在一家全國連鎖的男裝品牌做店長，對于門店的數(shù)據(jù)分析能力還是比較弱，沒有系統(tǒng)的邏輯和方法。公司的drp系統(tǒng)能拉出各項營運、貨品、會員相關的各項KPI數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)拿到后，該怎么看，怎么去分析，分析后怎么對門店進行調(diào)整，沒有很好的思路？希望有大神能指點一二，求解如何進行數(shù)據(jù)分析的邏輯，到底要關注哪些數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)問題后又要怎么調(diào)整
瀉藥，我是做快消品的，電商最大的優(yōu)勢之一就是可以有數(shù)據(jù)支撐，指標好量化，好分析。
其實首先我們要搞清楚，什么是數(shù)據(jù)分析，為什么我們要做數(shù)據(jù)分析。
按現(xiàn)在電商零售層面的案例來講，數(shù)據(jù)分析主要是指通過電商運營中產(chǎn)生的眾多運營數(shù)據(jù)，訂單數(shù)據(jù)，會員數(shù)據(jù)等進行經(jīng)營效果分析的一個過程。試圖通過數(shù)據(jù)推導出運營中的薄弱環(huán)節(jié)，并做出針對性的改進措施。
舉例來說：你通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)某一家門店每天的平均客流量并不小，但是成交金額和數(shù)量比其他流量還沒有他大的店鋪低很多，那么是什么原因造成的呢？
1，流量（人流）的質(zhì)量不夠好么？這家店鋪的地理位置是不是有問題？那我是不是可以考慮精準引流，比如通過DM單派發(fā)（線下），微博微信定向推廣（線上）來改善？
2，是款式問題么？我是不是可以考慮引入其他店鋪的爆款過來試試？
3，是導購員問題么？他們有沒有偷懶或者職業(yè)技能不夠？是否需要安排培訓
4，是活動力度問題么？是不是可以加大活動力度或者改變活動形式？
等等等等
并且，當你排除掉某些可能性，鎖定那么一兩項的時候，一定要去落地執(zhí)行，并且一定要跟進，將執(zhí)行過程中發(fā)現(xiàn)的問題和結果帶回來，繼續(xù)深入分析，這就是我們說的迭代，這樣就可以實現(xiàn)通過數(shù)據(jù)，分析問題，解釋問題，并解決問題。
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我看過一篇報道，是關于zara的，據(jù)說他們在門店上給每件衣服都貼上一個電子標簽（我估計就是FRID射頻標簽），然后再試衣間裝上傳感器，這樣每個客人，拿起任何一件，一套衣服去式的時候，系統(tǒng)都會有記錄，這樣他們就是事后分析，哪些衣服被試的最多，試的多，賣的少的，他們就調(diào)價，搞活動。哪些組合最容易被選中一起試，方便他們做選款，搭配。
希望這個案例可以給題主一些啟發(fā)。
眾所周知，人、貨、場是零售業(yè)基本的思維模式。無論是線上還是線下，人、貨、場都是零售營運的核心三要素。我們今天的探討就從零售行業(yè)的人、貨、場三個維度開始思考。人包括店鋪員工、顧客和第三方人員等；貨泛指商品；場指賣場、電子商務的銷售平臺、渠道等，因此，零售業(yè)常用的分析指標有：
人貨場只是第一個層次，員工、顧客、賣場、商品等為第二層次（如下圖）。
一、“人”的部分1.銷售指標【成交率】=成交顧客數(shù)÷客流量×100%成交率和店員和銷售技巧、產(chǎn)品陳列、產(chǎn)品銷售價格、促銷價格等都有關系。但是在產(chǎn)品、促銷狀態(tài)等都一致的情況下，成交率就只和店員的銷售技巧有關了，所以這個指標可以用來判斷店鋪員工的銷售能力?！就瓿陕省?銷售完成數(shù)÷目標數(shù)×100%這是一個判斷銷售目標進度的一個指標，在人貨場三個領域都可以用到。 2.服務指標【平均成交時長】=每一位顧客成交的時間總和÷成交顧客數(shù)這是一個考察店鋪員工效率的指標。一般還需要和客單價結合起來看會比較客觀（可以做四象限），用最短的時間成交最高的金額，這樣員工一般認為都是最優(yōu)秀的員工?！酒骄哟龝r長】=接待每一位顧客的時間總和÷接待顧客數(shù)目前需要店鋪手動計算這個指標。還有一個指標和平均接待時長類似，就是顧客平均停留時長。區(qū)別是前者是從開始接待顧客到離開店鋪的時間段計算時長，后者是用顧客進門到出門的時間段來計算的。這兩個指標同樣不僅僅和“人”有關，還與“場”“貨”有關。對于零售店鋪來說大部分時候是希望顧客的停留時間越長越好?！就对V率】=投訴的顧客總數(shù)÷顧客總數(shù)×100% 3.管理指標【定編滿足率】=實際員工總數(shù)÷標準配置人數(shù)×100%這是考核企業(yè)招聘能力強弱的一個指標，同時它也是一個內(nèi)控指標。定編滿足率太低勢必會影響效率，太高且超過100%又會造成人效的浪費。定編滿足率還可以細分為部門定編滿足率、普通員工定編滿足率、管理層員工定編滿足率等。【員工流失率】=某段周期內(nèi)流失員工數(shù)÷（（期初員工總數(shù)+期末員工總數(shù)）÷2）×100%員工流失率分月流失率、季度流失率、年流失率等。處在不同周期的流失率是不能直接對比的。人事部經(jīng)常用的是員工離職率，員工流失率和員工離職率有一點點區(qū)別，員工離職指正常人才轉(zhuǎn)移，而員工流失包含不正常人才流失。【工資占比】=企業(yè)支付的員工工資總額÷銷售額×100% 4.顧客指標【客單價】=銷售總金額÷有交易的顧客總數(shù)一般用成交總筆數(shù)來代替顧客總數(shù)，理論上這兩個數(shù)字是一致的，但是顧客經(jīng)常會出現(xiàn)逛一次商場多次開單交易的情況，所以成交筆數(shù)實際上是大于等于有交易顧客數(shù)的?？蛦蝺r既可以反映顧客的質(zhì)量，也可以反映店鋪員工的銷售能力，還可以反映店鋪的商品組合等。【件單價】=銷售總金額÷銷售總數(shù)量【連帶率】=銷售總數(shù)量÷成交總單數(shù)連帶率有不同的稱謂，例如附加值、效益比、平均客件數(shù)、購物籃系數(shù)等。