零售商业门店经营数据分析要点
零售业数据分析2篇
零售业数据分析2篇1. 零售业数据分析零售业数据分析是一种通过分析零售企业的销售数据、顾客消费行为等信息，来提高零售企业的决策能力和业务水平的方法。
零售业数据分析涉及到多个方面，例如销售额的分析、客户群体的分析、产品销售情况的分析等。
1. 销售额的分析零售业的核心目标是提高销售额，因此分析销售额是零售业数据分析中的重要一环。
销售额分析可以根据不同时间段、不同门店、不同产品类型等粒度进行分析，进而发现销售额的波动和原因。
例如，在某个时间段销售额下降，那么就可以分析出导致销售额下降的原因，可能是产品陈旧、价格未能与市场同步等问题，从而采取相应的措施进行调整。
2.客户群体的分析零售企业需要建立客户画像，了解顾客的消费习惯、地区分布、购买力等信息，以便制定更加准确的推广策略。
客户群体的分析可以通过零售企业的会员系统、消费数据等信息来获取，同时还可以通过统计数据和市场调查来获取客户群体的信息，进而进行客户细分，进一步提高销售效率、精准营销。
3.产品销售情况的分析产品销售情况的分析可以通过大数据技术来获取，可以获取不同产品的销售额、销售利润、投入资金、销售区域等信息，通过数据分析来制定产品销售策略。
例如，在某一地区某一种类的产品销售额最高，就可以推出这种产品在该地区较受欢迎，从而进行更加紧密的宣传和销售，进一步提升销售额。
总体来说，零售业数据分析运用大数据技术对零售企业的销售数据、客户数据等进行分析和精细化处理, 提高企业运营水平，进一步实现了数据驱动的零售业务。
2. 基于零售业销售数据的挖掘和分析基于零售业的销售数据，所进行的数据挖掘和分析，主要体现在以下方面：1. 消费者购买行为分析消费者购买行为是零售企业持续关注的核心问题, 而消费数据分析能够为企业提供一些重要的洞见。
例如，通过分析购买时间与购买量的关系，企业能够确定促销时间等。
2. 产品销售时间、城市和渠道分析通过销售数据分析，还能够确定零售门店的各种产品销售情况，进一步进行产品销售时间、城市和渠道分析，让企业更加具体地了解顾客需求及其消费习惯，进行更加精准的营销。
店长经营数据分析
店长经营数据分析一、背景介绍：作为一家零售店的店长，经营数据分析是了解和优化业务运营的重要工作。
通过对销售、库存、顾客等数据的分析，可以帮助店长了解业务状况，制定合理的经营策略，提高销售额和利润。
二、销售数据分析：1. 销售额分析：根据不同时间段、不同产品类别、不同销售渠道等维度，分析销售额的变化趋势，找出销售额高低的原因，为制定销售目标和促销策略提供依据。
2. 销售渠道分析：对不同销售渠道（线上、线下）的销售额、销售量、销售额占比等进行比较分析，确定哪些渠道对销售贡献最大，以及如何优化渠道结构。
3. 产品销售分析：通过对不同产品的销售额、销售量、销售额占比等数据进行分析，找出畅销产品和滞销产品，为进货和库存管理提供决策依据。
4. 促销活动分析：对不同促销活动（如打折、满减、赠品等）的销售效果进行分析，评估促销活动的成本效益，为未来促销活动的制定提供参考。
三、库存数据分析：1. 库存周转率分析：通过计算库存周转率，了解库存的流动情况，判断库存是否过多或过少，以及是否需要调整进货策略。
2. 库存结构分析：对不同产品的库存量、库存金额、库存占比等进行分析，了解库存结构是否合理，是否存在滞销产品，为库存管理提供依据。
3. 供应商分析：对不同供应商的供货速度、供货质量、供货价格等进行分析，评估供应商的绩效，为供应商选择和谈判提供参考。
四、顾客数据分析：1. 顾客购买行为分析：通过对顾客购买频次、购买金额、购买产品类别等数据进行分析，了解顾客的购买行为和偏好，为制定营销策略和推荐产品提供依据。
2. 顾客满意度分析：通过对顾客的评价、投诉、退换货等数据进行分析，评估顾客对店铺的满意度，发现问题并及时改进，提升顾客体验和忠诚度。
3. 顾客画像分析：通过对顾客的年龄、性别、职业、地域等信息进行分析，绘制顾客画像，为精准营销和客户管理提供依据。
五、其他数据分析：1. 成本分析：对不同成本项目（如人工成本、租金成本、运营成本等）进行分析，找出成本高低的原因，为成本控制和利润提升提供指导。
如何分析门店数据门店运营(二)
如何分析门店数据门店运营（二）引言概述：门店数据的分析对于门店运营至关重要，可以帮助门店经理了解销售情况、顾客偏好以及市场趋势，从而优化经营策略并提升销售业绩。
本文将介绍如何有效地分析门店数据，帮助门店经理进行数据驱动的决策。
正文内容：一、收集和整理门店数据1. 确定需要收集的数据类型，如销售额、客流量、产品库存等。
2. 搭建数据收集系统，利用POS系统、CRM系统等现有工具进行数据收集。
3. 对收集到的数据进行整理和清洗，去除重复、缺失或错误的数据。
二、分析销售情况1. 分析销售额的趋势，了解销售额的季节性、月度变化、年度变化等规律。
2. 通过分析销售额和季节性促销活动的关联性，评估促销活动的效果。
3. 结合产品销售情况和顾客反馈，发现畅销产品与滞销产品的差异和原因。
三、了解顾客偏好1. 通过分析购买历史和账户数据，了解顾客的消费习惯、偏好和行为。
2. 利用数据挖掘技术，将顾客分群，进一步了解不同群体的特点和需求。
3. 根据顾客的购买历史和偏好，开展个性化的营销活动和推荐策略。
四、分析市场趋势1. 收集和分析竞争对手的销售数据和市场份额，了解市场竞争情况。
2. 分析市场的发展趋势，包括行业发展趋势、潜在市场和新兴趋势等。
3. 观察和分析消费者行为和需求的变化，及时调整产品和营销策略。
五、优化门店经营策略1. 根据销售情况和顾客偏好的分析结果，调整产品组合和库存策略。
2. 结合市场趋势的分析，调整定价策略和促销活动。
3. 利用数据分析结果，优化顾客服务和门店布局。
总结：门店数据的有效分析对于门店运营至关重要。
通过收集和整理门店数据，分析销售情况、顾客偏好和市场趋势，可以帮助门店经理优化经营策略并提升销售业绩。
门店经理应不断地利用数据驱动的方式进行决策，以适应市场变化并保持竞争优势。
超市重点关注的数据分析
