• 店铺目标的三元素
• 生意目标 • 服务目标 • 运作目标
• 1+1+1=店铺全面提升
2019年10月29日8时27分
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3.3.4 店铺数据分析思路
• 核心店铺表现指标 • 促进生意提高的关键密码 • 1、反馈店铺生意状况的关键指标 • 2、分析生意的重要数据 • 3、制定生意提高行动的重要依据
主要店铺 表现指标
连带率
（销售件数/交 易次数）
启示
了解货品搭配销售情 况
掌握客人的消费心理
了解员工附加销售技 巧，和服装搭配技巧
行动 比率低于1.5者为低，应立即提升员 工的附加销售力度
检查陈列是否与货品搭配相符
最好更换货品位置，令相互可搭配产 品放在临近位置
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单店数据分析的主要方法
—员工销售能力分析----个人销售业绩分析/客单价分析 2、客单价分析
客单价即平均单票销售额，是个人销售业绩和店铺整体销售业绩最重要 的影响因素之一。
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4.2.1 重要指标分析行动表
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—4.畅1滞.2销单款店分数析：据分析的主要方法
畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、 最直观、也是最重要的数据因素之一。
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单—营店业数时据间分分析析 的主要方法 营业时间段的分析
检讨员工产品知识及销 售技巧
检讨员工与货品匹配
检讨员工排班合理性
如店铺月度人效 ＝该店当月销售 额／该店总人数 （含店长、收银、 导购、库 管，不
含夜间值班员和 保洁员）／天数
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行动 实地教练员工提高产品姿势与销售技巧 重新根据员工最擅长销售的产品安排销 售区域 每班次均须安排销售能力强的同事
售/库存对比分析 老顾客销售贡献率分析 员工销售能力分析----个人销售业绩
分析/客单价分析
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主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
总销售额
启示
行动
了解生意走势
每天定期跟进，每周总结， 调整促 销及推广活动
为员工订立目标 激励员工，鼓励员工冲上更高销售
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3.2.1 数据分析的步骤
数据分析
实施调整方案
发现数据异动
分析异动原因
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3.3.1 店铺数据分析思路
• 1、分析的纬度 • 商品流转的纬度：进、销、存 • 商品类别的纬度：大类、小类 • 商品年代的纬度： • 商品性别的纬度：男、女、中性 • 商品价格的纬度：正价、特价 • 商品季节性的纬度：应季、过季 • 商品尺码的纬度
行动
确认店铺生产力而调整策略 1、是否需要增大店面 2、店内存货是否足够 3、检讨生产力低的原因 — 员工技巧 — 陈列不当 — 种类太少 — 配搭不齐
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主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
启示 寻找消费者承受能力
行动 增加以平均单价为主的产品数量
客单价
比较货品与客人能力是 否相符
（销售额/交易
次数）
以平均单价作为货品价
位的参考数
将高于平均单价的产品特殊陈列
以低于平均单价的产品吸引实用型 顾客
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主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
启示
人效
（每天每人的销 售额 ）
—数据分析中有两大类的应用：
在线分析
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数据挖掘
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2.1.2 数据分析的工作定义
在线分析 侧重于对所有事务进行多角度的展现，而数据挖掘则 侧重于对事务中蕴涵的未知规律进行发现。从业务上看，两者都 可以用来发现和总结规律，一种是通过验证某些猜想来发现规律， 另一种则是通过数据来找寻隐含的未知规律。
生意
本店/每月
分类货品销售额
鞋:服装:配件= 43↓:52:5
地区平均/每月 鞋:服装:配件=49:47:4
坪效/(RMB/平米) 连带率/(件数/单数)
180↓
1.3
平均单价（RMB/件数） RMB110 ↓
客单价/(RMB/单数)
RMB200↓
请分析该店铺应该如何提升生意？
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检讨促销政策，鼓励多买
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主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
坪效 （每天每平米 的销售额）
启示
分析店铺面积的生产 力
确认店内存货数量与 销售的对比
例，如店铺月 度平效 ＝该店
当月销售额／ 店铺营业面积 ／天数
深入了解店铺销售真 实情况
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4.1.1 单店数据分析的主要方法
—店铺数据分析的几种常用方法：
1.店铺主要表现指标 总销售 同比 分类货品销售 TOP款分析 （每分类） 连带率 客单价 平均单价 人效 .坪效
2、单店分析的主要方法 畅滞销款分析 营业时间分析 多店之间的货品销售数据分析---销
况，从而在订货、组货及促销
上做出判断 了解该店/该区消费者取向
将销售低种类在店内加强促 销
比较本店与正常销售比例，得
知本店销售的特性
将慢流种类展示，加强配搭
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主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
畅销款 滞销款
●＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿ ＿＿ ●＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿ ＿＿ ●＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿ ＿＿ ●＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿＿ ＿ ＿＿
1、有助于正确、快速的做出市场决策 2、有助于及时了解营销计划的执行结果 3、有助于提高企业营销系统运行的效率
数据挖掘 的成功取决于对数据的合理处理及算法，它并不是对 任何规则都能够去发现的万能工具，所以使用者对自己的业务越 熟悉，就越能够给数据挖掘提供完善的帮助和指导。
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3.1.1 数据分析的主要作用
在日常工作生活中，你一般都进行哪些数据 分析，分别有哪些作用，请最少列举3项：
比较各分店销售 情况 额
比较各分店情况，评估店铺主管员 工及货品的组合
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主要店铺表现指标启示
主要店铺 表现指标
分类货品 销售额
鞋、服装、配 件）三类货品 销售额
启示
行动
了解各类货品的组合与销售情 重新编写下一次的订货组合
5、及时了解营销计划的结果 • 6、提高营销系统的效率和效果
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2.1.1 数据分析的工作定义
数据分析是将数据库中的原始数据进行归纳整理，聚集成一个可 供高层次使用的数据集合;是店铺研究市场营销规律，制定店铺订货、 补货、促销计划以及调整经营措施的基本依据。
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单店数据分析的主要方法
—员工销售能力分析----个人销售业绩分析/客单价分析 通过员工销售能力分析，可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作
心态，以便对症下药，提高个人销售业绩。
1、个人销售业绩分析
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单店数据分析的主要方法
多店之间的货品销售数据分析---销 售/库存对比分析
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单店数据分析的主要方法
—老顾客销售贡献率分析
行销学一个著名的法则叫2080法则，在顾客管理理论中是指20% 的顾客完成80%的销售。而这20%的顾客即我们的老顾客。特别是持我 们品牌VIP卡的顾客。所以顾客进行每次消费的登记和统计，并对特别 重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。可以有针 对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特 权、生日及节日礼物等工作。对品牌老顾客的忠诚度、介绍朋友、回 头频率和再次的购买欲望等都会有很大的提升。
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3.3.2 店铺数据分析思路