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销售数据分析

销售数据分析
销售数据分析

前言

营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军,但是这个行业以成败论英雄。

营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎:营销总经理要遥控管理庞大的营销团队,服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪,哪怕每天干25个小时,工作还是俄罗斯方块一样堆积。

压力和杂务干扰之下,就容易迷失,做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型,帮助自己脱身庶务,联系市场实际,提升管理绩效。

营销总经理工作模型一:数据分析模型

一、营销总经理数据分析流程概述

数据分析好像“业绩体检报告”,告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。

如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题,没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题;就要思考有没有特殊原因——比如:天气下雨造成三天发货量下滑,天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货,所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因,确实属于业绩异常,就要立刻从这个指标着手深度分析:通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品(哪个产品需要重点管理)、发现问题区域(哪个区域需要重点巡查)、发现问题客户(哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常)。除非问题非常严重,一般营销总经理的数据分析下延到直接下级(大区或者省区层面)即可,然后要求问题区域的大区经理做出解释,拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析,寻找问题产品、问题片区和问题经销商。

数据分析得出结论就找到了管理重点,接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务(比如乡镇铺货)等等,整个分析流程图示如下:

二、营销总经理数据分析的关键指标

具体分析报表各企业各行业有所不同,但关键指标和分析方法大同小异。

指标一:监控当日整体业绩,闻风而动

说明:营销总经理要从每月第一天开始到最后一天结束每天进行当天数据分析业绩管理,其一可以避免大家月初松懈,月底业绩好就踩刹车——销售团队月初松懈月底刹车是通病,带来的销量损失后面是补不上的,失去的销量永远不会再来,同时会伤害市场,给竞品制造机会。其二可以避免即时市场隐患:比如上半月业绩进度很好,下半月竞品攻击,本品业绩放缓,但是报表反映累计进度还不错(实际上市场已经出了问题)。

方法:

1、每天关注看昨日发货回款业绩是否达到当日业绩目标——用当月未完成的任务目标除以当月的剩余天数,就是公司当天应该达成的发货回款目标。前期业绩达成进度越差,后面每天要求完成的日发货回款量就越高。

2、分析每日业绩达成,无正常理由连续2天发货业绩不理想,就要立刻深挖原因(可能是下去走市场,或者进一步的数字分析,或者大区经理会议讨论业绩滞涨的原因等等)进行实时管理。避免贻误管理时机

作用:使总经理及时掌握每天各区域及整个公司的当日分品项/合计销售状况。

实际操作意义示例:

(1)跟进弱势区域

如:A区达成率落后于市场平均水平,但今天出货量还是极少?(A区当日出货15件)

(2)跟进弱势品项

如:品项3是这个月的推广重点,今天只有B出货,区域A、C的品项3今天为什么无销量?

(3)实时掌握销量

如:虽然这个月整体达成率超前,但最近连续两天出货率很低,出了什么问题?

指标二:监控截止昨日的当月“累计业绩达成”和“档期任务达成”。

说明:“月累计业绩达成”进度要和时间进度作对比。“档期任务达成”是指每个月的业绩管理不应该是平均分配业绩进度,而应该是“赶前不赶后”。

方法:

1、分析截至昨天全公司累计发货回款进度对比时间进度是否跟上或超前。

2、档期任务达成:

※周任务档期:事中管理是管过程,找问题及时补救。事后管理是管结果,死后验尸——等到月底再追进度已经来不及了。通常每月任务要分四周进行档期追踪,鼓励全公司各区域业绩往前赶,比如要求第一周达成当月任务量35%(而不是25%),第二周达成当月任务

量60%(而不是50%),第三周达成当月任务量85%(而不是75%),第四周达成100%,对全月能达成任务,但是周任务档期不能达成的区域进行奖罚正负激励。

※特殊时段任务档期管理:这个方法尤其在销售拐点时运用(比如春节前后压货、旺季前压货、农村市场两收前压货等时段),“逼”大家把进度往前赶。比如:2月5号过年,元月份要鼓励大家提前压货,要求元月15号前必须完成当月任务70%,否则进行正负激励。

指标三:监控销售“大盘”有没有动摇

说明:什么是销售“大盘”?包括两个关键指标:“发货客户数”、“客户经营品项数”这两个指标很重要,但是很容易被忽略。业绩总量达成了,但是很多经销商没有发货——危险,这说明经销商活跃度下降,可能是业务人员没有对所有经销商进行拜访、可能是我们的市场区域在萎缩,也可能是冲货砸价造成大户吃小户。或者业绩总量达成了,经销商也很活跃都在进货,但是经销商合计进货品项数减少了——有问题,这说明经销商经营本公司的品项数在下滑,可能会出现单品销售现象(除非是公司策略性压缩品项)、价格秩序和通路利润可能即将混乱。

方法:

1、每天监控发货客户数和发货品项数:累计前n天看客户发货回款是否活跃?零发货客户零发货区域是否存在?累计前n天看累计客户发货品项数是否活跃?同期对比是否正常?

