数据超市数据分析(ppt 50张)
超市商品结构详细分析ppt课件.ppt
1 第二步：将分析得出的首选品和必售 品还原到各自的品类中去，研究各个
品类中应配置多少商品数才合理
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
品类数上下限
公式：各品类的品项数上下限理论值 = 各品类 的首选品项数／结构因子
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
商品结构树
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
例二：某门店25％的品项数贡献了80％的销 售额（这表明该门店商品的丰富度不够），Ａ 品类的首选品项数为20个，那么，该门店Ａ品 类的品项数下限为“20／25％＝80”，上限为 “20／20％＝100”。也就是说，我们将通过 对各品类的商品数下限的调整，使贡献80％销 售的商品数比例不断向下趋近于20％。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
小结
通过以上三步，我们将获得门店 的商品结构树总表，包括各品类的上 下限品项数等，然后就能清楚地知道 我们的门店该卖多少商品，商品数如 何分布于各个品类中。
嘉荣超市 鲜食部-生鲜数据分析与订货
库存周转天数=库存金额/日平均销售额
营运目标：28天；生鲜目标：5天
额单品金额=每笔销售记录金额/客单品数
二、现场管理类数据
能耗占比=能耗/销售额*100%
能耗占比：1.5%
耗材占比=耗材使用金额/销售金额
耗材平均占比：1.5%
DM销售占比=DM商品销售/销售总额
生鲜数据分析与订货 生鲜数据分析及订货管理
鲜食部
题 纲
第一部分 • 数据管理及分析
第二部分 • 订货管理
第一部分：数据管理与分析
一、业绩管理类数据 二、现场管理类数据
Hale Waihona Puke 三、常用数据分析方法四、生鲜数据管理报表
一、业绩管理类数据
销售额=客流量╳客单价
客流量=来店人数╳购买率
客单品数=每笔销售记录中的商品数
• ABC分析法
将事物以重要性为分A\B\C类进行分析管理的方法. 如:我司商品ABC管理方法. A类商品:销售排名10%的商品; B类商品:销售排名11%--30%的商品; C类商品:余下的商品
理想状态
类型
A B
单品数占比
10% 20%
销售占比
70% 20%
C
70%
10%
• 趋势/回归分析法
四、生鲜常见数据报表
目前:12-20%,公司要求:25-30%
市场占有率=我店销售额(客流量)/所有市调的竞争 能力店与我店的销售额(额流量)之和
三、常用数据分析方法
• 比较分析法
将A与B进行金额(数量)比较. 公式: A-B 同比: 与去年同一期间进行比较 如:2011年7月销售额同比2010年7月增长1000万 环比: 与上一期进行比较 如:2011年7月销售额环比2011年6月增长300万
PPT模板-50张精美的数据分析PPT图表
Company
Brand Identity Character
C. I. D d i v i s i o n p r o c e s s
BUSINESS
Web site Design
history are listed below.
PART_03
photographic images,
architectural drawings,
discussion, bibliography,
architect info.
PART_04
Welcome to our company. Collection of
by subject
There's also a place
to find.
Join the Conversatio
n.
Educatio n
Leaders, Parent
Groups.
There's also a place to find.
Going Commercial,V ery Carefully
fun and relaxation
MAIN _004
Over time, we will be adding new sections dealing with food, wine, dining out and a myriad of topics
MAIN _002
Ad industry veteran and entrepreneur shares his insights about the best ways for small outfits to get and leverage media attention
