数据分析基础培训课件.pptx

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数据分析基础,课件制作：

营运部,课程总目标,清楚、明白的掌握销售数据的概念以及专业术语；明确销售指标管理与销售利润管理的差异，并掌握终端店铺的销售指标管理考核的基本方法；掌握店铺零售核心数据有哪些？

怎样计算？

怎样评估？

并从各项数据的关联程度上诊断出自身店面的问题方向所在。

什么是数据分析数据分析的目的数据分析的专业术语、公式以及逻辑关系,目录,contents,一、什么是数据分析,对于经营的一系列的文字定性描述或是数字化的定量表述。

广义上的概念：

通过对经营数据的分析，了解现状、提出改进措施及建议，为企业经营管理战略、策略、政策、经营优化等提供重要依据，促进企业核心竞争能力的建立，确保企业的可持续发展。

狭义上的概念,重点提示,数据化管理，要求用数据“说话”,实施数据化管理，必须尊重数据,每一个人都必须对数据负责,数据是客观事物的量的记录，对管理而言，是管理对象变化的量的记录；信息是对数据的解释，表明了数据的因果关系。

数据的分类与采集,直接数据,间接数据,数据分类,能反映行为表象的数据，如进货、销售、库存等实绩,能影响行为实绩的数据，如客流量、商品品项数、费用成本等,二、数据分析的目的,数据分析目的,了解现状作业改善管理优化效益提升战略策略确定竞争力提升可持续发展,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,能够反映销售各个方面绩效状况的一系列定量化的数据或定性文字描述,什么叫销售指标,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,绝对性指标,相对性指标,定量性指标,定性性指标,结果性指标,过程性指标,指标型术语,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,1.客单数/成交笔数（TC）,指店内收银机所统计的某一段时间的交易笔数。

Ps：

每TC来客数,2.客单价（AC）,客单价就是每个顾客到店里买的东西的总金额；平均单价指平均每单每个顾客到店里够买东西的总金额。

注：

客单价=销售额/来客数,单项数据术语,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,3.客单量（UPT）（连带销售）,客单量简单来讲就是每个客户购买产品的总数与客单数的对比关联关系,4.销售收入（PO）,销售额就是收银机统计的所有商品销售出去的实际收入，扣除了促销折扣,单项数据术语,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,5.销售净额（NSnetsales）,扣除增值税以及各项经营管理支出部分的销售。

不含税销售：

扣除增值税部分的销售。

不含税销售=含税销售/（1+税率）,6.毛利,毛利额=销售额-（进货金额+损失金额）损失金额=降价金额+报损金额,单项数据术语,7.毛利率,毛利率=毛利（商品进价）/销售收入（商品售价）*100%,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,人为的，科学的能管控的费用（包括人事、营运、促销、行政费用等）,非人为管理能管控的费用（租金、税金、折旧、摊提、权益金广告金）,门店设备费用，*年全部折旧完毕,单项数据术语,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,门店装修费用，*年全部摊提完毕,指包含特定的自然属性与社会属性的商品种类，商品的最小分类，即品项/单品数量。

日均销售值/日均销售净值,单项数据术语,15.可销天数,现有库存在现有销售下可销售的天数。

可销天销=当前库存/日均销量,14.动销率,16.商品周转率,指库存商品在单位时间内卖出的比率，即周转次数。

商品周转次数=销售额/平均库存额周转率=商品总进价金额/平均库存商品购进价平均库存额=（期初+期末库存额）/2,单位时间内（1个月）有销售的单品/经营单品数的比值,单项数据术语,18、交叉比率（PSI值）,交叉比率=毛利率*周转率，它有效的分析出商品在销售阶段时间里的贡献程度。

17、商品周转天数,19、滞销率,周期时间内，平均库存乘时间周转与周期销额的比率。

周转天数=销售周期（365天）/周转次数,单项数据术语,滞销率=1-动销率=有库存无销售的单品数/经营的总单品数,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,缺货率=有销售无库存单品数/经营的总单品数,20.缺货率,21.损耗率,损耗率=损耗成本/销售成本,单项数据术语,1.销售业绩=TCAC或=进店总人数成交率平均客单价（AC）或=买单人数客单量（UPT）产品均价,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,TC,TC,常用数据分析公式计算以及逻辑关系,管理意义：

有效消费的顾客人数（即客流量），每张小票的平均消费金额（即客单价），是提升销售额的两个最主要的参数。

提升客单价（AC）的策略：

优化促销商品的组合策划根据消费习惯调整商品布局根据购买习惯强化关（联）连（带）商品的陈列加大商品宽度，压缩商品深度,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,常用数据分析公式计算以及逻辑关系,2.利润率=（销售收入-商品成本-经营费用-管理费用）/销售总收入100%,管理意义：