連帶率反映的是顧客每次購物的深度。對于超市來說，除了分析常規(guī)連帶率之外，還可以分析單品連帶率、品類連帶率，連帶率越大說明該單品或品類越重要，需要在陳列、促銷、庫存管理等方面特別關注。百貨行業(yè)還可以統(tǒng)計叫品牌連帶率的指標，即計算顧客每次購物時平均消費幾個品牌的產(chǎn)品。 5.會員指標【新增會員數(shù)】=期末會員數(shù)—期初會員總數(shù)如果將會員看成是企業(yè)的財富，新增會員就是在不斷地積累財富。大部分零售企業(yè)會把這一項作為店鋪員工KPI考核指標之一。新增會員數(shù)的一個附加指標是未辦卡率，統(tǒng)計那些達到會員辦卡條件卻沒有開新卡的顧客占比情況，這個指標可以反映店鋪開新卡的能力以及顧客對品牌的喜好程度，這是一個分析指標，不建議作為考核治療?！緯T增長率】=某段時間內(nèi)新增會員數(shù)÷期初有效會員數(shù)×100%會員增長率是體現(xiàn)企業(yè)會員增長速度的一個指標。【會員貢獻率】=會員銷售總金額÷銷售總金額×100%會員貢獻率不是越高越好，在每個企業(yè)會有一個合理的區(qū)間，太高就顯得新增顧客太少，增長被局限了，太低則沒有穩(wěn)定的銷售來源。行業(yè)不一樣這個區(qū)間段也會不一樣，店鋪間也會不一樣，例如商業(yè)區(qū)的店鋪和寫字樓、社區(qū)店鋪的會員貢獻率都是不一樣的。【有效會員數(shù)】【有效會員占比】=有效會員數(shù)÷累積會員數(shù)×100%會員總數(shù)多不一定強，有效會員數(shù)多才是硬道理。有效會員就是滿足一定貿(mào)易條件的會員。隨著企業(yè)的發(fā)展，必然會存在很在一段時間內(nèi)沒有交易過的會員，這些會員實際上已經(jīng)沒有任何的價值了，需要在分析中剔除出去，否則會員分析也沒有意義。有效會員的貿(mào)易條件一般根據(jù)時間和交易量來設定，例如在12個月內(nèi)必須有至少1次消費，6個月內(nèi)必須有不少于3次消費記錄等，這兩個設定標準需要結合顧客的消費頻率來定，行業(yè)不同標準也會有差異?！緯T回購率】=某段時間內(nèi)有交易的老會員數(shù)÷期初有效會員總數(shù)×100%會員回購率一般用在月、季和年度的分析上，是衡量顧客忠誠度的一個指標，嚴格地說這是一個老會員的回購率公式，因為期間新增會員的回購不包含在其中?；刭徛屎突仡^率常被誤解為一回事，其實會員回購率和會員回頭率是有區(qū)別的，回頭率公式中的分子應該是某段時間內(nèi)到達過店鋪的會員，他們不一定實施了購物。對于店鋪來說，先得讓顧客回頭，其次才是回購，所以這個兩個指標是有先后順序的。沒有高的回頭率，哪來的高回購率，所以零售商們都在想盡辦法促使會員顧客高頻次地回頭?！緯T流失率】=某段時間內(nèi)流失掉的會員數(shù)÷期初有效會員總數(shù)×100%這個指標反映了會員顧客的流失速度，也反應了企業(yè)營運現(xiàn)狀，它和會員增長率是一對相向指標，建議每月都追蹤這兩個指標。會員流失有它合理的一面，例如對定位在20~30歲的服裝品牌來說，顧客年齡變大自然就會流失，再如對超市來說，如果顧客搬家了，流失也是合理的。會員流失率反應了顧客總量的流失情況，卻沒有辦法反映出流失顧客的質(zhì)量，流失掉一個客單價為300元和流失掉客單價為3000元的顧客顯然不能劃等號。這就衍生出一個新的指標，相對會員流失率，公式如下：【相對會員流失率】=某段時間流失的會員數(shù)量÷期初有效會員數(shù)×流失率權重值×100%【流失率權重值】=流失會員的平均客單價÷有效會員的平均客單價【會員回購頻率】【會員回購頻率1】=某段時間內(nèi)所有會員消費次數(shù)÷（期初有效會員總數(shù)+期中新增會員數(shù)）【會員回購頻率2】=某段時間內(nèi)所有老會員消費次數(shù)÷期初有效會員總數(shù)該指標反映會員顧客在某個時間段內(nèi)的消費頻次，分析這個指標選取合適的時間周期很重要，時間周期太短，這個值基本上就接近為1.0，沒有絲毫意義。服裝專賣店、手機專賣、電器專賣等可按6或12個月為一個滾動周期，百貨商場一般用3或6個月為一個滾動周期，超市可以按1或者3個月來滾動分析。3個月為一個滾動周期并不是數(shù)一個季度才分析一次，而是每個月都可以分析?！緯T回購頻率3】=某段時間內(nèi)所有會員消費次數(shù)÷期間有交易的會員總數(shù)【會員回購頻率4】=某段時間內(nèi)所有老會員消費次數(shù)÷期間有交易的老會員總數(shù)這4個公式各有側重，公式1或2側重于研究回購頻率的趨勢，公司3和4側重短期會員購物行為分析，零售企業(yè)在實踐使用時應該以老會員的分析為主。【平均年齡】=某個事件點會員年齡總和÷有效會員總數(shù)平均年齡是衡量品牌定位的一個標準，不過這個指標收數(shù)據(jù)源的影響非常大。有很多顧客不愿意提供自己的私人信息，還有就是終端店員不負責任地錄入數(shù)據(jù)，所以在系統(tǒng)中很可能看到上有古稀老人，下有嬰兒的年齡數(shù)據(jù)。分析平均年齡時需要剔除這些異常數(shù)據(jù)，否則那些90歲以上的顧客就足以把平均年齡拉大好幾歲。對年齡的擴展分析是將顧客年齡分段分析，就是年齡分析。平均年齡屬于對顧客基礎信息分析的范疇，這個范疇還包括性別、職業(yè)、地域、收入等。 二、“貨”的部分正如“人”“貨”“場”是零售分析的基本思維模式一樣，商品分析也有它的基本模式，這就是“進”“銷”“存”，“進”即為采購環(huán)節(jié)，“銷”自然是銷售環(huán)節(jié)，狹義的“存”指商品庫存管理環(huán)節(jié)，廣義的“存”指整個商品的供應鏈管理。人貨場是一個平行關系，而進銷存卻是一個又先后順序的三角關系，前者是基于業(yè)務的分析管理，后者是基于商品的流程管理。大部分零售業(yè)的POS系統(tǒng)都是基于進銷存的一種軟件系統(tǒng)。某種商品的庫存太大、占用資金，我們常常理所當然地認為是采購進貨不合理，進得太多，所以采購部經(jīng)常背黑鍋。其實銷售環(huán)節(jié)和供應鏈環(huán)節(jié)都會影響庫存，例如商品在賣場陳列不合理，倉庫發(fā)貨不及時，盤點錯誤造成系統(tǒng)顯示有庫存而實際庫存為0等。所以分析商品的問題務必從進銷存三個維度進行思考，不能一遇到問題就武斷地認為是進銷存某個環(huán)節(jié)的問題。商品的分析指標很多，常用的如商品的折扣率、動銷率、周轉(zhuǎn)率等，還有商品的三度（廣度、寬度、深度）等。一般來說大店看重商品的周轉(zhuǎn)，小店看重商品的單詞利潤，線上看重商品的折扣，線下側重商品的庫存。大家的側重點不同，不過總體來說商品的分析如圖所示。
