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数据化管理
《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》讲述了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中，最终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。
编辑于2023-10-29 16:03:55- 职场提升
- 文明1069：王安石理财有可能成功吗？
《文明之旅》第70期带你穿越两种社会：传统与现代的鸿沟罗振宇从王安石变法切入，揭示青苗法背后的“零增长社会”困境官府低息放贷反致交易成本飙升，而民间借贷利率更低传统社会如铜墙铁壁，短暂失衡后终将回归原状王安石的伟大在于“民不加赋而国用饶”的设想，悲剧则在于单凭制度难以撼动土地经济的核心逻辑张笑宇的《商贸与文明》指出：唯有贸易才能打破马尔萨斯陷阱本期用质朴视角重新审视社会变革的深层阻力。
- 文明1068：阿云姑娘该不该死？
她叫阿云，是一位普通宋代农妇。她母亲刚死，就被迫嫁给了相貌丑陋的村民韦阿大。阿云不愿意跟这个人过一辈子，于是在一个月黑风高的晚上，手起刀落重伤了丈夫。按宋朝律法，谋杀未遂是“十恶不赦”的罪行，理应砍头。可奇怪的是，她没被判死刑，最终只判了流放。她凭什么获得减刑？
- 文明1066：说话的人和做事的人有何不同？
在大宋朝堂，宰相与谏官起冲突，不算稀奇事。但一次性把整个台谏系统连根拔除，却是史无前例。公元1066年，“濮议”争论进入第20个月了。台谏官联名反对皇帝英宗认亲，结果六人被逐出开封，谏院几近清空。一个原本讲道理的讨论，怎么就变成一锅端了？
数据化管理
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- 大纲
1
什 么 是 数 据 化 管 理
数据化管理的概念
数据化管理的意义
1||| KPI量化管理
2||| 最大化销售业绩、最大化生产效率
将正确的分析结果用最实际的方式 应用到业务层面
3||| 有效地节约企业各项成本和费用
4||| 组织管理、部门协调的工具
5||| 提高企业管理者决策的速度和正确性
数据化管理的四个层次
业务指导管理
目标及预测管理，利润及费用管理
营运分析管理
人，货，场的分析管理
经营策略管理
商品定价，品牌定位，竞争对手等
战略规划管理
宏观经济分析
行业环境分析
经营环境分析
内部资源分析
企业竞争力分析
战略目标规划管理
战略可操作性评估
数据化管理流程
1||| 分析需求
收集，分析，明确
和使用对象进行访谈
市场调查
走访专家
2||| 收集数据
数据来源是否可靠？
收集方法是否有瑕疵？
收集的数据是否有缺失？
3||| 数据整理
标准格式，符合业务逻辑
4||| 分析数据
简单有效的分析方法和合理的分析工具
5||| 数据可视化
图表主要作用传递信息，不要炫技
不要试图在一张图中表达所有信息
以业务逻辑为主线串起来，不要随意堆砌图表
不要试图用图表骗人
6||| 应用模板开发
标准化，程序化
7||| 分析报告
注意审题
8||| 应用
将分析过程中发现的问题、机会分解到各业务单元
通过数据监控，关键指标预警、对趋势合理判断等指导各部门的业务提高
根据业务逻辑
销售中的数据化管理
商品中的数据化管理
财务中的数据化管理
人事中的数据化管理
生产中的数据化管理
物流中的数据化管理
2
销售中的数据化管理
销售都是追踪出来
没有目标管理就没有销售的最大化
需遵循SMART原则
具体而明确的
最好具有唯一性
可量化的
能量化的就要量化
可实现的
不能虚高也不能太低
相关性
目标必须和工作内容相关联
时限性
应有完成时间，可以分解时间点
没有标准就没有追踪的依据
时间对比
同比
与去年的同一个时间段进行对比分析
环比
和上个时间段的对比，如本月和上月
定基比
和某个指定的时期进行对比分析
空间对比
不同空间数据的对比
相似空间对比，和竞争对手的对比
计划标准
人为标准
所有的绩效考核
特定标准
经验标准
销售对比不是单一标准的对比，需要根据不同的状况进行分析和追踪。
如何用数据追踪销售
数据对比
对比产生差距，产生压力，产生问题
绝对值和相对值对比两种
有效地利用极值来追踪销售
最高销售纪录
黄金周销售峰值
历史最低销售额等
利用最小值来产生压力
利用单位权重曲线来追踪销售
用预测值来追踪销售
月销售额预测
周权重指数法
年销售额预测
零售业常用的是月销售占比法，历史数据通常是3年
销售追踪注意事项
1||| 追踪表格化，系统化
2||| 充分发挥人的追踪作用，层层追踪
3||| 利用销售会议来追踪
4||| 利用科技手段来追踪销售
数据异常时，被追踪人员都收到短信，微信等
5||| 将结果过程化更利于追踪
