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零售行业数据分析 、零售行业数据分析软件

   日期:2023-04-21     浏览:33    评论:0    
核心提示:零售行业数据分析的常见指标,以可视化图表展示?零售行业由于低毛利的特点,要求必须更加精细化地管理。零售经营利润=门店数量×均店销售额×毛利率-存货成本-房租成本-人员成本-管理成本将以上利润指标进行拆

零售行业数据分析的常见指标,以可视化图表展示?

零售行业由于低毛利的特点,要求必须更加精细化地管理。

零售经营利润=门店数量×均店销售额×毛利率-存货成本-房租成本-人员成本-管理成本

将以上利润指标进行拆解,观远数据相应地从战略计划、门店运营、商品运营、市场营销、顾客关系(会员管理)、全渠道运营、人力资源、财务分析等环节进行流程优化,覆盖目标的制定、实施、评估和分析改善,构建基于数据能力的持续改善循环模型,实现产品与服务增值。

一、战略计划

二、门店运营

三、商品运营

四、市场营销

五、顾客关系(会员管理)

六、全渠道运营

七、人力资源

八、财务分析

零售行业数据分析

零售行业数据分析

本文从个人的角度去谈一下如何使用数据挖掘帮助零售商提升生意,让数据真正地去指导企业经营,***限度地发挥数据提供商业决策的作用。

***、开展会员制能够帮助企业采集更多会员数据,更有利于开展数据挖掘的工作,同时也有利于培养客户忠诚度。

在实施会员制的时候,必须要特别注意两个关键信息的采集:会员卡ID、客户联系号码或者邮箱,因为这两个关键信息对信息采集及后期的精准营销有很大的帮助作用。而微信、微博等社交媒体的横行,若零售商能够通过相关活动让客户关注企业的微信、微博,对培养客户忠诚度也是有很大的帮助。

会员制有助于为企业培养众多忠实的顾客,建立起一个长期稳定的市场,提高企业的竞争力。通过会员制,可以有效稳定老客户,同时开发新顾客。因为零售商给会员提供的是优惠的价格,对新顾客吸引力很大,同时大部分会员卡是可以外借的,也给新客户提供了机会,大大增加其成为会员的可能性。

会员制营销能够促进企业与顾客双向交流。顾客成为会员后,通常能定期收到商家有关新商品的信息并了解商品信息和商家动态,有针对性地选购商品。除此之外,企业能够及时了解消费者需求的变化,以及他们对产品、服务等方面的意见,为改进企业的营销模式提供了依据。

第二、开展零售商的数据挖掘项目,必须要重点提供以下几个表的关键信息:

销售表:卡号、销售店ID、销售日期、产品名称、产品价格、销售数量、销售金额、折扣等信息。

产品表:产品ID、产品名称、建议零售价、实际销售价、一级类别、二级类别、三级类别、四级类别、品牌等信息。

客户表:卡号、发卡店ID、城市、号码、邮箱、企业或个人标识、企业名称、所在行业、地址等。

零售店表:店ID、店名、所属城市、店等级等。

其中销售表、产品表、客户表比较重要,而产品表梳理对数据分析及数据挖掘团队而言,是做好项目的关键,必须要耗费大量的时间。

第三、与零售商明确数据挖掘目的,能够让分析团队与零售商之间获得更大的信任,同时有利于项目的顺利开展。

成熟的分析团队,比较关注零售商的商业出发点,从客户商业价值出发,抓住客户关注点,一点一点地做好相应的落地分析工作。

客户最常见想让数据帮助其解答的几大问题:

如何让活跃的客户购买更多的产品,***程度地释放其价值?

如何唤醒沉默客户,让其转化为活跃客户?

哪些客户是我的重点客户群?其有什么样的特征?

