店长培训课程--数据分析
店长经营数据分析
店长经营数据分析一、引言店长经营数据分析是指通过对店铺经营数据的采集、整理和分析，匡助店长了解店铺的运营情况、发现问题、制定决策，并通过数据驱动的方式优化店铺经营策略，提升业绩和盈利能力。
本文将详细介绍店长经营数据分析的流程和方法，并以一个虚拟案例来说明如何利用数据分析来优化店铺经营。
二、数据采集和整理1. 数据来源店长经营数据可以从多个渠道获得，包括销售系统、POS系统、财务系统、会员系统等。
这些系统可以提供的数据包括销售额、利润、销售渠道、产品类别、顾客信息等。
2. 数据采集和整理方法店长可以通过以下方法进行数据采集和整理：- 自动化数据采集：将各个系统的数据集成到一个数据仓库中，通过自动化的方式实时同步数据。
- 手动数据采集：如无法实现自动化数据采集，店长可以定期手动导出各个系统的数据，并整理到一个Excel表格中。
三、数据分析方法1. 销售额分析- 按时间分析：比较不同时间段的销售额，发现销售额的季节性变化和趋势。
- 按产品类别分析：比较不同产品类别的销售额，找出畅销产品和滞销产品。
- 按销售渠道分析：比较不同销售渠道的销售额，找出销售渠道的优劣势。
- 按顾客分析：比较不同顾客的购买行为和消费金额，找出高价值顾客和潜在顾客。
2. 利润分析- 毛利润分析：计算产品的成本和销售价格，计算毛利润率，找出高毛利润产品和低毛利润产品。
- 费用分析：比较各项费用的占比和变化趋势，找出费用的主要来源和节约空间。
- 利润率分析：计算销售额和利润的比例，找出利润率较高和较低的产品和销售渠道。
3. 顾客分析- 顾客画像分析：通过分析顾客的性别、年龄、地域等信息，了解目标顾客群体的特征，为精准营销提供依据。
- 顾客购买路径分析：通过分析顾客在购买过程中的行为轨迹，了解顾客的购买决策过程和关键节点，优化店铺的销售流程和用户体验。
- 顾客满意度分析：通过顾客反馈和评价数据，了解顾客对产品和服务的满意度，找出改进的方向。
店长培训管理课程
店长培训管理课程第一部分：店铺管理概论1. 零售行业概况- 介绍零售行业的发展历程和现状- 分析零售行业面临的挑战和机遇- 总结零售行业的市场规律和发展趋势2. 店铺管理概念- 引导店长了解店铺管理的基本概念和理论- 分析店铺管理的重要性和作用- 探讨店铺管理的核心要素和方法第二部分：销售管理技能1. 销售技巧培训- 培养店长良好的销售技巧和服务意识- 分析不同销售场景下的应对策略- 演练销售技巧和沟通技巧2. 销售数据分析- 介绍如何进行销售数据分析- 培养店长对销售数据的识别和解读能力- 实战案例分析，让店长熟悉销售数据分析的实际操作第三部分：人员管理和团队建设1. 人员管理技能- 介绍人员管理的基本原则和技巧- 分析不同员工类型的管理方法- 引导店长建立科学、合理的员工管理制度2. 团队建设- 探讨如何打造精诚合作的团队- 分析团队建设中的关键环节和成功案例- 演练团队沟通和合作技巧，提升团队凝聚力和执行力第四部分：库存管理1. 库存控制- 教授店长如何制定合理的库存管理策略- 分析库存成本控制的重要性和方法- 案例剖析，帮助店长掌握库存控制的核心技巧2. 供应链管理- 介绍供应链管理的基本理念和实践- 分析供应链管理在店铺运营中的作用和影响- 案例研究，让店长了解供应链管理的实际操作流程第五部分：客户关系管理1. 客户服务技能- 培养店长良好的客户服务意识和技巧- 分析客户服务的关键环节和方法- 讲解客户服务的新趋势和实践2. CRM系统应用- 介绍CRM系统的基本功能和作用- 培养店长使用CRM系统进行客户关系管理的能力- 案例演练，让店长掌握CRM系统的实际操作技巧以上就是一套完整的店长培训管理课程大纲，通过系统的学习，店长们可以在管理技能、销售技巧、人员管理、库存管理和客户关系管理等方面得到全面提升，从而提高店铺的运营效率和盈利能力。
希望这样的培训课程能够帮助更多店长成为优秀的管理者，为零售行业的发展做出更大的贡献。
优秀店长之店铺数据分析ppt课件
3.当销售完成占比﹤时间占比时
说明：这是一个危险的信号，它表示本月的销售计划一定无法完成，店铺负责 人在这个时候一定要注意把控，无论是人员、货品还是卖场都应该加强管理。
精选ppt课件2021
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店铺常用数据
坪效、人效 平均单价 客单价、连带率 失货率、破损率
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数字化分析店铺--坪效
1.店长是否制定每天的销售业绩指标？
2.店长是否知道店铺的畅销款？库存是否充足？
3.是否找到畅销款的替代款？
4.是否现场教会员工畅销款和滞销款如何组合销售？
5.每周找出滞销商品？
6.数量及价格占比最高的滞销款有没有搭配其他商品出样？
7.有没有和员工一起寻找滞销款的卖点？
8.橱窗和模特是否是陈列的价格低的商品？
9.同事是否一直在卖价格低的商品？
10.店长是否制定每周精选的pp主t课件推20商21 品？
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店铺20问
11.是否教员工主推款的卖点？
