货额毛利率月盈亏度会员数 #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! #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! #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! #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! #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! #DIV/0! #DIV/0! 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! 0 #DIV/0! 0 #DIV/0! #DIV/0! 0 #DIV/0! #DIV/0! 0 #DIV/0! #DIV/0! 0 #DIV/0! #DIV/0! 0 #DIV/0! #DIV/0! 0 #DIV/0! #DIV/0! 0 #DIV/0! #DIV/0! 0 #DIV/0! #DIV/0! 0 #DIV/0! #DIV/0! 0 #DIV/0! #DIV/0! 0 #DIV/0! #DIV/0! 0 #DIV/0! #DIV/0! 0 0 0 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! 合计星期一 9月30号 28-32度多云星期二 10月1号 28-32度多云星期三 10月2号 28-32度晴星期四 10月3号 28-32度小雨星期五 10月4号 24-26度大雨星期六 10月5号 24-26度阴星期日 10月6号 24-26度阴星期一 10月7号 24-26度阴星期二 10月8号 24-26度晴星期三 10月9号 24-26度晴星期四 10月10号 24-26度晴星期五 10月11号 20-25度晴
备注：1、每月初制定任务，每天填充表格黄色部分；2、区域显示红色背景纹表示急需加强提升，区域显示紫色背景纹表示正常反应可以提升；3、此表乃反应店
星期六 10月12号 19-26度晴
星期日 10月13号 19-26度晴
星期一 10月14号 19-26度晴
星期二 10月15号 19-26度晴
星期三 10月16号 19-26度晴
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星期四 10月17号 19-26度小雨
星期五 10月18号 19-25度中雨
星期六 10月19号 19-25度晴
星期日 10月20号 19-25度晴
星期一 10月21号 18-23度多云
星期二 10月22号 18-23度多云
星期三 10月23号 18-24度阴到小雨
星期四 10月24号
星期一 10月28号
星期二 10月29号 10月30号
合计
0 0 0 0 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
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星期五 10月25号
星期六 10月26号
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表乃反应店铺实际问题的万能表格，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 10月27号