哪些重点客户流失了?为什么流失?后期怎样开展挽留手段?……

第四、通过数据开展客户细分,明确各个群体的特征。

对于零售数据而言,必须要深入零售行业两大客户群:企业及个人。企业客户的特征和个人客户的特征有很大的区别。

企业特征主要表现:采购量比较大,经常进行团购或批发,销售量和销售额都比较大,为零售商的重点客户群。尽管数量不多,但是却贡献了零售商的60%以上的销售额。而企业的行为经常有:超大型采购、中型采购、一般采购。对企业数据挖掘,需要深入了解企业的所属行业、采购额度、采购规律、采购产品偏好、是否流失、流失的原因调查等信息,有助于帮助零售商开展相应的营销策略。

对于个人,则需要关注哪些是活跃客户、哪些是新增客户、哪些是沉默客户、客户价值是怎样的、哪些节日是重点高峰期、偏好的产品是哪些等等,这些有助于零售商开展销售、备货等工作。

第五、结合5W1H分析法开展零售分析与挖掘。

What:销售情况怎么样?有多少用户?来了多少次?每次消费多少钱?买了什么东西…….

Where:哪些门店销售***?为什么呢?(交通、地区等) …….

When:哪个月份销售得***?哪个节日是销售高峰期…….

Who:是哪些客户?有什么样的特征?偏好买哪些产品?产品规格是怎么样的…….

Why:为什么买哪些产品?为什么买那么多?会不会继续购买…….

How:怎样提高客户重购?怎样唤醒客户?怎么进行交叉销售?怎样帮助铺货……

第六、协助零售商开展营销活动设计、营销活动执行、营销评估与优化。

因为数据挖掘是一个闭环的流程,不是撰写挖掘报告、输出营销客户名单就是项目成功的,必须协助零售商开展相应的营销设计、营销活动执行、营销评估及优化工作。从而确保数据挖掘有效落地,为客户真实产生商业价值,扩大生意规模。

营销活动设计常有:优惠打折、派发试用装、赠送礼品、多倍积分等,可以通过不同的细分客户群有针对性地开展不同的营销活动,并计算不同群体及不同活动的投入产出比,便于后期不断优化数据挖掘规则。

第七、关键成果固化IT系统,实现数据挖掘成果固化落地。

对于零售商而言,数据挖掘是个不大不小的投入,对于关键的成果输出,总希望能够把成果规则进行IT固化,实现自动代替手工操作,这个时候经常需要搭建一个成果固化模块或系统,让数据挖掘能够***限度帮助企业。

零售行业数据分析 用数据发现更多商机

零售行业数据分析:用数据发现更多商机

随着智能时代的到来,智能商业的思想日益深入人心。零售行业数据分析越来越常见,近日,在在2018中国互联网+产业创新发展论坛上,就再度认同了零售数据可视化的重要性,零售企业如果能实现数据可视化,将发现更多的商机,走在更多行业前端。

近日,麦可思研究院发布的一份中国在校大学生手机使用调查显示,大学生的消费习惯,除去基本伙食费外,大学生***“吃吃吃”,零食、饮料和营养品等其他食品是最主要的支出项。男生每月主要消费在其他食品(51%)、社交和娱乐(46%)、生活日用品(37%)方面,女生每月主要在其他食品、形象消费(均为62%)和生活日用品(48%)方面消费。男生将钱用在通讯/上网费(32%)和数码电子产品方面(19%)的比例分别比女生高12个和15个百分点。

从这个调查报告中可以看出,其实站在消费者的角度,消费者的需求十分明显,那么企业想要抓住,就必须具备几个必要条件:***,企业必须可以掌握充足的数据,并且这些数据可以随时被利用,并且形成数据反馈闭环,这也就是零售行业数据分析的过程;第二,企业必须拥有一套算法模型,可以通过已知数据,算出你想要的结果,并且可以根据数据回流,不断更新算法模型;第三,算法和数据必须融入企业的经营场景。