6||| 追踪必须要有结果
3
销售中的数据化管理
零售业常用的分析指标
"人" 的部分
销售指标
成交率
成交率=成交顾客数/客流量*100%
完成率
销售完成率=销售完成数/目标数*100%
服务指标
平均成交时长
平均成交时长=每们顾客成交的时间总和/成交顾客数
平均接待时长
平均接待时长=接待每位顾客成交的时间总和/成交顾客数
投诉率
投诉率=投诉的顾客总数/顾客总数*100%
管理指标
定编满足率
定编满足率=实际员工总数/标准配置人数*100%
员工流失率
员工流失率=某段周期内流失员工总数/（（期初员工总数+期末员工总数）/2）*100%
工资占比
员工工资占比=企业支付的员工工资总额/销售额*100%
顾客指标
客单价
客单价=销售总金额/有交易的顾客总数
件单价
件单价=销售总金额/销售总数量
连带率
连带率=销售总数量/成交总数量
会员顾客指标
首先做数据清洗
会员消费纪录存在“非会员”的消费痕迹
新增会员数
新增会员数=期末会员总数-期初会员总数
会员增长率
会员增长率=某段时间内新增会员数/期初有效会员数*100%
会员贡献率
会员贡献率=会员销售总金额/销售总金额*100%
有效会员数
有效会员占比=有效会员占比/累计会员总数*100%
会员回购率
会员回购率=某段时间内有交易的老会员/期初有效会员总数*100%
会员流失率
会员流失率=某段时间内流失掉的会员数/期初有效会员总数*100%
会员回购频率
会员回购频率1=某段时间内所有会员消费次数/（期初有效会员总数+期中新增会员数）
会员回购频率2=某段时间内所有老会员消费次数/期初有效会员总数
侧重回购频率的趋势
会员回购频率3=某段时间内所有会员消费次数/期间有交易的会员总数
会员回购频率4=某段时间内所有老会员消费次数/期间有交易的老会员总数
侧重短期会员购买行为分析
平均年龄
平均年龄=某个时间点会员年龄总和/有效会员总数
“场”的部分
销售额
时段、日、周、月、季度、年
预测额
如月销售预测额
追踪指标
进店率
进店率=进店人数/路过人数*100%
上楼率
上楼率=本层向上的顾客数/进入本层的顾客数*100%
设备不完善时，可利用员工抽样计数方式
接触率
试穿率、试用率、触摸率
成交率
成效率=成效顾客数/进店人数*100%
完成率
完成率=完成数/目标数*100%
实时完成率
累计完成率
预测完成率
滚动完成率
大宗交易占比
大宗交易指数=大宗购买金额/总销售额*100%
分析指标
增长率
增长率=增长数/基础数*100%=（报告期数-基础数）/基础数*100%
同店同比增长率
不分析同店同比的连锁企业是没有前途的
效率指标
坪效
销售坪效=销售额/店铺面积
利润坪效=利润额/店铺面积
使用注意
最小周期是月，没必要计算周，日坪效
店铺面积，位置无变化，无需分析坪效趋势
对比具有强弱对比性，不轻易对比
坪效在店铺面积，位置发生变化前后进行对比分析
人效
销售人效=销售额/店铺员工数
利润人效=利润额/店铺员工数
每平米租金
每平米租金=租金/面积
租金倍率
租金倍率=销售额/租金
竞争状况
市场占有率
销售量或销售额在同类市场产品中的比重
竞品指数
竞品指数=本公司销售额/竞争对手销售额
平均排名
可做为考核指标
促销指标
费销比
费消比=促销费用金额/促销期间产生的销售额*100%
目标完成率
目标完成率=促销期间销售完成数/促销目标数*100%
同比增长率
同比增长率=同比增长数/同期销售数*100%
促销爆发度
促销爆发度=（促销期间的平均权重销售额-促销前的平均权重销售额）/促销前的平均权重销售额*100%
促销衰减度
促销衰减度=（促销期间的平均权重销售额-促销后的平均权重销售额）/促销前的平均权重销售额*100%
品牌参活度
品牌参活度=参与促销活动的品牌数/卖场总品牌数*100%
会员参与率
会员参与率=参与促销活动的会员数/有效会员总数*100%
渠道拓展分析
净开店率
净开店率=（开店数-关店数）/期初店铺数*100%
渠道结构占比
某种渠道占比=该渠道销售额/总销售*100%
重要客户占比
重要客户（销售）占比=重要客户销售额/总销售额*100%
财务-部分
销售利润率
毛利率
毛利率=（销售收入-营业成本）/销售收入*100%
纯利率
纯利率=（销售收入-营业成本-费用）/销售收入*100%
交叉比率
交叉比率=商品毛利率*商品周转率
商品周转率=销售收入/（（期初库存值+期末库存值）/2）
回款指标
回款（金额）达标率
回款（金额）达标率=回款金额/欠款金额*100%
回款（客户）达标率
回款（客户）达标率=回款客户/欠款客户*100%
贸易条件
联营扣率
百货公司和商家合同约定在销售收入中扣除的比率
租售比
租售比=租金/销售额*100%
4
销售中的数据化管理
提高销售额的杜邦分析图
杜邦分析图的特点
1||| 结果过程化，体现影响结果的多个关键指标。
