【运营管理】终端运营数据分析

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终端运营数据分析
吴远锦 2017.7.24
为什么强调数据分析?
问题 分析 方案 执行 改变
业绩不好 数据分析 制订方案 实施操作 业绩改变
为什么强调终端的数据分析?
问题也从这里产生!业绩从这里产生!
终端问题解决了,企业的效率也就提升了!
这样的镜头是否在发生?
天气 不好
……
没有 客流
业绩 不好
竞品 太凶残
有效的数据分析管理模式
反映终 端事实
终端 基础 数据
提供 基
比较 准
基准

目标值
业绩 利润 库存 费用
依据公

司数据


依据
竞品/行业
数据
我们有效分析的重点!
找出 差距
差距 转化
为 终端 问题
一切从基础开始
分析的最大障碍 不是方法而是基础数据!
最难的是基础数据的准确采集!
我们不能忽略的基础数据?
平效=销售额÷门店营业面积 日均平效=日均销售额÷门店营业面积 月均平效=月均销售额÷门店营业面积
备注:“平效”是大陆算法,“坪效”是台湾算法
平效
销售金额(元)
= 终端门店营业面积
(㎡)

会后思考题
在你的区域,你的店铺多大面积平效水平最高? 是否需要所有店铺保持最高平效?
为什么?
财 费用数据
项目 销售收入合计 销售收入(鞋) 销售收入(包) 主营业务成本合计 主营业务成本(鞋) 主营业务成本(包) 商品销售毛利 存跌折扣 扣除跌价损失实际毛利 其他业务收入 其他业务支出 营业外收入 营业外支出 净利润 费用合计
Q1. 卖场总体客流量状况如何? Q2.顾客喜欢在一天的什么时间段光顾卖场? Q3.周末和平时,客流量的有多大变化? 周末和平时,每天的不同时段,
客流量是怎样变化的?
客流数据 客 根据客流规律,优化促销活动开展的最佳时机、最佳地点,使每一次
活动都能取得最佳的效果,不断优化投入产出比。
– 哪个月份开展促销对拉动全年客流量 增长最为有效?
人 员工数据
显性数据 (看得见的数据)
基本情况:姓名、性别、出生日期、民 族、政治面貌、身高、体重、婚姻状况、 住址、身份证号、联系电话
家庭情况(各成员的姓名年龄、从业情 况) 教育/培训经历
工作经历
人 员工数据
隐形数据(看不见的数据)
价值取向 人生经历 闺蜜隐私
货 进货数据




+本



动态数据
首次购物数据:
时间 购买商品信息 花费金额
最近一次购物数据
时间 商品信息 花费金额
累积购物数据
商品信息 花费金额
购物频次 平均金额
有效的数据分析管理模式
反映终 端事实
终端 基础 数据
提供 基
比较 准
基准

目标值
业绩 利润 库存 费用
依据公

司数据


依据
竞品/行业
数据
我们有效分析的重点!
找出 差距
– 哪个月份最需要拉动客流量?
– 哪一周、哪一天开始促销对拉动客 流量增长最为有效?活动效果可能 会最好?
– 什么时段开始促销对拉动客流量增长 最为有效?且能促成较高的成交率?
– 促销区设在哪个位置最为适宜?
客 会员数据
静态数据
姓名 性别 年龄 职业 住址 生日 电话号码 微信 个人兴趣爱好 ……
哪些要素具有非控性?
进货
金额
哪些要素具有可控性?

折扣

损耗
可控因素直接影响着

加价 利润

固定
利润. 而在折扣损耗率相对
售 空间 毛


变动
稳定的情况下,费用的 控制能达到什么程度
利润 利润 就成为关键点.
客 客流数据
客流量是商场、连锁店、机场、展览馆等公共场所在管理 和决策方面不可缺少的数据。
21855 35722 57577 28789 员工4
21456 11855 15722 49033 24517
122474 152441 168408
店铺月销售 79930 82441 78408
40825 38110 42102 110831 39343 人均销售 19983 20610 19602 60195 22108

货 销货数据、存货数据
畅平滞(货品实际表现) 销存结构(销售结构和库存结构是否对应?) 存销比(量、安全库存)
场 空间数据(内场)
门头、橱窗、灯光、卫生、妆容、仪表 卖场、陈列 后台、仓储
场 市场数据(外场)
地域经济文化、风俗人情 商圈定位 我—知己 竞品—知彼
场 卖场效率 — 平效数据
“平效”就是指终端卖场1平米的效率,一般是作为评 估卖场实力的一个重要标准。
费用
租赁费
低值易耗品摊销
商场费用
装修及维修费
联营返点
会务费
应付职工薪酬 广告宣传费
福利费
环卫及安防费
社会保险费 车辆使用费
快递费
Hale Waihona Puke 售后服务费(维修)通讯费
活动物料
差旅费
团队建设费
物流运费
公关招待费
办公费
人员招聘费
水电费
劳动保护费
物业管理费 托管服务费
国地税
坏账准备
折旧费
财务费用
财 利润数据 影响利润的要素分析!
20438 23456 21815 65709 21903
47580 51250 47653 146483 48828 员工2
17580 21250 17653 56483 18828
34456 35880 43218 113554 37851 员工3
20456 25880 23218 69554 23185
考核期内的销售收入 考核期内员工平均人数
中山路店 员工1 员工2 员工3 员工4
店铺月销售 人均销售
2016.4 2016.5 2016.6 个人合计 个人月均 和平路店 2016.4 2016.5 2016.6 个人合计 个人月均
40438 43456 41815 125709 41903 员工1
货品 太少 不好
价格 太高
缺乏有效的数据支持!
我们对数据分析的理解误区?
• 有电脑系统 • 有各种报表 • 开会念数据 • 数据分析是数据员的工作
●●●●●●
是否了解了我们有什么数据? 是否总是对我们的数据心存怀疑? 是否对数据进行了有效分析? 是否通过分析找到了问题点?
●●●●●●
差距 转化
为 终端 问题
怎么进行有效分析?
分析的实质是比较!
比较需要找到参照物
参照物的确立是我们分析结果走势的最终依据! 目标值 标准值
进货数据 销售数据 库存数据

人效数据 员工数据 人
客流数据

会员数据
终端 基础 数据
空间数据
场 市场数据 平效数据

费用数据
利润数据
人 人效数据
人效,顾名思义,即人的效率
在零售行业,我们不做过多衍生,仅仅取“人创绩效(销售额、毛利 率)”来作为一个相对数据衡量在特定环境下的员工产出水平
人均销售收入 =
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