其实随着智能时代的到来,智能商业的思想日益深入人心。智能商业的核心是越来越多的决策由机器完成,实行更多的零售数据可视化分析,数据成为企业的重要资产;快和准是智能商业时代的主要特点,快是快速,准是精准;企业经营的地域限制被打破;工业时代以厂商为中心的B2C模式,将被智能商业时代以用户为中心的C2B模式所取代。

在2018中国互联网+产业创新发展论坛上,再次强调了企业零售行业数据分析的不凡前景,“智公司”是未来零售企业的发展目标,即对智能商业具备洞察,并实现模式创新的公司,他们将在智能商业时代先行一步。智公司具备三大特点:更聪明,更了解消费者;反应更快,以更快的服务迭代产品、服务,以及模式的快速推陈出新;同时具备不断学习、不断自我优化的能力。

数据分析系列-零售数据指标

对零售行业最重要的是卖货,也就是销售,说到销售就会需要有人买也有人卖、有货卖、和有卖的渠道,也就是我们所熟悉的“人”“货”“场”三大概念,这里再补充一个零售数据分析很重要的指标体系:“钱”-财务,卖了还得有得赚才行。

首先是人这部分,包括销售人员和顾客

针对销售员的指标主要围绕的是销售和管理

销售指标包括了:

成交率=成交顾客数/客流量*100%

完成率=销售网成熟/目标书*100%

平均成交时长=每一位顾客成交时间总和/顾客数

平均接待时长=接待每位顾客时间总和/接待顾客数

投诉率=投诉的顾客总数/顾客总数*100%

管理指标包括:

定编满足率=实际员工总数/标准配置人数*100%

员工流失率=某时间段内流失的员工总数/((期初员工总数+期末员工总数)/2)*100%

工资占比=企业支付的员工工资总额/销售额*100%

对于顾客分普通顾客和会员

普通顾客最主要的指标是:

客单价=销售总额/有交易的顾客总人数,就是平均每位顾客的消费额

件单价=销售总金额/销售总数量,就是每单卖出了多少钱

连带率=销售总数量/成交总单数,就是每单卖出了多少件的意思

连带率包括单品连带率的和品类连带率,分开看看就好

会员的指标包括:

新增会员数=期末会员数-期初会员数

会员增长率=某段时间新增会员/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/累计会员数*100%,所谓有效会员和行业有关,可以根据自己的实际业务看在有效时间内是否有消费记录的会员来判断

会员回购率=时间段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%

会员回购频率=某时间段内所有老会员消费次数/(期初有效会员+期中新增会员)*100%

会员基础属性=如平均年龄、性别比例等

以上是针对人的分析

接着是场,分析这个销售场所的质量和发展前景,主要指标包括:

销售额=总的售出金额,会分月、季度、年等时间范围看是否达到阶段性的销售目标

进店率=进店人数/路过人数*100%

接触率=接触商品人数/进店人数*100%

成交率=成交顾客数/进店人数*100%

完成率=完成数/目标数*100%

大宗交易占比=大宗购买订单/总销售额*100%

增长率=增长数/基础数*100%,基础数可以是同期也可以是上一个周期的数据,简单来说就是自己和自己的哪个时间段比较

坪效=销售额/店铺面积

人效=销售额/店铺员工数

还有一些看大区域的指标包括:

市场占有率=这一般需要通过市场调研才能获得的数据

竞品指数=(本公司销售额/量)/(竞争对手销售额/量)

平均排名=也是通过市场调研获得的参考数据

净开店率=(开店数-关店数)/期初店铺数*100%

卖场经常会搞活动,所以也会关注促销指标,例如

费效比=促销费用金额/促销期间产生的销售额*100%

促销的目标完成率=促销期间销售完成数/促销目标数*100%

品牌参活度=参与促销活动的品牌数/卖场所有品牌数*100%

会员参与率=参与促销活动的会员数/有效会员数*100%

针对货部分

分了三个部分分析:入货、销售、存货

入货就是采购,需要分析商品的广度,也就是所含的品类有多少

广度比=采购的商品品类数/可采购的商品总品类数 * 100%

分析商品的宽度,就是采购多少的sku

宽度比=采购的sku数/可采购的sku数 *100%

分析商品的深度,使用广度和宽度的对比

商品深度分析=采购的商品总数量/采购的sku总数

也就是看每个sku有多少的货,通过深度看缺货可能性和压货的风险

销售看的货品指标有:

货龄=商品的年龄,从生产日期开始算,主要是以防商品过期

售罄率=某段时间内的销售数量/(初期库存数量+其中进货数量)*100%

售罄率是个分阶段追踪的数值,一是评判商品的受欢迎程度另一个是为了防止缺货,这是个非常重要的指标

折扣率=商品实收金额/商品标准零售价*100%

动销率=某段时间内销售过的商品sku/(期初有库存的商品sku数+期中新进商品sku数)*100%

缺货率=某段时间登记缺货的商品数/(初期有库存的商品数+期中新进商品数)*100%

品类销售的结构占比=某品类销售额/总销售额*100%

正价销售占比=正价商品销售额/总销售额*100%

还有畅销及滞销商品排行,均按销售额/销售量排行

退货率=某个周期内商品的退货数/总销售数*100%

残损率=残损商品数/商品总数*100%

特殊服务率=特殊服务的顾客数/总销售顾客数*100%

存货部分的数据指标包括:

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),库存天数是衡量库存滚动变化的量化标准,也是衡量库存可销售时间的追踪指标,是一个对库存管理来说非常重要的指标

库销比=期末库存金额/某个销售期的销售金额*100%,一般看月库销比比较多

有效库存比=有效库存金额/总库存金额*100%,所谓有效库存指给门店带来销售价值的商品库存,也就是有销售产能的商品库存。

针对钱部分主要看以下指标:

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)

回款达标率(客户)=回款客户/欠款客户*100%

回款达标率(金额)=回款金额/欠款金额*100%

以上是对零售行业比较基础的数据指标总结,希望对从事此方面行业的朋友有帮助,实际还会有更深层的分析方法和权重指数,但这部分的复杂程度已经到了管理工具层面了需要更深入的学习,有机会再探讨。

【零售数据】 | 关键性指标-零售行业商品数据分析

常用的商品的数据分析指标可以从整个商品的生命周期生产-采购-入库-销售-售后方面进行分析。因此一般针对一个月或者一年的零售数据,可以分析整个商品进销存以及售后的状态,查找每个节点存在的问题。如下图,针对每个节点则一般有以下数据(生产环节不考虑在零售管理中)。

采购三度主要是确认商品广度(品类数),宽度(SKU数),以及深度(平均每个商品有采购数量)。

广度

表现品类的丰富度,比如说采购的食品的品类有零食饼干,糖果蛋糕,海鲜肉类,坚果素食等等,进口的,国产的,都是分类的标准,但是这个品类***是在同一个维度下面展开。比如是按照自然性质分,按照国家分,还是按照计重分,或者衣服的按照四季,上衣外套下装等。

广度比 

广度越多品类越丰富,比如超市,大商场,品类就比较多,专卖店垂直型的店铺则品类就比较少。广度就比较小,也可以通过该数据和竞品的广度进行比较。广度要求越多,对采购人员和供货商要求越高,保证能采购到这么多品类。

通过进销存的三者比较,可以判断在进销存的过程中,商品数量的品类的变化,比如广度图1,广度都是13,说明整个过程每个品类都有交易,广度图2中,进货11个品类,销售有12个品类,库存还有14个品类,原来应该有的品类14种,进货其中的11种,销售了其中的12种,还有2种品类没有销售过。