12.客流高的地方货品销售好吗？
13.每天计算连带率了吗？
14.是否制定员工连带率指标？
15.是否教员工搭配主推商品？
16.是否在例会中教员工明确用促销提高连带率？
17.是否在例会中教员工价格高的货品的卖点？
18.是否在现场教员工回应价格高的问题？
19.是否每天提醒员工服务的重要性？
20.是否每天检查员工是否熟悉商品卖点？
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想一想： 你是否是一名合格的店长？ 如何判断是否是一名合格的店长？ 你的店铺销售正常吗？
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与终端店铺 相关公式
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店长培训课程-数据分析
▪ 比较各分店情况，评估店铺主管员 工及货品的组合
2020年3月26日6时49分
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dianzhangpeixun
店长培训
主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
分类货品 销售额
鞋、服装、配 件）三类货品 销售额
启示
行动
▪ 了解各类货品的组合与销售情 ▪ 重新编写下一次的订货组合
售/库存对比分析 老顾客销售贡献率分析 员工销售能力分析----个人销售业绩
分析/客单价分析
2020年3月26日6时49分
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dianzhangpeixun
店长培训
主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
总销售额
启示
行动
▪ 了解生意走势
▪ 每天定期跟进，每周总结， 调整促 销及推广活动
▪ 为员工订立目标 ▪ 激励员工，鼓励员工冲上更高销售
2020年3月26日6时49分
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dianzhangpeixun
店长培训
2.1.1 数据分析的工作定义
数据分析是将数据库中的原始数据进行归纳整理，聚集成一个可 供高层次使用的数据集合;是店铺研究市场营销规律，制定店铺订货、 补货、促销计划以及调整经营措施的基本依据。
—数据分析中有两大类的应用：
在线分析
行动
▪ 得知前十名热卖产品，▪ 检查前五位产品库存，订立库存安全
了解畅销原因
线，准备补货
▪ 了解后十名慢流原因，▪ 了解畅销产品情况，准备替代品 进行相应的促销活动
▪安排滞销货品促销
2020年3月26日6时49分
▪ 增强员工对滞销货品的销售技巧
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dianzhangpeixun
店长经营数据分析
店长经营数据分析一、引言店长经营数据分析是指通过对店铺的经营数据进行采集、整理和分析，以匡助店长了解店铺的经营状况、发现问题和制定改进措施的过程。
本文将详细介绍店长经营数据分析的标准格式，包括数据采集、数据整理和数据分析三个部份。
二、数据采集1. 销售数据销售数据是店长经营数据分析的重要基础，可以通过POS系统、销售报表等方式进行采集。
常见的销售数据包括销售额、销售量、销售渠道、销售地区等。
店长可以根据销售数据分析产品的畅销情况、销售趋势以及不同渠道和地区的销售情况。
2. 库存数据库存数据反映了店铺的库存状况，包括库存量、库存周转率、库存成本等。
店长可以通过库存数据了解产品的库存情况，及时补充货物或者进行促销活动，以避免库存积压或者断货的情况发生。
3. 客户数据客户数据是店长了解客户需求和购买行为的重要依据，包括客户数量、客户分类、客户购买频次等。
店长可以通过客户数据分析客户的购买偏好，制定有针对性的营销策略，提高客户忠诚度和购买转化率。
4. 成本数据成本数据是店长经营数据分析中的关键指标，包括商品成本、人力成本、租金成本等。
店长可以通过成本数据分析店铺的盈利能力和成本结构，找出成本高、利润低的问题，并采取相应的措施进行改进。
三、数据整理1. 数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行筛选、去重、填充缺失值等处理，保证数据的准确性和完整性。
店长可以使用Excel等工具对数据进行清洗，确保后续的数据分析工作基于可靠的数据基础。
2. 数据转换数据转换是指将原始数据转换为可用于分析的形式，比如将销售额按月份进行汇总、将客户购买频次进行分类等。
店长可以使用数据处理工具进行数据转换，方便后续的数据分析和可视化展示。
3. 数据存储数据存储是将整理好的数据保存在合适的位置，以备后续使用。
店长可以选择将数据存储在本地的数据库或者云端存储平台，确保数据的安全性和可访问性。
四、数据分析1. 销售趋势分析通过对销售数据进行趋势分析，店长可以了解产品的销售走势和季节性变化，以便合理安排采购和促销活动。
店长经营数据分析