超市重点关注的数据分析一、门店经营指标数据分析1、销售指标分析：主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。
2、毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。
通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。
3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。
这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用（电话费、交通费、卫生费、税收、工商费）。
通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。
4、坪效：主要是本月评效情况，与去年同期对比“日均坪效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。
5、人均劳效：主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额/本月工资人数。
6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在商品进、销、存各个环节存在的问题。
7、门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。
通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。
二、商品经营数据分析1、经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时清退。
总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况。
特别是主力商品、新引进商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时清退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。
2、商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计，动销率分析，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100。
零售企业如何进行销售数据分析
零售企业如何进行销售数据分析零售企业在现代商业中扮演着重要的角色，销售数据分析对于零售企业的经营决策和业绩提升起到至关重要的作用。
本文将介绍零售企业如何进行销售数据分析，以帮助企业更好地了解市场需求、优化产品组合、提高销售效益。
一、数据采集与整理1. 数据采集：零售企业需要建立一个完善的数据采集系统，收集各个销售渠道的数据，包括销售额、销售数量、销售地区、销售时间等相关信息。
这些数据可以通过POS机、电子支付系统、在线销售平台等渠道获取。
2. 数据整理：对采集到的数据进行清洗和整理，去除冗余和错误数据，并将不同来源的数据进行合并，以确保数据的准确性和完整性。
二、数据分析方法1. 描述性分析：通过对销售数据进行总结和概括，了解销售额、销售数量的整体情况。
可以分析销售额的季节性变化、产品类别的销售占比等，为企业决策提供参考依据。
2. 关联性分析：通过分析销售数据与其他因素之间的关系，如商品价格、促销活动、地域差异等，来了解销售数据与这些因素之间的关联性。
以此为基础，零售企业可以调整产品定价、优化促销策略。
3. 预测性分析：利用历史销售数据，采用统计模型和算法进行预测，预测未来销售额的趋势，为企业制定合理的销售目标和计划提供决策支持。
例如，可以使用时间序列模型进行销售额的季度或年度预测。
三、数据可视化与报告1. 数据可视化：将销售数据通过图表、仪表盘等形式进行可视化展示，使数据更易于理解和分析。
例如，运用柱状图、折线图、饼图等来展示销售额、销售量的变化趋势，帮助决策者直观地了解销售状况。
2. 报告撰写：将销售数据分析的结果进行书面报告，以便企业内部各级管理人员了解销售情况和决策建议。
报告应包括数据来源、分析方法、关键发现和建议等内容，以确保报告内容清晰明了。
四、数据分析工具1. Excel：作为最常见的数据处理工具之一，Excel提供了丰富的分析和可视化功能，并且易于上手使用。
零售企业可以利用Excel进行数据筛选、排序、求和等操作，还可以通过图表功能进行数据可视化。
门店数据分析维度与案例分享(二)2024
门店数据分析维度与案例分享（二）引言概述：门店数据分析是一种重要的商业分析工具，通过对门店运营数据的分析，可以帮助企业了解市场需求、优化经营策略和提升销售效能。
本文将介绍门店数据分析的几个关键维度，并分享相关案例，以帮助读者更好地理解和应用门店数据分析。
正文内容：一、销售维度1. 门店销售额分析：通过分析每个门店的销售额，可以了解不同门店之间的销售情况，判断哪些门店的销售较好或较差，以及销售额的波动情况。
2. 产品销售排行榜：根据门店的销售数据统计，可以确定每个门店的畅销产品，了解产品受欢迎程度，为进一步的商品管理和推广提供依据。
3. 销售渠道分析：通过对不同渠道的销售数据进行分析，可以评估各渠道的销售效果，找出销售渠道中存在的问题，并进行针对性的优化。
二、客户维度1. 客户消费能力分析：通过分析客户的购买金额和购买频次，可以判断客户的消费能力和忠诚度，为客户分类和精准营销提供依据。
2. 新老客户比例分析：通过统计门店的新老客户比例，可以了解门店的客户来源情况，评估客户维系和开发的效果。
3. 客户满意度调查：通过对客户满意度进行调查和分析，可以了解客户对门店服务的评价和意见反馈，为改进和提升门店服务质量提供指导。
三、库存维度1. 库存周转率分析：通过分析门店的库存周转率，可以了解库存的运作效率和商品销售速度，进而优化库存管理策略。
2. 陈列效果分析：通过对不同陈列方式的销售数据进行比较，可以评估各种陈列方式的效果，优化商品陈列策略和促销活动。