2、尤其是当月前十五天,如果“发货客户数”或“累计客户发货品项数”严重下滑,就说明“大盘”出问题了,要赶紧寻找原因进行管理(比如给经销商当月首次提货激励、给销售人员进行区域内零发货客户数处罚、零发货区域处罚、经销商活跃率奖励等等),后半月也许还能抢回来。

例表:可在企业原有销售报表基础上加一栏:“累计发货客户数”、“累计客户发货品项数”、并于去年同期数字作对比。(具体报表略)

指标四:监控销售质量

说明:销售质量通常看几个指标:产品结构有没有出现单品销售现象?渠道结构有没有问题?重点零售客户发货是否正常?区域结构有没有问题,谁在拖整个公司业绩的后腿?对利润中心考核制的企业,还要分析费用使用进度和销量达成进度的对比。

方法:

1. 看产品结构:

※品类(或价格带)占比分析:通过分析各价格带产品或者各品类产品占整体销量的占比份额(比如每天监控高中低三个价格带产品的销售占比),看整个公司和各个大区的产品结构。哪个区域产品结构需要重点管理。

注:品类或价格带占比权重变化会导致公司产品平均售价的变化,所以有些公司还导入“平均价”指标来分析“价格结构”,实际上是“产品结构”的另一种反映形式。需要提示的是对“价格结构”、“高价产品占比”的片面追求往往牺牲销量,造成“量跌价升”,所以必须“量价配套分析”。对“量价齐跌”的区域重点管理;对“平均价”或“高价产品”占比低于公司水平的区域要鼓励他改善产品和价格结构;而对“平均价”、“高价产品占比”已达标或高于公司均值的区域,不必在这个指标上持续加压力,避免误导。

※重点产品产品别分析:重点产品和占比相对大的几个主导产品,分每个产品看当日发货回款进度、累计发货回款进度、增长率(对比上月)、成长率(对比去年同期),尤其当月前十五天看重点产品发货回款客户数是否活跃?重点产品零发货客户零发货区域是否存在?重点产品业绩滞涨的问题区域和问题客户是哪里?

2、看区域结构:看大区别(对直辖管理的重点市场要单独分析)当日和累计业绩进度、累计发货客户数和总发货品项数、分析各区域增长率、成长率、分析区域销量占总体销量的占比,从而寻找到问题区域。

3、看重点客户和渠道结构:重点客户(比如全国前十大经销商、重点市场主力经销商、重点KA系统)要每天监控发货量、累计进度、成长率、增长率、产品结构。

作用:掌握当月各区域(及整个公司)累计销量达成情况、当月各区域(及整个公司)分品项的累计销量及品项占比

实际操作意义示例:

(1)跟进弱势区域如:区域A、C达成率低于整体水平也低于时间进度,整个公司达成率不容乐观,需采取应对措施!(7月10日整体达成40%,A区达成30%,C区达成25%)

(2)跟进弱势品项如:区域B止今日达成率超前,但品项2的出货比例太小,出了什么问题?(7月10日B区达成66%,但品项2出货占比仅16.7%,相对其他区域品项2的占比太低)

(3)品项3本月正值旺季前销售启动之际,但本月整个公司品项3的出货比例小,及时跟进品项3的销量、促成各区在品项3的推广上加大力度当是本月销量增长的机会点!(品项3仅占总销量的21.3%)。

三、数据分析结论的使用

1、“三维”数据分析法:数据分析的目的是为了找到问题,要逐层深挖“罪魁祸首”。首先看整个公司的达成率、成长率、增长率、产品结构,发货客户数是否健康,发现任何一个指标异常,立刻要从“区域、客户、产品”三条线往下深挖:①、业绩滞长是哪个产品造成的——这个产品业绩差是哪个区域造成的哪些客户造成的,最终锁定问题产品的产生原因——问题产品的问题区域和问题客户。②、业绩滞长是哪些区域造成的——这个区域的问题产品和问题客户是谁,最终锁定问题区域产生的原因——问题区域的问题客户和问题产品。③、哪些经销商业绩问题最严重——这个问题经销商业绩差是哪个问题产品造成的,层层抽丝剥茧找到最终原因,管理才会有的放失。

2、6个月纵向分析法:对锁定的问题产品问题区域问题客户可以纵向深度分析6个月数据,该区域6个月内的总销量及主要品项的达成/增长/成长率是否稳定?发货客户数和发货品项数有无异常趋势?从6个月的纵向趋势分析更容易剔除当月偶然因素,做出完整结论。比如:

问题区域纵向分析示例:“该区域6个月以来连续4个月达成率小于100%,达长率近5个月低于公司水平,已经有三名经销商停止进货。高价产品A每月销量在减少(说明这个产品回转很差快死了),需要立刻去走访,尤其注意观察停止进货的经销商是什么原因?还有高价产品A的市场表现有什么异常?”

问题产品纵向分析示例:“整个公司的低价产品B,6个月以来全国发货客户已减少42个,产品成长率近3个月为负数,业绩累计比去年下滑两万多箱,是造成公司近几个月整体业绩下滑的主要原因,尤其山东、河南两省下滑最严重,需要立刻推出该产品的销售激励政策,重点走访乡镇市场,走访山东、河南,寻找原因,布署B产品的乡镇提升方案”。

3、区域分类分析法

把全国市场分为三类:管理类市场(如:市场波动大,成长率小于5%甚至负成长);成长类市场(如:市场稳定成长率小于50%);攻击类市场(如:市场空白较多,成长率大于50%甚至更多)。对不同类型的市场进行归类分析,除了所有市场都要求任务达成率之外,不同类型市场要关注不同指标:对管理类市场,由于市场不稳定,有负成长趋势,所以要重点关注“零发货客户”指标,小心市场萎缩。对攻击类市场,由于可开发空白较多(这类市场不应该有淡季,应该逐月增长,因为有很多空白网点待开发),所以要持续关注逐月增长率,同时成长率低于20%说明进攻速度放缓,应予关注。对成长类市场,重点关注成长率,保证市场稳定。

提示:①一个成长类市场可能由于每月数据波动当月数值变的好像是攻击类,所以要看该市场3~6个月走势,而非一个月。一旦该市场3~6个月走势确定已经进入另一个类型(如成长类变成攻击类)就要改变该区域的投入策略和数据分析方法。②总经理对各类型市场甚至各重点区域要给出明确并且连贯的目标和方向。如:“任何区域首先看达成率,其二价格低于公司水平的要持续提升价格和高价产品占比。攻击类市场的成长率必须高于50%,而且每月要环比增长等”,避免出现区域面对一堆指标,这个指标好,那个指标差,总是被批评,失去方向和积极性。

