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数据分析在零售业八大应用点总结

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:90人阅读

1、销售指标分析: 主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等;而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路;同时根据海量数

1、销售指标分析:

主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等;而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路;同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据;还可根据各种销售指标产生新的透视表,例如最常见的ABC分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等。

这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的,老总们虽然知道他们非常有用,但由于无法得到,使得这些指标的地位也若有若无。直到BI技术出现之后,这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸。

2.销售量预测

根据以往销售数据以及影响销售相关的因素的分析,通过建模构建销售预测模型,可以单纯针对销售数据进行时间预测分析,也可以采用简单的移动平均预测。在数据完善的前提下,还可以结核更多的影响因素,比如公司销售政策,竞争对手销售策略,公司产品发布,销售人员是否充足等因素构建复杂的神经网络系统,进行更完善的预测分析。

3.财务分析:

1)分析企业的财务状况,了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力,从而评价企业的财务状况和风险;

2)分析企业的资产管理水平,了解企业对资产的管理状况,资金周转情况;

3)分析企业的获利能力;

4)分析企业的发展趋势,预测企业的经营前景;

同时,系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标,如:成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点、销售数量、销售金额、市场占有率等等。

4、商品结构分析:

商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合理配置。

5、顾客细分:

顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。例如,如果将顾客简单地分成富人和穷人,那么什么人是富人,什么人是穷人呢?实行会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分,没有推行会员卡的,可通过小票每单金额来假设。比如大于100元的我们认为是富人,小于100元的我们认为是穷人。好了,现在老总需要知道很多事情了,比如,富人和穷人各喜欢什么样的商品;富人和穷人的购物时间各是什么时候;自己的商圈里是富人多还是穷人多;富人给商场作出的贡献大还是穷人作出的贡献大;富人和穷人各喜欢用什么方式来支付等等。此外还有商圈的客单量、购物高峰时间和假日经济对企业影响等分析。

6、供应商分析:

通过对供应商在特定时间段内的各项指标,包括订货量、订货额、进货量、进货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售量、销售额、所供商品毛利率、周转率、交叉比率等进行分析,为供应商的引进、储备、淘汰(或淘汰其部分品种)及供应商库存商品的处理提供依据。主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况,以及所供商品情况,如销售贡献、利润贡献等。通过分析,我们可能会发现有些供应商所提供的商品销售一直不错,它在某个时间段里的结款也非常稳定,而这个供应商的结算方式是代销。好了,分析显示出,这个供应商所供商品销售风险较小,如果资金不紧张,为什么不考虑将他们改为购销呢?这样可以降低成本呵。

7、人员分析:

通过对公司的人员指标进行分析,特别是对销售人员指标(销售指标为主,毛利指标为辅)和采购员指标(销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等)的分析,以达到考核员工业绩,提高员工积极性,为人力资源的合理利用提供科学依据的目的。主要分析主题有,员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于开单销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。

8.客户维系挽留

通过以往客户的购买行为和记录,结合客户基本资料等信息,通过构建数据挖掘模型的方式,进行对用户进行流失预测,从中找出高流失用户,并结合客户的价值贡献,采取不同的 维系挽留策略,起到稳固收入,减少客户流失的目的。

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