3. 供应链分析：通过对供应链的数据进行分析，可以了解供应商的供货能力和配送效率，帮助优化供应链管理和减少库存风险。
四、员工维度1. 员工绩效评估：通过对员工销售数据进行分析，可以评估员工的销售业绩和工作效率，为员工绩效评估和激励提供参考依据。
2. 员工培训需求分析：根据员工的销售数据和业绩情况，可以判断员工的培训需求，有针对性地进行培训和提升。
3. 员工流失率分析：通过对员工流失率进行分析，可以了解员工的离职原因和流失情况，为提升员工满意度和减少员工流失提供参考。
零售店铺十四大数据分析指标
零售店铺十四大数据分析指标一、营业额1、营业额反映了店铺的生意走势，针对以往销售数据，综合各地各店实际顾客消费状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整货品结构、商品陈列、促销推广活动。
二、区域货品销售额区域货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额，通过各品类货品销售额的分析可以了解：1、各品类货品销售情况及所占比例是否合理，为店铺的订货、补货及促销活动提供参考依据，从而做出更完善的货品结构调整，使货品组合更符合店铺顾客需求消费情况；也就是我们所说的以销定采；2、了解该店或该区的消费结构，即时做出补货、调换货的措施，并做出针对性陈列调整，从而优化库存结构，对于销售额低的品类，则应该考虑在店内采取适当措施（如促销、主推）加强消化库存；3、比较本店各类货品销售与公司正常销售比例，得出本店销售特性，对比公司销售占比低的品类是否考虑增加陈列展示及主推动作，如是本店特性的话，可考虑直接进行不经营该品类；三、前十大畅销款1、定期统计分析前十大畅销款，了解畅销原因（卖点提炼）及库存；2、根据销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线，适当做出补货或寻找替代品的措施；3、利用畅销款搭配一般款或滞销款进行区域陈列，达到带动销售目的。
四、前十大滞销款1、定期统计分析前十大滞销款，了解滞销原因及库存；2、寻找滞销款卖点；3、调整滞销款的陈列方式及位置；4、制定滞销品的销售刺激政策；5、滞销款关注正常是以周销、10天销、15天销为零或1件以下进行数据筛选；6、对滞销品调货/退货，或准备促销。
五、连带率（销售件数/销售单数）1、连带率的高低是了解店铺人员货品搭配销售能力的重要依据；2、连带率低于1.3，则应立即提升销售能力；3、连带率低时，应调整关联产品的陈列位置，如把可搭配的产品陈列在相近位置，在销售时起到便利搭配的作用，提升关联销售，同时检查促销策略，鼓励顾客多买；六、坪效（每天每平米销售额）1、例如，店铺月坪效=月销售额/营业面积/天数，此指标能分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售的真实情况；2、坪效可以为铺货提供参考，及定期监控确认店内库存是否足够，坪效的分析意义也意味着增加有效营业面积则可增加营业额；3、坪效低的原因通常有，销售技能低，陈列不当，品类缺乏，搭配不当等；4、坪效低应思考：橱窗是否大部分陈列了低价位产品、导购是否倾向于卖便宜货、黄金陈列位置的货品销售反应是否不佳、店长是否制定了每周的主推货品、区域品类货品整体价格带是否偏低；七、人效（每天每人的销售额）1、店铺月坪效=月销售额/店铺人员数/天数，此指标能分析店铺导购员的销售能力；2、人效可以为店铺定编提供参考；人效的高低还要结合销售额进行分析；当销售额同比不变情况，人效的提升，说明定编可进行调整；当人员不变情况下，人效的提升，说明导购技能的提升，带动整体业绩的提升；3、人效低的原因通常有，定编不合理、导购技能底下、人员排班不合理等；八、客单价（销售额/销售单数）1、客单价的高低反映了店铺顾客消费承受能力的情况，多组织适合消费者承受的价格带产品，有助于提升营业额；2、比较店铺中货品与客人承受能力是否相符，将高于平均单价的产品在卖场做特殊陈列；3、用低于平均单价的产品吸引实际型顾客，丰富顾客类型提升营业额；4、增加一平均价为主的产品数量和类别，将平均单价作为货品组织的参考价格；5、提升中高价位的产品销售，是提升客单价的重要方法；九、货品流失率1、货品流失率主要是指日常货品丢失情况及日常货品损耗折旧情况；2、日常货品丢失率高的话，说明门店防盗意识不足，同时导购在相关技能上也有待提高；3、日常货品损耗折旧高低，决定于管理人员日常维护，同时要善于发现，在适当时间及时进行处理，避免出现更大损耗折旧；十、存销比（库存件数/销售件数）1、存销比高则意味着库存总量或者结构不合理，资金效率低；2、存销比低则意味着库存不足；3、存销比反映总量问题，总量合理未必结构合理，月存销比维持在2-2.5之间是比较良好的；4、存销比细分包括：各品类货品存销比、新老货存销比、款式存销比等；十一、 VIP占比（VIP销售额/营业额）1、该指标反映的是店铺VIP的消费情况，从侧面说明店铺市场占有率和顾客忠诚度，考量店铺的综合服务能力和市场开发能力；2、一般情况下，VIP占比在45%-55%之间比较好，这时的利益时最大化的，市场拓展与顾客忠诚度相对正常，且业绩也会相对稳定。
门店数据分析
门店数据分析在当今竞争激烈的商业环境中，门店的运营管理离不开对数据的深入分析。
通过对门店各项数据的收集、整理和分析，我们可以获取有价值的信息，为决策提供依据，优化运营流程，提高销售业绩和客户满意度。
门店数据分析涵盖了多个方面，包括销售数据、库存数据、顾客数据、员工数据等等。
首先，让我们来看看销售数据。
销售数据是门店数据分析中最为关键的部分之一。
它包括销售额、销售量、客单价、销售渠道等指标。
通过对销售额和销售量的分析，我们可以了解不同时间段、不同产品的销售趋势。
比如，某款产品在某个季节或节日期间销量大增，那么我们就可以提前做好备货准备，以满足市场需求。
客单价则反映了顾客每次购买的平均消费金额，通过分析客单价的变化，我们可以调整产品组合和定价策略，以提高销售额。
销售渠道的分析也非常重要。
比如，是线上销售渠道带来的收益更多，还是线下门店的销售更具优势？了解不同渠道的销售表现，有助于我们合理分配资源，优化销售策略。