2||| 需要找到最薄弱环节，各个击破。
3||| 右边的五个指标值发生变化后会影响左边的“成交率”和“成交单数”指标，但是左边的五个指标发生变化则不会影响右边的指标值。
4||| 我们没办法影响路过人数，但是可以想办法提高进店率。 没办法提高零售价，但可以控制销售折扣。
杜邦分析图的指标
路过人数
和前期的拓展计划、选位密切相关
进店率
影响因素
品牌影响力，店铺形象、店铺氛围等
提升方法
扩大商圈
特殊服务
科技手段
成交率
影响因素
销售技巧、员工对产品的熟悉程度、营销方案等
提升方法
培训员工专业性
加强员工培训，定期做全面培训
提升团队合作性，小组团队PK制度
营销活动，落地执行跟进，保证每个人清楚营销内容
平均零售价
和卖场和品牌的定位相关
销售折扣
影响平均销售折扣的因素
人
有些店员喜欢卖特价商品
和顾客的消费习惯有关，有些顾客总在特价时购买
和VIP顾客的价格策略有关
和领导有关，没有根据销售数据来制定促销折扣
货
和促销活动的价格策略有关
和促销活动频率有关
和商品配合有关，低折扣商品多则会影响平均折扣
库存不合理，死库存，老库存太多
场
卖场的定位
品牌定位
和销售目标有关
连带率
连带率在零售业的各项指标中有着举足轻重的地位，反映了顾客购物的深度和广度。
影响连带率的因素
人
店员的销售技巧
是否有刺激店员提高连带率的策略
顾客的消费能力
货
商品的广度，宽度，深度是否合理
是否有刺激消费者多买的促销活动
主推商品是否缺货
场
商品的关联陈列是否合理 ，例如啤酒和尿不湿的故事
动线设计是否合理
销售辅助工具是否缺失，比如超市的购物车
卖场气氛（灯光、音乐等）是否能延长顾客停留时间
销售额
成交单数
进店人数
路过人数
进店率
成交率
客单价
件单价
零售价
销售折扣
连带率
5
销售中的数据化管理
促销中的数据化管理
影响冲动购买的因素有哪些
人
促销员推荐
朋友推荐
从众心理
追随一起的朋友的冲动
追随群体抢购
攀比心态
情感因素
被刺激、比如失恋
有高兴的事情
有担心的事
工作压力大，需要释放压力
感觉尊贵
让顾客有面子
专场销售
独享策略
货
商品陈列
商品包装及商品描述
货币因素
单位发工资
有意外之财
限量销售
场
背景音乐、香味、拥挤程度等
店内广告、海报等
支付方式
用信用卡结账
用福利卡、礼品卡结账
预存后消费卡
促销因素
促销海报
低价格、折扣等
促销券、赠品、捆绑销售等
免费，如试用，试吃等
第二件冲动
闭店信号
时间
节假日
生日
销售截止日期前
零售业常用的促销方式
1||| 会员驱动
办卡首单优惠
购物双倍积分
专属的会员日
特殊日期回馈，如生日，纪念日
会员专享价
2||| 商品驱动
买赠、捆绑等促销
样品试用
加量不加价
加量“减”价，如一件9折，两件8折
商品组合促销
反季节商品促销
3||| 价格驱动
直接降价
折上折
阶梯价格，限时涨价
商品调低正常调价后的降价促销
涨价促销，趁商品调高价格前打时间差
团购
4||| 服务驱动
以旧换新
无理由退换
装修前促销
免费服务、如送货、安装、停车等
5||| 利润驱动
新品推荐
新品独家上市
预购有礼
饥饿促销、如限量供应、绝版
6||| 跨界驱动
刷银行卡享折扣
赠送其他企业的抵扣券
美女走秀
有奖征集
公益活动
异业联合促销
事件营销
7||| 增值促销
满额近券
满额抽奖、刮卡等
预存费用增值
指定对象促销，如老人，学生
推荐其他人购买有礼
名人效应，签售等
8||| 节日驱动
店庆，司庆促销
法定假日促销
固定日期促销，如每周二电影票半价
促销活动的准备、执行和评估
促销三度
广度：宣传度
宽度：参活度
深度：促销力度
促销爆发度，促销衰减度，目标预测
商品的关联度分析
什么是商品关联？
经典的商品关联分析案例：啤酒与尿不湿
品类间的关联，单品间的关联，品类与单品间的关联
广义的商品关联，包含商品与人，货，场的关联
商品间有哪些关联关系？
强关联
当商品的关联度超过某个值时，就可以定义为强关联关系。值要根据企业实际情况而定。
弱关联
关联度不高的商品，可以尝试放在一起，分析关联度是否有变化。
排斥关系
指两个商品基本不会出现在同一张小票中，尽量不要陈列在一起。
怎么量化判断关联度？
支持度
=同时包含商品A和B的交易/总交易*100%
可信度
=同时包含商品A和B的交易/商品A的总交易*100%
提升度
=可信度/商品B在总交易中出现的概率
财务分析
单元产出
费销比
增量费销比
利润分析
商品分析的基本逻辑：进销存。3个维度之间并非独立，而是相互可以组合运用的，这样我们才能剖析更深层次的问题。
6
商 品 管 理
常用的商品分析指标
商品分析的基本逻辑：“进”“销”“存”
采购环节的分析指标
采购三度
广度
广度=采购的商品品类数
广度比=采购的商品品类数/可采购的商品总品类数*100%
商品总品类数的确认方法
1||| 参照最大的竞争对手的品类数
