货品 太少 不好
价格 太高
缺乏有效的数据支持！
我们对数据分析的理解误区?
• 有电脑系统 • 有各种报表 • 开会念数据 • 数据分析是数据员的工作
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n 是否了解了我们有什么数据? n 是否总是对我们的数据心存怀疑？ n 是否对数据进行了有效分析? n 是否通过分析找到了问题点?
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4、舒适的音乐 4、产品介绍
5、热情的迎宾 6、吸引人的商品 、收银 7、6、合附适加的推价销格 8、品牌附加值
9、惊喜……
提升试穿率
货品吸引
• 新品、主推、特价、辅助商品井然有序 Ø促销活动宣传品醒目、价格简单明了
Ø主推货品符合时令和大众口味
Ø 易取、易归位
服务到位
• 被重视，但不是被监视； • 被尊重，但不是被奉承； • 被认可，但不是被胁迫； • 参与感，而不是交易感；
货
人效数据 员工数据 人
客流数据
客
会员数据
终端 基础 数据
空间数据
场 市场数据 平效数据
财
费用数据
利润数据
人 人效数据
人效，顾名思义，即人的效率
在零售行业，我们不做过多衍生，仅仅取“人创绩效（销售额、毛利 率）”来作为一个相对数据衡量在特定环境下的员工产出水平
人均销售收入 ＝
考核期内的销售收入 考核期内员工平均人数
D\K\H\S店有什么问题?
将以上的数据转化为五率的数据：
店铺 7月业绩 客流量 注目率 进店率 试穿率 成交率 连带率 件单价 客单价
D 180000 60000 30%
47%
57%
21% 1.20 150 180
K 150000 40000 20%
75%
50%
27% 1.25 150 188
H 120000 30000 30%
答案: 990 1320 1650 990 660 990 15% 20% 25% 15% 10% 15%
库存目标
业绩的增长 不能以库存的增加为代价!
﹦ 各月库存
周转率目标
各月销售目标
＋ 陈列库存
安全库存
利润目标
开源--销售业绩提升最大化
节流--费用比率最小化
分享：店铺关闭或不能开店的判断!
损益平衡点
X
进店
进店
客均 单价
＝
连带 率
人数 ＝ 率 XXΒιβλιοθήκη 试穿 人数＝试穿 率
X
购买 人数
＝
成交 率
注目 率
在店铺等级一致（商圈属性一致、面积大小一致）的情况下:
店铺 7月业绩 客流量 注目人数 进店人数 试穿人数 成交件数 成交人数 件单价 客单价
D 180000 60000 18000 8400 4800 1200 1000 150 180
费用
租赁费
低值易耗品摊销
商场费用
装修及维修费
联营返点
会务费
应付职工薪酬 广告宣传费
福利费
环卫及安防费
社会保险费 车辆使用费
快递费
售后服务费（维修）
通讯费
活动物料
差旅费
团队建设费
物流运费
公关招待费
办公费
人员招聘费
水电费
劳动保护费
物业管理费 托管服务费
国地税
坏账准备
折旧费
财务费用
财
利润数据 影响利润的要素分析!
85%-100% 销售强化,及早改善
达成率
70%-84% 销售强化,费用审查 69%以下 提升无望,提升停止
(销售业绩/损益平衡点)X100%
损益平衡点 比率
损益平衡点与业绩相同,意味着 没有利润产生…… 通常这个比率小于80 ～ 90%是比较
(损益平衡点/销售业绩)X100% 安全的……
建立一切以数据为依据的营销会议
53%
50%
33% 1.50 100 150
S 90000 24000 40%
75%
25%
33% 1.50 100 150
平均 135000 38500 29%
59%
45%
27% 1.34 126 169
D\K\H\S店有什么问题?