库存数据同样不容忽视。
库存周转率、库存水平、缺货率等指标能够帮助我们有效地管理库存。
如果库存周转率过低，意味着库存积压，占用了大量资金，同时也增加了库存管理成本。
而缺货率过高，则可能导致销售机会的流失，影响顾客满意度。
因此，通过对库存数据的分析，我们可以及时调整采购计划，确保库存处于合理水平，既能满足顾客需求，又不会造成过度积压。
顾客数据是了解顾客需求和行为的重要依据。
我们可以通过会员系统、问卷调查、销售记录等方式收集顾客的信息，包括年龄、性别、购买偏好、消费频率等。
通过对这些数据的分析，我们可以进行精准的市场细分，为不同类型的顾客提供个性化的服务和推荐。
例如，对于经常购买某类产品的顾客，我们可以向他们推送相关的新品信息或优惠活动，提高顾客的忠诚度。
员工数据对于门店管理也具有一定的参考价值。
员工的工作时长、销售业绩、服务评价等数据能够帮助我们评估员工的工作效率和服务质量。
对于表现优秀的员工，可以给予奖励和晋升机会，激励他们继续发挥出色；对于表现不佳的员工，可以进行培训和指导，帮助他们提升能力。
零售门店经营数据分析
汇报人： 2024-01-01
目录
• 门店销售数据概述 • 门店客流量分析 • 商品销售分析 • 顾客行为分析 • 门店经营策略优化建议
01
门店销售数据概述
销售数据的定义与重要性
销售数据的定义
销售数据是记录门店在一定时间内， 各类商品的销售数量和销售金额的数 据。
销售数据的重要性
客流量数据的收集与整理
客流量数据来源
通过门店的客流计数系统、销售数据、会员数据等途径收集客流量数据。
数据整理
对收集到的客流量数据进行清洗、分类和整理，确保数据的准确性和完整性。
客流量数据的基本分析
客流量趋势分析
分析客流量在不同时间段、不同日期 的变化趋势，了解门店的客流高峰期 和低谷期。
客流来源分析
总结词
通过分析顾客在门店内的行为数 据，可以了解顾客的购物习惯和 偏好，从而制定相应的经营策略 。
顾客试衣行为分析
了解顾客试衣的次数、时长和搭 配偏好，分析试衣行为与购买行 为之间的关系，以便优化试衣区 和提供个性化推荐。
顾客停留时间分析 了解顾客在门店内的停留时间， 分析不同停留时间的顾客购物体 验和购买转化率，以便优化门店 布局和陈列。
销售数据是门店经营决策的重要依据 ，通过对销售数据的分析，可以了解 门店的经营状况，发现存在的问题， 制定相应的经营策略。
销售数据的来源与类型
销售数据的来源
销售数据的来源主要包括门店的POS机、进货单据、退货单据等。
销售数据的类型
销售数据主要包括日销售数据、月销售数据、季度销售数据和年度销售数据等。
分析商品销售数量、销售额等指标随时间的 变化趋势，了解销售状况。
库存周转率分析
零售商业门店经营数据分析要点48页PPT
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
1、不要轻言放弃，否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
零售商业门店经营数据分析要点 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
零售业经营财务分析报告(3篇)
第1篇一、概述随着我国经济的快速发展，零售业作为国民经济的重要组成部分，近年来呈现出蓬勃发展的态势。
本报告以某零售企业为例，对其2019年至2022年的财务状况进行深入分析，旨在揭示该企业在经营过程中存在的问题，并提出相应的改进建议。
二、企业概况该零售企业成立于2005年，主要从事各类商品的零售业务，包括食品、日用品、服装、家电等。
经过多年的发展，企业已在全国多个城市设立了门店，拥有较为完善的销售网络。
三、财务数据分析（一）营业收入分析1. 营业收入趋势分析2019年至2022年，该企业营业收入逐年增长，具体数据如下：- 2019年：10亿元- 2020年：12亿元- 2021年：15亿元- 2022年：18亿元从数据可以看出，该企业的营业收入呈现出稳步上升的趋势，说明企业在市场竞争中具有一定的优势。
2. 营业收入构成分析该企业营业收入主要来源于以下几个方面：- 食品类：占比35%- 日用品类：占比25%- 服装类：占比20%- 家电类：占比20%从构成来看，食品类和日用品类是该企业营业收入的主要来源，说明企业在日常消费品领域具有较强的竞争力。
（二）成本费用分析1. 营业成本分析营业成本主要包括商品采购成本、运输成本、仓储成本等。
2019年至2022年，该企业营业成本逐年增长，具体数据如下：- 2019年：8亿元- 2020年：9.5亿元- 2021年：11亿元- 2022年：13亿元营业成本的增长速度略高于营业收入，说明企业在成本控制方面存在一定的问题。
2. 期间费用分析期间费用主要包括销售费用、管理费用和财务费用。
2019年至2022年，该企业期间费用如下：- 销售费用：2019年1亿元，2020年1.2亿元，2021年1.5亿元，2022年1.8亿元- 管理费用：2019年0.5亿元，2020年0.6亿元，2021年0.7亿元，2022年0.8亿元- 财务费用：2019年0.2亿元，2020年0.3亿元，2021年0.4亿元，2022年0.5亿元从数据可以看出，销售费用逐年增长，说明企业在市场推广和渠道建设方面投入较大。
门店经营指标数据分析
门店经营指标数据分析随着商业竞争的不断加剧，门店经营者迫切需要深入了解和分析门店的经营情况，以便制定更有效的经营策略和决策。
门店经营指标数据分析是一种强大的工具，可以帮助门店经营者从大量的数据中提取有用的信息，并基于这些信息制定相应的经营策略。
门店经营指标数据分析的目的是通过对门店经营数据的综合分析，帮助门店经营者深入了解门店的运营情况，并评估其经营绩效。
通过对门店经营指标数据的分析，门店经营者可以了解以下方面的情况：1. 销售情况分析：通过分析门店的销售额、销售数量、销售额和销售数量的占比等指标，可以了解门店销售情况的整体状况。
同时可以对不同商品或服务的销售情况进行比较，从而找出销售冠军和销售滞后的商品或服务，以便制定销售促进策略。