1.采購環(huán)節(jié)（1）采購三度【廣度】廣度=采購的商品品類廣度比=采購的商品品類數(shù)÷可采購的商品總品類數(shù)×100%廣度關系到商品品類多樣化，很多追求消費者一站式購買的賣場就是追求大廣度。例如一個服裝專賣店，公司當季商品有20個品類，買手實際采購了16個品類，則廣度為16，廣度比未80%。再比如一個中型超市有200個品類的商品在銷售，可供銷售的總品類數(shù)是300個，則廣度為200，廣度比為67%。商品的廣度體現(xiàn)了商品的豐富程度。廣度也不是越大越好，這和零售店鋪的消費群體有關，也和營運成本有關，所以最佳的廣度是指用最經(jīng)濟的成本且最能滿足目標消費群體絕大部分需求的值。【寬度】寬度=采購的SKU總數(shù)寬度比=采購的SKU總數(shù)÷可采購的商品SKU總數(shù)×100%商品的寬度代表了商品的豐富且可供選擇的程度，寬度越大的店鋪消費者挑選的余地就越大。而寬度比則是反應和競爭對手寬度、自己目標寬度或上游供應商寬度的對比程度。例如對于一個化妝品專賣店來說，店鋪共有1000個SKU商品在銷售，而最大的競爭對手同期銷售的商品是1500個SKU，則該專賣店商品的寬度為1000，相對于競爭對手的寬度比67%。由于資源局限性，大型超市等一般會限定商品的寬度值，所以就會出現(xiàn)每新增一個商品必須要剔除一個舊品的規(guī)定。電子商務網(wǎng)網(wǎng)站則相對寬松一些，他們的陳列沒有實體零售店鋪的空間限制，所以理想狀態(tài)下寬度是可以做大無限大?！旧疃取可疃?采購的商品總數(shù)量÷采購的SKU總數(shù)深度比=深度÷采購目標深度×100%深度是指平均每個SKU的商品數(shù)量，它的意義代表了商品可銷售的數(shù)量的多少，比如某個服裝專賣店某次采購了400個SKU的商品，一共1000件，則深度為2.5。深度越大越不容易缺貨，但是也可能會造成高庫存。（2）覆蓋度（也叫鋪貨率）覆蓋度=有某款或品類產(chǎn)品銷售的店鋪數(shù)÷適合銷售該產(chǎn)品的總店鋪數(shù)×100%商品的覆蓋度指標適合連鎖性質(zhì)的公司使用，它是衡量商品鋪貨率的一個指標，需要注意覆蓋度公式的分母不是總店鋪數(shù)，而是適合銷售該產(chǎn)品的總店鋪數(shù)，二者差距較大。一般來講，覆蓋度越大商品的銷售就會越好。（3）采銷匹配度采銷匹配度不是一個具體的指標，它實際上是一種分析方法。通過對比品類、型號、價格等方面在某段銷售周期內(nèi)采購和銷售的比重來判斷商品銷售進度的一種方式。 2.供應鏈環(huán)節(jié)（1）服務指標【訂單滿足率】=訂單中能夠供應的商品數(shù)量總和÷訂單商品數(shù)量總和×100%例如物流部收到5張訂單供1000件商品，由于缺貨等原因?qū)嶋H可以發(fā)出的商品只有920件，則訂單滿足率就是92%。這是一個反應倉庫缺貨狀態(tài)的指標，對于連鎖企業(yè)來講，100%的訂單滿足率是一個理想狀態(tài)，一般都達不到。如果真能夠做到100%滿足率，意味著不但需要預測非常準，還需要增加更多庫存來滿足突發(fā)訂單，這樣的代價就是倉儲成本增加，資金成本增加，這也是一種資源的浪費?！居唵螆?zhí)行率】=能夠執(zhí)行的訂單數(shù)量÷總訂單數(shù)量×100%某天物流部收到100張訂單，但是其中10張訂單由于缺貨或其他原因不能執(zhí)行，則訂單執(zhí)行率90%。倉庫缺貨，物流配送（有貨但是送不出去）等都會影響這個指標。訂單滿足率和訂單執(zhí)行率的區(qū)別是，前者計算的是商品數(shù)量的滿足情況，后者計算的是訂單數(shù)量的執(zhí)行情況。后者常常被很多企業(yè)作為訂單滿足率，這其實是不嚴謹?shù)?。訂單滿足率側重用來衡量商品庫存狀況，訂單執(zhí)行率側重用來衡量儲運狀況?！緶蕰r交貨率】=準時交貨的訂單數(shù)÷能夠執(zhí)行的訂單總數(shù)×100%準時交貨率是一個反應供應鏈效率的指標，需要注意的是分母并不是訂單總數(shù)，而是能夠執(zhí)行的訂單總數(shù)，對于那些不能執(zhí)行的訂單去計算他們的準時交貨率是非常滑稽的一件事。計算準時交貨率的前提是先要明確什么是“準時交貨”，24小時？48小時？還是根據(jù)距離遠近區(qū)別對待？【訂單響應周期】=系統(tǒng)中收貨時確認的時間-系統(tǒng)中下訂單的時間一張訂單的處理是從客戶在系統(tǒng)中下訂單（對于非系統(tǒng)下單的情況，就應該以收到訂單的時間來準）開始到確認收貨這樣的一個完整的流程，這是一個反應供貨效率的指標，一般計算平均訂單響應周期。需要注意的是，隨著新客戶的不斷增加、客戶類型的變化等，平均訂單響應周期自然會發(fā)生變化。所以平均訂單響應周期變長和供應鏈效率降低并不能劃等號，要進一步分析數(shù)據(jù)突變的原因。在實際分析過程中還需要結合訂單區(qū)域、產(chǎn)品類型、客戶類型等進行詳細分析。（2）管理指標【庫存周轉(zhuǎn)率】庫存周轉(zhuǎn)率1=出庫數(shù)量÷（（期初庫存數(shù)量+期末庫存數(shù)量）÷2）庫存周轉(zhuǎn)率2=銷售數(shù)量÷（（期初庫存數(shù)量+期末庫存數(shù)量）÷2）公式1是從供應鏈管理角度的指標，公司2是對公司銷售周轉(zhuǎn)率的衡量，二者是有區(qū)別的。一件商品一般只會被銷售一次，但是因為退貨回倉庫的原因而會有大于1次的出庫情況?！埃ǎㄆ诔鯉齑鏀?shù)量+期末庫存數(shù)量）÷2）”這部分也可以用評價庫存來代替，就是每月的平均庫存。