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销售数据分析方法有哪些?

2023-12-27 19:54:00

销售数据分析方法有哪些?

销售数据分析主要从哪几方面进行?

销售数据分析主要从:

1、单店货品销售数据分析

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。畅销款即在一定时间内销量较大的款式,而滞销款则相反,是指在一定时间内销量较小的款式。

款式的畅滞销程度主要跟各款式的可支配库存数(即原订货加上可以补上的货品数量的总和)有关,比如某款销售非常好,但当初订货非常少,也无法补的到货,这样在很短的时间内就销售完了。

其总销售数量并不大,那么也不能算是畅销款,因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞销款的分析上,从时间上一般按每周、每月、每季;从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。

2、单款销售 生命周期 分析

单款销售生命周期指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况(一般是指正价销售期)。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式(订货量和库存量较多的款式)来做分析,以判断出是否缺货或产生库存压力,从而及时做出对策。

单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外,还可通过Excel软件,先选定该款的销售周期内每日销售件数,再通过插入图表功能,通过 矩形图 或折线图等看出其销售走势,从而判断其销售生命周期。

扩展资料

针对同一市场不同品牌产品的销售差异分析,主要是为企业的销售策略提供建议和参考。针对不同市场的同一品牌产品的销售差异分析,主要是为企业的 市场策略 提供建议和参考。

微观销售分析,主要分析决定未能达到销售额的特定产品、地区等。

销售分析法的不足是没有反应企业相对于竞争者的状况,它没有能够剔除掉一般的环境因素对企业经营状况的影响。销售分析可以决定一个企业或公司的生产方向 。

销售数据分析方法有哪些?

销售数据分析方法有哪些?

1、对比分析: 通过多种产品数据进行对比分析,这样可以实现产品功能的好坏分析。


2、多维度拆解: 用不同的视角去拆分、观察同一个数据指标。分析流程为启动事件分析、分析完成之后的结果、多维度拆分小结。


3、漏斗观察: 就是一连串想后影响的用户行为。一个个行为构成,是前一步对后一步是有影响的。


4、评估渠道质量并确定投放 优先级 评估产品各渠道营销情况,决定渠道投放的优先级。


5、分布情况分析方法: 是在一个事件不仅仅只有累计数量这么一个可以观察的指标,还可以观察这个事件在不同维度的分布来观察。


6、用户留存的分析方法: 分析产品用户数据,看看用户是否可以发展为长期用户。

销售数据分析方法有哪些?

超市销售数据分析应该如何入手?从数据怎么样看到问题?

超市销售数据分析主要从以下几方面入手:

  1. 销售额分析

    从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率,看出一周中销售是好的时间段在哪几天,这样有助于安排门店员工的工作与休息,但是也须在分析报表的同时,注意一些特殊的日子,如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店,销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段,故应该在繁忙时段到来前,备足商品,并减少员工休假,以增加服务人员等举措

  2. 毛利率分析

    从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13~18%,标准超市的毛利率在16~20%,便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的,它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说,节假日时,高毛利的商品会有较大提高,从而对门店的毛利有一定的补充,这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。

  3. 贡献毛利率分析

    部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出,一般的排列为:文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构,促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度,对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度,了解目标顾客群的消费需求。例如:肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货,而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变,但是利润率却下滑很多),这就要求超市根据自身的情况,重视利润商品的库存,合理提出要货需求单以便配送中心配送。

  4. 提高毛利率

    如果一周的毛利率低于预计指标,就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如:一周的整体毛利率为13%,低于预计毛利率15%,而其中休闲食品的销售构成为13.71%,但是毛利率为11%,为了提高总体毛利率,就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面,以促进销售,提高这一部门的销售构成比,从而达到提高整体毛利率的目的。

    有效提高毛利率的方法为:

    (1)提高高毛利率商品部门的构成比。应当注意的是:a.毛利率虽高,可能季节性商品(如雨季到来,雨伞销售增加)较多;b.毛利率虽高,但是易成为损耗高的商品;

    (2)降低低毛利率部门的构成比;

    (3)提升高销售构成比部门的毛利率;

    (4)若有构成比相同的部门,应发展高毛利率的商品。但是不能完全绝对为了提高综合毛利率,而使销售构成比下降。要对不同个性、特征、用途的商品进行有效的组合,能够满足顾客的各种需求,使综合毛利有所增长。

  5. 经营指标

    超市情况设定经营指标及达成率,以决定商品的库存。各部门商品的库存是否适当,库存是否能有效发挥效率等,这种商品成绩判定的指标我们谓之交叉比率。商品的交叉比率越高,就表示越有效率;交叉比率最少也要确保在200。如果为100,是指得到与商品投入资本相同数额的毛利,如果将风险负担、滞销商品及损耗计算在内的话,就谈不上效益了。各部门的目标交叉比率先由公司总部统一设定,然后各门店根据实际情况自行调整设定各部门的目标销售额,计算其应有的库存量。计算方法:假设有一部门销售目标a为154万元,销售占比b为15.7%,交叉比率c为133%,目标毛利率d为15%,那么贡献毛利率为e=b×d=15.7%×15%=2.355%,目标周转率f=c/d=133/15=8.87次,目标库存g=a/f=154/8.87=17.36万元。

营运部门重点查询及分析的数据:

⑴ 日销售数据

⑵ 月销售数据

⑶ 销售明细数据

⑷ 未销售商品数据

⑸ 商品排行榜——前、后50名销售数据

⑹ 商品大中小类别排行数据

⑺ 贡献率数据:类同单品销售数据,但增加了百分比

⑻ 变价数据:对应变化商品,检查是否已更换便签和POP

采购部门需查询和分析的数据:

⑴ 供应商变动数据:新增、终止交易的供应商和单品促销。

⑵ 按主供应商汇总每天的销售金额。

⑶ 单品进销存数据

⑷ 含应付款的供应商进销存数据。

⑸ 结算汇总数据

⑹ 日销售数据

⑺ 月销售数据,促销商品销售数据

⑻ 销售明细数据

⑼ 未销售商品数据:标准时段积压商品库存的清单。

⑽ 商品排行榜——前、后50名单品销售数据

⑾ 商品大中小类别排行数据

⑿ 贡献率数据

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