店长经营数据分析引言概述：店长经营数据分析是现代零售业中不可或者缺的一项重要工作。
通过对销售数据、顾客数据和库存数据等进行深入分析，店长可以更好地了解市场需求、优化运营策略、提高销售业绩。
本文将从五个方面详细阐述店长经营数据分析的重要性和具体应用。
一、销售数据分析1.1 销售额分析：店长可以通过销售数据分析每一个产品的销售额，了解产品的热销程度，以便合理调整进货策略和优化产品组合。
1.2 销售渠道分析：店长可以分析不同销售渠道的销售数据，比如线上销售和线下销售，以便决策如何分配资源和制定销售策略。
1.3 销售趋势分析：通过对销售数据的趋势分析，店长可以预测销售的季节性波动和市场趋势，从而做出相应的调整和决策。
二、顾客数据分析2.1 顾客购买行为分析：店长可以通过顾客数据分析顾客的购买行为，如购买频率、购买金额、购买渠道等，从而了解顾客的偏好和需求，为精准营销提供依据。
2.2 顾客满意度分析：店长可以通过顾客数据分析顾客的满意度，如退换货率、投诉率等，从而及时发现问题并改进服务质量。
2.3 顾客忠诚度分析：通过顾客数据分析顾客的忠诚度，如复购率、推荐率等，店长可以制定相应的客户关系管理策略，提高顾客忠诚度和留存率。
三、库存数据分析3.1 库存周转率分析：店长可以通过库存数据分析库存周转率，了解产品的销售速度和库存成本，从而优化库存管理，减少滞销和过期产品。
3.2 供应链分析：通过库存数据分析供应链的效率和稳定性，店长可以及时调整供应商和供应链合作模式，以确保库存的及时补充和产品的及时上架。
3.3 产品陈列分析：通过库存数据分析产品的陈列效果，店长可以调整产品陈列位置和陈列方式，提高产品的暴光度和销售量。
四、营销策略分析4.1 促销活动分析：店长可以通过数据分析促销活动的效果，如促销销售额、促销成本等，从而评估促销策略的有效性，并做出相应的调整。
4.2 客户细分分析：通过数据分析不同客户群体的特征和行为，店长可以进行客户细分，制定针对性的营销策略，提高营销效果和回报率。
店长经营数据分析
店长经营数据分析一、引言店长经营数据分析是指通过对店铺的销售、库存、客流等数据进行分析和解读，以匡助店长了解经营状况、制定决策和优化经营策略的过程。
本文将详细介绍店长经营数据分析的标准格式，包括数据来源、数据分析方法、数据报告和数据应用等方面。
二、数据来源1. 销售数据：销售数据是店长经营数据分析的重要依据，包括销售额、销售量、销售渠道等信息。
销售数据可以通过POS系统、电商平台、线下定单等途径获取。
2. 库存数据：库存数据反映了店铺的存货水平和周转情况，包括库存量、库存周转率、滞销品等指标。
库存数据可以通过库存管理系统、ERP系统等获得。
3. 客流数据：客流数据是指店铺的顾客流量情况，包括进店人数、流失率、顾客转化率等指标。
客流数据可以通过人流统计系统、POS系统等获得。
三、数据分析方法1. 描述性分析：描述性分析是对数据进行整理、汇总和描述的过程，主要包括数据清洗、数据整合、数据统计等步骤。
通过描述性分析，店长可以了解销售趋势、库存情况和客流变化等。
2. 比较分析：比较分析是将不同时间段、不同产品或者不同店铺的数据进行比较，以寻觅差异和规律。
比较分析可以匡助店长发现销售热点、产品潜力和店铺优势等。
3. 关联分析：关联分析是通过挖掘数据之间的关联关系，寻觅变量之间的相关性。
关联分析可以匡助店长发现销售与促销活动、客流与天气等之间的关系，从而优化经营策略。
4. 预测分析：预测分析是根据历史数据和趋势，通过数学模型和统计方法进行预测和预测。
预测分析可以匡助店长预测销售趋势、库存需求和客流变化，以做出合理决策。
四、数据报告1. 报告结构：数据报告应包括标题、引言、数据分析结果、结论和建议等部份。
标题应简明扼要地概括报告主题，引言应介绍报告的背景和目的，数据分析结果应清晰地呈现数据和分析结果，结论和建议应基于数据分析结果提出具体的经营建议。
2. 报告格式：数据报告可以采用表格、图表、文字描述等形式呈现，以便店长直观地了解数据和分析结果。
店长经营数据分析
店长经营数据分析一、引言店长经营数据分析是指通过对店铺经营数据的收集、整理和分析，以获取关于店铺经营状况和发展趋势的详细信息。
通过深入分析经营数据，店长可以了解销售情况、顾客偏好、市场趋势等关键信息，从而制定合理的经营策略，提高店铺的竞争力和盈利能力。
二、数据收集与整理1. 销售数据收集店长可以通过POS系统、销售记录表、电子支付平台等渠道收集销售数据。
销售数据包括每日销售额、销售数量、销售渠道、销售产品等信息。
2. 顾客数据收集店长可以通过会员系统、顾客问卷调查、购买历史记录等方式收集顾客数据。
顾客数据包括顾客年龄、性别、消费偏好、购买频次等信息。
3. 库存数据收集店长可以通过库存管理系统、库存记录表等途径收集库存数据。
库存数据包括每日库存量、库存周转率、库存成本等信息。
4. 市场数据收集店长可以通过市场调研、竞争对手分析等方式收集市场数据。
市场数据包括市场规模、竞争对手销售情况、市场趋势等信息。
5. 数据整理与归档店长需要将收集到的各类数据进行整理和归档，建立数据库或电子表格，以方便后续的数据分析和报告撰写。
三、数据分析与解读1. 销售数据分析通过对销售数据的分析，店长可以了解店铺的销售状况和销售趋势。
