零售企业销售数据分析模型

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1、专业资料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

2、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

3、    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

4、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。学习资料专业资料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

5、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

6、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,

7、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  学习资料专业资料  (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   

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