2. 客户分析：通过分析客户的购买行为、购买频次、购买金额和购买渠道等指标，可以了解门店的客户群体特征和行为习惯。
进而可以根据客户的需求和偏好，制定更精准的营销策略，增加客户粘性和忠诚度。
3. 库存管理分析：通过分析门店的库存周转率、库存数量和库存金额等指标，可以判断门店的库存管理是否合理。
对于库存周转率较低、库存数量过多或过少的情况，通过数据分析可以找出原因，并采取相应的措施进行调整，以提高库存管理的效率和效果。
4. 财务分析：通过分析门店的收入、成本、利润和现金流等指标，可以了解门店的经营状况和盈利能力。
进一步可以对比不同时间段或不同门店的财务指标，找出问题和提升空间，并根据分析结果调整经营决策，提高门店的盈利能力。
5. 员工绩效分析：通过分析员工的销售额、销售数量、服务质量和客户评价等指标，可以了解员工的工作表现和贡献度。
这将有助于门店经营者评估员工的绩效表现，制定合理的激励机制和培训计划，提高员工的工作效率和服务质量。
在进行门店经营指标数据分析时，门店经营者可以借助各种数据分析工具和技术，如Excel、数据挖掘、数据可视化等，以帮助更。
零售门店经营数据分析
• 库存周转天数 = 年初至今天数 ÷ 库存周转率 • 库存周转率 = 年累计经销销售本钱 ÷ 年初至今平均库存本钱 • 经销销售本钱 = 销售本钱 - 联营商品销售本钱
团购返利、积分返利、 储值卡折扣
销售净额 （净销售额）
增值税(17%/13%/0%)
4
销售毛利
销售毛利额 = 销售净额 – 销售本钱，其中： 销售本钱 = JDA系统中的销售本钱+ 本钱调整 本钱调整包括： 库存调整〔61类型交易〕：串卖调整、生鲜商品盘点等 内部移拨：例如，自制三明治以销售用的生菜、火腿肠为原料等 平均本钱调整：例如，过季服装返厂时修改返厂本钱等 自用耗材：用于自制加工商品的托盘、保鲜膜等耗材 收票差额：供货商提供的发票金额与实际金额的差额 财务报表中的数据均为不含税数据 销售毛利率 = 销售毛利额 ÷ 销售净额
14
固定资产周转率
• 反映固定资产的周转速度，周转速度越快，说明固定资产的使用效率 越高。
• 固定资产周转率 =〔年累计月均销售净额 * 12〕÷〔年累计平均固定 资产原值 – 年累计平均闲置资产原值〕
15
JDA数据
• 单店日均交易笔数 • TOP20断货率 • 返厂率〔RTV率〕 • 动销率 • 滞销库存率 • 订单满足率〔供货商履约率〕
DDN专线租赁费：用于数据通信或传输的线路使用费 固定电话的月租费、市话费，长途话费、占频费 各部门员工报销的移动电话通信费
18
返厂率/动销率
返厂率 = 年累计返厂本钱 ÷ 年累计净收货本钱，其中： 净收货本钱 = 收货本钱 + 收货调整本钱 新开业店从开业后的第2个期段开始统计 关闭店统计至关闭前1个期段止
门店数据分析(指标体系)(二)
门店数据分析(指标体系)（二）引言：门店数据分析是帮助企业了解门店运营情况、优化决策的重要工具。
本文将继续探讨门店数据分析的指标体系，通过对五个大点的详细阐述，帮助读者更好地理解门店数据分析的核心内容。
正文：一、销售指标1. 毛利率分析：了解门店销售商品的盈利能力，帮助评估销售策略的有效性。
2. 销售额分布分析：分析门店销售额的分布情况，发现销售高峰和低谷，为销售计划制定提供指导。
3. 客流转化率分析：计算潜在客户与实际消费者的转化率，帮助了解顾客购买决策过程，优化产品展示和促销策略。
二、库存指标1. 库存周转率分析：评估门店商品周转速度，控制库存风险，避免资金占用过多。
2. 缺货率分析：跟踪门店缺货情况，及时补充商品，保证销售稳定性。
3. 退货率分析：了解门店退货情况，发现退货原因，优化产品质量和运营管理。
三、顾客满意度指标1. 服务质量评分：通过顾客评价服务的质量，持续改进门店服务水平。
2. 售后反馈率：统计顾客的售后反馈情况，及时解决问题，增强顾客黏性。
3. 顾客投诉率分析：分析门店顾客投诉原因，改进问题环节，提升顾客满意度。
四、市场竞争指标1. 市场份额分析：了解门店在市场中的竞争地位，与竞争对手进行比较，制定营销策略。
2. 客户流失率分析：跟踪失去的客户比例，寻找原因并采取措施，提高客户忠诚度。
3. 新客户获取成本：计算获取新客户所需的成本，评估市场推广策略的效果和经济性。
五、员工绩效指标1. 个人销售额：评估每位员工在销售方面的表现，激励高绩效员工，提高销售业绩。
2. 服务反馈率：统计员工的服务反馈情况，帮助培训和改进服务态度。
3. 技能培训参与率：跟踪员工参与技能培训的比例，提高员工的综合素质水平。
总结：门店数据分析的指标体系包括销售、库存、顾客满意度、市场竞争和员工绩效等方面的指标。
通过对这些指标的分析，企业能够了解门店的运营情况，并采取相应的措施优化决策，提升门店的竞争力和盈利能力。
零售与便利店数据分析
零售与便利店数据分析在当今竞争激烈的商业环境中，零售与便利店行业面临着诸多挑战和机遇。
为了在市场中脱颖而出，实现可持续发展，数据分析已成为至关重要的工具。
通过对销售数据、顾客行为、库存管理等方面的深入分析，零售商和便利店能够做出更明智的决策，优化运营，提升顾客满意度，从而增加利润。
一、销售数据分析销售数据是零售与便利店业务的核心指标之一。
通过对销售额、销售量、销售渠道、销售时间等数据的分析，可以了解产品的销售趋势和表现。
首先，分析销售额和销售量的变化趋势能够帮助企业识别畅销产品和滞销产品。
对于畅销产品，可以增加库存，加大促销力度，进一步提高销售额；对于滞销产品，则需要考虑调整营销策略、优化产品陈列或者淘汰。
其次，了解不同销售渠道的表现也非常重要。
是实体店销售占优，还是线上渠道更具潜力？通过分析各个渠道的销售额、订单量、退货率等数据，可以优化渠道布局，合理分配资源。
另外，销售时间的分析也能为运营提供有价值的信息。
比如，是否存在特定的时间段（如周末、节假日、每天的特定时段）销售额较高？根据这些时间规律，可以合理安排员工排班、调整库存补充计划以及策划针对性的促销活动。
二、顾客数据分析顾客是零售与便利店的生命线，深入了解顾客的需求和行为对于业务的成功至关重要。
通过会员制度或其他方式收集顾客的基本信息（如年龄、性别、地理位置等）和购买记录，可以构建顾客画像。
