京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
药店从业者,不能不知的数据分析方法
“按流程做事,用数据说话”
意味着定期进行科学的数据分析,找出门店存在的问题及可以挖掘的潜力,以利于正确开展下一步工作。
药店精细化管理管理实务技术倡导“按流程做事,用数据说话”。数据来源于流程,也正是因为有了流程,我们才有了数据分析。
定期进行科学的数据分析,是门店掌握经营方向的重要手段。但无论哪方面数据,分析只是一个开始,然后是计划、执行、考核。
数据分析的关健是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的潜力,指导如何开展下一步工作才是最重要的。
日常数据分析要点
门店日常经营数据主要包括品项数、销售额、毛利额、毛利率、来客数、客单价、库存金额、库存天数、动销率、会员消费占比、各品项销售毛利占比、各货区商品进销存分析。
销售指标分析:
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。
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。
客单价:
顾客单次购买商品的总价格。客人来得再多,可是每次总是购买廉价低档的商品,一样无法实现赢利,让营业员学会怎么去引导顾客去消费。
来客数:
进入店面的目标顾客的多少。零售讲求的是人气。这取决于店面的集客引客能力,与该店位置、定位、装修及连锁总部的营销策划能力密切相关。
商品动销率分析:
主要是本月商品动销品种统计。动销率分析,与上月对比情况。
商品动销率计算公式:动销品种/门店经营总品种数*100,滞销品种数:门店经营总品种数-动销品种数。
通过此组数据及具体单品的分析,可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。
商品品类分析:
主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况。
门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况,门店需对本月所有品类销售与毛利情况,特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析,
并通过分析找出差距,同时提出改进方案。
心脑血管品类销售数据分析
我们先看一个门店心脑血管类销售数据的初步表单(见门店数据表1)。
在Excel中用饼图或仪表盘图示更为直接地显示本月门店销售情况。
根据这些数据,自然可以得出该门店的优势和不足,据此给经营决策提供有力的支持,让门店及时调整商品结构。
由门店数据表2和门店数据表3两个表的数据得知销售数、毛利数、品项数重点是调节血压类和活血化瘀类。
心脑血管类总品项数706,总业绩467738.99元,毛利额39659.22元,其中79个品项销售占80%业绩,35个品项占80%毛利额,166个盈利品项,其中高毛利品项28个,283个零毛利,257个负毛利品项。
药品是特殊商品,某品项数是否增加及增加哪个价格带与毛利带的商品,需要考虑疾病用药链接属性,脑血管用药、降血脂用药、心脏用药。
无论是化学药还是中成药都有先天不足,这也决定了这三个品项中的商品属性链接明显低于调节血压和活血化瘀。
调节血压的分类:
① 、中枢性降压药。可乐定、珍菊降压片、甲基多巴。
② 、肾上腺素受体阻断药。阻断药普萘洛尔(心得安)α1阻断药哌唑嗪、α及β阻断药拉贝洛尔。
③ 、影响交感神经递质的药物。利血平、肼曲嗪、氢氯噻嗪。
④ 、神经节阻断药美加明。
⑤ 、钙拮抗药硝苯地平。
⑥ 、周围血管扩张药肼曲嗪、硝普钠。
⑦ 、血管紧张素转换酶抑制药及血管紧张素Ⅱ受体阻断药卡托普利、氯沙坦、洛沙坦、缬沙坦、伊贝沙坦。
⑧ 、钾离子通道开放剂吡那地尔。
⑨ 、利尿降压药氢氯噻嗪。
⑩ 、其他吲哒帕胺、酮色林。
这些代表药物自然是需要从销售数据中得出门店联合用药有不足之处,因为药品的联合是基于疾病联合的。
比如糖尿病和冠心病等,糖尿病患者并发高血压只能应用普利和地平类。具体如下图4。
结论:
由于心脑血管用药是客流性品类,品牌性很强。
但是仍然有机会去强化第二品牌,但过度强化会造成商品销售的减低,结构不合理,调整替代品牌应取代无效益的品牌。
动销数据组案例分析
我们再看一个门店数据,此数据重点是动销品项、动销率、存销比、周转天数。
这些数据是相互关联的,如动销品项数据的变动,走低来客数也走低,周转天数加长,库存金额增加,客单价呈上升趋势(见门店数据表5)。
数据中反映出的问题警示我们,关注品项数及动销情况,主要是本月商品动销品种统计,动销率分析,与上月对比情况。
商品动销率计算公式:
动销品种/门店经营总品种数*100。
滞销品种数:
门店经营总品种数-动销品种数。
通过此组数据及具体单品的分析,可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。
从存销比可以反映门店库存的合理程度,其合理范围是小于或等于1.75,如果大于或等于2必须调整。
来客数衰退时,一定是商品问题和管理问题。店长主要是管理者,是次要的销售者,要思考提高来客数,与居委会建立友好关系,掌握详细的商圈顾客信息。
可以从小区名称、小区户数、可否投递、来店频率、预估渗透率、预估来客数进行分析。
影响来客数还有价格问题,要注意促销价格、价格政策商品、商品定价的程度,商圈内来客数很多的,价格是敏感因素。
促销在来客数下滑时就不再是有效的经营改善措施,要懂得建立会员的目的到底是为什么?
其目的就是潜在销售量。
提升来客数,重点是提高商圈内知名度的定向活动、多频次的促销活动扩大商圈宣传范围、考虑相关商品品种、商品结构不能满足该商圈需求的因素、考虑是否商品价格过高的因素等。
透过以上简单的十个数据,再做商圈研究分析,看看商圈户数,在观察分析各品类的销售占比。
把这些数据展开来分析,看看到底是什么影响的,然后做SWOT分析表,最后的行动方案就出来了。将来客数按照优势、劣势、机会、威胁列出来,按月整理。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11