可以通过以下指标进行分析：- 销售额分析：对比不同时间段的销售额，了解销售额的增长或下降趋势；- 销售渠道分析：分析不同销售渠道的销售额占比，评估各渠道的销售效果；- 产品销售分析：分析不同产品的销售额和销售数量，了解产品的畅销情况；- 促销活动分析：分析促销活动对销售额的影响，评估促销活动的效果。
2. 顾客数据分析通过对顾客数据的分析，店长可以了解顾客的消费行为和偏好，从而制定有针对性的营销策略。
可以通过以下指标进行分析：- 顾客年龄与性别分析：分析不同年龄段和性别的顾客占比，了解目标顾客群体；- 顾客消费偏好分析：分析顾客购买的产品种类、品牌偏好等，了解顾客的消费喜好；- 顾客忠诚度分析：分析顾客的购买频次和回头率，评估顾客的忠诚度；- 顾客满意度分析：通过顾客调查问卷等方式收集顾客反馈，了解顾客对店铺的满意度。
金牌店长培训-数据分析
补货及时率=到货次数/补货次数*100% 配发比率=实际配发数量/补货数量*100% 坪效=实际完成营业额/店铺面积
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周报表分析-每日业绩分析
时间 前周业绩 上周业绩 跌/升幅度 上周天气 销售件数 交易笔数
销售平均折扣
客单价 附加率 促销业绩比 每日目标 目标完成率
星期一 1000 4000
赠品成功率= （送出赠品件数×推广买满金额）÷总销售额×100 ％
一个成功的促销，活动占比至少占了销售金额的35%以上。
国庆推出新活动，买满358送BOBO熊一只。本周销售额突飞猛进，达到98650元， 共送出98只BOBO熊。请问此次促销活动效果如何？
促销成功率= （98× 358）÷ 98650 ×100% =35.56%
300.00% 晴 12 5 98%
800.00 2.40
60.00% 3000
133.33%
星期二 990 1000
1.01% 晴 21 6
100% 166.67
3.50
900 111.11%
星期三 1450 1300
-10.34% 晴 22 7 98%
185.71 3.14
1500 86.67%
推广成功率= 15÷ 38 ×100% =39.47%
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举例
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款号 5.26-6.1 % 6.2-6.8 % 6.9-6.15 % 6.23-6.29 % 6.30-7.6 % 7.7-7.13 % 31714 1576 6.4% 1203 5.3% 965 4.5% 490 2.4% 366 1.8% 339 1.3% 31798 2038 7.5% 1619 6.5% 1185 5.1% 1183 5.2% 1204 5.4% 1503 5.0% 31796 892 3.5% 740 3.1% 569 2.8% 599 2.8% 556 2.7% 855 3.0% 31710 1612 6.2% 1315 5.5% 890 4.1% 961 4.4% 669 3.3% 1158 4.2% 合计 6118 23.6% 4877 20.4% 3609 16.5% 3233 14.8% 2795 13.2% 3855 13.5%
店长:学一学门店数据分析
店长：学一学门店数据分析苏成【期刊名称】《中国眼镜科技杂志》【年(卷),期】2019(000)004【总页数】2页(P92-93)【作者】苏成【作者单位】【正文语种】中文店长是整个团队的灵魂，在门店甚至集团营运中有着重要的作用。
要成为一名优秀的店长也不是一件容易的事情，作为门店团队的领导者，店长在日常工作中需要对门店的数据进行分析，从而找出门店存在的问题、挖掘团队的能力、掌握门店经营方向、制定并指导下一步的工作。
随着连锁企业向规模化、跨区域化、大型化的发展，快速应用大数据技术，整合散落的数据信息，持续优化精准营销等显得更为重要。
可以说，数据成为连锁企业运营走向智慧商业的关键。
同时，门店各项销售数据产生于实际销售行为中，是门店经营情况的客观反映，都有其分析意义，店长要学会通过现有数据进行合理推算，发现目前存在的问题和不足，找到隐藏在背后的根源，才能有效解决问题。
那么，作为店长应当如何学习门店数据分析呢？本文就此作一个相对浅显的探讨，希望能够引发店长朋友们的关注，加强这方面的专业知识储备。
一. 熟知门店运营的关键要点首先要懂得利用“达标率”分析门店销售目标的完成情况；“同期对比”查看去年同期的销售业绩是否有较大变化；“销售金额”和“销售商品数量”能够真实反映真实的销售情况；“平均销售折扣”反映出营销活动的效果和折扣优惠情况；还可以将顾客“进店率”“成交率”“复购率”进行对比，了解门店成交情况；对“货物周转效率”进行跟踪，以确认仓储及资金压货情况。
二. 仔细思考数据之间的关联关系在分析报表中某些数据是相互对应的，店长要学会分析这些数据之间的关系是否处于正常范围。
例如：当月有1000名顾客进店，成交率300人，复购80人。
这样的数据比例尚处于正常状态，如果数据出现较大偏差，就要立即分析并找出引起问题的原因。