经营的基本目标，一切以利润率为中心。

利润率与销售业绩是一组考核指标。

管理意义：

是考量销售商品价值高低的关键数据，与利润率高低有直接关联，是最主要的业绩控制的过程指标之一。

3.AC客单价（平均客单价）=销售总额/销售单总单数（TC）,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,常用数据分析公式计算以及逻辑关系,4.UPT（客单量/连搭销售）=总销售商品件数/销售单总单数,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,常用数据分析公式计算以及逻辑关系,管理意义：

综合考量员工销售技能、商品优劣、品牌价值、陈列技巧、管理标准等核心指标，与销售业绩额有直接关系，是服务评估的核心指标之一。

5.成交率=实际成交总人数/实际进店总人数100%,管理意义：

是考量销售商品件数多少的关键数据，与销售额有直接关联。

6.进店率=单一时段进店人数/单一时段店外客流总数100%,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,管理意义：

考量店面VIP顾客消费状况的关键数据，对服务质量、商品优劣、品牌忠诚度、美誉度多方面具有考量作用,7.回头率=单一时段重复购买的单数/单一时段总购买单数100%,管理意义：

考量店铺陈列技巧、迎宾技巧、形象管理能力、品牌号召力等的关键指标。

常用数据分析公式计算以及逻辑关系,管理意义：

评估店面人员人均产能标准，衡量店面人员疲惫性指标,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,8.品牌竞争率=本期店面销售业绩额/本期主要竞争品牌销售业绩额100%,常用数据分析公式计算以及逻辑关系,管理意义：

品牌竞争率重点是与竞争对手相比的关键核心指标，与市场占有率、品牌销售排名，地区品牌竞争度有很大的关系，在同等条件下不同的竞争率表现则反映品牌自身的优劣势。

9.平均人效：

人效=销售总额/店面人员总数,管理意义：

“平效”就是指终端店铺每1平米的产能效益，一般是作为评估终端店铺实力的一个重要标准。

平米效率越高，店铺的效率也就越高，同等面积条件下实现的销售业绩也就越高。

三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,常用数据分析公式计算以及逻辑关系,10.平均坪效：

坪效=销售额/店面面积,重点提示：

坪效与人效为一对数据，不能单独拆分定义分析。

案例练习一：

问题1：

7月12日，进店人数12人，成交了10单，呼入派单量8单，客单价898元，请计算成交率和销售额各是多少？

问题2：

如果同一天进店人数和客单价不变，成交率提升了10%，那么销售额提升了的多少？

问题3：

7月13日，进店人数8人，呼入派单量10单，成交率55%，客单价1088元，客单量1.63，请问当天销售额是多少？

问题4：

如果同一天进店人数、呼入派单量和成交率不变，客单价1288元，客单量1.4，那么销售额提升多少？

三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,案例练习二：

以8.00元的价格进了1000kg菠菜,售价12.00元/kg；到十点钟已售出700kg又进了一批（2000kg）菠菜,进价只有5.00元/kg；以10.00元/kg的价格销售了800kg；到下午2点,以6.00元的价格卖出300kg,后又以3.00元卖出900kg,6点钟时,剩余的以次蔬菜1.00元/kg全部售完（损耗30kg）。

请问，当天菠菜销售实际毛利率多少?

三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,平衡损益表P/L表,现场练习,练习：

根据以上P/L损益表，带入各自区域一家店铺数据尝试做数据逻辑倒推。

数据间关联关系,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,A,B,直接关联与间接关联,正关联与负关联,三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,课后作业,作业：

根据上表重点KPI数据关联表进行业绩利润类KPI指标的关联关系，做出KPI指标间的正负相关逻辑，以上表的格式（EXCEL列表形式）进行对应标示。

时间节点：

2014年10月18日上午12:

00前上报营运部张怡处。

三、数据分析的专业术语、公式及逻辑关系,销售利润提升,销售业绩上升,成交率上升,TC上升,AC上升,UPT上升,回头率上升,产品单价提升,销售费用下降,人效提升,平效提升,断货率降低,员工技能提升,促销吸引,陈列差异化,店外客流量增加,购买金额提升,附推高价产品,员工技能提升,购买件数提升,产品组合性强,员工技能提升,产品新鲜度,新品规划,VIP客户后台管理能力提升,原材料卖点,设计卖点,科技卖点,业绩管理环节,商品管理环节,营业管理环节,进店率上升,结束语,我们需要更多的学习,需要掌握更多的办法！

数据分析并非目的，而是促进管理的手段，要为营销管理出谋划策！

数据分析不仅要求我们有数据分析的能力，更要有深厚的管理、营销专业知识底蕴！

管理对数据分析的需求是无止境的！

THEENDTHANKS!

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