超市销售课件ppt
超市可以借助数字化转型、个性化营销等手段提升竞争力，满足消费者对于品 质、体验和服务的需求，实现可持续发展。
02
超市商品陈列与布局
商品陈列原则
分类原则
将商品按照一定的分类 方式进行陈列，方便顾
客查找和选择。
突出重点
将重点商品或促销商品 放在显眼位置，吸引顾
客注意力。
整洁美观
保持商品陈列整齐、清 洁，营造良好的购物环
促销类型与特点
折扣促销
直接降低商品价格，具有直接、快速的刺激 效果。
捆绑销售
将多个商品组合在一起销售，促进销售量。
赠品促销
购买特定商品可获得赠品，增加购买吸引力 。
会员专享
仅限会员购买的促销活动，提高会员忠诚度 。
促销活动的策划与执行
明确目标
确定促销活动的目标，如提高销售额 、增加会员数量等。
选择商品
THANK YOU
感谢观看
验。
个性化服务
根据客户需求提供定制化服务和产 品推荐，满足个性化需求。
社区互动
组织社区活动或建立会员制度，增 强客户归属感和参与感。
05
超市销售数据分析与运用Fra bibliotek销售数据的收集与分析
销售数据来源
数据分析方法
通过POS机、库存管理系统、会员卡 等途径收集销售数据。
运用统计学、预测模型等工具对销售 数据进行深入分析。
陈列与布局的优化
定期调整
根据销售数据和顾客反馈，定 期调整陈列和布局，提高销售
效果。
创新设计
引入新颖的陈列和布局设计， 吸引顾客的好奇心和购物欲望 。
数据分析
通过数据分析，了解顾客购物 习惯和需求，优化陈列和布局 。
大数据技术下的大型超市数据分析参考范文(一)
大数据技术下的大型超市数据分析参考范文（一）引言概述随着信息技术的发展，大数据技术在商业领域的应用逐渐成为了一种趋势。
大型超市作为零售行业的重要组成部分，积累了大量的交易和顾客数据。
这些数据蕴含着大量有价值的信息，通过对这些数据进行分析和利用，大型超市可以更好地了解消费者需求，提高经营效率和盈利能力。
本文将从五个大点展开，介绍大数据技术在大型超市数据分析中的应用。
正文一、数据收集与存储1. 超市交易数据的采集方式和流程2. 顾客行为数据的收集和存储方法3. 数据的存储方式和架构选择4. 数据的清洗和整理过程5. 数据隐私和安全保护措施二、数据预处理与特征工程1. 数据的统计和分析2. 数据的缺失值和异常值处理3. 特征选择方法及其应用4. 特征工程的步骤和技术5. 数据的标准化和归一化处理三、数据挖掘与分析1. 常用的数据挖掘算法介绍2. 数据挖掘模型的选择和建立3. 数据挖掘的任务和目标4. 挖掘结果的评估和解释5. 数据挖掘结果的应用和落地四、数据可视化与展示1. 数据可视化的重要性和作用2. 常用的数据可视化工具和技术3. 数据可视化的设计原则和注意事项4. 数据可视化的类型和应用场景5. 数据可视化在大型超市数据分析中的实际案例五、数据分析的结果与应用1. 顾客消费偏好和行为分析结果2. 产品销售趋势和市场预测结果3. 营销策略和促销活动的优化4. 库存管理和供应链优化的决策依据5. 数据分析在大型超市管理中的挑战与发展方向总结在大数据技术的支持下，大型超市能够通过数据分析更好地理解消费者需求和市场趋势，提高经营效率和盈利能力。
本文从数据收集与存储、数据预处理与特征工程、数据挖掘与分析、数据可视化与展示以及数据分析的结果与应用等五个大点展开，介绍了大数据技术在大型超市数据分析中的应用。
希望本文能为大型超市和零售行业的从业人员提供一些借鉴和参考。
超市数据分析案例大型超市数据分析(二)
超市数据分析案例大型超市数据分析（二）引言概述:本文是《超市数据分析案例大型超市数据分析（二）》的文档，将对大型超市的数据进行分析。
通过对超市销售数据、顾客购买行为等进行分析，旨在寻找并揭示超市的潜在商机和优化营销策略的方法。
本文将从五个大点进行阐述，分别是销售数据分析、顾客购买行为分析、库存管理分析、促销活动分析和竞争对手分析。
正文:一、销售数据分析1.销售趋势分析：分析超市销售数据的趋势变化，包括月度、季度和年度销售额等。
2.销售地域分析：通过销售数据分析不同地理区域的销售情况，找出销售额高的地区，并制定相应的增加销售额的策略。
3.销售产品分析：对超市不同产品类别的销售情况进行分析，了解各个产品的销售情况，为库存管理和采购决策提供参考。
4.销售渠道分析：对超市不同销售渠道（例如线下销售和电子商务）的销售额进行分析，评估不同销售渠道的效果，并制定相应的销售策略。
5.销售季节性分析：分析超市销售数据的季节性特征，了解不同季节对销售额的影响，以便调整促销活动和库存策略。
二、顾客购买行为分析1.顾客流量分析：通过超市销售数据分析客流量的变化情况，找出客流高峰期和低谷期，并采取相应的运营策略。