三. 门店经营指标数据分析门店经营数据中每一项都有其存在的意义，进行数据分析就是为了找到门店经营销售过程中存在的问题，管理者要通过数据，找到管理疏漏，及时作出调整。
店长经营数据分析
店长经营数据分析一、背景介绍店长是负责管理和运营一家店铺的重要角色，他们需要根据经营数据进行分析和决策，以实现业绩目标和提升店铺的竞争力。
本文将详细介绍店长经营数据分析的标准格式，包括数据来源、分析方法和报告结构等内容。
二、数据来源1. 销售数据：包括每日、每周或每月的销售额、销售量、客单价等数据。
2. 客流数据：包括每日、每周或每月的客流量、新客户数量、老客户数量等数据。
3. 库存数据：包括每日、每周或每月的进货量、销售占比、库存周转率等数据。
4. 营销数据：包括每日、每周或每月的营销活动投入、回报率、转化率等数据。
5. 竞争数据：包括竞争对手的销售数据、市场份额、产品定价等数据。
三、分析方法1. 趋势分析：对店铺的销售额、客流量等数据进行时间序列分析，找出销售趋势和季节性变动，以便预测未来的销售情况。
2. 对比分析：将店铺的销售数据与竞争对手进行对比，分析市场份额和竞争力，并找出改进的空间。
3. 相关性分析：通过统计方法分析不同变量之间的相关性，如销售额与广告投入的相关性，以确定哪些因素对销售额的影响最大。
4. 区域分析：将店铺的销售数据按照地理位置进行分析，找出销售热点和冷点，以便优化店铺布局和推广策略。
5. 客户分析：通过对客户购买行为和偏好的分析，找出目标客户群体和潜在的交叉销售机会。
四、报告结构1. 概述：对店铺的整体经营情况进行概述，包括销售额、客流量、市场份额等核心指标的总结和对比。
2. 趋势分析：对店铺销售额、客流量等数据的时间序列分析，展示销售趋势和季节性变动，并预测未来的销售情况。
3. 对比分析：将店铺的销售数据与竞争对手进行对比，分析市场份额和竞争力，并提出改进建议。
4. 相关性分析：通过统计方法分析不同变量之间的相关性，如销售额与广告投入的相关性，以确定影响销售额的主要因素。
5. 区域分析：将店铺的销售数据按照地理位置进行分析，找出销售热点和冷点，并提出优化店铺布局和推广策略的建议。
(店铺管理)超市店长数据分析教材
（店铺管理）超市店长数据分析教材商品销售数据分析一、培训目标：1.销售结构分析法2.价格结构分析法3.动销率和滞销分析4.周转天数分析5.毛利率与销价的计算6.保本点测算7.如何选取门店的20商品二、商品分析的几种方法：1、结构分析法(销售、价格结构)：通过某一项经济指标的各个组成部分在全体中的比重进行分析的一种方法或称贡献度。
从表格中可以看到生鲜的销售比重占24%，库存比重只有14%，销售比重远大于于库存比重，说明该门店的确生鲜占用了较小的库存资金，但实现了较大的销售；都较为合理。
而非食品的销售比重仅为10%，而库存比重却占了20%，库存比重大于销售比重，不合理，应该对其进行梳理调整。
xxx店1-7月销售数据2、结构分析(价格结构)*(1)库存每瓶单价>已销每瓶单价,说明该门店葡萄酒的库存档次高于门店商圈的群体消费档次,占用资金和库存多,但不动销,不产生效益,不合理。
建议根据商圈消费特点，引进一些接近29。
54元的葡萄酒商品。
*（2）库存每瓶单价与已销每瓶单价接近,合理。
*（3）库存每包单价<已销每包单价.说明休闲食品的库存档次低于门店商圈的群体消费档次,建议根据商圈消费特点,适当提高休闲食品的价格水平,以挖掘消费潜力,创造更多的销售。
课堂练习：你有什么结论？为什么？门店应该如何调整？3、商品分析的几种方法：商品动销率、滞销率。
商品动销率指在一定时段内，商品销售的个数与总商品数之比。
商品滞销率指在一定时段内，未销售商品个数与总商品数之比。
3．1滞销商品对门店经营的影响：n1.浪费货架资源。
n2.占用资金。
n3.顾客购物满足率递减。
3．2商品动销率的查询：动销率=有销售品种数/总品种数由此可以查出门店哪些商品不动销商品，可以及时调整商品结构。
滞销率=无销售品种数/总品种数由此可以查出门店哪些商品为滞销商品，可以及时调整商品结构。
4、周转天数：周转天数=库存数量/销售数量*天数或：周转天数=库存金额/销售金额*天数门店可以根据周转天数来确定他的资金周转情况。
店长培训课程--数据分析共37页文档
谢谢！
店长培训课程--数据分析
6、法律的基础有两个，而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力，那就是法律和礼节。——歌德
8、法律就是秩序，有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起，可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的，因为好人用不着它们，而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
店长培训之数据分析PPT课件
单元一：什么是数据分析 单元二：数据分析常见的问题 单元三：数据分析的方法论 单元四：数据分析的实例
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4
什么是数据分析？
请坦诚的发表你的看法
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5