2||| 自己店铺的目标品类数
3||| 上游供应商可提供的最大品类数
宽度
宽度=采购的SKU总数
宽度比=采购的SKU总数/可采购的商品SKU总数/100%
深度
深度=采购的商品总数量/采购的SKU总数
深度比=深度/采购目标深度*100%
覆盖度 （铺货率）
覆盖度=有某款或品类产品销售的店铺数/适合销售该产品的总店铺数*100%
采销匹配度
非指标，对比分析方法
供应链环节的分析指标
服务指标
订单满足率
=订单中能够供应的商品数量总和/订单商品数量总和*100%
订单执行率
=能够执行的订单数量/总订单数量*100%
准时交货率
=准时交货的订单数/能够执行的订单总数*100%
订单响应周期
=系统中收货时确认的时间-系统中下订单的时间
管理指标
库存周转率
1=出库数量/（（期初库存数量+期末库存数量）/2）
2=销售数量/（（期初库存数量+期末库存数量）/2）
物流成本占比
=物流成本/（期末库存金额+期中出库金额）*100%
客户投诉率
=客户投诉订单批次/订单总数*100%
和KPI挂钩，需谨慎处理
库存指标
期初库存、期末库存、平均库存
平均库存=（期初库存+期末库存）/2
库存天数
=期末库存 金额/（某个销售期的销售金额/销售期天数）2（平方）
追踪指标
库销比
=期末库存金额/某个销售期的销售金额*100%
有效库存比
=有效库存金额/总库存金额*100%
可做绩效指标
销售环节的分析指标
商品指标
货龄
=商品的年龄
造成货龄过大的原因
人为造成，没有先进先出
销售不理想或采购数量过多
售罄率
=某段时间内的销售数量/（期初库存+期中进货数量）*100%
折扣率
=商品实收金额/商品标准零售价金额*100%
动销率
某段周期内销售过的商品SKU数/（期初有库存的商品SKU数+期中新进商品SKU数）*100%
缺货率
某个周期内卖场有缺货记录的商品数/（期初有库存的商品数+期中新进商品数）*100%
结构指标
品类结构占比
=某品类销售额/总销售额*100%
价位段占比
=某价格段销售额/总销售额*100%
正价销售占比
=正价商品销售额/总销售额*100%
价格体系指标
商品现值
商品当前被消费者认可的价值
随时间变化商品价值改变，如手机，服装
与货龄，库存和售罄率有关
价格弹性指数
商品价格变化1%时，商品销量变化的百分比
如某款商品价格下降1%，销量上升5%，价格弹性指数就是5.0
确定价格弹性指数的最好方法是做随机测试
价格三分法
方法一：将商品分成三个范围，<500,500-800,>800fqb
缺点是当商品本身价差很大时，对比意义不大
方法二：将所有类别的商品按高价格、中价格、低价格分成三段
利于分析的标准化
方法三：将所有类别的商品按高价格、主价格、低价格分成三段
强化主价格的分析功能
畅滞销分析
前十大销售占比
常规分析和追踪指标
占比越大，销售越集中，风险会加大，一般综合毛利偏低，且生产或物流环节出问题，影响销售
前十大库存占比
库存管理指标，看趋势和数据是否异常
滞销品销售占比
滞销商品占总销售的比重
售后环节
退货率
=某个周期内退货数/总销售数*100%
某个周期内退货单数/总销售单数*100%
本周期内的退货不一定来源于本期内的销售
特殊服务率
=特殊服务的顾客/总销售顾客数*100%
残损率
=残损商品数/商品总数*100%
应追踪来源和分析原因
7
商 品 管 理
常用的商品分析方法
商品的自然分类法
重要性
利于标准化和进销存管理
线分类法
按层次逻辑分成若干类别
上层和下层是隶属关系，同层次间是并列关系
同层次间的分类不重不漏
一般分为大类、中类、小类、品类、细类
面分类法
将所有商品分成若干个面
每个面独立、平行的关系
不重复
注意点
严肃性，不轻易更改
前瞻性，提前考虑品类扩充的需求
慎用“其他”作为类别
商品分类的原则：目的性、区分性、消费性、唯一性、关联性、简便性
分类依据
按商品的用途来分
如食品、衣服、日用品
按商品的原料来分
如金、银、玛瑙
按商品的成分来分
如苹果汁、桃汁
按商品的工艺来分
如绿茶、红茶、花茶
按商品季节来分
如春装、夏装、秋装、冬装
按商品产地来分
云南滇红、黄山毛峰、西湖龙井
商品销售分类法
目的
通过分类确定商品的地位、生命周期状况、盈利等，来达到指导销售营运的策略。
根据商品价格分类
高价位、中价位或主价位、低价柆
根据商品利润分类
高毛利、低毛利、零毛利、负毛利
生命周期分类法
导入期、成长期、成熟期、衰退期
二八分类法
重点商品为占总销售（总库存、总利润，总进货）80%的那部分
非重点商品为只占20%销售量的80%商品
ABC分类法
重要，一般重要、不重要
畅销、平销、滞销
平均值分类法
利用商品平均销售量作为分割线分成五类或更多
商品的价格三度分析
商品价格分析
价格段分析
价格带分析
指同一类商品最低价和最高价之间区域
价格弹性分析
商品价格带
价格带三度
宽度