2.购买力分析：对顾客购买的产品金额进行分析，找出高价值顾客群体，并制定增加他们购买频率的策略。
3.购买偏好分析：通过分析顾客购买的产品类别和品牌偏好，了解他们的购买行为，并根据结果调整产品摆放和促销策略。
4.购买决策路径分析：分析顾客从进店到购买的决策路径，了解他们的购买决策过程，并针对不同路径制定相应的推销策略。
5.顾客满意度分析：通过顾客满意度调查和超市销售数据，分析顾客对超市产品和服务的满意度，找出改进点，并提升顾客满意度。
三、库存管理分析1.库存周转率分析：通过超市销售数据和库存数据，计算库存周转率，评估库存周转效率，并优化库存管理策略。
2.库存预测分析：基于历史销售数据和销售趋势，进行库存需求预测，以便合理调配库存，并避免过剩或缺货情况的发生。
连锁超市数据基础知识课件实用PPT61张)
，在经营中非常重要。公司对门店有库 存考核。
周转率：库存周转次数
存货周转率又名库存周转率，是衡量和评价企业购入存 货、投入生产、销售收回等各环节管理状况的综合性指标 。它是销货成本被平均存货所除而得到的比率，或叫存货 周转次数，用时间表示的存货周转率就是存货周转天数。
，一定要熟悉档案工作的各个环节、步骤，要夯实理论基础，对档案工作要全面了解和掌握。 通过一周的学习，我系统地了解了档案与档案工作概述的基本知识，档案和档案工作是社会进步的产物。通过学习，我还了解到档案
对门店日常经营有重要的指导作用，通 管理中如何对各类档案进行收集、分类、归档、利用等管理程序，全面了解档案管理工作的重要性，档案管理人员应该具备的职业素
*100％ 50、没有不进步的人生，只有不进取的人！
第三，在学习了曹冲称象的方法后，我扩展了如果是你，怎样称象的问题。没想到学生们提出了用人代替大象走上船、制作大的跷跷 板、用地秤来称等方案，发散了学生思维，不把曹冲当做神仙而不敢去突破，树立了学生的信心。
毛利率是衡量商品毛利水平的指标， 1、努力提高自身档案管理的专业知识和业务能力。认真学习档案管理知识，提高档案知识的水平，同时要勤总结、勤改进、不断创新
1
① 中上 部显著 呈黄色 态,或黄 与绿各 为50% 的状态
2
② 大部 分已变 成黄色 的状态
3
③整体 上呈黄 颜色状 态，两 端都稍 留绿色 的状态
4
④完全 变黄香 蕉可食 用时的 颜色
5
⑤完全变
黄有褐色 斑点甜度 与营养价 值达到最 高表褐色 的斑点称 为糖点， 证明已达 到食用的 最佳程度
销售数据分析.ppt
确定未来10年销售额将得到增长 大多数销售人员的薪酬在2000到4000元之间 商品的价格越高并不意味着性能就越好 9月份，6个分公司的资金周转率大致相当 销售部经理在培训方面只花了5%的时间 去年的销售人员流失主要分布在20-25岁之间 C区在销量上居于末席 我公司的每股收益在下降
市场费用的大部分都用于投放电视媒体
60
40
20
0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月
销售数据分析流程
销售 主题
对比 关系
图表 选择
确定对比关系
成分对比关系
项类对比关系
时间序列对比关系 频率分布对比关系 相关性对比关系
确定对比关系
成分对比关系
主要用于突出每一部分的大小占总数的百分比
• 5月份，A产品的销量占公司总销量的首位 • 2001年客户市场份额少于整个行业的百分之十
与市场比
构成 分布
广告情况 人员投入 市场情况
时段
过去 现在 目标
……
过去
现在 目标
销量对比：对比关系选择路径图
参照项
加价率
品类 批发 时点 与自己比 大小
维度1：产品
维度2：渠道
维度3：时间
维度4：对象
维度5：方式
毛率水平 费用支出 客服水平Leabharlann 品牌零售时段
与对手比
趋势
SKU
门店 采购点
与市场比
构成 分布
客户网络
代理品牌
业务资源
合作关系
A B C
3 5 3
4 4 5
3 4 5
3 4 3
5 2 3
多维图形分析—雷达图
超市零售业中的商业数据分析方法(一)
超市零售业中的商业数据分析方法（一）引言概述：商业数据分析在现代经济活动中发挥着重要作用，尤其是在超市零售业中。
超市作为零售行业的重要一环，其运营效益与市场竞争力密切相关。
本文将介绍超市零售业中的商业数据分析方法，探讨其应用价值和实际操作。
正文：一、销售数据分析1. 销售趋势分析：通过对销售数据的统计和分析，了解产品销售的整体趋势和变化规律，为制定销售策略和调整产品组合提供依据。
2. 产品销售分析：对各个产品的销售情况进行分析，包括销售额、销售量、销售渠道等等，以了解产品的市场表现和受欢迎程度。
3. 顾客购买行为分析：通过对顾客购买数据的分析，了解顾客的购买偏好、消费习惯等，为提高客户满意度和制定个性化营销策略提供参考。
