酒店网站建设范文,su域名注册,手机p图软件,高校后勤网站建设要求及内容各位数据的朋友#xff0c;大家好#xff0c;我是老周道数据#xff0c;和你一起#xff0c;用常人思维数据分析#xff0c;通过数据讲故事。
每逢月末、季末、年终#xff0c;运营部门的同事又要开始进行年终总结分析。那么#xff0c;对零售连锁企业来说#xff0c;…各位数据的朋友大家好我是老周道数据和你一起用常人思维数据分析通过数据讲故事。
每逢月末、季末、年终运营部门的同事又要开始进行年终总结分析。那么对零售连锁企业来说应该把精力放在哪些运营指标、从哪些维度来分析才能够快速发现问题、分析原因呢光说不做假把式接下来零售数据分析师小阳将以奥威BI零售标准方案中的零售门店经理驾驶舱为例聊聊零售运营数据总结分析那些小门道分享分享多年累积的零售运营数据总结的心得经验。
奥威BI零售数据分析
提前总结一下总结分析零售运营情况主要要从销额情况、盈利情况、客户消费力、会员消费情况、门店效率指标、库存指标以及人、货、场、时间维度等入手。因此在本文中我们也将从这些方面进行总结分析还原过去一年里的零售经营情况。
一、销额情况
在销额情况的总结分析中主要从以下内容着手
1、销额及同比
2、销额目标的完成情况
3、销售预测的完成情况
通过本年销额与去年的对比可以看到有大约1%的下滑。这是因为本例中模拟的销售目标与销售预测的数据都有异常所以导致看上去完成率异常。在真实的应用中我们可以通过与销售目标的对比来看目标完成情况也可通过与销售预测的对比来发现目标、预测与实际值之间的偏差。
二、盈利情况
掌握盈利情况只需从以下两个方面着手
4、毛利及同比
5、毛利率及同比
在本例中可以看到毛利有18%的增长非常不错。主要是因为毛利率有近5个点的增长保证了销额下降1%的情况下仍然取得了大幅的利润增长。
三、客户消费能力
从另一个角度来看客户的消费能力也代表着市场消费能力是一个需要重点关注的内容主要通过以下方面进行总结分析
6、客流量及同比
7、客单价及同比
8、客品数及同比
9、品单价及同比
客流量出现了15%的大幅下滑但客单价却出现了16%的增长可以看到主要是因为客品数出现了54%的大幅增长即客户每次购买了更多的商品品单价也出现了25%的下滑说明客户选择了更多低价格的商品去消费。这些对品类管理都提出了新的挑战。
四、会员消费情况
会员粘性高消费相对稳定是零售经营中的一个相对稳定的基本盘所以在总结分析零售经营情况时必然不能略过会员消费情况。在会议消费情况分析中会员的销额、小额占比、消费会员数是了解零售企业会员消费情况的重要窗口。
10、会员销额及同比
11、会员销额占比及同比
12、消费会员数及同比
在本文的例子中会员销额同比出现2%的微幅增长会员的占比也出现了2个百分点的增量同期来看消费的会员数下降明显降幅达24%。这说明有比较大的会员流失风险同时说明平均每个会员的消费能力是增强的这也就越发证明了会员的价值应该加强会员的经营。
五、门店的效率指标
人效和坪效是了解门店效率的两大关键所以在本文的例子中可以通过以下两点来掌握门店效率指标
13、人效及同比
14、坪效及同比
在本文的例子中人效出现了58%的大幅下滑坪效也出现了61%的大幅下滑这说明规模的扩张还需要提高质量提高人效与坪效应该成为明年的重点工作。
六、库存相关指标
说到库存和零售经营那就得从库存金额、周转率、动销率以及同比等入手做分析总结
15、库存金额及同比
16、周转率及同比
17、动销率及同比
在本文的例子中库存增长了56%周转率下滑也应该因为扩张规模的原因导致库存有积压的风险。从动销率来看虽然增加了7个百分点略有好转但离80%的行业平均水平还相差较大要提升品类管理水平。
七、从商品货的维度来分析
在本文的例子中我们主要通过品类销售构成、商品TOP10这两个商品维度来展开分析总结。
18、品类销售构成