什么是数据分析？
给你后见之明 (hindsight) 给你先机(foresight)
给你洞察力(insight)
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6
盖伦--T
薇恩--ADC
5000 180 150
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数据分析的实例
➢光谷大洋4.1-4.21销售金额160828 销量414 件，吊牌金额176130，本月计划34W，去 年同期销售168204。
✓ 达成率：=160828/340000=47%
平均单价=160828/414=388
正价率：=160828/176130=91%
预计销售金额：=（160828/21*9+160828）
你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得 出结论是薇恩赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰 富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高 些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。盖伦遇到的名师不亚于薇恩，而打架经验绝对丰富， 并且单身，所以这次pk，薇恩赢。这叫数据挖掘。
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数据分析方法论
数据分析的一般步骤
明确分析的目的与要求
规划分析的框架与步骤
预
测
原始数据收集/归类
与
求
进行数据分析
证
分析总结与意见建议
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数据分析方法论
明确数据分析的目标与要求：
➢ 数据分析反映什么现状 ➢ 数据分析解决什么问题 ➢ 希望达到的效果和目的 ➢ 体现本企业/本部门/本班组/本岗位，多维度的利益 ➢ 。。。。。。
店长经营数据分析
店长经营数据分析一、引言随着电子商务的快速发展和消费者需求的不断变化，店铺经营者需要通过数据分析来了解市场趋势、消费者行为和产品表现等信息，以制定有效的经营策略。
本文将对店长经营数据进行详细分析，包括销售数据、客户数据和产品数据等方面，以匡助店长更好地了解店铺的经营状况，并提出相关的经营建议。
二、销售数据分析1. 销售额分析根据最近一个季度的销售数据统计，店铺的销售额为X万元，同比上一季度增长了X%。
其中，线上销售额为X万元，占总销售额的X%；线下销售额为X万元，占总销售额的X%。
从销售额的分布情况来看，线上销售额占比较高，说明店铺的电商渠道发展较为良好。
2. 销售渠道分析店铺的销售渠道主要包括线上平台和线下实体店。
根据数据统计，线上平台的销售额占总销售额的X%，线下实体店的销售额占总销售额的X%。
通过比较两个渠道的销售额和增长率，可以得出线上平台为店铺主要的销售渠道，建议加大线上渠道的推广和投入。
3. 产品销售分析店铺的产品主要分为A类、B类和C类三个品类。
根据销售数据统计，A类产品的销售额占总销售额的X%，B类产品的销售额占总销售额的X%，C类产品的销售额占总销售额的X%。
通过对产品销售额的分析，可以发现A类产品的销售表现较好，建议店铺加大对A类产品的推广和投入。
三、客户数据分析1. 客户数量分析店铺的客户数量为X人，其中新客户占总客户数量的X%，老客户占总客户数量的X%。
通过对客户数量的分析，可以了解店铺的客户留存率和新客户开辟情况。
2. 客户购买行为分析通过对客户购买行为的数据分析，可以发现客户的购买频次、购买金额和购买产品偏好等信息。
根据数据统计，平均每位客户的购买频次为X次，平均每次购买金额为X元。
同时，根据产品销售数据，可以得出客户对A类产品的购买偏好较高，建议店铺加大对A类产品的推广和销售。
3. 客户来源分析店铺的客户来源主要包括线上平台、线下实体店和推广活动等渠道。
根据数据统计，线上平台为店铺主要的客户来源，占总客户数量的X%；线下实体店和推广活动分别占总客户数量的X%和X%。
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• 生意目标 • 服务目标 • 运作目标
• 1+1+1=店铺全面提升
2019年10月29日8时27分
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3.3.4 店铺数据分析思路
• 核心店铺表现指标 • 促进生意提高的关键密码 • 1、反馈店铺生意状况的关键指标 • 2、分析生意的重要数据 • 3、制定生意提高行动的重要依据
主要店铺 表现指标
连带率
（销售件数/交 易次数）
启示
了解货品搭配销售情 况
掌握客人的消费心理
了解员工附加销售技 巧，和服装搭配技巧
行动 比率低于1.5者为低，应立即提升员 工的附加销售力度
检查陈列是否与货品搭配相符
最好更换货品位置，令相互可搭配产 品放在临近位置
2019年10月29日8时27分