用平均庫存的好處是營運人員投機取巧拉高周轉(zhuǎn)率的難度加大，有的營運人員會在期初和期末這兩個時間節(jié)點故意壓低庫存，甚至是犧牲銷售的前提下壓低節(jié)點庫存，如果計算12個月的平均庫存則投機難度就非常大了。【物流成本占比】=物流成本÷（（期末庫存金額+期中庫存金額）÷2）×100%廣義的物流成本包括倉儲成本、運輸成本、管理成本等。狹義的物流成本僅僅指運輸成本，狹義的物流成本占比就是運輸成本和所運輸?shù)纳唐房傊档谋??！究蛻敉对V率】=客戶投訴率=客戶投訴訂單批次÷訂單總數(shù)×100%這個公式很理解，但是在實際操作中缺失錯誤百出。問題出在公式的分子和分母的不對等上面。（3）庫存指標【期初庫存、期末庫存、平均庫存】平均庫存=（期初庫存+期末庫存）÷2年平均庫存還可以直接取每月末庫存的平均值，一般財務部習慣用期初加期末除以2的計算方法，銷售營運部喜歡用平均庫存的算法?！編齑嫣鞌?shù)】=期末庫存金額÷（某個銷售期的銷售金額÷銷售期天數(shù)）庫存天數(shù)是一個極為重要的庫存管理指標，是有效衡量庫存滾動變化的量化標準，也是用來衡量庫存可持續(xù)銷售時間的追蹤指標。我們可以用庫存天數(shù)來判斷店鋪是否有缺貨的風險，某個店鋪的安全庫存天數(shù)是45天，如果實際庫存低于這個值則有缺貨風險，反之則表示庫存過大。這個指標既可以計算整體企業(yè)的庫存天數(shù)，也可以計算每個品類或單品的庫存天數(shù)，在分析具體問題的時候，常常需要結合起來看。另外，有些企業(yè)喜歡用庫存周數(shù)的概念，實質(zhì)是一樣的，將庫存天數(shù)除以7即為庫存周數(shù)。一般來講快速消費品行業(yè)使用庫存天數(shù)，耐用消費品使用庫存周數(shù)。【庫銷比】=期末庫存金額÷某個銷售期的銷售金額×100%庫銷比的銷售周期一般取月，也就是月庫銷比，當然也可以取周，如果是周庫銷比實際上就是和庫存周數(shù)一個概念。月庫銷比在年度同比的時候是有參考價值的，但是在環(huán)比時就有問題了，因為每個月的天數(shù)是不一致的，有28天、29天、30天和31天4種情況，銷售期不同銷售金額就會不同，這樣的月庫銷比實際上是沒有可比性的。而庫存周數(shù)和庫存天數(shù)就不存在這個問題，所以我一般很少用這個指標?！居行齑姹取?有效庫存金額÷總庫存金額×100%要計算有效庫存比首先需要定義有效庫存的標準，有效庫存是指能給門店帶來銷售價值的商品庫存，也就是能產(chǎn)生銷售貢獻的商品庫存。從定義上看殘次商品、過季商品和沒有銷售的商品都不屬于有效庫存商品。不過在實際上的分析過程中有效庫存的確會復雜很多，首先需要剔除殘次商品、過季商品、一段時間內(nèi)沒有銷售的商品，然后再確定一個標準值將有銷售的商品分成有效庫存和無效庫存，這個標準一般以周銷售量或月銷售量來衡量，并且渠道不同標準是不一樣的。確定有效庫存的標準可以利用二八法則來輔助計算，占總銷售20%的商品的平均銷量值即為有無效庫存的分界線。當然也可以人為確定這個分界線的值。 3.銷售環(huán)節(jié)（1）商品指標【貨齡】=商品的年齡對于有保質(zhì)期的商品，例如食品、飲料等，貨齡是從生產(chǎn)日期開始計算的，對于沒有嚴格保質(zhì)期或有效期的商品，例如服裝、手機等，貨齡應該是從開始上架銷售的日期開始計算的。分析貨齡目的一是防止商品過期，二是作為制定商品價格調(diào)整的依據(jù)。貨齡越大，庫存越高的商品就是價格調(diào)整的首選?！臼垠缆省?某段時間內(nèi)的銷售數(shù)量÷（期初庫存數(shù)量+期中進貨數(shù)量）×100%售罄率是檢驗商品庫存消化速度的一個指標。一般采取期貨制訂貨的企業(yè)，如鞋服行業(yè)用得比較多，可以隨時補貨的快速消費品一般不同這個指標。特殊時期的囤貨制也可以使用售罄率這個指標，例如包銷或買斷銷售都屬于囤貨制。根據(jù)銷售期的不同，一般有周售罄率、月售罄率、季售罄率、季末售罄率等。季末售罄率指整個商品消化期的銷售數(shù)量和商品的總到貨數(shù)量的比值?！菊劭勐省?商品實收金額÷商品標準零售價金額×100%商品的折扣率直接影響到企業(yè)的利潤水平，是企業(yè)的生命線，但遺憾的是很多企業(yè)只是在財務報表中才有這個數(shù)據(jù)。財務報表只是一個結果，折扣率更應該是一個營運指標，需要定期追蹤它是否正常、分析趨勢是否向壞等?！緞愉N率】=某段周期內(nèi)銷售過的商品SKU數(shù)÷（期初有庫存的商品SKU數(shù)+期中新進商品SKU數(shù)）×100%動銷率的統(tǒng)計周期一般是周、月、季度，分析的對象可以是品類、類別、SKU等。動銷率屬于一個追蹤和管理指標，一般傳統(tǒng)零售比較重視這個指標，動銷率都比較高。但是電子商務由于追求長尾效應，動銷率都比較低，不過最近有些電子商務也開始重視這個指標了?！救必浡省?某個周期內(nèi)賣場有缺貨記錄的商品數(shù)÷（期初有庫存的商品數(shù)+期中新進商品數(shù)）×100%對于供應鏈的缺貨分析建議使用【訂單滿足率】，這里的缺貨率主要是針對銷售端的缺貨，適用于采購部和銷售部。注意這個缺貨率是分析缺貨的商品比率，不是缺貨的數(shù)量或金額多少（缺貨數(shù)量和缺貨金額很難量化）。缺貨率比較難以統(tǒng)計的是缺貨記錄，POS系統(tǒng)弱的門店只能靠人工統(tǒng)計，軟件系統(tǒng)好的客戶可以通過設置商品零庫存狀態(tài)用來自動判斷是否缺貨。庫存為0一般是缺貨，但是庫存大于0的商品也可能是“缺貨”狀態(tài)，因為這里的庫存很可能是殘次或虛假庫存，實際可供銷售的庫存為0，這種情況比較難以統(tǒng)計，需要人工加系統(tǒng)的方法來識別。缺貨率中的銷售周期最短可以是1天，最長不建議超過1個月。在計算年平均缺貨率的時候可以計算月缺貨率的平均值。（2）結構指標【品類結構占比】=某品類銷售額÷總銷售額×100%【價位段占比】=某價格段銷售額÷總銷售額×100%【正價銷售占比】=正價商品銷售額÷總銷售額×100%正價商品為標準零售價的商品，與之對應的是折扣商品或特價商品。正價商品銷售占比越高，企業(yè)利潤越高。