4、颜色管理

在分类分析的基础上做颜色管理,让销售内勤在制作报表时对优劣数字用不同颜色予以标注,方便总经理一眼发现问题。

1)颜色定义:红色代表达标和好消息,绿色代表不达标和坏消息。

2)明确标准,如:

任务达成率:超过时间进度且超过公司进度标红,反之标绿。

成长率和增长率:超过同类市场(成长类、管理类、进攻类)平均值,同时大于零,标红,反之标绿。

注:不同类型市场成长率增长率差异非常大,所以要和同类市场比较。

5、使用销售数据分析快报。每周出一期,把同类市场从多个关键指标对比指明优劣区域。这个方法的原理和档期任务考核相似,都是缩短考核周期,不同之处在于多维次综合分析。

例表:

说明:

①、把不同类型的市场放在一张报表分类比较才客观,所以是“分类分析快报”。

②、正常情况,该快报一周一次,业绩出问题时可以应实际需要机动截取时间段来分析。同时这张表要每次把前几次的报表套起来看,如:第一二周快报出现的问题区域,后面要持续关注第三周第四周有没有改善,有没有持续上“黑榜”。

③、不同指标在差值栏显示的内容不一样——达成率和重点产品达成率差值栏表示的是和时间进度的差值,成长率增长率显示的是与同类市场平均值的差值。

④、异常说明综合评价栏,表达的是这个区域的其他指标内容以及本表的综合评价,如:“广西区域成长率增长率达成率本期均上倒数三名黑榜,高价产品本月截止目前较去年下滑60%,平均价低于公司平均值又下滑0.03元,发货客户减少两名,请大区经理见报后立刻走访广西市场,一周内拿出诊断报告,整改方案,并看到日发货量的改善。

回顾:

营销总经理要运筹帷幄决胜千里之外,靠什么?首先靠数据分析模型和敏感度。

※每天监控“当日业绩数据”,让你闻风而动,不放过一丝危机,团队不敢有一天松懈。

※每天监控“累计进度”和“档期任务达成”,再使用“销售数据分类分析快报”让你做到管理业绩进度而不是被业绩进度管理。

※随时关注“进货客户数”、“客户经营品项数”、“产品结构”、“区域结构”、“客户结构”,让你可以敏感的发掘销售质量的异常动向,并做事前管理。

※“颜色管理”、“三维分析法”、“6个月纵向分析法”、“区域分类分析法”,让你能够对不同类型的市场针对性分析,而且最终找到罪魁祸首,有的放失进行管理。

营销总经理分析数据,仅仅靠经验肯定会丢三落四,要使用固定的数据分析模型。这是营销总经理的基本功,必修课。刚开始会很难,难度会随着对模型的习惯和熟练而降低,你会从中找到“稳坐军中,而知天下大事”的乐趣。

2020年淘宝数据分析报告模板

导语:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章,欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析,实际是电商数据分析,归结到底还是零售数据分析,给你一些分析的思路,权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度(参考数据雷达的分析思路)。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上月)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、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,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、存货损耗、日常营运费用(包括电话费、交通费、垃圾费等),通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支,是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率:主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”,即:日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效(人效):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:本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析:主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数,与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常,

超市销售数据分析完整版

超市销售数据分析标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]

超市销售数据分析主要从以下几方面入手: 销售额分析? 从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率,看出一周中销售是好的时间段在哪几天,这样有助于安排门店员工的工作与休息,但是也须在分析报表的同时,注意一些特殊的日子,如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店,销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段,故应该在繁忙时段到来前,备足商品,并减少员工休假,以增加服务人员等举措 毛利率分析? 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13~18%,标准超市的毛利率在16~20%,便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的,它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说,节假日时,高毛利的商品会有较大提高,从而对门店的毛利有一定的补充,这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。 贡献毛利率分析 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出,一般的排列为:文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构,促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度,对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度,了解目标顾客群的消费需求。例如:肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货,而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变,但是利润率却下滑很多),这就要求超市根据自身的情况,重视利润商品的库存,合理提出要货需求单以便配送中心配送。 提高毛利率 如果一周的毛利率低于预计指标,就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如:一周的整体毛利率为13%,低于预计毛利率15%,而其中休闲食品的销售构成为13.71%,但是毛利率为11%,为了提高总体毛利率,就可以增加休闲食品的品种和

销售数据分析

前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军,但是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎:营销总经理要遥控管理庞大的营销团队,服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪,哪怕每天干25个小时,工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下,就容易迷失,做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型,帮助自己脱身庶务,联系市场实际,提升管理绩效。 营销总经理工作模型一:数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”,告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题,没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题;就要思考有没有特殊原因——比如:天气下雨造成三天发货量下滑,天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货,所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因,确实属于业绩异常,就要立刻从这个指标着手深度分析:通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品(哪个产品需要重点管理)、发现问题区域(哪个区域需要重点巡查)、发现问题客户(哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常)。除非问题非常严重,一般营销总经理的数据分析下延到直接下级(大区或者省区层面)即可,然后要求问题区域的大区经理做出解释,拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析,寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点,接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务(比如乡镇铺货)等等,整个分析流程图示如下:

店铺销售数据分析

服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具,为表格——日报、周报、月报、季报,最常见的是日报表、周报表。 例如:某服装店铺的销售日报表(通类规范报表) 在这张销售日报表中,完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格,以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员,拿到这张表格后,首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态?库存的货量偏多还是偏少?然后关注今日销售的金额是上升还是下降?与同期数据对比并结合天气状况是否正常?如果不正常(无论是销售减少/销售增加)分析具体原因?今日销售的件数是多少?结合销售金额,分析其销售的平均单价,属于低/高/中等价位线?分析原因?再分析具体销售的明细,如:畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存,根据销售趋势和未来天气的预测,确定畅销款的补货情况,并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了,并有效补充货源,进一步提升店铺的销售。 例如:某服装店铺,(经营面积80平米)夏季产品平均价位在500-800元,时尚风格定位。8月25日:销售6080元,销售件数46件,当日进货