宽度

表现采购的SKU数的丰富度,每个品类有很多种SKU,也就有多种让客户在一定选择品类下多种挑选的余地。

宽度比

可采购的SKU数,SKU总数都可以从市场竞争对手品类获取,或者从上级批发商供货商获取。对于线下店铺来说,店铺面积决定了宽度SKU总数,因此该数据对线下店铺来说还是有一定的意义,缺货的商品旧商品只能下架,新商品才能上线。线上商城则可以是接近无限。宽度越大,商品越丰富,和广度类似,一个品类如果有过多的SKU数,给用户选择余地太多也不够好,按食品来说一个商品3-5个口味的SKU数,按服装来说,一般一件衣服的大小 S M L3种 按照地域情况稍微有些区别,足够满足客户需求。

深度

深度比

深度是表明商品的平均可销售数量,深度越大,越不容易缺货。但是深度越大,压货压力越大,积压库存成本,对公司资金流转存在比较大的风险。

三度(广度,宽度,深度)和4P( product , place, price, promotion)不同的结合 有不同的分析指标。上述就是和Product的结合。

订单满足率反应了仓库的缺货状态以及供应商这边的供货状态。

如果订单满足率是100%是最理想的状态,但是一般很难达到,即订单中的所有商品都有存货,但是这会导致库存积压的问题。所以仓库的库存数刚好满足订单的需求量发货是最理想状态,由供应商直接供货到门店方面,供应商要保证商品所需商品不断货,缺货,该情景主要发生在比较大的节假日之前。

年平均库存则可以通过每月的平均库存累计。通过库存的流转状态可以了解平时商品库存和销量情况,并且可以计算出库存天数。为了统一库存单位,因此可以通过金额计算。

库存周转率是库存商品需要销售的天数,也反映了商品销售时长。如果一个月能销售完库存商品,则月库存周转率为1。同样的月库存平均值,每个月不同的库存周转率说明销售额的变化。

库存周转天数表明商品的周转周期,是从存货开始,至消耗、销售为止所经历的天数。是企业数据管理中极为重要的指标。周转周期决定了企业经营的销售状况,周转周期越短,金额越高,变现越快,但是一般周转时间短,说明存货少,可能会经常出现缺货。但是周转周期长,流转慢,存货过多。

快消品周转天数一般45天,该店铺库存周转天数两个大分类54天和64天超过标准天数,当说明周转天数较慢,然也需要根据具体情况具体分析,可以看出定量分类比散称分类消化速度更慢。

货龄表示商品年龄。一般快消品是出产年龄,没有严格保质期的商品则是上架年龄。货龄越长,一般该商品价值可能会变低(除长时间保值商品),因此根据货龄时间来调整商品价格为重要指标。

果商品快消品如果保质期基本一致都不超过1年,可以使用剩余时间更加直观。

对快消品来说临期商品(即将过期商品)需要向消费者做出醒目提示。

比如对保质期要求***的食品行业中 惯例接近保质期的1/3的食品可算作临期食品。

月动销率属于追踪管理指标,传统零售比较注重这个指标,电子商务则比价追求长尾。

月售罄率 和月动销率的区别在于 动销率是计算SKU数,售罄率是计算商品售出总的数据量,统一计算单位也可以按照金额计算。假设某店铺的期初盘点金额和期中新进金额如下则可计算出售罄率。

毛利率的计算结果小于100%。毛利率不代表店铺纯利润,因为还没扣除其他人工水电促销等花费的成本。毛利率一般都会比较稳定,做促销活动时期,毛利率会下降。毛利分析还可以按照不同分类,不同的促销,来得到促销商品的价格弹性,判断商品价格促销的力度。

销售品类结构占比和前10大销售SKU占比是为了找出销售好的品类和商品。

根据商品数量,前10大销售SKU可以扩大成前50 前100。

正价和促销价的结构占比可以查看正价销售的SKU占比和促销销售的

SKU占比,以及正价销售金额 和促销销售金额来判断带货率的情况。

促销期间,正价销售SKU多,正价销售额比非促销期间高,说明促销商品带货率明显。

退货率当然是越小越好了,说明没有这么多人对你的货品不满。

退货率也是按照一定的周期计算的。一般按月或周计算。

残损商品以及过期商品表明是店铺的仓储损耗,针对这指标的大小,追踪残损原因,可以改善仓库环境,保存方法,运输条件。

数据之间一定要满足一致性:一致的对象,一致的时间,一致的数据源,定义的内容一致。比如比较都是定义1个月销售的售罄率和动销比,而不是和别人比一个季度的售罄率,否则对比没有意义。

零售行业的现状和发展趋势是什么?

