导图社区 数据化管理
数据化管理是指运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析,并将分析结果运用到生产、运营、销售等各个环节中区的一种管理方法,根据管理层次可分为业务指导管理、运营分析管理、经营策略管理、战略规划管理四个由低到高的层次。根据业务逻辑还可以分为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等。
编辑于2022-02-13 12:31:33商务与经济统计知识点,包括:血液的组成、血液的理化特性(生理学)、生理性止血(生理学)、血型与输血原则(生理学)。
营销管理与营销分析量化指标体系,包括客户内心、意愿和市场的占有份额,毛利和利润、产品和组合管理、客户利润等。
数据化管理是指运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析,并将分析结果运用到生产、运营、销售等各个环节中区的一种管理方法,根据管理层次可分为业务指导管理、运营分析管理、经营策略管理、战略规划管理四个由低到高的层次。根据业务逻辑还可以分为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等。
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商务与经济统计知识点,包括:血液的组成、血液的理化特性(生理学)、生理性止血(生理学)、血型与输血原则(生理学)。
营销管理与营销分析量化指标体系,包括客户内心、意愿和市场的占有份额,毛利和利润、产品和组合管理、客户利润等。
数据化管理是指运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析,并将分析结果运用到生产、运营、销售等各个环节中区的一种管理方法,根据管理层次可分为业务指导管理、运营分析管理、经营策略管理、战略规划管理四个由低到高的层次。根据业务逻辑还可以分为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等。
数据化管理
概述
数据化管理是指运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析,并将分析结果运用到生产、运营、销售等各个环节中区的一种管理方法,根据管理层次可分为业务指导管理、运营分析管理、经营策略管理、战略规划管理四个由低到高的层次。根据业务逻辑还可以分为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等。
数据化管理的意义
量化管理
最大化销售业绩、最大化生产效率
有效地节约企业各项成本和费用
组织管理、部门协调的工具
提高企业管理决策的速度和正确性
四个层次
业务指导
运营分析
经营策略
战略规划
流程
分析需求
收集数据
整理数据
分析数据
数据可视化
应用模板开发
分析报告
应用
2 权重
3 销售中的数据化管理
3.1 销售都是追踪出来的
没有目标管理就没有销售的最大化: SMART
没有标准就没有追踪的依据:对比分析
时间对比:同比、环比、定基比
空间对比:与相似空间、与先进空间、与扩大空间
计划标准:与公司计划对比、与个体计划对比、与第三方计划对比
特定标准:与经验值对比、与理论值对比、与平均值对比
如何用数据化追踪销售
数据对比
有效地利用极值来追踪销售
利用单位权重曲线来追踪销售
用预测值来追踪销售
3.2 常用的销售分析指标
人货场是零售业基本的思维模式。
人
销售指标
成交率 = 成交顾客数 / 客流量 * 100%
销售完成率 = 销售完成数 / 目标数
100% (当目标为负数时,完成率 = (2 - 实际完成数 / 目标数) 100%
服务指标
平均成交时长 = 每一个顾客成交的时间总和 / 成交顾客数
平均接待时长 = 接待每一个顾客的时间总和 / 接待顾客数
顾客平均停留时长 = 每一个顾客在场的时间总和 / 进场顾客数 = ∑(顾客离场时间-顾客进场时间) / 进场顾客数
投诉率 = 投诉的顾客总数 / 顾客总数 * 100%
管理指标
定编满足率 = 实际员工总数 / 标准配置人数 * 100%
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% (分析时需要从几个维度细分:基本信息(性别、年龄段、学历)、服务时长(新员工、老员工)、部门(销售部、市场部、产品部。。。)、级别(管理层、一般员工)、主被动)
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 = 销售总金额 / 有交易的顾客总数
件单价 = 销售总金额 / 销售总数量
连带率 = 销售总数量 / 成交总单数
单品连带率 = 含该单品的销售总数量 / 成交总单数
品类连带率 = 含该品类的销售总数量 / 成交总单数
会员顾客指标 在分析会员顾客各项指标之前,务必做数据清洗,剔除异常刷卡数据。
新增会员数 = 期末会员总数 - 期初会员总数
未办卡率 = 达标且未开卡的顾客数 / 累计达标顾客数 * 100%
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 = 有效会员数 / 累计会员数 * 100%
会员回购率 = 某段时间内有交易的老会员数 / 期初有效会员总数 * 100%