4. 促销效果分析：针对不同的促销活动进行数据分析，评估促销活动的效果，为调整促销策略和评估促销投入的回报提供依据。
5. 库存管理分析：通过对库存数据的分析，掌握不同产品的库存情况，合理安排采购和销售，避免库存过多或缺货的情况发生。
二、顾客行为数据分析1. 顾客消费模式分析：通过对顾客购物行为数据的分析，了解顾客的消费特征，如购物频率、客单价等，为顾客细分和个性化营销提供依据。
2. 顾客流失分析：通过对顾客流失数据的分析，了解流失原因和流失率，为制定客户挽留策略和改善顾客体验提供参考。
3. 顾客满意度分析：通过对顾客反馈数据的分析，了解顾客对产品和服务的满意度，为提高产品质量和服务水平提供指导。
4. 顾客忠诚度分析：通过对顾客购买行为和消费习惯的分析，评估顾客的忠诚度和重复购买率，为提高客户忠诚度和客户维护提供依据。
5. 顾客推荐行为分析：通过对顾客推荐行为数据的分析，了解顾客对产品的口碑和推荐意愿，为提高品牌影响力和口碑营销提供参考。
三、竞争对手数据分析1. 竞争对手销售分析：通过对竞争对手销售数据的分析，了解竞争对手的市场表现和销售策略，为制定竞争对策和差异化竞争提供参考。
2. 竞争对手价格分析：通过对竞争对手产品定价数据的分析，了解市场价格水平和竞争对手的价格优势，为调整产品定价策略提供依据。
超市进销存系统进行UML建模课件
活动图建模
描述系统中业务流程和操作流程。
活动图是UML中用于描述业务流程和操作流程的图。在超市进销存系统中，活动图可以展示从商品采购、入库、销售到退货 等业务流程，以及各个步骤之间的顺序、并发和条件分支。通过活动图，可以更好地理解和管理系统的业务流程。
04
进销存系统的数据库设计
数据库概念设计
概念设计概述
数据库逻辑设计
逻辑设计概述
逻辑设计是将概念模型转化为具体的 数据库管理系统能够理解的逻辑模型 的过程。
E-R图设计
根据概念设计阶段的成果，使用E-R 图（实体-关系图）描述数据结构， 包括实体、属性、关系等。
表结构设计
将E-R图中的实体和关系转化为具体 的表结构，包括表名、列名、数据类 型等。
束缚条件设计
系统实现过程
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
需求分析
第一，对超市进销存系 统的需求进行深入分析 ，明确系统的功能、性 能和安全性要求。通过 与业务人员沟通，了解 业务流程和数据流程， 为系统设计提供根据。
系统设计
根据需求分析结果，进 行系统整体架构设计， 包括数据库设计、界面 设计、模块划分等。在 系统设计中，要充分考 虑系统的可扩大性、可
超市进销存系统UML建模课件
contents
目录
• UML基础介绍 • 超市进销存系统概述 • 超市进销存系统的UML建模 • 进销存系统的数据库设计 • 系统实现与测试 • 进销存系统的应用与维护
01
UML基础介绍
UML的定义和作用
定义
UML（Unified
Modeling
Language）统一建模语言是一种
维护性和易用性。
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- 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)。
Sales（销售）
1
预算;货架配置的原理与操作
年销售趋势图
年销售趋势图 30,000
25,000
20,000 15,000 10,000 5,000 0 jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec
周销售趋势图
周销售趋势图 25.0% 20.0% 15.0% 10.4% 10.0% 5.0% 0.0% sun mon tue wed thu fri sat 18.8% 11.5% 11.5% 12.5% 14.6% 20.8%
297.00
331.00 322.00 207.00 91.00 230.00 249.00 114.00 328.00 12,592.00 175.00 8,826.00 51.00 53.00 82.00
21,974
20,501 17,710 16,782 15,885 15,410 15,388 13,188 12,726 12,592 12,058 9,388 9,302 9,288 8,692
日常数据报表需求
A
每日销量数据报告 (DSR) 最大销量周报表 (MMSR) 周库存预警报告 (WSR)
B
C
每日销量数据报告(DSR)功能介绍 ■每日销售实况及去年同期比较 ■周至今总销售实况及去年同期比较 ■年至今总销售实况及去年同期比较 ■每日毛利额实况及去年同期比较 ■每日来客数实况及去年同期比较 ■每日客单价实况及去年同期比较