价格带中最高价和最低价的差值
广度
价格带中不重复销售价格的数量
深度
子价格带中的品牌数或SKU数
附加概念
价格线
价格带中每个不重复的价格叫做一条“价格线”
价格点
指在所有价格线中，最容易被顾客接受的那一条价格线。可在价格点附近多备商品。
多数人认为商品SKU多、数量多就代表商品丰富，其实消费者只看价格点附近商品的数量，以此来得出商品是否丰富的判断。
价格区
价格区是在价格带中，包含价格点在内的，顾客主要购买的那个价格区间。
这个区间一般会远远小于价格带范围
图例
价格带管理
目的
判断现有的价格带指标是否合理，是否需要调整，从而达到管理商品采购、管理商品定价、管理商品陈列、最终达到影响消费者购物行为的作用。
流程
1||| 确定需要进行价格带分析的商品类别，一般是小类。
对于消费者来说，购买商品是按小类去计划的，如买泡面，牙刷等 。
2||| 分析价格带宽度
决定价格带宽度的三个因素
消费者
竞争对手
供应商
价格带定位的三种方法
1. 市场调查法
对目标消费者，就某个类别进行调查，了解消费者可以接受的最低和最高价。
2. 竞争对手调查法
调查竞争对手的某品类的价格三度，价格点，价格区。
3. 销售数据分析法
通过大量历史数据去判断目前的价格带是否需要加宽或向上、向下移动。
3||| 确定价格点
如果不重合且差距较大时，需要进一步分析价格点附近的商品是否合理，目标价格点是否合理。
目标价格点
实际销售产生的价格点
4||| 确定价格带广度和价格线
价格带中的价格线一定要完整，不要出现大的断档。
要通过价格线体现品种齐全、价格丰富、重点突出的商品形象。
5||| 确定价格区
卖场的陈列要为价格区服务，突出价格区商品的陈列。
6||| 确定价格带深度
需要调整的是不同的价格区需要配置多大深度的商品
商品的定价策略
1||| 成本定价法
成本加成
顺加法
单位商品价格=单位成本*（1+加价率）
倒扣法
单位商品价格=单位成本/（1-毛利率）
目标利润
单位商品价格=总成本*（1+目标利润率)/预计销售数量
2||| 需求定价法
差异定价法
时间差异
刚上市和计划退市时
地点差异
新开店铺，附近有无竞争对手
消费者差异
会员与非会员，男顾客与女顾客
注意：不能引起顾客反感，需要分析其中风险
习惯定价法
如菜市场每日早晚价格不同
数字定价法
1. 尾数定价法
9.9元，199元
2. 弧形数字定价法
0，3，5，6，8，9
3. 奇偶数定价法
7777，8888
价格陪衬法
确定了主次价格点和价格区后
引进一些低单价或高单价商品，衬托主力商品
歧视定价法
电商可让不同的人抽到的优惠券不一样
歧视定价法需要一个完美的借口
拍卖定价法
拍卖行中使用
3||| 竞争定价法
高于对手
店铺位置好
有稀缺性的商品或资源
品牌形象、信誉度大于对手
有转移单价注意力的方法
低于对手
在价格敏感度高的商品采用
注意：会引起价格战
平均定价法
随行就市定价法，保证相对合理的利润水平
4||| 其他定价法
捆绑定价法
同质商品
牛奶捆绑牛奶
互补商品
牙膏捆绑牙刷
无相关商品
食用油捆绑橙汁
支付方式定价
不同的方式，制定不同的价格和优惠
短期特价
价格弹性大的商品短期降价
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商品的库存管理
库存分析逻辑
由简单到复杂，由宏观到微观的一个过程
库存分析的五大步骤
1||| 切割库存，让库存更合理
2||| 量化库存，确保库存的安全性
安全库存数量
库存天数
库存天数（DOS)=期末库存数量/（某个销售期的销售数量/销售期天数）
库存周转率
销售数量/｛（期初库存+期末库存）/2｝
3||| 库存结构分析，确保库存结构的合理性
常规商品库存分析
1||| 类别或品类结构分析
2||| 二八法则商品结构分析
3||| ABC商品结构分析
4||| 价格段结构分析
5||| 品牌间结构分析
6||| 其他结构
确定商品结构是否合理的分析方法或指标
1||| 库存和销售结构对比
2||| 动销率
3||| 广度、宽度、深度
4||| 排行榜
4||| 预估销售，确保库存量，把握未来销售脉搏
四周滚动预测表
了解业务，结合历史数据进行判断
5||| 特殊库存分析
1. 分析有无零售但有库存的商品
2. 分析有无零库存但曾有过销售记录的商品（非终止销售的原因）
3. 分析库存天数异常的商品，包括库存天数异常大、异常小、长期不变保持恒定、实际库存和实盘库存不吻合、负库存等商品
4. 分析无效库存，包括假库存和死库存的分析
5. 分析季节性商品库存
6. 分析促销商品库存
7. 分析占销售80%，或top10、top20的商品库存确保主力销售商品有保障
8. 分析占库存80%的商品库存
9. 分析即将淘汰商品库存
10. 分析负毛利商品库存
异常库存管理
设置库存预警条件
9
电子商务中的数据化管理
数据分析是电商营运的指路明灯
