"店铺销售提升数据分析：理解销售与指标分解"

五 店长 销售员 周一 2000 200 500 300 400 1400 1000 周二 2200 210 510 310 410 1500 1100 周三 1800 190 480 280 380 1330 970 周四 2300 220 530 330 430 1540 1150 周五 2400 240 550 350 450 1600 1200 月 店平均单价 店成交率 人流量X进店率 目标销售额 实际销售额 达成率 18000 195 510 310 410 1480 1030 70% 七 为什么要分析数据？ 购物者在购物之前和购物过程中会对商品的各种琐碎信息做出判断，此信息会在一定程度上影响购物者的购买 行为，而这些信息合起来就是 构成购物者和购物决策的依据——购物者行为分析 将店铺销售数据进行统计、分析，在一定程度上能得到一些规律，找到一些问题，从而可以改进 经营方法、提高服务质量、调整餐饮、增加商品种类等采取一些经营促销手段和活动，从而 达到有效的促销目的 8 分析的基本方法 数据分析要做到权威可靠、简明易懂、客观公正，需要搜集、划分、处理、分析、总结。充分 发挥目标管理的作用，坚持以数据为基础，以解决问题为目标、以提高管理效果为导向，以数据 形象的客观规律为准则、以实施数据成果为标准进行数据分析 9 店铺销售数据的作用 数据的分析是一个全过程的活动。通过搜集、整理、统计、分析数,据，达到了解销售情况、 理解客户需求、把握客户动态、评估销售业绩、规范销售行为的目的。是为了使销售工作更有计 划性、更可控、更有效率，最终实现销售目标。店铺销售数据分析所达到的效果一个是可以更 好地理解和掌握市场需求和流行趋势，使企业更有针对性地进行商品陈列、搭配和销售促进。另一个 是可以迅速发现问题和解决问题，促进企业的加速发展和经营效益的提高 10 数据分析的基本方法代码 搜集店铺销售数据 包括销售的实际数据，客户的消费、人流量等数据，还包括竞争对手的销售数据等信息。 划分数据 数据的划分主要是考虑到数据之间有一定的关系，必须将数据分类成若干个不同的种类。 处理数据 数据是客观的具体存在，数据处理就是对收集到的数据进行统计、整理、加工等处理。 分析数据 数据分析是一个全过程的活动。通过搜集、整理、统计、分析数据，达到了解销售情况、理解 客户需求、把握客户动态、评估销售业绩、规范销售行为的目的。 11 店铺销售数据分析的研究成果 1. 销售数据分析模型 2. 店铺销售数据分析软件 3. 数据管理平台 4. 数据分析的新方法、新技术 5. 数据分析的案例研究 6. 数据分析应用实例 12 店铺销售数据分析的最新发展 跟着大数据步伐，很多跨国公司们纷纷成立数据分析中心，研究集团数据平台的搭建，通过对大数据进行深度分析和利用。数据挖掘技术已经成为了一门独立的学科，通过数据挖掘技术对企业的数据进行深入分析，得到企业未来的发展趋势和行业的竞争格局，对企业进行资源的调整，提高企业的竞争力，已经成为很多企业的重要课题。 13 案例分析 店铺销售数据分析案例1 面积：150平米 店铺所在区域人均消费水平：200元/小时 人流量：1500人/天 进店率：30% 成交率：20% 店铺销售数据分析案例2 面积：200平米 店铺所在区域人均消费水平：250元/小时 人流量：1800人/天 进店率：35% 成交率：25% 14 店铺销售数据分析的应用实例 店铺销售数据分析应该得出一些结论和对策方法。比如： 由分析结果得出某一时间段的人流量非常多，而进店率却很低，那么这个时候可能需要提升店铺的吸引力，或者改善店内的环境，推出一些具有吸引力的活动。再比如： 通过分析结果得出某一时间段成交率较低，那么可以在这段时间内通过降价促销等方案来提高成交率。 15 总结 数据分析是店铺销售提升的重要工具，通过严谨的数据搜集、划分、处理和分析可以帮助店铺更好地了解市场需求，掌握销售动态，发现问题并及时解决，提高经营效益。随着大数据技术的发展，店铺销售数据分析将成为企业竞争力的重要方面。店铺管理组和销售人员应该熟悉数据分析的基本方法和技术，以提高店铺的销售业绩。