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单店数据分析的主要方法
—员工销售能力分析----个人销售业绩分析/客单价分析 2、客单价分析
客单价即平均单票销售额，是个人销售业绩和店铺整体销售业绩最重要 的影响因素之一。
2019年10月29日8时27分
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4.2.1 重要指标分析行动表
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—4.畅1滞.2销单款店分数析：据分析的主要方法
畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、 最直观、也是最重要的数据因素之一。
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2019年10月29日8时27分
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单—营店业数时据间分分析析 的主要方法 营业时间段的分析
检讨员工产品知识及销 售技巧
检讨员工与货品匹配
检讨员工排班合理性
如店铺月度人效 ＝该店当月销售 额／该店总人数 （含店长、收银、 导购、库 管，不
含夜间值班员和 保洁员）／天数
2019年10月29日8时27分
行动 实地教练员工提高产品姿势与销售技巧 重新根据员工最擅长销售的产品安排销 售区域 每班次均须安排销售能力强的同事
售/库存对比分析 老顾客销售贡献率分析 员工销售能力分析----个人销售业绩
分析/客单价分析
2019年10月29日8时27分
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主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
总销售额
启示
行动
了解生意走势
每天定期跟进，每周总结， 调整促 销及推广活动
为员工订立目标 激励员工，鼓励员工冲上更高销售
2019年10月29日8时27分
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3.2.1 数据分析的步骤
数据分析
实施调整方案
发现数据异动
分析异动原因
2019年10月29日8时27分
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3.3.1 店铺数据分析思路
• 1、分析的纬度 • 商品流转的纬度：进、销、存 • 商品类别的纬度：大类、小类 • 商品年代的纬度： • 商品性别的纬度：男、女、中性 • 商品价格的纬度：正价、特价 • 商品季节性的纬度：应季、过季 • 商品尺码的纬度
行动
确认店铺生产力而调整策略 1、是否需要增大店面 2、店内存货是否足够 3、检讨生产力低的原因 — 员工技巧 — 陈列不当 — 种类太少 — 配搭不齐
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主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
启示 寻找消费者承受能力
行动 增加以平均单价为主的产品数量
客单价
比较货品与客人能力是 否相符
（销售额/交易
次数）
以平均单价作为货品价
位的参考数
将高于平均单价的产品特殊陈列
以低于平均单价的产品吸引实用型 顾客
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主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
启示
人效
（每天每人的销 售额 ）
—数据分析中有两大类的应用：
在线分析
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数据挖掘
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2.1.2 数据分析的工作定义
在线分析 侧重于对所有事务进行多角度的展现，而数据挖掘则 侧重于对事务中蕴涵的未知规律进行发现。从业务上看，两者都 可以用来发现和总结规律，一种是通过验证某些猜想来发现规律， 另一种则是通过数据来找寻隐含的未知规律。
生意
本店/每月
分类货品销售额
鞋:服装:配件= 43↓:52:5
地区平均/每月 鞋:服装:配件=49:47:4
坪效/(RMB/平米) 连带率/(件数/单数)
180↓
1.3
平均单价（RMB/件数） RMB110 ↓
客单价/(RMB/单数)
RMB200↓
请分析该店铺应该如何提升生意？
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检讨促销政策，鼓励多买
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主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
