《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》读书笔记

作者:jcmp      发布时间:2021-05-12      浏览量:0
一、零售指标 1.

一、零售指标

1.周权重指数:平均销售中销售额最低一天的销售数据设定为日权重指数1.0;

其它天的日权重指数=平均日销售额/这个最低值

分部的星期N的日权重指数=(星期N的平均日销售额/平均周销售额)*企业周权重指数

特殊日期的日权重指数=日销售额/单位权重(销售)额


2.周权重指数的应用:

1)判断零售销售规律以辅助营运;

2)分解日销售目标;

日销售目标=月销售目标*(日权重指数/月权重指数)

3)月度销售预测

月销售预测值=日销售额之和/(日权重指数之和/月权重指数)

4)销售对比

对比的原则:星期几对比星期几;公众假期对等对比原则;中国阴历对等对比原则;阳历对等原则;


3.黄氏曲线—单位权重(销售)值曲线

单位权重(销售)值=日销售额之和/日权重指数之和


4.黄氏曲线的应用

1)销售追踪过程,是否出现月初放松、月末踩刹车的现象;

2)特殊事件的量化处理,如奥运会、315对销售的影响;

3)促销活动的分析和评估,分析促销前、促销中、促销后,是否成功失败;

4)新产品上市的分析和评估;

5)突然短缺货、同业竞争分析、关键人物离到任分析、电子商务网页改版等;

6)零售店铺员工排版:根据黄氏曲线预测销量进行排班;


二、销售环节的数据化管理

1.对比分析

1)时间标准:同比、环比、定基比;

2)空间标准:与相似空间对比、与先进空间对比、与扩大空间对比;

3)特定标准:与经验值对比、与理论值对比、与平均值对比;

4)计划标准:与公司计划对比、与个体计划对比、与第三方计划对比;


2.人、货、场

1)人:员工——老员工、新员工,顾客——普通顾客、会员顾客;

2)货:商品——按照销售状况分(畅销品、平销品、滞销品)、按照日期分(新品、老品)、按照品类结构分(服装、化妆品、电影等)

价格——按照价格高低分、按照正特价分

3)场:卖场——陈列、动线、声光电等,渠道——地域、商圈,促销


3.各类分析指标

1)“人”部分:

完成率:当目标为正数时,销售完成率=销售完成率=销售完成数/目标数*100%

当目标为负数时,销售完成率=(2-实际完成数/目标数)*100%

员工流失率=某段周期内流失综述/(期初员工总数+期末员工总数)/2*100%

连带率=销售总数量/成交总单数

会员回购率=某段时间内有交易的老会员数/期初有效会员总数*100%

相对会员流失率=某段时间流失的会员数量/期初有效会员数*流失率权重值*100%

流失率权重值=流失会员的平均客单价/有效会员的平均客单价


2)“货”部分:

供应链环节:订单满足率、订单执行率、准时交货率、订单响应周期、库存周转率、物流成本占比、客户投诉率、库存天数、库销比、有效库存比等;

销售环节:货龄、折扣率、动销率、缺货率、品类结构占比、价位段占比、正价销售占比、价格弹性指数、前十大销售及占比、前十大库存及占比、滞销品销售占比等;

售后环节:退货率、特殊服务率、残损率等;


3)“场”部分

销售额、预测额、进店率、上楼率、接触率(试穿率、使用率、接触率)、完成率、成交率、大宗交易占比、坪效、人效、每平米租金、市场占有率等;

租金倍率=销售额/租金

竞品指数=本公司销售额/竞争对手销售额

费销比=促销费用金额/促销期间产生的销售额*100%

促销爆发率(促销期间平均权重销售额-促销后的平均权重销售额)/促销前的平均权重销售额*100%

促销衰减度=(促销期间的平均权重销售额-促销后平均权重销售额)/促销前的平均权重销售额*100%


三、采购环节的数据化管理

1.商品分析:进、销、存

2.采购三度:

广度:采购的商品品类类数;

宽度:采购SKU总数;

深度:采购的商品总数量/采购的SKU总数

3.覆盖度(铺货率)=有某款或品类产品销售的店铺数/适合销售该产品的总店铺数*100%

4.订单满足率=订单中能够供应的商品数量总和/订单商品数量总和*100%


四、库存环节的数据化管理

1.切割库存,让库存分析更合理

有效库存

无效库存:假库存、死库存(残损、过期、下架等)

2.量化库存,确保库存的安全性

安全库存数量

库存天数(DOS)=期末库存数量/(某个销售期的销售数量/销售天数)

库存周转率=销售数量/((期初库存数量+期末库存数量)/2)

3.库存结构分析,确保库存结构的合理性

4.预估销量,确保库存量,把握未来销售脉搏(滚动预测)

5.特殊库存分析