这有助于了解不同类型顾客的购买偏好和消费习惯，从而实现精准营销。
例如，对于年轻的顾客群体，可能更倾向于时尚、新颖的产品；而对于老年顾客，可能更关注健康、实用的商品。
根据这些特点，可以调整商品组合和陈列方式。
分析顾客的购买频率和购买金额可以将顾客分为不同的忠诚度级别。
对于高忠诚度的顾客，可以提供专属的优惠和服务，增强他们的归属感；对于潜在的忠诚顾客，可以通过个性化的推荐和促销活动，提高他们的购买频率和金额。
此外，研究顾客的反馈和评价能够及时发现问题，改进服务和产品质量。
零售行业中的销售数据分析技巧
零售行业中的销售数据分析技巧在当今竞争激烈的零售行业中，了解和分析销售数据是取得成功的关键之一。
通过对销售数据的深入分析，零售商可以识别出市场趋势、消费者偏好和产品表现，从而制定更有效的营销策略并做出明智的业务决策。
本文将探讨零售行业中的销售数据分析技巧，帮助零售商更好地洞察市场变化和优化业务。
1. 设定明确的目标在进行销售数据分析之前，首先需要明确目标。
定义清晰的目标有助于指导分析过程，并确保分析结果有实际应用价值。
例如，你可能希望了解销售额的季度增长率、不同产品类别的销售趋势、顾客购买行为等。
根据目标设定分析指标，将有助于聚焦于关键数据和信息，提高分析效果。
2. 数据采集与整理销售数据的准确性和完整性对于得出准确的结论至关重要。
确保你所分析的数据来自可靠的来源，并根据需要进行必要的数据清洗和整理工作。
这可能包括纠正错误的数据、填补缺失的数据以及清除重复的数据。
只有清晰和完整的数据才能提供有用的见解和支持正确的决策。
3. 数据可视化将销售数据用图表形式展示可以更加直观地展现销售趋势、变化和关联性。
通过使用条形图、折线图、圆饼图等数据可视化工具，可以使数据更易于理解和分析。
此外，将不同类型的数据进行比较和对比可以帮助发现模式和趋势。
例如，对比不同产品类别的销售额变化，可以确定哪些产品类别在市场上表现突出，并做出相应调整。
4. 客户细分分析了解和洞察客户是销售数据分析的一个重要方面。
通过对不同客户群体进行细分分析，可以更好地了解他们的购买行为和偏好，并针对性地开展营销活动。
例如，可以基于客户的地理位置、年龄、性别、消费习惯等维度进行细分，并对不同细分群体制定个性化的促销策略。
随着消费者的个性化需求不断增长，客户细分分析可以帮助零售商更好地满足不同客户的需求，提高销售转化率和客户满意度。
5. 趋势分析与预测通过对历史销售数据的趋势分析，可以预测未来的销售表现。
利用统计方法和数据模型，可以识别出销售趋势、周期和季节性，并基于这些趋势预测未来的销售额。
门店经营指标数据分析
门店经营指标数据分析目录门店经营指标数据分析 (1)引言 (1)背景介绍 (1)目的和意义 (3)门店经营指标的概念和分类 (3)门店经营指标的定义 (3)门店经营指标的分类 (4)门店经营指标数据收集与处理 (5)数据收集方法 (5)数据处理技术 (6)门店经营指标数据分析方法 (7)描述性统计分析 (7)相关性分析 (8)预测分析 (9)组织绩效评估 (10)案例分析：门店经营指标数据分析实践 (11)案例背景介绍 (11)数据收集与处理过程 (11)数据分析方法应用 (13)结果与讨论 (14)门店经营指标数据分析的挑战与解决方案 (15)数据质量问题 (15)数据分析技术问题 (16)数据隐私与安全问题 (16)结论 (17)主要研究发现 (17)对门店经营指标数据分析的启示 (18)引言背景介绍随着经济的发展和社会的进步，门店经营已经成为了商业领域中不可或缺的一部分。
门店经营指标数据分析作为一种重要的管理工具，能够帮助企业了解和评估门店的运营状况，为决策提供科学依据。
本文将从门店经营的背景出发，介绍门店经营指标数据分析的意义和作用。
一、门店经营的背景门店经营是指企业通过开设实体店铺，销售商品或提供服务的商业活动。
随着消费者需求的多样化和竞争的加剧，门店经营面临着诸多挑战。
如何提高销售额、降低成本、提升客户满意度等问题成为了门店经营者亟待解决的难题。
在传统的门店经营中，经营者主要依靠经验和直觉来进行决策。
然而，随着信息技术的发展和数据的大规模产生，门店经营者可以通过数据分析来更好地了解和掌握门店的运营情况。
门店经营指标数据分析作为一种重要的管理工具，可以帮助经营者从全面、客观的角度来评估门店的经营状况，发现问题和机遇，制定科学的决策。
二、门店经营指标数据分析的意义和作用1. 提供决策依据门店经营指标数据分析可以帮助经营者了解门店的销售情况、库存状况、客户满意度等关键指标，为决策提供科学依据。
门店数据分析维度与案例分享(一)
门店数据分析维度与案例分享（一）引言概述：门店数据分析是指通过对门店相关数据进行收集、整理、分析和解读，以获取商业信息和洞察，优化运营策略，提升销售业绩和顾客满意度。
本文将介绍门店数据分析的几个重要维度，并结合实际案例进行分享，以帮助门店经营者更好地利用数据来驱动业务增长和提高竞争力。
正文内容：一、销售业绩维度1. 门店销售额分析：按销售额维度对门店进行对比分析，识别高销售额门店和低销售额门店，探索销售差异的原因。
2. 销售渠道分析：分析不同销售渠道的销售贡献比例，确定哪些渠道对门店业绩的影响最大，进而调整渠道布局和资源投入。
3. 客单价分析：通过计算每个顾客的平均消费金额，了解门店客单价的分布情况，针对不同客单价群体制定个性化营销策略。
4. 促销活动效果分析：评估门店各类促销活动的效果，分析促销活动对销售额和销售量的影响，为下一步促销策略的制定提供依据。
5. 客户留存率分析：关注门店的顾客留存率，通过分析顾客流失原因和留存措施的效果，来提高留存率，增加持续营业额。
二、顾客行为维度1. 顾客人流量分析：通过门店的人流监测工具，统计顾客的数量和流动趋势，识别高峰期和低谷期，合理调配人力资源。
2. 顾客购买路径分析：了解顾客在门店内的购买行为路径，识别购买转化率较低的环节，提升购买转化率和顾客购买体验。
3. 顾客满意度分析：通过顾客反馈和调查问卷等方式，评估顾客对门店服务和产品的满意程度，优化服务质量和提升顾客体验。