350件,店铺现库存1200件;其中销售排名第1的是:M601890,白色,225元/件,销售5件。 从当日销售的平均价位线来看,6080/46=132元,而本身的定位是500-800元,可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间,货品的充足很关键,在80平米的店铺库存1200件,那么1200/80=15件,即每平方米的货品量15件,此数量应该是十分充足的。 在促销活动中,服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看,在1200件货品中,最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大,并且各款式销售比较平均?需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量,铺货的结构是否合理? 从畅销前10名,可看出销售比较集中的价位线是什么?再对应该店铺现有货品的价位线进行分析,如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上,基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型,再查店铺的库存数量,是否缺码断货?按照现销售速度,预测该库存能维持几天的销售? 对应平销的产品,尽量让畅销产品带动平销产品,即:选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。

营销数据分析结果汇报

2017—2018学年第一学期期末考试《营销数据分析》实践考核 娇源直销店数据分析报告 项目名称:娇源直销店数据分析报告 专业:电子商务 学号: 姓名:刘娇 任课教师:黄艳 2017年12月30日

考核项目及要求 项目:娇源直销店数据分析报告 1.考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法; (2) 掌握常用的数据分析方法; (3) 掌握根据实际数据对网店(网站)进行营销数据分析的能力与方法; (4) 掌握对同类网店(网站)及所在行业进行对比分析的能力与方法。 2.作品要求 学生根据自己选择的真实网店(网站)进行详细分析,收集数据并整理数据,对网店(网站)各个方面进行具体数据分析,并撰写完整的数据分析报告。

目录 1.运营基本概况 (1) 2.主体分析 (1) 2.1 流量分析 (1) 2.2 销售分析 (3) 2.3 商品分析 (3) 2.4 客户分析 (4) 2.5 推广分析 (5) 2.6 服务分析 (6) 3.综合结论与建议 (6)

1.运营基本概况 我的店铺换过两次产品,第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本,一直没有销量,于是就更换了产品,现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司,它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司,拥有自己的品牌以及网站,而且价格是全网统一,我申请成为了分销商。 现在我淘宝店铺名称为娇源直销店,主营产品为美容美体仪器以及保健用品,现在店铺内有22个产品,现在所处行业层级是第一层级,店铺的地址https://https://www.sodocs.net/doc/136868883.html,/?spm=a230r.7195193.1997079397.2. xyTyxy 2.主体分析 2.1 流量分析 从图2-1-1可以看到近30天店铺流量,与前一个月相比,访客数下降了54.72%,商品的访客数下降了54.41%,跳失率下降了16.27%,转化率上升了61.54%。从图中数据可以反映出,店铺流量主要受PC端的影响,下降幅度较大,而且后期也没有上升的趋势,初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看,访客数的下降,以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了,跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动,加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动,再者就是加入了淘宝客的推广,吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低,主要是淘宝搜索的下单转化率低,这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率,而且PC端淘宝免费流量占比最大,也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。 图2-1-1 流量概况

营销数据分析报告

营销数据分析报告 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

2017—2018学年第一学期期末考试 《营销数据分析》实践考核 娇源直销店数据分析报告 项目名称:娇源直销店数据分析报告 专业:电子商务 学号: 姓名:刘娇 任课教师:黄艳 2017年12月30日 考核项目及要求 项目:娇源直销店数据分析报告 1.考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法; (2) 掌握常用的数据分析方法; (3) 掌握根据实际数据对网店(网站)进行营销数据分析的能力与方法; (4) 掌握对同类网店(网站)及所在行业进行对比分析的能力与方法。2.作品要求

学生根据自己选择的真实网店(网站)进行详细分析,收集数据并整理数据,对网店(网站)各个方面进行具体数据分析,并撰写完整的数据分析报告。 目录

1.运营基本概况 我的店铺换过两次产品,第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本,一直没有销量,于是就更换了产品,现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司,它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司,拥有自己的品牌以及网站,而且价格是全网统一,我申请成为了分销商。 现在我淘宝店铺名称为娇源直销店,主营产品为美容美体仪器以及保健用品,现在店铺内有22个产品,现在所处行业层级是第一层级,店铺的地址 2.主体分析 流量分析 从图2-1-1可以看到近30天店铺流量,与前一个月相比,访客数下降了%,商品的访客数下降了%,跳失率下降了%,转化率上升了%。从图中数据可以反映出,店铺流量主要受PC端的影响,下降幅度较大,而且后期也没有上升的趋势,初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看,访客数的下降,以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了,跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动,加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动,再者就是加入了淘宝客的推广,吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低,主要是淘宝搜索的下单转化率低,这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率,而且PC端淘宝免费流量占比最大,也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。 图2-1-1 流量概况 通过对店铺流量途径的分析,可以总结访客进入店铺的主要路径有以下几个: 针对上述对流量的分析以及流量入口分析,我们可以将流量来源进行细分然后分别针对不同的流量来源做出不同的管理计划。

市场营销数据分析计算公式

市场营销数据分析计算 公式 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

市场营销数据分析计算公式 产品分析工具 新产品认可度 产品生命周期PLC(ProductLifeCycle):开发、引进、成长、成熟、衰退新产品上市速度 产品盈利率工具 存货周转率 价格决策工具 产品价格弹性工具 目标收益率工具 消费者剩余占有率工具 PSM价格敏感度测试工具 PSM(PriceSensitivityMeasurement)价格敏感度分析方法 定价工具