坪效 （每天每平米 的销售额）
启示
分析店铺面积的生产 力
确认店内存货数量与 销售的对比
例，如店铺月 度平效 ＝该店
当月销售额／ 店铺营业面积 ／天数
深入了解店铺销售真 实情况
2019年10月29日8时27分
2019年10月29日8时27分
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4.1.1 单店数据分析的主要方法
—店铺数据分析的几种常用方法：
1.店铺主要表现指标 总销售 同比 分类货品销售 TOP款分析 （每分类） 连带率 客单价 平均单价 人效 .坪效
2、单店分析的主要方法 畅滞销款分析 营业时间分析 多店之间的货品销售数据分析---销
况，从而在订货、组货及促销
上做出判断 了解该店/该区消费者取向
将销售低种类在店内加强促 销
比较本店与正常销售比例，得
知本店销售的特性
将慢流种类展示，加强配搭
2019年10月29日8时27分
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主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
畅销款 滞销款
●＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿ ＿＿ ●＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿ ＿＿ ●＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿ ＿＿ ●＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿ ＿＿
1、有助于正确、快速的做出市场决策 2、有助于及时了解营销计划的执行结果 3、有助于提高企业营销系统运行的效率
数据挖掘 的成功取决于对数据的合理处理及算法，它并不是对 任何规则都能够去发现的万能工具，所以使用者对自己的业务越 熟悉，就越能够给数据挖掘提供完善的帮助和指导。
2019年10月29日8时27分
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3.1.1 数据分析的主要作用
在日常工作生活中，你一般都进行哪些数据 分析，分别有哪些作用，请最少列举3项：
比较各分店销售 情况 额
比较各分店情况，评估店铺主管员 工及货品的组合
2019年10月29日8时27分
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主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
分类货品 销售额
鞋、服装、配 件）三类货品 销售额
启示
行动
了解各类货品的组合与销售情 重新编写下一次的订货组合
5、及时了解营销计划的结果 • 6、提高营销系统的效率和效果
2019年10月29日8时27分
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2.1.1 数据分析的工作定义
数据分析是将数据库中的原始数据进行归纳整理，聚集成一个可 供高层次使用的数据集合;是店铺研究市场营销规律，制定店铺订货、 补货、促销计划以及调整经营措施的基本依据。
2019年10月29日8时27分
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单店数据分析的主要方法
—员工销售能力分析----个人销售业绩分析/客单价分析 通过员工销售能力分析，可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作
心态，以便对症下药，提高个人销售业绩。
1、个人销售业绩分析
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2019年10月29日8时27分
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单店数据分析的主要方法
多店之间的货品销售数据分析---销 售/库存对比分析
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单店数据分析的主要方法
—老顾客销售贡献率分析
行销学一个著名的法则叫2080法则，在顾客管理理论中是指20% 的顾客完成80%的销售。而这20%的顾客即我们的老顾客。特别是持我 们品牌VIP卡的顾客。所以顾客进行每次消费的登记和统计，并对特别 重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。可以有针 对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特 权、生日及节日礼物等工作。对品牌老顾客的忠诚度、介绍朋友、回 头频率和再次的购买欲望等都会有很大的提升。
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3.3.2 店铺数据分析思路