零售企业销售数据分析模型

零售企业销售数据分析模型

数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。

零售企业对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析内容，以及对方法和内容的一些详细解释。其中，分析方法对采购数据、库存数据的分析同样适用。这些方法犹如一把把钥匙，可以用来打开数据分析的神秘大门。

首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，并通过简单的实例展示，阐述如何将三者关联起来构造一个分析模型。

要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、供应商等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、成长率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。

一、销售数据模型之维度

1、商品

商品是零售分析的最细维度之一。大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析，并且商品的层级只有一层。

2、供应商

商品是由供应商提供的，在不同内部组织同一商品可能存在不同的供应商。同一商品在不同的时间也可能存在不同的供应商。供应商所在地和区域有关联。

3、内部组织

对于连锁企业，组织架构一般是：总部---事业部（业态）---区域公司---子公司---门店。内部组织所在地和区域有关联。

门店的关键属性有：面积、员工数、所在地。

公司及总部的关键属性有：员工数、所在地。

配送中心的关键属性有：面积、员工数。

4、商品类别

一般的分类有：大类---中类---小类---细类。商品类别直接和商品关联。

5、客户

客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。

6、区域

区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区---省/市---县/区。一般按正式行政单位划分。

7、时间

时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年---季度---月---日---时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年---节气---日---时刻；农历节假日。

8、品牌

品牌的层次有：品牌层次---品牌，品牌直接和商品进行关联。一个品牌只能属于一个厂商，一个厂商可以有多个品牌。

9、采购员

采购员也称为买手，层次有：采购组---采购员。中小型企业，一般都是统一采购，所以采购员可以直接和商品进行关联。大型企业，一般按区域公司采购，这时采购员需要和区域公司、商品同时进行关联。

10、营业员

营业员在专卖、百货类的销售分析中非常重要，而在自由选购的卖场中，基本没有固定的营业员。层次有：销售部门---营业员。

11、收银员

层次有：门店－收银组－收银员。

12、厂商

一个商品只有唯一一个厂商。厂商的层次就是自己。

二、销售数据模型之指标

1、销售数量客户消费的商品的数量。

2、含税销售额

客户购买商品所支付的金额。

3、销售税额

客户购买商品后应上交的税额。

4、去税销售额

去税销售额＝含税销售额－销售税额。

5、含税成本

销售出去的商品的含进项税的成本额，计算成本有不同的算法。

6、成本税额

销售出去的商品的进项税额。

7、去税成本

去税成本＝含税成本－去税成本。

8、毛利

毛利＝含税销售额－含税成本。

9、净利

净利＝去税销售额－去税成本。

10、场效

指单位营业面积产生的销售额。

11、退换量

客户购买后退换商品的数量。

12、退换额

客户购买后退换商品的销售额。

13、毛利率

毛利率＝（毛利/含税销售额）×100%。

14、周转率

周转率和统计的时间段有关。周转率＝（平均含税销售额÷平均含税库存成本）×100% 。

15、交叉比率

交叉比率＝毛利率×周转率。

16、促销让利额

促销让利额＝正常售价额－促销额。

17、促销次数

促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。

18、促销销售额

（所销）所购商品为促销商品，并因此产生的销售额。

19、交易次数

客户在POS点上支付一笔交易记录作为一次交易。

20、客单价

客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。

21、销售价商品正常销售的价格。

22、促销价

商品在促销时的销售价格。

23、进货价

商品进货和供应商的结算价格。

24、成本价

按不同的核算体系计算出来的，用于库存额统计和毛利计算用的价格。

25、周转天数

周转天数=平均存货÷平均销货净额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理越好。

26、退货率

退货率=退货金额÷进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。

27、平衡点

平衡点用于表示达到某点的快慢；平衡点＝总费用÷毛利率。

28、安全力

经营安全力＝１－（损益平衡点÷营业额）；用于表示获利情况的指标。

三、零售数据模型之分析方法

1、ABC分析

ABC分析法又称帕雷托分析法，也叫主次因素分析法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。

ABC分析通过对一段时间内商品销售情况的分析，可以为商品管理提供依据。评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种：销售额、销售数、毛利。单一用哪个指标进行分析都不够准确，所以对这三个指标同时进行分析，也就是给这三个指标一定的权重。比如销售额占x%；销售数占y%；毛利占z%。则该报表的显示形式如表1：

其中综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%；x%+y%+z%=1；分类结果显示A\B或者C。

按照所计算的综合值进行排序，观察累计综合值%的变化情况，将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类，进行重点管理，采取的策略为对相关品的引进；将累计额百分数在20~90%之间的商品标记为B类，进行一般管理；将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。

根据货品管理及销售的情况，还可对ABC理论进行一定的变化，这样对零售业的商品管理来说更具有操作性。

2、比较分析