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%
相对会员流失率 = 某段时间内流失的会员数 / 期初有效会员数
流失率权重值 100%
流失率权重值 = 流失会员的平均客单价 / 有效会员的平均客单价
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
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3 = 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
平均年龄 = 某个时间点会员年龄总和 / 有效会员总数
大宗交易指数 = 大宗购买金额 / 总销售额 * 100%
分析指标
增长率 = 增长数 / 基础数
场
销售额
时段、日、周、月、季度、年
预测额:日、月、年
追踪指标
进店率 = 进店人数 / 路过人数 * 100%
上楼率 = 本层向上的顾客数 / 进入本层的顾客数 * 100%
接触率_试穿率 = 试穿顾客数 / 进店人数 * 100%
接触率_试用率 = 试用顾客数 / 进店人数 * 100%
接触率_触摸率 = 触摸某种商品的顾客数 / 路过某商品的人数 * 100%
成交率 = 成交顾客数 / 进店人数 * 100%
完成率 = 完成数 / 目标数 * 100%
实时完成率 = 实时完成数 / 目标数 * 100%
累计完成率 = 累计完成数 / 总目标数 * 100%
预测完成率 = 预测完成数 / 总目标数 * 100%
滚动完成率 = 滚动完成数 / 滚动目标数 * 100%
100% = (报告期数 - 基础数)/ 基础数 100%
同比、环比、相对、同店同比增长率
效率指标
销售坪效 = 销售额 / 店铺面积
利润坪效 = 利润额 / 店铺面积
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 = 租金 / 面积
租金倍率 = 销售额 / 租金
竞争状况
市场占有率
竞品指数 = 本公司销售额(量) / 竞争对手销售额(量)
平均排名
促销指标
费销比 = 促销费用金额 / 促销期间产生的销售额 * 100%
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 = 同比增长数 / 同期销售数 * 100%
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 = 参与促销活动的品牌数 / 卖场总品牌数 * 100%
会员参与率 = 参与促销互动的会员数 / 有效会员总数 * 100%
渠道拓展分析
净开店率 = (开店数 - 关店数)/ 期初店铺数 * 100%
某种渠道占比 = 该渠道销售额 / 总销售额 * 100%
重要客户(销售)占比 = 重要客户销售额 / 总销售额 * 100%
以销售额前N名客户作为重要客户
根据二八法则,以占销售额80%的客户作为重要客户
根据ABC分析法以A类客户作为重点客户
根据企业未来战略制定重点客户
财务(部分)
销售利润率
毛利率 = (销售收入 - 营业成本)/ 销售收入 * 100%
纯利率 = (销售收入 - 营业成本 - 费用)/ 销售收入 * 100%
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 / 欠款金额 * 100%
回款(客户)达标率 = 回款客户数 / 欠款客户数 * 100%
贸易条件
联营扣率
租售比 = 租金 / 销售额 * 100%
如何确定指标的重要性
明确分析报告的受众,找出所有受众可能关心的分析指标;
了解需要分析的数据有哪些,剔除掉没有对应数据源的指标;
界定需要分析的时间节点,日周月年,继续剔除没有关系的指标;
将剩下的分析指标做成矩阵图;
指标之间两两判断重要性,对相对更重要的指标处填数字1;
计算各指标总得分,排名后即可判断指标重要性,同时可以量化计算出每个指标的权重值。
3.3 提高销售额的杜邦分析图
销售额 = 成交单数
客单价 = 进店人数 成交率 件单价 连带率 = 路过人数 进店率 成交率 件单价 连带率 = 路过人数 进店率 成交率 零售价 销售折扣 * 连带率
3.4 促销中的数据化管理
促销三度
广度:宣传度
宽度:品牌参活率、品类参活度、单品参活度
深度:促销力度
促销爆发度、促销衰减度、目标预测
关联度分析
财务分析
4 商品中的数据化管理
4.1 常用的商品分析指标
商品分析的基本逻辑 进、销、存
常用指标
采购环节
采购三度: 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% 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 = 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)= 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
供应链环节
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) 库存周转率1 = 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%