我们再从品类的角度来看销额的构成可以看到其中两个品类就贡献了近80%的收入。那么我们是不是该引进新的品类来增长收入这也是一个值得思考的问题。另外与去年对比来看有部分品类的变化还是比较明显的可以尝试做一些深入的对比分析找到品类销售的机会点。
19、商品TOP10
可以看到销售贡献最多的10款商品同时还可以通过柱子的颜色看到每个商品或门店和去年相比是好还是不好如果柱子颜色是蓝色的则代表同比是增长而如果柱子颜色是橙色的则代表同比是下降。由此可以看到全部都实现了正增长。
八、从会员人的维度来分析
20、会员年龄与性别构成
从本文例子可看出主要消费者是31-40岁及60岁以上的人群除60岁以上男性较多外其他年龄段中女性消费者都相对较多如果想深入对比分析一下不同年龄或性别的客户其购买的商品有什么不同那么还可钻到其他报表中进行分析。
九、从门店场的维度来分析
21、门店TOP10
可以看到销售贡献最多的10个门店同时还可以通过柱子的颜色看到每个商品或门店和去年相比是好还是不好如果柱子颜色是蓝色的则代表同比是增长而如果柱子颜色是橙色的则代表同比是下降。由此可以看到门店TOP10中有8个是同比下降的仅有两个门店是同比增长。
十、从时间的维度来分析
在本文的例子中我们设立了两个时间维度来进行分析一个是近12月销售情况另一个则是时段销售情况。从这两个时间维度分析去进行总结分析即可快速获知今年与去年的同期销售情况变化可以看到一天中不同时间段的消费峰谷变化从而对一年、一天之内的消费趋势有总体上的了解为下一年的销售计划提供切实的数据支撑。
22、近12月销售情况
还可以看到近12个月的销售情况中不同月份与去年同期对比的情况可以看到今年除了10月份与12月份超过去年同期外其他月份都是比去年同期低的
23、时段销售情况
同时还可通过时段对比来洞察客户消费时段的峰谷有没有发生变化可以看到今年的14点变成了一个高峰并且是全天最高。
敲黑板讲重点
分析的第一步不仅仅是描述结果更重要的是识别结果是不是异常而第二步则是在发现异常的情况下基于多个指标的变化来分析影响因素是哪些同时还要从不同的维度来展开分析以便寻求颗粒度更维的异常原因。
只有将问题定位清楚并且能分析到其异常的原因才有可能对明年的运营重心提出合理的建议并且在后续的运营中对比各指标的变化来验证所采取的措施有没有达到预期以实现数据运营管理的闭环始于数据终于数据。
那么如何才能快速识别问题呢如果我们仅知道今年的销售是1.5亿是没办法判断这个值是不是有问题的一般我们会与其他标准进行比较才能对比出是否有问题一种是与目标或预测对比看完成情况一种是与同期对比如同比或环比看增长情况。
今天的举例仅限于一张报表主要是让大家能做到识别问题这一步。虽然从多个指标也能做一些简单的分析但事实上在针对某个异常进行深入分析时还会需要用到其他的报表比如品类分析或会员消费行为分析等。
传统的年终总结分析都是将数据底稿从POS或ERP系统中导出然后在EXCEL中处理。因为要需要花费大量的时间去手工整理数据到最后根本没有时间去深入分析所以最终的年终总结就变成了一个简单的年终统计却没有时间去分析。
传统的EXCEL虽然功能强大也可以方便的进行图表可视化但是它有几个严重的缺点
1、 需要我们手工导入数据底稿才可能进行相应的分析而我们稍微有一定规模的连锁企业如果想将两年以上的交易明细数据底稿导出数据量就可能已经超出了EXCEL单表可以承受的极限
2、 导出再导入再整理需要花费大量的时间并且假设我们每天都要进行数据分析那么每天都需要花费同样的时间90%的时间浪费在获取数据上根本没有时间去分析最终沦为报表统计根本没有办法挖掘数据价值对于我们自己来说加班加点是常态工作却没有任何附加值。
所以对于运营管理人员要想实现数据化运营进行工具升级是必须走出的第一步。奥威BI软件零售标准方案最快1周部署见效还可免费体验
老周道数据和你一起用常人思维数据分析通过数据讲故事我们下一讲再见