對于促銷頻率高的行業(yè)，以及有議價空間的行業(yè)（如手機專賣店）等該指標顯得尤為重要，它是員工銷售能力和企業(yè)管理水平的綜合體現(xiàn)。但遺憾的是很多企業(yè)只重視折扣率，而忽視了這個指標。（3）價格體系指標【商品現(xiàn)值】商品現(xiàn)值就是商品當前被消費者認可的價值。一臺手機剛出來時售價是4000元，一年后消費者可以接受的零售價只有2800元，這個2800元就是這臺手機目前的現(xiàn)值。隨著時間的流逝，新機型的推出，手機現(xiàn)值還會不斷變化著。商品價格會隨著時間流逝而變化的商品適合用商品現(xiàn)值的概念來管理，例如服裝、手機、食品等?！緝r格彈性指數(shù)】價格彈性指數(shù)是商品價格變化1%時，商品銷量變化的百分比。例如某款商品價格下降1%時，銷量就上升5%，則價格彈性指數(shù)就是5.0%。價格變動時不光會影響到自身的銷量變化，還會影響到競爭對手的銷售變化。所以還有一個品牌間的價格彈性指數(shù)，品牌A相對于品牌B的價格彈性指數(shù)為4.2，這表示品牌A的價格每下降1%便能夠從品牌B那里搶到相當于品牌B 4.2%的銷量，也就是品牌B銷售會下降4.2%。確定商品的價格彈性指數(shù)最好的方法是最隨機測試。（4）暢滯銷分析【前十大銷售及占比】前十大銷售就是在所有商品中銷售額或銷售量最好的十個商品的總銷量，前十大商品占比也就是他們的銷售額或銷售量占總銷售量的比重。這是一個常規(guī)分析指標和追蹤指標，除了對總銷售進行前十大排名分析外，還可以對具體的類別進行同樣的分析。前十大商品銷售占比越大，商品銷售就越集中，銷售管理更容易，但是銷售風險也會加大。很多電子商務的賣家非常追求爆款，恨不得前三個商品就能占到公司總銷售的80%以上。爆款一般綜合毛利都偏低，且一旦生產(chǎn)或物流環(huán)節(jié)出現(xiàn)狀況，對企業(yè)的銷售影響可能是致命的。【前十大庫存及占比】和前十大銷售及占比概念一樣，只是前者是基于銷售，后者是基于庫存。這是一個庫存管理指標，同樣是看趨勢，看數(shù)據(jù)是否異常?！緶N品銷售占比】滯銷商品銷售占比指的是滯銷商品占總銷售的比重，同理還可以演化出一個滯銷商品庫存占比。 4.售后環(huán)節(jié)【退貨率】退貨率1=某個周期內(nèi)退貨數(shù)÷總銷售數(shù)×100%退貨率2=某個周期內(nèi)退貨單數(shù)÷總銷售單數(shù)×100%退貨率公式非常簡單，不過它和【客戶投訴率】有一個同樣的問題，就是本周期內(nèi)的退貨數(shù)并不一定來源于本期內(nèi)的銷售即不含在分母中。處理方法同客戶投訴率一樣有三種方法：綜合處理法（不考慮退貨單的來源問題），追蹤來源法（將退貨單還原到發(fā)貨期進行分析），剔除法（將非當日退單剔除再計算退貨率）?！咎厥夥章省?特殊服務的顧客÷總銷售顧客數(shù)×100%有些零售店鋪為了提高顧客的體驗感，會搞一些特殊的服務活動，例如有的服裝專賣店有免費熨洗服務，有些電器商場有以舊換新的服務等，這個指標就是用啦檢驗這種服務效果的?！練垞p率】=殘損商品數(shù)÷商品總數(shù)×100%殘損商品會影響企業(yè)和門店的銷售和利潤，殘損率不僅僅是一個分析指標，它更應該是一個追蹤指標，并且還應該根據(jù)殘損商品的來源進行分析，找到殘損的主要原因，是倉儲殘損率高，還是銷售渠道殘損率高等。 三、“場”的部分1.銷售額【時段、日、周、月、季度、年】月銷售額指標、季度銷售額指標、年銷售額指標這是最常用且和績效掛鉤的硬指標。日和時段指標往往不受管理層重視，其實這是不合理的。零售行業(yè)的銷售是靠一個個時段、一天天追出來的，沒有基礎指標的完成，談何月、年指標的完成？【預測額】一般分為【日銷售預測額】、【月銷售預測額】和【年銷售預測額】，日銷售預測在大型百貨商場、超市、電子商務的銷售中經(jīng)常使用，對日銷售進行預測，只需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)中每日各個時段的銷售百分比就可以計算出來。月和年的預測，前面已經(jīng)講解過了。 2.追蹤指標【進店率】=進店人數(shù)÷路過人數(shù)×100%進店率公式并不難，難的是如何提高進店率，此時各位又可以搬出人貨場的思維模式來操練一下。進店率有個系統(tǒng)誤差，就是店鋪工作人員的進出會影響精度，可以統(tǒng)計工作人員每天大致的重復進店次數(shù)然后在進店人數(shù)中扣除?！旧蠘锹省?本層向上的顧客數(shù)÷進入本層的顧客數(shù)×100%有5000名顧客進入首層，總共有3000名顧客上到二層及以上樓層，則一層的上樓率為60%。上樓率對多層經(jīng)營的賣場來說是一個非常重要的指標?！窘佑|率】隨著科技的發(fā)展，管理更多精細化，接觸率越來越受零售商重視，通過它可以深層次地了解顧客的購買行為。接觸率就是消費者和商品的接觸比率。又可以分為試穿率、試用率、觸摸率等。（1）【試穿率】=試穿顧客數(shù)÷進店人數(shù)×100%這個指標常用語鞋服行業(yè)，目前還沒有發(fā)現(xiàn)有儀器能監(jiān)控此指標，大多靠人工統(tǒng)計，需要注意的是同一個顧客無論試穿多少次都只能統(tǒng)計一次。（2）【試用率】=試用顧客數(shù)÷進店人數(shù)×100%這個指標常用于化妝品、食品等行業(yè)，如果是封閉銷售（例如專賣店）則用進店人數(shù)作為分母，不過這些行業(yè)大多在超市和百貨商場開放式銷售，所以進店人數(shù)可以轉(zhuǎn)換為有接觸的顧客數(shù)（例如和促銷人員有語言交流的或者是駐足一段時間的顧客），絕對不能輕易用路過人數(shù)。（3）【觸摸率】=觸摸某商品的顧客數(shù)÷路過某商品的人數(shù)×100%觸摸率反應商品外觀被關注的程度，目前借助一些視頻設備可以自動采集這個數(shù)據(jù)。一般來說某商品的觸摸率和成交數(shù)量成正比，但是有時候觸摸率很高，但是交易很低，作為管理者可能需要分析這種現(xiàn)象產(chǎn)生的原因，為什么消費者有沖動而無行動，出現(xiàn)這種情況很大可能是價格原因?！境山宦省?