价格稳定度测量工具 渠道决策工具 促销决策工具 促销费用效用测试工具 目标销售额增长达成率 目标利润达成率 特价品促销带动率 付现率计算工具 返券回馈率计算工具 联合促销对比率 品牌管理工具 品牌忠诚度测试工具 品牌偏好度绩效工具 品牌认知度 品牌美誉度 英特公司的品牌价值估价法模型

Y&R品牌资产标量 USP理论及其应用 USP(uniquesellingproposition) 沃尔夫PFA购买率评估模型 斯塔齐NETAPPS评估模型 AEI(广告效果指数,AdvertisingEffectivenessIndex)指数模型 CSP(CommunicationSpectraPattern)传播幅度形态模型 直复DM有效性工具 网络投放效果测试工具 网络广告点击率 网络广告转化率 广告平均浏览时间 STARCH法 广告费用增销额 顾客回馈分析工具

退出率与提价关系工具 KANO模型 四分图模型 顾客延伸率 用户满意度CSI(customersatisfactionindex)模型 营销评价工具 9S模型 整合营销传播IMC(IntegratedMarketingCommunication)的核心思想是将与企业进行市场营销有关的一切传播活动一元化。 供应商感知模型(SupplierPerceptionModel) 销售量比较评价法 商圈饱和度工具

超市销售数据分析五大方面

超市销售数据分析五大方面 7年多的零售职业生崖,经历了很多的销售数据的分析及行动 计划,超市的周报即每周汇总、统计各个部门销售数据的报表,其中包括各部门的销售额、毛利、毛利率、日比,周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划。面对这样一张报表,如何能在这些繁琐的数据中,合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法是至关重要的,报表的分析主要从以下几方面入手。 一、销售额分析: 首先可以从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率,看出一周中销售是好的时间段在哪几天,这样有助于安排门店员工的工作与休息,但是也须在分析报表的同时,注意一些特殊的日子,如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店,销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段,故应该在繁忙时段到来前,备足商品,并减少员工休假,以增加服务人员等举措 二、毛利率分析: 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13~18%,标准超市的毛利率在16~20%,

便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的,它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说,节假日时,高毛利的商品会有较大提高,从而对门店的毛利有一定的补充,这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。 三、贡献毛利率分析: 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出,一般的排列为:文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构,促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度,对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度,了解目标顾客群的消费需求。例如:肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货,而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变,但是利润率却下滑很多),这就要求超市根据自身的情况,重视利润商品的库存,合理提出要货需求单以便配送中心配送。 四、提高毛利率: 报表可以有效地提高毛利率。如果一周的毛利率低于预计指标,就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如:一周的整体毛利率为13%,低于预计毛利率15%,而其中休闲食品的销售构成为13.71%,但是毛利率为11%,为了提高总体毛利率,就可以增加休闲

销售数据分析内容

销售数据分析从以下方面考虑 一、下月初将做以下分析内容 1、账款分析(财务提报的当天出具分析,预计7月2日) 通过账款分析,清楚的知道逾期账款的金额,分析异常账款(异常区域账款、异常业务员账款、异常客户账款),对与异常账款需要业务给出预计回款时间,到期未回款的应写书面说明,视情况采取相应的不就措施. 2、库存分析(在大区提报库存的当天出具分析预计每月1日完成) 通过库存报表分析各个区域及各个客户的库存周转情况,对于库存周转小于30天的客户则要分析为什么买的的不好,不仅要处理库存,更要结合当地的市场跟客户情况分析并找出滞销客户的滞销产品包含那些(需要业务员的协助完成)。 3、销售数据分析(根据销售数据库统计分析) 1)整体销售数据分析) A、做比较找出影响销售利润下降的主要原因(是销量?价格?还是产品结构?费 用?)(5日之前出具) 销售量与销售额做比较,如果销售额大于销售数量是否说明产品的平均价格提高或是产品结构的增加,如果反之,是否说明市场容量在增加? B、销售达成(每月2日) 2)产品结构分析 与上期比较通过产品分析可以看出现在的销量较好的主导产品和增长行产品.并找出异常产品,异常产品的异常区域(每月2日) 3)区域分析 区域的销售占比,每个区域的产品占比,并于上月做对比.找出异常区域 ,异常区域的异常产品. (每月2日) 以上通过图表及简单的文字描述 二、后期食品部销售分析的发展方向 1、新品上市后,各渠道铺货铺货情况 2、全品项上市后,分析各个区域中各个品项中毛利率及销售占比(库存周转),如果进行经营调整实现更大更好的利润. 3、全国重点系统(客户)分析,特别是全国性的系统的终端分析.(预计7月份分析麦德龙的销售情况) 4、价格对产品对区域的影响,各个区域各个产品最适合的价格带.为销售决策做依据. 5、月度促销分析的完善(需要区域经理的配合)(预计7月份完善)

2019年销售数据分析报告

销售数据分析报告 分析报告是一种比较常用的文体。分析报告的标题一般有两种形式:一是公文式,另一种是新闻报道式。下面是收集整理的销售数据分析报告,希望对您有所帮助! 一、备案情况概述 11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套,销售备案面积为145.66万㎡,成交均价3847元/㎡,总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套,日均备案面积4.86万㎡。 与上月相比,本月销售备案套数增长幅度很大,涨幅达到122%!比今年销售状况最好的5月也多出18.7%。综合多方面因素分析,主要有以下两个方面的原因:一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来,市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应,被短暂压抑的市场需求开始释放,由此导致了销售量的剧增;另一方面,也是受国家调控影响,导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再,而是出现向十一月转移的趋势,这也促进了本月销售量的增长。此外,在十月末有数个楼盘集中开盘,其销售合同备案的延迟到十一月,这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。 房地产新政实施后的几个月内,除8月份处于市场销售淡季最低谷之外,其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平,即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。