4. 顾客忠诚度分析：跟踪顾客的购买频率和复购行为，评估顾客的忠诚度，提供个性化服务和促销活动，增强顾客忠诚度。
5. 顾客价值分析：根据顾客的购买金额和购买频次，评估顾客的价值，分类不同级别的顾客群体，制定相应的营销策略。
三、库存管理维度1. 库存周转率分析：计算库存周转率，了解库存的周转速度和效率，对滞销或过期产品进行及时处理，提高库存利用率。
2. 供应链管理分析：分析供应链的各个环节，从供应商到门店的整个流程进行优化，减少成本，提高供应链的运作效率。
零售企业数据分析
零售企业数据分析一、引言数据分析在现代商业环境中扮演着重要角色。
对于零售企业来说，准确的数据分析能够帮助企业了解市场需求、优化经营决策、提高销售效能。
本文将探讨零售企业数据分析的重要性以及如何利用数据分析来提升业务表现。
二、数据收集与清洗首先，为了进行数据分析，零售企业需要收集相关的数据。
数据可以来自多个渠道，包括销售记录、库存数据、客户数据库等。
收集到的数据可能存在不规范、重复或缺失的问题，因此，在进行分析之前，需要对数据进行清洗，确保数据的准确性和一致性。
三、销售趋势分析销售趋势分析是零售企业数据分析的重要组成部分。
通过分析销售数据，企业可以了解产品的销售情况、热销产品、销售季节性变化等。
这些信息对企业的进货计划、促销策略以及库存管理都有重要的指导意义。
通过合理的销售趋势分析，零售企业能够更好地满足消费者需求，提高销售额。
四、市场细分与消费者行为分析零售企业需要深入了解市场，将目标消费者细分为不同的群体，并分析他们的购买行为。
通过市场细分和消费者行为分析，企业可以更好地了解消费者的需求、购买偏好和消费习惯。
这有助于企业制定有针对性的营销策略，提高市场竞争力。
五、库存管理与预测零售企业通过数据分析可以进行库存管理和需求预测。
通过分析销售数据、库存数据以及市场趋势等信息，企业可以合理安排库存，并预测产品需求。
这样可以避免库存过剩或缺货的情况，提高库存周转率，降低存货成本。
六、客户关系管理零售企业可以通过数据分析来改善客户关系管理。
通过分析客户数据库中的信息，企业可以了解客户的购买历史、偏好和行为习惯。
这有助于企业个性化营销，提供更好的购物体验，增强客户忠诚度。
同时，数据分析还可以帮助企业识别潜在的高价值客户，并采取相应的措施进行维护和服务。
七、竞争对手分析数据分析也可以帮助零售企业进行竞争对手分析。
通过收集和分析竞争对手的销售数据、市场份额以及营销策略，企业可以获取关键竞争信息。
这些信息有助于企业了解竞争对手的优势和劣势，并制定自己的竞争策略。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
费用项目详解_员工相关费用/租赁费
员工相关费用
招聘费用
招待费
差旅费
劳动保护费 公司活动经费 租赁费 门店租赁费 仓库租赁费 办公楼租赁费 房屋备案费
包括各级总部、商店招聘时发生的广告费、展位费、信息发布费、场 地租赁费、场地布置费、文具资料费、交通费、招聘人员的差旅费等 招待外部单位发生的餐费、礼品馈赠等 员工出差期间发生的交通费、住宿费、生活补贴等，员工的私车公用 费用、因公出车（非商品运输业务）的路桥通行费、停车费 商店购买、领用的各种工服、手套、鞋、被褥等劳保用品的费用。 由公司负担的员工集体活动中发生的各种费用
经营数据
财务中心控制部
经营数据来源
• 来自财务报表，自然月数据 • 来自JDA系统，期段数据
财务报表数据
• 销售净额 • 销售毛利额/销售毛利率 • 采购收入额/采购收入率 • 租金收入 • 门店其它收支 • 销售及分销费用/销售及分销费用率
– 人工费用率 – 商品损耗率
• 门店EBIT • BU EBIT • 库存周转天数（滚动库存周转天数） • 应付账款周转天数 • 固定资产周转率
返厂率/动销率
返厂率 = 年累计返厂成本 ÷ 年累计净收货成本，其中： • 净收货成本 = 收货成本 + 收货调整成本 • 新开业店从开业后的第2个期段开始统计 • 关闭店统计至关闭前1个期段止
动销率：年初至今各期段动销率的均值 • 期段动销率 = 期段内有销售的经销经营SKU数 ÷ 期段末经销经营
面积 • 与门店面积和营业面积的关系
– 门店面积：指门店租赁合同或自有房产证中约定的建筑面积（合同中有约 定停车场面积的不含停车场面积）
– 营业面积：指保证自营和联营商品销售及为顾客提供服务和门店正常经营 必备的面积，含办公区、仓库、理货区、员工通道、卫生间等
• 营业面积＝门店面积－可出租面积
门店其它收支
销售净额
• 在6S报表中称为“净销售额”，是门店销售商品所取得的不含税不含 折扣的销售额。
• 销售净额 = 含税、含折让与折扣销售额 – 销售折让与折扣 – 增值税 • 当前销售净额中包含正常销售购物袋的金额
过POS金额
代收银金额、代扣代缴金额
含税、含折让与折扣销售额 （门店零售收入）
含税销售额
团购返利、积分返利、 储值卡折扣
• 财务报表中的数据均为不含税数据 • 销售毛利率 = 销售毛利额 ÷ 销售净额
采购收入
采购收入：零售商向供货商收取的渠道资源使用费（通道费） • 包括DM刊、EDI、促销员、店内广告宣传、堆端、展示费、资源耗材
及信息服务费、运费、月返利、年返利 • 行业惯例与国家法律的影响 • 与销售毛利的关系
• 应付账款周转天数 = 年初至今天数 ÷ 应付账款周转率
– 应付账款周转率 = 年累计含税销售成本 ÷ 年初至今平均应付账款余额
• 信用天数 = 应付账款周转天数 – 库存周转天数
固定资产周转率
• 反映固定资产的周转速度，周转速度越快，说明固定资产的使用效率 越高。
• 固定资产周转率 =（年累计月均销售净额 * 12）÷（年累计平均固定 资产原值 – 年累计平均闲置资产原值）
货数量 • 新开业店从开业后的第2个期段开始统计 • 关闭店统计至关闭前1个期段止
费用项目详解_工资费用
工资费用
基本工资 加班ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ资
劳务费 离职工资 奖金 日常奖金 防损罚没奖金 外招住及交通费