电子商务和传统零售数据分析的区别
1、传统零售是利用二八法则生存，电商是靠长尾理论积累销售。
2、电商是大数据，传统零售是小数据。
3、传统零售是”物流“，零售过程就是商品的流动。电子商务是”信息流“，顾客通过搜索、比价、评论、分享产生信息，达到购买的目的。
4、传统零售注重体验感，购物有时候也是社交的一部分，购物中心基本是吃喝玩乐一体化。电商注重服务和效率，不方便及时使用。
5、传统零售是做加法，电商是做减法。传统零售通过一家家门店的开发来扩大影响，电商则通过资金投入迅速抢占市场。
6、成本结构不同，传统零售主要成本是房租和人工，电商的主要成本是物流和营销。
电商数据分析需要的数据
1||| 营销数据
营销费用、覆盖用户数、打开或点击用户数
获客人均费用、营销到达率、打开率等
2||| 流量数据
浏览量、访客数、登录时长、在线时长等基础数据
人均流量、人均停留时长、人均浏览量等
3||| 会员数据
会员基本信息及浏览记录和交易纪录等行为数据
4||| 交易及服务数据
交易金额、交易数量、交易人数、交易商品、交易场所、交易时间，供应链服务等数据
5||| 行业数据
淘宝的数据魔方提供数据查询
通过专业爬虫抓取行业数据
电商数据来源及分析工具
指数类
【百度指数】
https://index.baidu.com
【微博指数】
https://data.weibo.com/index/
【谷歌趋势】
港澳台和海外地区可使用
【爱奇艺指数】
http://index.iqiyi.com/
【微视频指数】
【阿里指数】
企业类
【全国企业信用信息公示系统】
【全国法院失信被执行人名单信息公布与查询】
【公安部全国公民身份证号码查询】
【国家统计数据】
财报类
上交所
http://www.sse.com.cn/
深交所
ttp://www.szse.cn/
港交所
https://www.hkexnews.hk/
新加坡交易所
https://www.sgx.com/
美国上市公司
https://www.sec.gov/
同花顺财经
http://data.10jqka.com.cn/
证券之星
http://resource.stockstar.com/
新浪财经
https://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/
数据 分析类
在线词频，语义、情感分析工具
图悦
http://www.picdata.cn
语义分析
http://ictclas.nlpir.org/nlpir
腾讯文智
https://cloud.tencent.com/product/nlp
可视化工具
百度ECharts
其他类
在线图片文字识别
http://ocr.wdku.net
在线调查
问卷星
https://www.wjx.cn/
金数据
https://jinshuju.net/
人流统计热力图
手机端打开：微信-我-钱包-城市服务-交通出行-拥堵查询-城市热力图
电商数据分析指标
流量指标
浏览量
指用户访问页面的总数，用户每访问一个网页就算一个访问量
访客数
独立访客，一台电脑一个访问人数。分新客和老客。
当前在线人数
15分钟内在线的UV数
平均在线时间
访问网页停留时长
平均访问量
指用户每次浏览的 页面平均值
日均流量
平均每天的流量
跳失率
只浏览了一个页面就离开的访问次数除以该页面的全部访问次数。
转化指标
转化率
指进行了相关动作的访问量占总访问量的比率。是核心指标
注册转化率
注册用户数除以新访客总数。是一个过程指标
客服转化率
咨询客服人员的用户数除以总访问数，是过程指标
收藏转化率
将产品添加到收藏或关注到个人账户的用户数除以该产品的总访问数。
添加转化率
将产品添加到购物车的用户数除以该产品的总访问数
成交转化率
成交用户数除以总访问数，这是一个结果指标
可精细化为
全网转化率
类目转化率
品牌转化率
单品转化率
渠道转化率
事件转化率
营运指标
成交指标
成交金额、成交数量、成交用户数
订单指标
订单金额、订单数量、订单用户数、有效订单、无效订单
退货指标
退货金额、退货数量、退货用户数、金额退货率、数量退货率、订单退货率
效率指标
客单价、件单价、连带率、动销率
采购指标
采购金额、采购数量
库存指标
库存金额、库存数量、库存天数、库存周转率、售罄率
供应链指标
发货金额、发货数量、订单满足率、订单响应周期
会员指标
注册会员数
指曾经在网站注册过的会员总数
关注有效会员数
活跃会员数
指在一定时期内有消费或登录行为的会员总数
活跃会员比率
活跃会员占会员总数的经重
会员复购率
指在某时期内产生二次及二次以上购买的会员占购买会员的总数
平均购买次数
指某时期内每个会员平均购买的次数，=订单总数/购买用户总数
会员回购率
指上一期末活跃会员在下一期时间内有效购买行为的会员比率。回购率和流率是相对的概念。
