零售企业销售数据分析模型

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1、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

2、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

3、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

4、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

5、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

6、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%。

7、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P

8、OS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