单就本月销售套数激增这一指标来看,说明市场上仍然存在旺 盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势,究竟是强劲反弹还是昙花一现,需要今后的市场反应来印证。 虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳,但商品房成 交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势,本月成交价格涨幅不足1%。 成交价格的持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺 盛的需求。 二、销售备案数据分析 1.各区域备案数据 本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有 新项目推出,销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动,这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二,近几个月该区域推出新盘较多,且市场反应尚可,此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多,且多集中在月末,因此虽然本月销售备案套数并不多,但在下月的销售备案情况中将会有体现。 2.各建筑类型备案数据 从销售备案套数方面来说,小高层和高层建筑类型的销售情况 要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型,连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售 和供应的主流。随着高层建筑的不断增多,多层和小高层比重将越来

[整理版]营销销售数据分析

市场营销是企业的命脉,然而,为数不少的的市场部、销售部工作人员由于缺乏营销分析的概念和方法,企业累积的大量数据得不到有效的利用,营销分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报,缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析,结果决策者只能凭着本能的反应来运作,决策存在很大的失误风险。本课程着眼于营销数据的分析和统计,教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息。通过学习本课程您将可以掌握营销数据分析的重要概念和高级技能,提升科学管理和科学决策的水平。 一、导言 互联网的高速发展加上市场竞争的加剧,使得数字化营销和精确营销进入了企业的视野,并引起了营销方式的巨大改变... 1.用数字说话 2.数字化营销新趋势 3.精确营销循环 4.实施营销数据分析的系统策划和实施 5.数据分析与挖掘工具简介 二、指标分析 指标分析是一种快速的企业绩效分析手段,是衡量企业健康状况的健康指标,本节对各类指标进行深入解析,并试图透视指标背后的隐含信息。 1.销售绩效的评估与考核 2.宏观市场指标 3.公司经营状况指标 4.客户相关指标 5.市场营销指标 6.对指标的细化分析,从数据的分布趋势深入分析指标 7.如何将指标分解到相关影响因子 8.案例演练 三、常规收据收集和指标统计 没有数据,营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法,为营销分析奠定坚实的基础。 1.指标统计方法与来源格式 2.数据来源和收集途径 3.数据搜集工具和手段 4.数据表的规划和设计 5.数据的有效期和保鲜 6.将目标和KPI相连 四、竞争分析 企业总是在竞争中壮大,如果能提前预知竞争对手的信息和策略,企业更容易成功。 1.市场竞争的四个层次 2.如何界定竞争对手 3.竞争对手数据收集 4.需求的交叉弹性 5.品牌转换矩阵 6.行业竞争力分析 7.竞争分析矩阵 五、常用分析方法 数据分析需要有实际的方法和手段,以下的方法将贯穿在本课程中进行学习和演练。 1.方差分析 2.时间序列分析和对比分析 3.频数分析 4.多业务条件动态分类汇总 5.可视化分段与结构分析 六、市场调查与置信度分析 市场调研是合法获取数据的重要来源,也是快速了解市场反应的途径,本节讨论市场调查的策划和统计方法。 1.如何策划一次市场调查 2.常规调查方法和网上调查方法

2017阿里巴巴年度零售情况分析

2017阿里巴巴年度零售情况分析

“2017年已划上句号,2018崭新的一年已经开始!根据数据统计显示:2017年阿里中国零售平台GMV规模达46350亿,同比增长30%。其中,天猫跟淘宝网分别达到21090亿及25260亿,同比分别增长43.9%及20%! 数据来源:云观咨询、中商产业研究院整理 受益于中国电子商务的高速发展,阿里巴巴中国零售平台近几年在自身基数已经非常大的情况下GMV还保持着相当不错的增长!并且能在2016年以21%的增幅处于最低谷的时期,还能够快速调整过来并在2017年交出近30%的增长成绩,GMV突破4.5万亿,实在不易! 同期中国社会消费品零售总额2016年约33.23万亿,2017年预估约36.65万亿增长约10.3%,阿里中国零售平台GMV增长领跑社零近3倍,占比社零约12.6%!预测阿里巴巴将在2019年底完成1万亿美元的目标

数据来源:云观咨询、中商产业研究院整理 在2012年1月阿里将原来的淘宝商城正式更名为现天猫的时候,这将注定是中国电子商务尤其是B2C发展历程当中重要的一件大事!同时天猫也迎来了高速发展的黄金时期,五年时间,由2000亿到2万亿规模翻了近10倍! 在2016年短暂的增长低谷后,2017年加紧大力完善菜鸟网络,发力天猫超市等,补足了以往短板的物流板块,从而2017年消费电子及快速消费品等品类得以爆发增长,再加上新零售模式软硬件的进一步完善,线上线下系统等对接的进一步成熟,唤醒了服饰等传统龙头品类的第二春,多方面发力从而拉动了2017年整体44%的增长! 天猫自身体量首次突破2万亿大关,并且占比阿里中国零售平台整体份额由2012年的22.6%升至2017年的45.5%,如不出意外2018年天猫就将占据半壁江山!