会员留存率
某时间节点的会员在某特定时间周期内登录或消费过的会员比率。留存率分为新会员留存率和活跃会员留存率。
财务指标
新客成本
为了争取新客户的点击、注册、或购买，必须投入足够的营销费用 ，平均每个新客户消耗掉的营销费用就是新客成本。
新客成本实际统计复杂，需考虑配合营销计划的人力成本、营运成本等是否计入营销费用中？
不管有没有活动都有新客，是否区分？
新客成本可分渠道计算，也方便评估渠道质量。
每个公司的新客成本定义标准不同，其他公司的数据无参考意义
单人成本
营销成本（营销费用+配合成本）/访客数
单笔订单成本
营销成本/获取的订单数
费销比
营销成本/订单金额
物流成本
仓储费用占比，物流费用占比
关键指标
阶段不同，需求不同
新电商
积累数据，找准方向比卖多少货重要。重点关注流量指标
运营一段时间
通过数据分析提高店铺销量就是首要任务。重点指标是流量和销售指标。
有规模的电商
关键是提升整体营运水平，关注流量指标、销售指标、财务指标和营运指标。
时间不同，侧重不同
每日追踪指标
访客数、浏览量、浏览深度、跳失率、转化率、件单价、连带率、重点产品的库存天数、订单执行率。
周分析指标
侧重在重点商品的分析和重点流量的分析，包括日均UV、日均PV、访问深度、复购率、TOP商品贡献率、TOP库存天数。
月绩效考核指标
运营人员
访客数、转化率、访问深度、件单价、连带率
推广人员
新增访客数、新增购买用户数、新客成本、跳失率、ROI
策划人员
点击率、转化率、活动商品销售比重、ROI
分析人员
报表准确率、报表及时率、需求满足率、报告数量、被投诉率
职位不同，视觉不同
执行层
侧重过程指标：流量的来源指标、流量的质量指标、转化率、客单价等
管理层
侧重结果指标：流量指标和销售额等
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零售策略中的数据化管理
竞争对手分析
如何收集竞争对手的数据
如何收集竞争对手数据
线下渠道
购买行业分析报告
参加各种论坛
去对方门店观察
购买对手的产品
通过人才流动了解
通过共同的客户了解
通过市场调查获得
委托专业机构调查
线上渠道
上市公司年报
搜索对手的新闻报道
网络关键词搜索
分析对手的招聘广告
监控对手员工微博等社交工具
线上问卷调查
网络工具
百度文库
百度指数
谷歌趋势
微指数
淘宝指数
优酷指数
竞争对手数据分类
经营数据
财务数据
资产负债数据
损益表数据
现金流数据
销售数据
销售额
销售量
客户数量
现有客户
重点客户详情
拓展计划
市场份额
营销数据
商品数据
价格数据
促销数据
渠道数据
媒体数据
新闻报道
财务报告
分析报告
行业报告
工厂数据
生产计划
工厂数量及布局
研发情报
组织数据
企业和品牌基础数据
员工数据
员工人数
薪资结构数据
组织结构
部门组织结构
管理层背景
招聘数据
竞争对手的分析方法
竞争对手分析路径
收集可能的竞争对手资料
上游企业
下游企业
顾客角度
找出竞争对手
确定竞争对手范围
确定主要竞争对手
确定竞争对手优先级
画竞争对手图谱
收集数据
收集主要竞争对手详细数据
整理数据
分析数据
产品策略分析
产品竞争力
品牌影响力
产品实用性
渠道策略分析
经营能力
拓展能力
掌控度
渠道四度
价格策略分析
定价策略
价格稳定性
议价能力
营销策略分析
媒体策略
促销策略
资源分析
客户服务能力分析
信息化
服务效率
投诉分析
综合竞争力分析
波特五力模型
SWOT分析
竞争力分析报告
画竞争对手图谱
公司策略层面
直接竞争对手
竞争对手A
竞争对手B
竞争对手C
潜在竞争对手
竞争对手D
竞争对手E
销售渠道层面
区域层面
华东区
竞争对手A
竞争对手B
华南区
竞争对手A
竞争对手C
华西区
竞争对手D
华北区
竞争对手B
竞争对手E
KA客户层面
家乐福
竞争对手A
沃尔玛
竞争对手A
屈臣氏
竞争对手C
竞争对手E
市场资源层面
平面媒体
竞争对手B
电视媒体
竞争对手A
竞争对手C
渠道资源
竞争对手A
竞争对手B
网络宣传
竞争对手H
生产物流组织层面
生产资源
竞争对手B
竞争对手D
物流资源
竞争对手Y
竞争对手Z
人力资源
竞争对手E
波特五力分析模型
如果企业处在一个供应商议价能力低，购买者议价能力也低，有行业壁垒潜在竞争者不易进入，没有替代品，同时行业竞争也不充分的行业中，这个企业一定是高利润高垄断。
波特五力分析模型除了对行业整体的分析，还可以与具体竞争对手进行对比分析，可以通过专家打分的方式进行量化处理。
SWOT分析模型
优势
我们最擅长什么？是产品设计开发？渠道布局？营销手段？还是价格杀手？
我们在成本、技术、定位和营运上有什么优势吗？
我们是否有其他零售商不具有或做不到的东西？例如有的零售商有企事业单位发放购物券优势。
我们的顾客为什么到我们这里来购物？我们的供应商为什么支持我们？
