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零售企业销售数据分析模型

第一篇：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。2