零售行业的现状和发展趋势如下:

一、现状

零售行业在疫情的影响下,已经变成了我国最重要的产业之一,超市、便利店、无人售货机都在切换模式,从线上模式变成线上模式,更方便消费者下单,同时也可避免近距离接触。

根据零售行业分析数据,2015年我国全社会商品零售总额为26.9亿元,到2021年约为39.2亿元。5年复合增速为7.82%。其中网上零售额占比从2015年的10.8%上升到2021年的24.9%。

从零售结构整体来看,我国的零售结构以小规模的商店居多,特别是个体商店的比重高达92%,每个个体商店的平均从业人员只有1.75人。即使是大型零售企业,其组织规模仍然偏小。

二、发展趋势

1、零售业将加快适应市场变化

为了应对快速变化的市场,商业正从产品渠道为王向消费者为王的发展思路转变,新零售电商系统平台搭建将更具自我学习和自我适应的特征:商业发展重心将从城市中心区域转向居民社区,消费品市场将出现更多具有城市特色和区域特征的零售品牌,改变“千店一面、千店同品”的现象。

2、科技、时尚、生活方式相融合

一是零售商利用数字标牌、电子试衣间、智能定位、自助终端和VR展示等一系列智能应用,带给消费者智能化和场景化的购物新体验。

二是产品功能将保持快速迭代,接触科技含量高的产品成为消费者获取知识、彰显个性的新途径。

三是零售品牌将更清晰地向消费者传达品牌文化及品牌定位,商品陈列以生活方式展示为目的,单个门店中的商品品类更加丰富。

3、高品质商品、服务与文化相融合

我国正从世界工厂转型为世界市场,消费品市场仍具有较大增长潜力,我国的品牌商和零售商将抓住国内市场的发展机遇,从三个方面树立消费者对本土品牌、本土零售企业的信心:坚持文化自信,深耕国内市场,净化市场环境,构建诚信零售体系,回归工匠精神。

4、线上和线下进一步融合

随着移动互联网的快速普及,我国网民增速呈放缓趋势,电商下一步的竞争重点将从吸引流量转向挖掘客户消费潜力:提升商品和服务质量,减少差评率,提高用户忠诚度;积极布局线下;通过并购、交叉持股等方式,让电商与实体店利益捆绑,使线上线下融合进入双赢阶段。

5、多种业态将呈聚合式、生态化发展

未来的新零售电商平台建设商业环境将继续朝着聚合式、生态化的方向发展:围绕社区消费需求,围绕服务消费需求,围绕零售巨头的业务需求,金融、物流、咨询等一批功能更加细分、专业性更强的生产服务型企业将呈生态化发展,提高大型零售企业的经营效率,提升居民消费质量。

6、零售业社交化特征将更加明显

信息时代,商家和消费者所掌握的信息差距逐步缩小,以广告为主的单向传播方式效果不断衰减,口碑、信任成为零售品牌得到消费者认可的重要因素。因此,零售商将不断提高自身的社交属性:利用微信、微博、大众点评等主流社交平台;通过与消费者保持高频次的互动;构建消费圈层。

零售行业数据分析的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于零售行业数据分析软件、零售行业数据分析的信息别忘了在本站进行查找喔。

原文链接:http://www.dtcchina.com/news/show-13857.html,转载和复制请保留此链接。
以上就是关于零售行业数据分析 、零售行业数据分析软件全部的内容,关注我们,带您了解更多相关内容。
 
标签: 商品 数据 品类
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