店级、总部员工不包括扣除项目的工资，即应发工资，不含取暖、交 通补助 应付店、总部人员各种加班费，包括平日加班费、休息日加班费、夜 班补助及法定假日加班费 应付劳务公司的商店、总部劳务工的工资，加上各项保险，管理费用 、税金 解除劳动关系时额外应付给员工的补偿
• 断货率 = 断货SKU个数 ÷ 在当前SSV中且SKU状态为A的SKU个数， 统计时不包括生鲜处SKU
• 经销经营SKU：前4周有销售或当前可用量不等于0的库存组中的SKU A，其中：当前可用量 = 当前库存 + 在订量
• 经销动销SKU：前四周有销售的经销经营SKU • 动销率 = 经销动销SKU个数 ÷ 经销经营SKU个数
应付养老险（单位负担部分） 应付失业险（单位负担部分） 应付住房公积金（单位负担部分） 应付工伤险（单位负担部分） 应付生育险（单位负担部分） 应付医疗险（单位负担部分） 应付的人身意外伤害险、盘点加餐、员工体检费、高管汽车补助、员 工饮水费、员工意外伤害补偿、员工探亲费、防暑降温费、员工延时 工作福利 在工资中应付员工取暖补助 在工资中应付员工交通补助 实际上缴的残疾人保障基金（单位负担） 应上缴的离退休干部医疗费（单位负担） 上缴的工会经费 计提的职工教育经费，各项用于职工教育培训的费用性支出
• 营运扣项：门店向供应商方收回的一些代垫费用，如水电气、冷柜租 金、物料、改裤脚费、质检、花篮费等
• 营业外收入：
– 纸皮款收入（废品销售收入）、罚赔款收入 – 临时场租收入：临时性、未包含在招商区合同中 – 媒体广告收入：商家利用我公司门店资源，对外宣传产生的收入。其中：
• 商家不局限于商品供货商，如：分众传媒 • 资源多为公共资源，如：手推车、存包柜等
包括商店、停车场等经营场所的租赁费 租赁外部仓库发生的费用 各地区总部管理机构办公地的租赁费 办理房屋备案发生的费用
费用项目详解_能源费/通讯费
能源费 电费 水费 煤气费
采暖及冷气费
蒸汽费 通讯费 数据处理费 办公通讯费 个人通讯费
应计提电费及随同征收的各种基金（不限用途）； 应计提水费及随同征收的污水处理费（不限用途）； 店内使用的全部天然气费，含冬季取暖、制冷用天然气费 冬季集中供暖、燃油供暖费用，并按照取暖期平均摊销或预提；夏季 使用的燃油费、柴油费制冷的费用。不含使用电费、煤气、蒸汽费采 暖或制冷的费用 实际支付的蒸汽费（不限用途）
– 成本之外，不应转嫁到商品成本中 – 销售毛利应成为零售商的首要收入来源
• 财务报表中的数据均为不含税数据
– 增值税项目：返利类收入（月返利、年返利） – 营业税项目：除返利外的收入
• 采购收入率 = 采购收入 ÷ 销售净额
租金收入
租金收入：门店将部分面积对外出租，按合同向承租方所收取的租金 • 有出租合同 • 出租的是可出租面积中的部分或全部区域 • 可出租面积：指门店规划用于出租的建筑面积，包含出租区内的通道
库存周转天数
• 即6S报表中的“本年累计库存周转天数”，反映了门店购、销平衡的 效率，是重要的经营效率指标。
• 一般来讲，库存周转天数越小，则存货的流动性越强，存货积压和跌 价的风险相对降低，存货所占资金使用效益高，门店经营能力强。
• 与JDA的库存周转天数概念不同，MBO中的库存周转天数是根据年初 至今的数据计算的，而JDA系统只计算当期段的库存周转天数，使用 的仅为一个期段的数据。
• 库存周转天数 = 年初至今天数 ÷ 库存周转率
– 库存周转率 = 年累计经销销售成本 ÷ 年初至今平均库存成本 – 经销销售成本 = 销售成本 - 联营商品销售成本
应付账款周转天数
• 反映企业免费使用供货商资金的能力。应付帐款周转天数越大，说明 企业向供货商付款速度越慢，也即企业免费使用供货商资金的能力越 强。
门店EBIT
• 反映门店盈利多少的指标 • 门店EBIT = 销售毛利额
+ 分摊采购收入 + 租金收入 + 门店其它收入-营运扣项 + 门店其它收入-其它 – 门店其他支出 – 销售及分销费用
BU EBIT
• 反映整个BU盈利多少的指标 • BU EBIT = 门店EBIT
– 配送中心费用 – 一般及行政费用（各职能部门费用） + 非门店经营收入（DC出租收入等） – 非门店经营支出（营业税金、坏帐、存货跌价准备金等）
JDA数据
• 单店日均交易笔数 • TOP20断货率 • 返厂率（RTV率） • 动销率 • 滞销库存率 • 订单满足率（供货商履约率）
术语
• TOP20 SKU：上期段的销售金额排名在前20％的SKU。每期段第一 天计算1次，仅包括当时在SSV中且SKU状态为A的SKU。
• 断货SKU：当前库存可供天数 < 1 且SKU状态为A的SSV中的SKU （其中：当前库存可供天数 = 当前库存 ÷ 前四周日均销量），不包 括前四周日均销量小于或者等于0的SKU。
SKU数 • 新开业店从开业后的第2个期段开始统计 • 关闭店统计至关闭前1个期段止
滞销库存率/订单满足率
滞销库存率：年初至今各期段滞销库存率的均值 • 期段滞销库存率 = 期末滞销库存成本 ÷ 期末经营SKU库存成本 • 新开业店从开业后的第2个期段开始统计 • 关闭店统计至关闭前1个期段止
订单满足率 = 年累收货数量 ÷年累订货数量 • 订货数量 = 已收货订单的订货数量 + 未收货被删除的已核准订单的订
应付年终奖金
应付优秀员工奖、季度奖及其他奖金类
应付防损人员奖金 长期驻外工作人员的补助，含餐补、交补（实际支出）、房屋租金及 相关租赁费用或租房补助
费用项目详解_员工福利费用
员工福利费用 养老险 失业险 住房公积金 工伤险 生育险 医疗险
福利费
员工取暖费 员工交通费 残疾人保障基金 离退休干部医疗费 工会经费 培训费
单店日均交易笔数/TOP20断货率
单店日均交易笔数 = 年累计交易笔数 ÷ 年累计天数，其中： • 累计天数为有实际销售数据的天数，商店因故暂停营业（如改造）或
停止营业时，停业期间不累计天数 • 新开业店的交易笔数从试营业当天开始累计，试营业至正式营业间无
销售数据的天数不参加累计
TOP20断货率：年初至今各期段TOP20断货率的均值 • 期段TOP20断货率为期段每日TOP20断货率的均值 • 新开业店从开业后的第2个期段开始统计 • 关闭店统计至关闭前1个期段止