成交顧客數(shù)÷進店人數(shù)×100%【完成率】=完成數(shù)÷目標數(shù)×100%完成率根據(jù)統(tǒng)計時間段的不同又可以分為實時完成率、滾動完成率、累積完成率、預測完成率。【大宗交易占比】=大宗購物金額÷總銷售額×100%大宗交易需要企業(yè)自己定義何為大宗交易，例如超市可定義單筆成交額大于1萬為大宗交易，化妝品和服務專賣店可以定義每次購物數(shù)量大于10件為大宗交易等。之所以要監(jiān)控大宗交易，是因為大宗交易中藏著很多見不得人的交易，而這些交易對渠道和品牌都是傷害?，F(xiàn)在很多百貨公司的團購部儼然變成了網(wǎng)購批發(fā)入口。很多服裝品牌為了維護價格的統(tǒng)一性，會嚴格控制向非直接客戶的發(fā)貨，而很多網(wǎng)絡銷售的店主沒辦法直接從品牌商進貨，于是他們選擇在店鋪做大型促銷的時候從零售店鋪大量采購，這里面大多會有里應外合的配合，甚至很多零售百貨公司會有專人來促進這種交易，大家各取所需。對于很多大型超市，為了沖業(yè)績，采購人員會伙同供應商做虛假交易，首先由超市向供應商下一張大訂單，供應商也會發(fā)貨，不過這批貨不會進入超市倉庫（采購人員會協(xié)調(diào)倉庫人員做虛擬入倉），直接會以較低的價格賣給如批發(fā)市場等渠道，最后采購人員再用這批貨款從超市將這批已經(jīng)不存在的貨買出來，這樣所有流程走完，采購和供應商都收獲了銷售額。 3.分析指標【增長率】=增長數(shù)÷基礎數(shù)×100%=（報告期數(shù)-基礎數(shù)）÷基礎數(shù)×100%基礎數(shù)的選擇有三種情況，基礎數(shù)為同期的數(shù)據(jù)則是同比，基礎數(shù)為上一個周期的數(shù)據(jù)則為環(huán)比，和2013年9月的銷售額對比就是環(huán)比，和2013年1月對比為定基比。這三種情況分別對應同比增長率、環(huán)比增長率、相對增長率，前兩者是用得最多的。同比增長率中經(jīng)常使用同店同比增長率（以下簡稱同店同比）的概念，即本期和同期在對等條件下（相同的店鋪）進行對比。同比增長率體現(xiàn)了企業(yè)總體的增長情況，同店同比則可以看出企業(yè)絕對增長情況。很多企業(yè)的增長率非常高，但是大部分增長都來源于新開門店的增長，靠新開店鋪的增長是不可能長期持續(xù)的。 4.效率指標【坪效】【銷售坪效】=銷售額÷店鋪面積【利潤坪效】=利潤額÷店鋪面積坪效是反映店鋪單位面積產(chǎn)出的指標，常常納入KPI考核項目。坪效的使用需要注意已下幾點：（1）計算坪效的最小周期是月，完全沒有必須要去計算周、日坪效（2）如果店鋪面積、位置等狀態(tài)沒有發(fā)生變化，銷售坪效一定和銷售成正比，沒有必要再去分析坪效趨勢。（3）坪效的對比具有強弱對比性，同一個商場同一樓層的同品類商品具有強對比性，不同品類的對比性會稍微弱一些，不同樓層的不同品類對比又更加弱。同一個商圈的同樣業(yè)態(tài)對比性強，不同的商圈同樣業(yè)態(tài)對比稍弱，不同的商圈不同的業(yè)態(tài)有可能根本就沒有可對比性。同一品牌專賣店在一線城市和三線城市的坪效對比性也不強。所以不要輕易以坪效論營銷。（4）坪效另一個意義在于店鋪面積、位置發(fā)生變化后進行前后差異的對比分析。（5）有的企業(yè)將坪效用在新開門店銷售預估的使用上，這是可以的，但是一定要注意可比性?！救诵А俊句N售人效】=銷售額÷店鋪面積【利潤人效】=利潤額÷店鋪面積人效反應的是單人產(chǎn)出，它常常用來管理店鋪的人力資源配置、人力成本核算等?！久科矫鬃饨稹?租金÷面積這是用來判斷店鋪租金相對高低的一個指標。包括每平米日租金、每平米月租金、每平米年租金等【租金倍率】=銷售額÷租金租金倍率是衡量投入1元租金能產(chǎn)生多少銷售額的一個指標。每平米租金由于城市、商圈等差異，沒辦法直接對比，而租金倍率由于考慮到租金產(chǎn)生的效益則可以直接對比。 5.競爭狀況【市場占有率】也稱市場份額，是指一個企業(yè)的銷售量或銷售額在同類市場產(chǎn)品中所占的比重，它直接反應了消費者對商品的喜好程度，同類市場是一個變化的值，既可以是廣義的總體市場，也可以是企業(yè)的目標市場，甚至可以是某個商圈或商場。例如含氟牙膏可以和牙膏對比，也可以和含氟牙膏對比，甚至計算它在家樂?；蛭譅柆敵兄械氖袌稣加新?。正因為標準的多樣性，市場中才充斥著各種號稱自己市場占有率第一的品牌。這個指標一般通過市場調(diào)查獲得?！靖偲分笖?shù)】=本公司銷售額/量÷競爭對手銷售額/量競品指數(shù)是對市場占有率的一種簡化，因為我們大部分時間沒有辦法統(tǒng)計出同類市場的銷售數(shù)據(jù)，所以只能錨定其中一個或幾個對手的數(shù)據(jù)對比。通過分析競品指標我們也能大致了解自己品牌的市場占有率走勢。【平均排名】競爭對手的銷售數(shù)據(jù)也不是很容易拿到的，但是每個商場自己品牌的排名值卻比較容易到手，這時就可以計算品牌間的平均排名值，通過分析平均排名的變化也可以側面了解自己的市場占有率情況。平均排名常常被鞋服、化妝品等行業(yè)用來作為對店長、銷售主管、區(qū)域經(jīng)理等的考核指標。 6.促銷指標【費銷比】=促銷費用金額÷促銷期間產(chǎn)生的銷售額×100%【目標完成率】=促銷期間銷售完成數(shù)÷促銷目標×100%【同比增長率】=同比增長數(shù)÷同期銷售額×100%【促銷爆發(fā)度】=（促銷期間的平均權重銷售額-促銷后的平均權重銷售額）÷促銷前的平均權重銷售額×100%【品牌參活度】=參與促銷活動的品牌數(shù)÷賣場總品牌數(shù)×100%這個指標常常用在百貨和超市的促銷活動準備期，用來衡量營運經(jīng)理促銷活動時的執(zhí)行力。對于品牌商可以將此指標修改為單品參活度，例如公司一共有200個SKU產(chǎn)品，五一期間有40個SKU做促銷，單品參活度即為20%。十一促銷有50個SKU參與，但是總SKU為300個，單品參活度反而降低為16.7%【會員參與率】=參與促銷活動的會員數(shù)÷有效會員總數(shù)×100%促銷活動前我們一般會通過郵件、短信、微信、電話等手段通知會員顧客，而會員參與度就是用來評估這些手段效果的一個指標。7.