常用大数据分析报告方法详解.docx
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常用大数据分析报告方法详解
常用数据分析方法详解
目录
1、历史分析法
2、全店框架分析法
3、价格带分析法
4、三维分析法
5、增长率分析法
6、销售预测方法
1、历史分析法的概念及分类
历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比,目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。
*同期比较法:
月度比较、季度比较、年度比较
*上期比较法:
时段比较、日别对比、周间比较、
月度比较、季度比较、年度比较
历史分析法的指标
*指标名称:
销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效*指标分类:
时间分类
——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意
多个时段期间
性质分类
——大类、中类、小类、单品
图例
2框架分析法
又叫全店诊断分析法
销量排序后,如出现50/50、40/60等情况,就是什么都能卖一点但什么都不
好卖的状况,这个时候就要对品类设置进行增加或删减,因为你的门店缺少
重点,缺少吸引顾客的东西。
如果达到10/90,也是品类出了问题。
如果是20/80或30/70、30/80,则需要改变的是商品的单品。
*单品ABC分析(PSI值的概念)
销售额权重(0.4)×单品销售额占类别比+销售数量权重(0.3)
×单品销售数量占类别比+毛利额权重(0.3)单品毛利额占类别比
*类别占比分析(大类、中类、小类)
类别销售额占比、类别毛利额占比、
类别库存数量占比、类别库存金额占比、
类别来客数占比、类别货架陈列占比
表格范例
3价格带及销售二维分析法
首先对分析的商品按价格由低到高进行排序,然后
*指标类型:
单品价格、销售额、销售数量、毛利额
*价格带曲线分布图
*价格带与销售对数图
价格带及销售数据表格
价格带分析法
4商品结构三维分析法
*一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。
在三维空间坐标上以X、Y、Z三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率,每个坐标又分为高、低两段,这样就得到了8种可能的位置。
*如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上,就可以认为商品结构已经达到最佳状态。
以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程,不可能要求所有的商品同时达到最好的状态,即使达到也不可能持久。
因此卖场要求的商品结构必然包括:
目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品,以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。
*指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。
图例
5商品周期增长率分析法
就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。
不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示)
如何利用商品生命周期理论指导营运(图示)
6销售预测方法[/hide]
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1、历史分析法
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2、全店框架分析法
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3价格带及销售二维分析法__价格带及销售数据表格
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4商品结构三维分析法__指标值高低的分界可以用平均值或者计划值
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5商品周期增长率分析法__不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示)
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