库存指标 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) 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%
销售环节
商品指标 货龄 = 商品的年龄 售罄率 = 某段时间内的销售数量 / (期初库存数量 + 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% 价格段占比 = 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 价格弹性指数 价格三分法 畅滞销分析:前十大销售及占比、前十大库存及占比、滞销品销售占比
售后环节
退货率1 = 某个周期内退货数 / 总销售数 * 100%
退货率2 = 某个周期内退货单数 / 总销售单数 * 100%
特殊服务率 = 特殊服务的顾客数 / 总销售顾客数 * 100%
残损率 = 残损商品数 / 商品总数 * 100%
4.2 常用的商品分析方法
商品的自然分类方法
线分类法 即层次分类法,上层次和下层次间是隶属关系,同层次间是并列关系。表现方式一般为大类、中类、小类、品种、细分。 面分类法 即平行分类法,是将所有商品分成若干个面,每个面都是独立的类目,呈平行关系,相互间没有从属关系,但是不能有重复的面。
商品的自然分类是需要植入POS系统的一种分类方法,唯一性是其基本要求。 商品分类原则:目的性、区分性、消费性、唯一性、关联性、简便性 商品自然分类的依据:用途、原材料、成分、工艺、季节、产地等。
商品的销售分类方法 根据商品价格分类:高价位、中价位或主价位、低价位 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 二八法则分类法:重点商品(总销售、总库存、总利润、总进货占比80%)、非重点商品 ABC分类法:根据商品的进销存状况,将商品分为重要(70%)、一般重要(20%)、不重要(10%)三类 平均值分类法:一般使用销售数据,以产品的平均销售量(或平均库存)为依据进行分类
商品的价格分析
商品的价格带分析 商品的价格带是指同一类商品的最低价和最高价之间的区域。
价格带宽度:最低价与最高价的差值。
价格带深度:价格带中的品牌数或SKU数。
价格带广度(价格线):价格带中不重复销售价格的数量,每个不重复价格叫作一条价格线。
价格点:价格带中最容易被顾客接受的某一条价格线。
价格区:价格带中包含价格点的一个顾客主要购买的价格区间,这个区间远远小于价格带的范畴。
价格带管理流程:
确定需要进行价格带分析的商品类别,一般是小类。
分析价格带宽度。决定因素为消费者、竞争者和供应商,确定价格带的方法有市场调查法、竞争对手调查法、销售数据分析法。
确定价格点,方法同上。
确定价格带广度和价格线。
确定价格区。
确定价格带深度。
商品价格弹性分析
女裤理论 价格弹性系数 = 销售变动比率 / 价格变动比率
商品的定价策略
成本定价法 成本加成定价法 顺加法:单位商品价格 = 商品的单位成本 (1 + 商品的加价率) 倒扣法:单位商品价格 = 商品的单位成本 (1 - 商品的毛利率) 目标利润定价法: 单位商品价格 = 总成本 (1 + 目标利润率) / 预计销售数量 *需求定价法
需求差异定价法
习惯定价法
数字游戏定价法:尾数、弧形数字、奇/偶数
价格陪衬法
“歧视”定价法
拍卖定价法
竞争定价法
高于竞争对手
低于竞争对手
平均定价法
其他定价法
捆绑定价法
支付方式定价
短期特价法
定价的四个区隔原则:区隔市场、区隔产品、区隔对象、区隔时间。
4.3 商品的关联销售分析
商品的关联程度分析 购买商品A的顾客中35%的顾客会购买B,则商品A对商品B之间就有了关联关系,反过来不一定成立,商品B对商品A不一定具有很强的关联度。 商品的关联度分析包括品类间的关联、单品(SKU)之间的关联、品类的单品间的关联。 商品间的关联关系包括强关联、弱关联、排斥关系三种。
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 / 包含商品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
支持度代表这组关联商品的份额是否够大,可信度代表关联度的强弱,而提升度则是看该关联规则是否有利用价值。
购物篮分析
购物篮系数 = 某段时间商品销售总数 / 某短时间的购物篮总数
指定商品购物篮系数 = 某段时间含指定商品购物篮的销售总数 / 某段时间含指定商品的购物篮总数
指定商品的人气指数 = 某段时间含指定商品购物篮的销售总数 / 某段时间的购物篮总数
提高商品关联度的方法
以关联度来设计卖场的陈列、促销、推广等,对关联度高的商品在销售中特殊对待。
建立商品的人气指数档案,及时更新,在人货场三方面重点照顾人气指数高的商品。
利用特殊时期、特殊事件等进行关联销售。
建立关联推荐机制。
有效地利用数据挖掘来提高关联销售。
4.4 商品的库存管理
库存分析逻辑
库存分析的五大步骤:
1. 切割库存,让库存分析更合理 总库存、有效性、大类库存结构、商品货期结构、价位段-sku、重要性-sku、畅滞销-sku 2. 量化库存,确保库存的安全性
安全库存数量
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 / ((期初库存数量 + 期末库存数量) / 2)
3. 库存结构分析,确保库存结构的合理性