渠道擴展【凈開店率】=（開店數(shù)-關店數(shù)）÷期初店鋪數(shù)×100%【渠道結構占比】=該渠道銷售額÷總銷售×100%渠道結構分析是銷售分析中最常見的一種分析方式，也是著名的營銷4P理論中的一個P（place）?！局匾蛻粽急取?重要客戶銷售額÷總銷售額×100%重要客戶如何定義是這個指標的關鍵，有如下幾種確定重要客戶的方法供參考：①以銷售額的前N名客戶作為重要客戶，例如前十大客戶等②根據(jù)二八法則，以總銷售額80%的客戶作為重要客戶③根據(jù)ABC分析法以A類客戶作為重點客戶④根據(jù)企業(yè)未來戰(zhàn)略制定重點客戶單看每個月的重要客戶占比沒有太大的意義，需要連續(xù)觀察該數(shù)據(jù)的走勢才有判斷的依據(jù)，同時需要注意不能經(jīng)常更改重要客戶名單。 四、財務-部分1.銷售利潤率【毛利率】=（銷售收入-營業(yè)成本）÷銷售收入×100%【純毛利】=（銷售收入-營業(yè)成本-費用）÷銷售收入×100%【交叉比率】=商品毛利率×商品周轉(zhuǎn)率商品周轉(zhuǎn)率=銷售收入÷（（期初庫存值+期末庫存值）÷2）毛利率大，周轉(zhuǎn)次數(shù)高的商品是優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，但是這種商品是比較少的。很多商家采取薄利多銷的策略實際上就是犧牲部分商品的毛利率，從而換取較高的周轉(zhuǎn)率。交叉比率一般以季度、半年、年為計算周期。2.回款指標【回款（金額）達標率】=回款金額÷欠款金額×100%【回款（客戶）達標率】=回款客戶÷欠款客戶×100%回款考核中的金額達標率和客戶達標率兩個指標是孿生兄弟，誰也離不開誰。前者確?；乜罱痤~的重要性，后者確保回款客戶的普遍性。有的企業(yè)只考核回款金額達標率，這就有可能造成一些小額欠款客戶的款不被收款人員關心，因為對金額回款率的影響極小。3.貿(mào)易條件【聯(lián)營扣率】聯(lián)營扣率是百貨公司為了確保自己的經(jīng)營利潤而和商家合同約定在銷售收入中扣除的比率，例如商場某品牌的聯(lián)營扣率是23%，意味著在商場結款時只能結到銷售收入的77%【租售比】=租金÷銷售額×100%對品牌商來說租售比可以和聯(lián)營扣率進行對比分析，都是為了取得經(jīng)營權所需要付出的代價。前面談到的租金倍率指標實際上是租售比的倒數(shù)。 . . . . . . .這是個競爭不斷加劇的時代，我們必須更加專業(yè)的利用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)并不是人們最終需要的東西，他們需要的是信息，是對未來發(fā)展的洞察力。作為數(shù)據(jù)分析師，最怕你的分析報告沒有產(chǎn)生價值，本文的指標可以幫助你在分析零售數(shù)據(jù)的時候，提高對數(shù)據(jù)的認識，并真正幫助企業(yè)提高運營管理深度。除此之外，如何從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商業(yè)規(guī)則、洞察消費者行為、量化商業(yè)價值，都需要數(shù)據(jù)分析師們擁有能融合商業(yè)理解、數(shù)據(jù)分析并具備從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識的能力。希望本文章能作為大家學習零售數(shù)據(jù)分析指標的小手冊，隨取隨用。 歡迎關注公眾號：數(shù)獵天下DataHunter－DataHunter,讓你愛（AI）上看數(shù)據(jù)－手把手教你免費使用數(shù)據(jù)可視化軟件手把手教你免費使用數(shù)據(jù)可視化軟件
說起服裝零售行業(yè)，我第一個想到的Zara。Zara在近幾年已經(jīng)變成了大熱快時尚零售品牌，迅速在增加了在中國的服裝零售市場，你以為Zara錢賺的這么快僅僅就是因為他擁有一支“優(yōu)秀的服裝設計團隊”而已嗎？
Nonono，當然不是，Zara除了設計師團隊以外，更重要的是他還擁有一個每天開放的數(shù)據(jù)處理中心。
這個數(shù)據(jù)處理中心有什么用呢，說的白話一點就是：如果Zara發(fā)現(xiàn)帶有貼布的褲子比沒有貼布的褲子賣得更好，或者某些顏色或合身褲的移動速度比另一些更快。Zara就通過這一點來進行分析并下達命令，多生產(chǎn)哪一款消費者喜歡的衣物。他們設計和制造具有最受歡迎功能的模型，以滿足客戶需求。
所以說，依靠零售分析和硬數(shù)據(jù)，而不是憑空猜測，可以做出明智的決策，以實現(xiàn)更高的利潤。
俗話說的好“說起來容易做起來難”，如何做出一個完美的零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析呢？
我這里提供一個數(shù)據(jù)可視化的案例，希望可以幫到題主：
這個案例建立了客戶、物流和產(chǎn)品的三個部分的聯(lián)系，把零售大屏分成了三個場景。
這三個場景：“人、貨、場”，即客戶、產(chǎn)品、店。
我們可以看到主屏幕利用了地圖上的點來看出門店的分布情況，從各個地區(qū)的銷售數(shù)據(jù)和人流的情況來直接反應出人與場的關系。再來看看子屏，子屏對人和貨的分析來將數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為業(yè)務能力。
*李寧大屏對上面三個工作單元（“人、貨、場”）進行交互操作，可以對數(shù)據(jù)可視化大屏上的內(nèi)容、交互、動效進行切換控制。
子屏左側非常引人注目的一個點是一個人頭，也就是消費者畫像模塊。這個木塊的目的是對李寧的消費者數(shù)據(jù)進行多維分析展示。展示內(nèi)容包括消費者屬性分布，例如年齡、性別、省份、會員等級屬性，同時展示消費者偏愛單品top10、消費者偏好。
右側同樣也有一個很引人注目的鞋子。這一塊展示的主要為產(chǎn)品的銷售比例，結合李寧旗下品牌各季主推SKU產(chǎn)品，對李寧品牌產(chǎn)品直觀展示，包括品牌矩陣、品類銷售占比、主推產(chǎn)品銷售情況、產(chǎn)品銷售排行榜。