每日销量数据报告(DSR)
来客数
客单价
销售额
平均单价 3.5~4.0
平均数量 3~4
每日销量数据报告(DSR)
客单价内涵分析
平均单价
平均数量
客单价
通过“动线布局”； “磁铁效应”；“排 面布局”；“购物篮”等，来提高顾客购 买商品平均数量来达到提升客单价的目的， 既可以有比较明显的效果又可以节省费用
商业数据
目
1 2 3
录
预算;货架配置的原理与操作
商品结构A、B、C分析 日常数据报表需求 价格空间理论 (商品深度、宽度管理) 通过科学陈列提升库存效率 自动订单的原理与操作
4
5 6
商品的生命周期与盈利规律
Mu%（毛利率%）
等长销售周期 两倍销售 周期
利润额
０
周库存预警报告(WSR)功能介绍
■ DC库存预警
■ 门店库存预警 ■ 采购库存周转、库存控制
4
价格空间理论 (商品深度、宽度管理)
价格空间理论
10 8 5 3
1
A B C D E C' 4
桶
箱 提 桶 听 桶 桶 桶 袋 袋 桶 袋 听 听 桶
最大销量周报表(MMSR)功能介绍
B 1)商品结构分析功能 2)缺断货的数据分析和补货功能 3)促销选品;促销销售分析;促销效果考核 4)库存控制功能(大仓和门店库存预警) 5)销售;毛利的数据分析功能 6)商品的汰换率控制功能 7)新店选品功能 8)预算制定的数据来源
10% 30%
40%
10% 销量小
60%
商品结构A、B、C分析
销售额 销量大 50% 5%
单品数
25%
40%
10% 销量小
70%
商品结构A、B、C分析
销售额 销量大 3% 50% 15%
单品数
40%
82%
10% 销量小
商品结构与促销选品
15 % 15%
30%
30%
10
%
30%
70%
40%
5% 25%
40%
3% 15%
100%
60% 30%
70%
60%
70%
82%
3
日常数据报表需求
Байду номын сангаас
日常数据报表需求
我们需要哪些数据参与管理?
· 销售、毛利、库存现状与销售同期比 · 商品结构分析 · 库存周转与现金流 · 缺断货状况报表(OUT OF STOCK) · 顾客需求调查与促销分析报告 · 市场调查数据分析与经营策略研究
每日销量数据报告(DSR)
平均单价 平均数量
客单价
A.(平均单价)4X(平均数量)4=(客单价)16 B.(平均单价)5X(平均数量)4=(客单价)20 C.(平均单价)4X(平均数量)5=(客单价)20 D.(平均单价)5X(平均数量)5=(客单价)25 例:B和C分别比A增加了20% D比A增加了36%
11401005
10401028 10401044 11401004 11031040 11401044 11402012 11400011 11030089 11440008 11401026 11205015 11031038 11031039 11400005
淇花食用调和油
蒙牛特仑苏OMP牛奶 伊利金典纯牛奶 淇花花生调和油 圣元优博3段奶粉 口福清香调和油 口福大豆油 鲁花一级花生油 圣元优聪3段奶粉 卫群食用碘盐 口福花生芝麻调和油 新家园烤馍锅巴 圣元优博1段奶粉 圣元优博2段奶粉 淇花一级花生油
销售占比
销售占比
13% 12% 48% 副食 生鲜 百货 家电 纺织
11% 16%
销售预算演示 毛利预算演示 OTB计划演示 营运预算演示 预算流程演示 预算考核演示
1 1 1 1 1
1
货架配置与操作原理
货架配置与操作演示
A
2
商品结构A、B、C分析
商品结构A、B、C分析
销售额
单品数
销量大
50%
A
A B B B B B B B B C C C C C
178
154 179 161 18 -1 88 403 64 16314 0 3670 15 21 183
74
62 55 81 178 67 61.8 119.8 38.8 1 68.9 1.5 188 178 106
5L
250ml×12 250ml×12 5L 900g 5L 5L 5L 400g 500g 5L 75g 900g 900g 5L
MMSR表样
商品编码 11402003 11401011 10401026 10400084 商品名称 淇花大豆油 金龙鱼调和油 蒙牛特仑苏牛奶 蒙牛纯鲜牛奶 销售数量 591.00 377.00 474.00 669.00 销售净 额 35,165 27,710 26,533 24,619 AB C A A A A 库存数量 208 307 122 30 零售单价 59.5 73.5 56 36.8 最小规格 4.46L 5L 250ml×12 250g×16 单 位 桶 桶 提 箱