我们成功的原因何在？
劣势
我们最不擅长做什么？产品、渠道、营销还是成本控制？
其他零售商或品牌商在哪些方面做得比我们好？
为什么有些老顾客离开了我们？我们的员工为什么离开我们？
我们最近失败的案例是什么？为什么失败？
在企业组织结构中我们的短板在哪里？
机会
外部在产品开发、渠道布局、营销规划和成本控制方面我们还有什么机会？
如何吸引到新的顾客？如何做到与众不同？
在外部因素中和公司短期、中期规划目标的机会点有哪些？
竞争对手的短板是否是我们的机会？
行业未来的发展如何？是否可以异业联盟？
威胁
经济走势、行业发展、政策规则是否会不利于企业的发展？
竞争对手最近的计划是什么？是否会有潜在竞争对手出现？行业内最近倒闭的企业是什么原因？
企业最近的威胁来自哪里？有办法规避吗？
上下游的客户中是否有不和谐的地方？资源状况如何？
舆情是否不利于公司发展？
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营运策略的数据化管理
如何做销售预测
定性预测-菲尔德法
使用场景
1||| 没有数据
2||| 数据不全或数据无法清洗
3||| 不相信数据
4||| 定量预测前的辅助预测
常用的方法： “拍脑袋”
1||| 管理层判断
2||| 专家意见
3||| 销售与市场人员预估
4||| 顾客调查
5||| 市场测试
6||| 小组讨论
“拍脑袋” 的步骤
1||| 挑选专家
对企业内外部情况的了解程度的一级管理和高层管理人员
2||| ”圆桌“匿名预测
1. 由老板第一个预测目标值，并写出3个理由，再匿名传给下一个人
2. 下一个人根据自己的收到的信息，再根据自己的预测写出目标值和理由，再传给下一人
3. 一轮完后汇总到老板，根据第一轮的平均值再重新测试
4. 三轮后取平均值做最后预测
5. 注意：所有人都需匿名，只给出意见，不出具姓名和职位
3||| “轮次”预测
所有人同时写出预测值和理由，汇总后求平均值开始第二轮预测
定量预测
时间序列法
算术平均法
加权平均法
移动平均法
加权移动平均法
回归分析法
一元回归分析
多元回归分析
所有不考虑业务背景的数学模型都是耍流氓！
如何制定年度销售目标
目标定制的六大步骤
1||| 收集数据
宏观数据
经济增长走势
政策导向
行业发展
竞争对手策略
评估对公司发展的影响度
微观数据
本公司历史销售数据
促销数据
拓展数据
市场推广数据
用做目标设定的基础数据
2||| 制定策略
策略先行
先策略后目标是一种积极的策略思维
先目标后策略是一种消极的营运思维
产品策略
有新品上市吗？
上市时间是什么时候？
上市区域有哪些？
销售预估是多少？
有旧产品下线吗？
下线时间如何安排？
会影响多少销售额？
渠道策略
拓展计划是什么？
拓展新店或新渠道的销售目标是多少？
有关店计划吗？
会影响多少销售？
有渠道商重组计划吗？
整体向上还是向下调整？
会促进或影响多少销售额？
价格策略
有价格调整计划吗？
整体向上还是向下调整？
会促进或影响多少销售额？
促销策略
下一年的促销策略和今年有何不一样？
是加在促销力度还是降低力度？
有无特殊的促销计划？
促销对销售额的影响几何？
人员策略
有营运相关的组织结构调整吗？
前线的销售力量是加强还是削弱？
是否可以量化这些策略对销售额的影响值？
推广策略
市场推广策略是什么？
会加大还是降低推广力度？
市场费用的比例是降低还是上升？
对销售额的影响多大？
生产计划
目前的生产计划是否会影响销售进度？
有无扩大生产计划的内容？
如果会影响，影响有多大？
财务策略
是从紧还是宽松的财务政策？
哪些政策会影响销售完成计划？
影响有多少？
总结
成熟的策略是目标完成的说明书。
切忌策略没有搞清就盲目制定目标。
3||| 设定目标
年度目标的制定过程其实就是销售完成的过程。
对目标决策都来说，年度目标不是个人的理想目标，要务实。
一定要将目标分解到可执行的最小单位。关键词：可执行，最小单位。
年度目标包含：基本目标、政策目标和若干策略目标。
目标到齐后，绘制年度目标组成示意图
4||| 验证目标
设置目标由上而下，验证目标建议由下而上进行。
这个步骤可以由每个区域的销售负责人来完成
在验证之前不要告诉他们公司的目标值，只告诉他们公司第二年的策略计划，并由他们自己来量化这些策略在当地可实现的销售额，也就是当公司还没有开始制定目标这样来操作
对区域销售人员来说他们不是在验证目标，其实是在制定第二年的目标。
经过五个步骤后，目标设计团队基本上就掌握了销售一线的具体情况，最后可以根据这些情况适当地修订全国的大目标。
5||| 沟通目标
下发目标时必须由上级和下级面对面进行目标沟通。
沟通目标的合理性
只会传递目标的领导不是好领导
沟通目标的完成的方法，第二年工作的重点和方向。
沟通目标的过程也是责任转移的过程，便于考核和追踪。
6||| 确认目标
目标执行操作手册
目标承诺书