如何吸引客流注意？ 提升注目率 和 进店率？
1、干净整洁的门头 2、创1、意亲的切橱招窗呼 3、舒适的灯光
K 150000 40000 8000 6000 3000 1000 800 150 188
H 120000 30000 9000 4800 2400 1200 800 100 150
S 90000 24000 9600 7200 1800
900
600 100 150
平均 135000 38500 11150 6600 3000 1075 800 126 169
Q1. 卖场总体客流量状况如何？ Q2.顾客喜欢在一天的什么时间段光顾卖场？ Q3.周末和平时，客流量的有多大变化？ 周末和平时，每天的不同时段，
客流量是怎样变化的？
客流数据
客
根据客流规律，优化促销活动开展的最佳时机、最佳地点，使每一次
活动都能取得最佳的效果，不断优化投入产出比。
– 哪个月份开展促销对拉动全年客流量 增长最为有效？
人 员工数据
显性数据 （看得见的数据）
基本情况：姓名、性别、出生日期、民 族、政治面貌、身高、体重、婚姻状况、 住址、身份证号、联系电话
家庭情况（各成员的姓名年龄、从业情 况） 教育/培训经历
工作经历
人 员工数据
隐形数据（看不见的数据）
价值取向 人生经历 闺蜜隐私
货 进货数据
类
款
色
量
+本
码
质
利
差距 转化
为 终端 问题
怎么进行有效分析？
分析的实质是比较！
比较需要找到参照物
参照物的确立是我们分析结果走势的最终依据！ 目标值 标准值
制订合理目标!
为什么强调目标的合理性?
库存目标
库存积压
保守目标
合理目标
激情目标
机会损失
销售目标
影响销售（业绩）目标的3个因素
店铺状况 ＋
增长比率 ＋
资金状况
提升成交率
显性因素 1、FABE销售法则
等销售技巧 2、服务态度 3、拿货速度
隐性因素
1、陪同者的服务 2、搭配附加 3、VIP卡附加 4、库存准确性 5、购物便利性
提升连带率
陪同者的附加 家人\朋友的附加
搭配附加 特价品附加
主推活动的附加
附
加 新款的附加
推
销
VIP卡的附加
节日附加
题外：提升回购率（VIP复购率）
业绩
人
客
货
场
找出问题 改善终端
重申 数据分析管理的原则
1 规避绝对数据 2 使用对比数据 3 关注平均数据
我们必须关注哪些基础分析？
差距转化为终端问题
某些终端的业绩不好时, 下级不能解释为什么而搪塞. 我们如何去发掘问题?
我们如何发现终端问题？
客流
人数
X
终端
业绩 ＝
构成
件单 价
注目 人数
＝
X
– 哪个月份最需要拉动客流量？
– 哪一周、哪一天开始促销对拉动客 流量增长最为有效？活动效果可能 会最好？
– 什么时段开始促销对拉动客流量增长 最为有效？且能促成较高的成交率？
– 促销区设在哪个位置最为适宜？
客 会员数据
静态数据
姓名 性别 年龄 职业 住址 生日 电话号码 微信 个人兴趣爱好 ……
尝试: 5-跨区类比法!
C市,无老店铺,也没有类似品牌店. 新开店铺目标如何确定?
慎重开店! 尝试: 6-周边跨品类平均法!
季节变动指数
各月业绩平均值 累计业绩平均值
X
100%
600
500 400
50
44
43
38
52 49 39 41
33
300 25 25 23
200
462万
平均销售 变动指数
100
动态数据
首次购物数据：
时间 购买商品信息 花费金额
最近一次购物数据
时间 商品信息 花费金额
累积购物数据
商品信息 花费金额
购物频次 平均金额
有效的数据分析管理模式
反映终端 事实
终端基 础数据
提供 比较
基准
基准
值
目标值
业绩 利润 库存 费用
依据公司
标
数据
准
值
依据
竞品/行业
数据
我们有效分析的重点!
找出 差距
合理库存金额 X 库存周转率
为达成销售产生 的可接受库存
X
以可接受库 存为销售基 数计算, 这 个基数金额 可以卖断多
少次
那么,新开店铺的业绩 如何做出有效预测呢?
在B市已经开了5家店铺,17年又要增 开2家店铺. 新开店铺的营销目标如何制订?
尝试:4-区域平均法!
在T市还没有开店铺,但是潜在的几个 竞争品牌已经进入并销售业绩不错. 在T市新开店铺的目标如何制订?
价
货 销货数据、存货数据
畅平滞（货品实际表现） 销存结构（销售结构和库存结构是否对应？） 存销比（量、安全库存）
场 空间数据（内场）
门头、橱窗、灯光、卫生、妆容、仪表 卖场、陈列 后台、仓储
场 市场数据（外场）
地域经济文化、风俗人情 商圈定位 我—知己 竞品—知彼
场 卖场效率 — 平效数据
“平效”就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评 估卖场实力的一个重要标准。