销售数据分析指导.docVIP

销售数据分析基本操作说明 形式： 所有分析报表应尽可能以数据类报表体现,原则上不接受仅通过文字方式分析. 时限： 每月3日前对上月的销售及促销进行分析汇总 数据依据： 数据分析的要点是对数据进行拆解分类，并以关联性为主导，将所有拆分的数据进行对比，从数据是中找到可对比的相关数据（横向纵向），为数据值找到一个参考值用同衡量数据的好坏。 所有的分析都是建立在对商店的全面了解，是通过日常的巡店，参于到商店运营的各个环节中去，特别是对各个岗位的能效评估，对商店员工的了解，同时更重要的是前提目标计划的阳设定为基础的。 数值界线： 数据对比后差异值达到一定的数值即为数值界线，在分析中要重点关注这些数据。 环比下降超过8%，环比上升超过10%； 同比下降超过10%，同比上升超过8%； 占比率达到15－20%的数据范围； 大于6周无变化的数据范围； 4周内大幅波动的数据范围； 数据来源不同，数值不同的数据范围。 分析报表： 一.销售分布：分析总销售如何分布在各子类，确认是否存在失衡性，如果有，找出要素进行分析，最终目的是扣除失衡因素后实际的销售体量；如果销售分布均衡，即要分析销售额最后二个子类是否存在提升的可能性，对连续四周销售额均为最后二名并销售额没有明显提升的要制定提升行动方案； 分析技能： 关注销售额占比大于10%的所有品类，重点是销售额占比大于20%的主体销售品类，主体销售品类的销售占比率是否有较大的波动，有即说明销售不稳定，要找到不稳定的因素，不然可能下个月就有可能销售下滑，而不知道为什么；无即说明现在销售比较稳定，但要尝试找到是否有增长点来提升销售。 例如：1.一个子类或品类销售连续六周“过山车”，那就要找到最高峰值中的销售数据是否有可以复制的因素，而最低谷值中的销售数据是否存在问题； 2.一周内50%的销售来源一个或二个品类，那就要考虑到是否有季节因素、是否有部分单品表现突出，什么原因、是否存在人为因素、是否是促销活动存在问题、是否价格出现问题，而其它品类的销售数据在有可对比的数据前提下是否有变化，如果有提升的，是否还有不足使用销售推力不足，如果是下降的，是否在商品、营运上出现了问题； 3.连续在超过四周的周期内销售额均在下降的，这个品类一定出现问题了，可能存在的点：销售人员问题、商品价格问题、库存问题。 二.渠道分析：从销售数据中分解出零售、DC、B2B分别在总销售额中的占比，分析销售额按渠道分类是否存在失衡性。而从渠道的角度来看销售额的分布，主要是看1.促销方案的差异性是否对销售有情况；2.组织执行力对销售的影响；3.销售或促销准备对销售的影响；4.销售实现及施放惯性对销售的影响。 分析技能： 关注各渠道主要销售额产生于哪些品类，分析这些品类的价格，销售方案，人员情况，各个渠道的销售主要品类是否存在关联性，是否有相互影响的因素。 首先是对占比出现明显差异（数值界线）的品类的销售是否有大宗销售变化（不论是正值否是负值）； 再将该品类的数据进行环比同比的数据对比； 分析当期季节、市场、营销活动、竞净对手对销售影响； 判断各要素中最有影响力的部分，是否可以改善和提升； 分析过程中要关注自身执行力的落实情况，是否存在由于自身原因造成销售下降或提升的因素。 三．毛利分析：企业的营销行为最终都是为提升盈利为目的的，所以在分析销售数据的时候，始终要关注营销过程中影响毛利变化的各种因素和行为。 分析技能： 负毛利商品 毛利率环比同比发生变化的商品范围（数值界线）； 更关注实际产生的毛利额； 门店销售额占比较大的品类的毛利变化； 四．库存分析：设定库存期初参考值，拆分到各品类，重点关注周期率低于2的库存范围。 分析技能： 销售区间期初到期未，库存数据发生变化的合理性分析； 库存值占比率超过20%的品类； 库存值大于6000元的单品； 库存值大于12周未减少的数据范围； 库存值大于6周未变化的数据范围； 库存值最近3周增长但未变化的数据范围； TOP50商品的库存合理性。 五．客流分析：将门店客流数据按时段进行拆分，设定一个重点时段，以此来对比总的客流数据，从而确认特定的营销时期是否带来更多的客流，这是一个判断营销活动成败与否的重要指标，并以每个阶段客流情况结合交易转换率来判断门店的服务质量，更重要的是参考客单价来推断出顾客对货品的满意度。 分析技能： 通过客流变化来发现和判断当期的营销活动对顾客的吸引力； 通过客流变化来发现和判断当期的营销活动的组织方法是否正确； 通过交易转换率的变化来发现和判断当前门店的服务质量和营销方案的有效性。 六．投入产出比：　　一、投入产出比评估法　　投入产出比主要反映促销投入与销售产出的平衡关系，即单位投入所获得销售回报。计算公式为：促销费用÷促销产出，结论是大于1