京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
定期进行科学的数据分析,是门店负责人掌握门店经营方向的重要手段。
门店经营指标数据分析
1、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。
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、坪效:主要是本月坪效情况、与去年同期对比。“日均坪效”是指“日均单位面积销售额”,即:日均销售金额÷门店营业面积。
5、人均劳效: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/本月工资人数。
6、盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现门店在商品进、销、存各个环节存在的问题。
7、门店商品库存分析:主要是本月平均商品库存、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门店库存是否出现异常,特别是否存在库存积压现象。
商品经营数据分析
1、便利店经营商品目录执行情况总结分析:主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时清退。便利营运管理分中心每月1 日会将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店邮箱,门店根据相关货号查询出经营情况,特别是主力商品、新引进商品经营情况,以及淘汰商品门店有没有及时清退。通过这组数据的分析可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。
2、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。月经营总品种数查询方法:进入百年系统“进销存分析”查询出本月进销存数据,在查询出门店经营的总品种数后,同样在该模块可以将动销品种数过滤出来,商品动销率计算公式为:动销品种数÷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,即可得出。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。
3、商品品类(3级)分析:主要是:门店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况,门店本月各品类毛利比重及与去年同期对比情况。门店需对本月所有(3级)品类销售及毛利情况,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。
4、本月商品引进分析:主要是引进商品产生销售、毛利的分析。这里的引进商品需要门店日常对新引进商品建档,并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利状况,同时分析这些引进商品是否对门店销售业绩的提升作了贡献、是否有引进不对路的商品存在,并在以后的工作中不断优化调整。
5、特价商品业绩评估:主要是特价商品品种数执行情况,特价商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。“特价商品与前期销售对比分析”即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析(特价档期的执行天数为14 天或21 天)。通过以上这组数据的分析可以看出门店特价产生的效果以及门店在特价商品经营中存在的问题。
6、客流量、客单价分析:主要指本月平均每天人流量、客单价情况,与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析,促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。
其实,在日常工作中还有一些数据需要门店负责人分析,但无论哪方面数据,分析只是一个开始,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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16