销售数据分析报告

销售数据分析报告(一) 一、备案情况概述 11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套,销售备案面积为145.66万㎡,成交均价3847元/㎡,总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套,日均备案面积4.86万㎡。 与上月相比,本月销售备案套数增长幅度很大,涨幅达到122%!比今年销售状况最好的5月也多出18.7%。综合多方面因素分析,主要有以下两个方面的原因:一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来,市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应,被短暂压抑的市场需求开始释放,由此导致了销售量的剧增;另一方面,也是受国家调控影响,导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再,而是出现向十一月转移的趋势,这也促进了本月销售量的增长。此外,在十月末有数个楼盘集中开盘,其销售合同备案的延迟到十一月,这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。 房地产新政实施后的几个月内,除8月份处于市场销售淡季最低谷之外,其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平,即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。 单就本月销售套数激增这一指标来看,说明市场上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势,究竟是强劲反弹还是昙花一现,需要今后的市场反应来印证。 虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳,但商品房成交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势,本月成交价格涨幅不足1%。成交价格的持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺盛的需

求。 二、销售备案数据分析 1.各区域备案数据 本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有新项目推出,销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动,这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二,近几个月该区域推出新盘较多,且市场反应尚可,此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多,且多集中在月末,因此虽然本月销售备案套数并不多,但在下月的销售备案情况中将会有体现。 2.各建筑类型备案数据 从销售备案套数方面来说,小高层和高层建筑类型的销售情况要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型,连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售和供应的主流。随着高层建筑的不断增多,多层和小高层比重将越来越小。而随着国家全面否决别墅用地,别墅在市场上的出现也将会是越来越少。 3.不同面积段备案数据 从备案套数数据分析,本月120㎡以下的房型占总体销售量的61.7%,比上月有小量的下降,但依然占据主要地位。而随着房价的持续上涨,120㎡以上的房型总价偏高,相对而言销售存在难度,因此目前这部分房型主要存在于高端住宅和新政实施以前动工的住宅项目中,在新建的项目中也存在部分。随着国家政策的落实到位和地方细则的出台,120㎡以下所占比重将会继续增加。 4.不同户型备案数据

营销数据分析学习心得

如何让数字说话 ——营销数据分析学习心得 引言: 当前社会,市场变化纷繁芜杂,竞争无处不在,需要处理的信息以海量计,公司发展受市场制约,任何决策都如履薄冰,因此科学决策必须打破原有的定性感觉而依赖于信息支持,这些信息相当程度上,又必须以一种狭义的数据形式,给决策者一种量化的直观体现。 关于数据处理的技术性的问题,不在此讨论,通过学习,本文主要从思路和视角的角度对公司现存的数据采集、管理和分析进行探讨。主要着眼点在于营销版块,对于公司其它版块所需要的数据分析的普遍原理也会略有涉及,权作抛砖引玉。 一、数据分析思路缺乏创新,数据管理责权混乱 在获得海量的数据之初,我们首先要解决的是认知问题,即在现有市场条件下,销售面对的主要问题是什么,知道我们需要解决的目标是什么?我的对策是哪些?我们关注的要点在哪里?我们决策需要的依据是什么?而这些都是传统的销售收入、回款、毛利率以及应收账款等关键KPI(关键绩效指标法)指标所无法解释的。我们不应该仅仅满足于传统指标的比大小,我们更需要基于我们的业务理解去分解分析我们的微指标,让大而全的冰冷的数字细化的活跃起来。 比如说我们的客户成长率、产品的实际使用周期和客户采购率的关系、整体的市场占有率和分区域分行业的市场占有率、价格水平以及定价与销售量的关系…… 扩展到其他部门或者管理版块,KPI指标分解同样适用。只有知道我们要什么才能够知道我们应该收集什么。 一方面,销售管理部基于自身流程性业务的操作层面,对于企业本身的诸如订货、发货、开票、回款等业务数据能够第一手掌握,对于企业营销的描述现阶段大致能够做到迅速、直观、正确、全面。另一方面,这种流程性业务也限制了部门对于行业数据的获取,在寻找参照系上,只能与自身比较而缺乏对行业、对

销售数据统计分析

普康近三年国内血球销售数据统计分析报告最近对公司近三年来国内血球销售情况进行了数据统计。相比于2011、2012年的销售额,2013年的销售额比前两年有所增长。2013年销售业绩截止到5月份一共出货577台,其中第一季度出货数为:337台,为今年的销售工作带了“开门红”。今年内销售额要求达到两千台的标准,而前5个月的数据远未达到我们的要求。因此我们需要在下半年持续发力。 一、整体销售趋势行业分析 1、任务量分析: A、按季度划分: 针对2013年的任务量,两千台的销售额。如将两千台的销售额按季度进行划分,每季度的任务量应该在500台。按百分比进行统计,每季度的销售后应为25%。而截止到五月份,2013年销售额只有577台,第一季度为337台,第一季度销售额仅为全年的:20%,低于预期销售5%。按滚动方式,将5%滚动到第二季度,第二季销售额应为30%。但截止到五月份,第二季度的销售额为:240台,因此6月份我们的销售额应达到423台方可完成上半年的销售任务。 B、按月份划分: 如按月份划分平均分配,2013年我们的销售额情况如下: 其中2月放假时间长,因此销售额适当减少;12月份临近放假,因此销售量适当减少。 根据以上数据结合我公司2013年实际销售情况,6-12月我们的销售任务非常艰巨。 2、产品结构分析: 2013年我们对产品质量进行全面提升,血球产品在行业内来说,各方面反映均占优等的。质量稳定,性能可靠,如不出现批量性的质量问题,我们产品是非常稳定的。据目前销售出去的仪器整体情况来看,终端用户反映也很不错。有了不错的口碑、稳定的质量。因此我们下一步要进行全面销售。 3、价格体质: 今年我们主要人用仪器主要投放型号为:PE-6100型号,动物使用型号主要投放型号为:PE-6800VET。相对于2011年和2012年在产品在性能上有了很大的提升,原来的单通道改成

超市销售数据分析

超市销售数据分析主要从以下几方面入手: 1. 销售额分析 2. 从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率,看出一周中销售是好的时间段在哪几天,这样有助于安排门店员工的工作与休息,但是也须在分析报表的同时,注意一些特殊的日子,如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店,销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段,故应该在繁忙时段到来前,备足商品,并减少员工休假,以增加服务人员等举措 3. 4. 毛利率分析 5. 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13~18%,标准超市的毛利率在16~20%,便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的,它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说,节假日时,高毛利的商品会有较大提高,从而对门店的毛利有一定的补充,这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。

6. 7. 贡献毛利率分析 8. 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出,一般的排列为:文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构,促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度,对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度,了解目标顾客群的消费需求。例如:肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货,而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变,但是利润率却下滑很多),这就要求超市根据自身的情况,重视利润商品的库存,合理提出要货需求单以便配送中心配送。 9. 10. 提高毛利率 11. 如果一周的毛利率低于预计指标,就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如:一周的整体毛利率为13%,低于预计毛利率15%,而其中休闲食品的销售构成为13.71%,但是毛利率为11%,为了提高总体毛利率,就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面,以促进销售,提高这一部门的销售构成比,从而达到提高整体毛利率的目的。 12.

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。

营销数据分析常用方法

营销数据分析常用方法 市场营销是企业的命脉,然而,为数不少的市场部、销售部工作人员由于缺乏营销分析概念和方法,企业累积的大量数据得不到有效的利用,营销分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报,缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析,结果决策者只能凭着本能的反应来运作,决策存在很大的失误风险.本课程着眼于营销数据的分析和统计,教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息.通过学习本课程您将可以掌握营销数据分析的重要概念和高级技能,提升科学管理和科学决策的水平。 三、数据规划和数据收集 没有数据,营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法,为营销分析奠定坚实的基础。 1.思考:应该采集哪些数据 2.数据来源和收集途径 3.构建有效的数据采集系统 4.数据表的规划和设计 5.低成本的数据收集手段 6.利用新技术手段简化数据收集 四、常用分析方法 数据分析不是空洞理论,还需要有科学的技术手段和方法,本节演练常用的数据分析方法 1.对比分析 2.多维分析和统计 3.时间序列分析 4.数据分布分析 5.方差分析 五、竞争分析 企业总是在竞争中壮大,如果能提前预知竞争对手的信息和策略,企业更容易成功。 1.如何界定竞争对手 2.市场竞争的四个层次 3.需求的交叉弹性 4.品牌转换矩阵 5.行业竞争力分析 6.竞争分析矩阵 7.竞争对手数据收集 六、市场调查与置信度分析 市场调研是合法获取数据的重要来源,也是快速了解市场反应的途径,本节讨论市场调查的策划和统计方法。 1.如何策划一次市场调查 2.常规调查方法和网上调查方法 3.如何进行统计学上有效的抽样调查 4.理解误差的来源分析 5.如何对抽样结果进行统计 6.通过置信度分析计算调查误差

经销商销售数据分析

学习导航 通过学习本课程,你将能够: ●知道分析销售数据的原因; ●掌握经销商销售增长率的计算公式和含义; ●掌握经销商完成销售计划率的计算公式和含义; ●掌握其他几个指标计算方法和含义。 经销商销售数据分析(new) 一、为什么要分析销售数据 详细准确的销售数据,是销售人员决策、判断、说理的基本依据,也是公司管理及制定销售计划的依据。 销售人员分析销售数据,可以体现销售人员的核心价值观、赢得信服、迅速了解经销商的问题、明确销售工作的重点、体现优秀与卓越的依据、说服经销商的主要手段。 1.体现销售人员的核心价值观 评价销售人员需要数据说话,否则就不是真正的销售人员。 2.赢得信服 用数据说话,能够避免成为忽悠型的销售人员。聪明的销售人员拜访经销商的时候会列举一系列的数据,比如,“您这个月到现在为止累计进货87万,完成销售计划87%,全国到现在为止,完全销售计划67%,你超额完成20%,恭喜您!”。 在人的性格中,猴子型和海豚型可以用感情来说话,老虎型和猫头鹰型只能用数据或事实来说服。实际上,无论是哪种类型,都可以用数据来说服。 3.迅速了解经销商的问题 通过数据分析,可以了解经销商到底存在哪些问题,如销售额是否稳定、完成计划额度是高还是低、市场占有率不高、铺货率比较低、专销率高等。 4.明确销售工作的重点 通过分析销售数据,销售人员可以找出未来的工作重心,而不是顺其自然对发展。 5.体现优秀与卓越的依据 月销售排行榜的依据是数据,销售人员可以利用月销售排行榜表扬或批评经销商。

6.说服经销商的主要手段 数据是说服经销商的最重要手段,想要说服经销商就要拿出确凿数据。 二、数据分析指标 销售人员除了养成用数据说话的习惯,还要学会分析数据。每个数据中都能发现问题,深究这些数据,能推理出具有指导意义的结论。 具体来说,利用数据进行分析的指标包括:经销商销售增长率、经销商完成销售计划率、专销率、市场占有率、铺货率、退货率。 1.经销商销售增长率 计算公式 经销商销售增长率的计算公式是: 销售增长率=本期销售增长额÷上期销售额 比如,经销商李总3月份的销售额是120万,2月份的销售额是100万,其销售增长率用公式表示就是:(3月销售额-2月销售额)÷2月销售额=(120万元-100万元)÷100万元=20万元÷100万元=20% 含义 销售增长率是预测经销商销售趋势的重要指标,可以说明经销商销售的发展方向。换角度说,增长率低,经销商的增长速度越快;增长率高,经销商的增长速度越快。 环比与同比 环比就是本月与上个月相比。比如3月份和2月份比,所以环比就是当年的情况。同比就是和去年同期比较。比如2009年3月份和2010年3月份比较。 表1是经销商销售增长率比较表。 表1 经销商销售增长率 如表1所示,经销商张军1月份的增长率是负9%,2月份是负7%,3月份负5%,4月份负3%,通过环比,发现他每个月的增长率都在下降,一定要前往拜访,实地考察,找出原因;经销商李俊5、6、7、8月份的增长率是零,一方面要了解原因,一方面要以激励作为重点;经销商王平增长速度非常快,销售人员一方面要表扬,一方面要推广其成功经验。 2.经销商完成销售计划率 计算公式

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