這樣直觀的數(shù)據(jù)一目了然，任何人通過子屏，都可以對人和貨的分析來將數(shù)據(jù)資源，了解客戶需求，非常方便地為客戶提供個性化的體驗。EasyV - 可視化搭建_交互&特效_發(fā)布&部署_終端交互_袋鼠云
以上案例來源 ↑ ↑ ↑ （了解更多信息請點擊此處）
這么一看，李寧近幾年業(yè)績節(jié)節(jié)攀升不是沒有理由的吧！他們借助新零售技術快速進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。據(jù)我的了解，截止到2019上半財年，李寧公司的市值已達500億港元。不知道你們有沒有發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在李寧開始頻頻亮相國際T臺，再加上讀懂年輕消費者心思的“數(shù)字門店”，品牌定位和外在形象都更加年輕化。
服裝零售數(shù)據(jù)分析說難也難，但是看了我這個例子，細節(jié)剖析一下以后，說簡單其實也挺簡單的，最重要的還是要借助數(shù)據(jù)可視化技術。
如果你看到這里還是云里霧里，問我為什么的話，那我只有下面這一句話了：
“因為只有線下各終端數(shù)據(jù)都能夠被抓取之后，后臺的數(shù)據(jù)決策模型搭建的動作才能做出?！?/p>
你可能又要問我去那找這樣的后臺數(shù)據(jù)搭建？怎樣抓取線下各終端數(shù)據(jù)？
了解了解袋鼠云EasyV，你自然就得出答案了。
不會分析！
根本性的原因就是不知道應該用什么分析方法來分析零售的數(shù)據(jù)
所以，今天我把數(shù)據(jù)分析常見的分析方法都給你們整理好了，喜歡的給我點贊哦，看到最后有彩蛋
如果把這些方法學會，還不知道怎么去分析，那可以來打我了
1.漏斗分析法
漏斗分析是一種可以直觀地呈現(xiàn)用戶行為步驟以及各步驟之間的轉(zhuǎn)化率，分析各個步驟之間的轉(zhuǎn)化率的分析方法
比如對應我們每一次在淘寶上的購物, 從打開淘寶app, 到搜索產(chǎn)品, 到查看產(chǎn)品詳情, 到添加購物車， 到下單, 到成功交易, 漏斗分析就是幫助我們?nèi)ビ嬎忝恳粋€環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率
從打開淘寶app 到搜索的轉(zhuǎn)化率, 從搜索產(chǎn)品到查看產(chǎn)品的詳情的轉(zhuǎn)化率，從查看產(chǎn)品到添加購物車的轉(zhuǎn)化率, 從添加購物車到下單的轉(zhuǎn)化率等等陳思淼：數(shù)據(jù)分析方法和思維—漏斗分析5 贊同 · 0 評論文章6 贊同 · 0 評論文章
2. 相關性分析法
在數(shù)據(jù)分析的問題中, 經(jīng)常會遇見的一種問題就是相關的問題, 比如抖音短視頻的產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)常要來問留存（是否留下來）和觀看時長, 收藏的次數(shù), 轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù), 關注的抖音博主數(shù)等等是否有相關性, 相關性有多大。
因為只有知道了哪些因素和留存比較相關, 才知道怎么去優(yōu)化從產(chǎn)品的方向去提升留存率, 比如 如果留存和收藏的相關性比較大 那么我們就要引導用戶去收藏視頻, 從而提升相關的指標,
除了留存的相關性計算的問題, 還有類似的需要去計算相關性的問題, 比如淘寶的用戶 他們的付費行為和哪些行為相關, 相關性有多大, 這樣我們就可以挖掘出用戶付費的關鍵行為
這種問題就是相關性量化, 我們要找到一種科學的方法去計算這些因素和留存的相關性的大小,
這種方法就是相關性分析陳思淼：數(shù)據(jù)分析思維和方法—相關性分析2 贊同 · 3 評論文章4 贊同 · 3 評論文章
3.對比細分
在互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析中, 經(jīng)常我們?nèi)シ治霰热缃裉斓幕钴S人數(shù)降低了, 我們經(jīng)常要從多個維度去分析為什么降低。
同時我們還要跟上周, 昨天, 去年同期等做對比, 分析雖然是降低了, 但對比去年是否有變化。
那么我們?nèi)绾巫鲆粋€有效的細分呢。
首先我們有很多可以細分的維度, 比如 從時間上拆分, 一個月的活躍人數(shù)我們可以拆分到每一天的人數(shù), 活躍人數(shù)可以拆分新的活躍人數(shù), 老的活躍人數(shù)。
同樣都是活躍人數(shù), 我們可以拆分不同活躍等級的人數(shù), 這里的活躍人數(shù)指的就是比如 一個月活躍 1天 活躍 3天 活躍7天等不同活躍天數(shù), 又可以拆分成一天活躍 1小時, 3小時, 7小時等不同時長的用戶。
我們還可以對地區(qū)進行細分, 比如活躍人數(shù)降低了, 我們可以細分到是哪個地方降低比較多, 是廣東還是廣西, 是湖南還是湖北。
除了以上拆分的維度, 我們還可以有很多拆分的維度, 比如另外一個例子, 我們發(fā)送的表情總數(shù)量跌了, 我們就可以拆分成發(fā)送的小黃臉小表情, 還有很騷氣的大表情。陳思淼：數(shù)據(jù)分析方法和思維—對比細分1 贊同 · 0 評論文章2 贊同 · 0 評論文章
4.麥肯錫邏輯樹分析法
邏輯樹又稱為問題數(shù)，演繹樹或者分解樹，是麥肯錫公司提出的分析問題，解決問題的重要方法
首先它的形態(tài)像一顆樹，把已知的問題比作樹干，然后考慮哪些問題或者任務與已知問題有關，將這些問題或子任務比作邏輯樹的樹枝，一個大的樹枝還可以繼續(xù)延續(xù)伸出更小的樹枝，逐步列出所有與已知問題相關聯(lián)的問題
總的來說, 邏輯樹滿足三個要素
要素化：把相同問題總結歸納成要素
框架化：將各個要素組織成框架，遵守不重不漏的原則
關聯(lián)化：框架內(nèi)的各要素保持必要的相互關系，簡單而不孤立陳思淼：數(shù)據(jù)分析方法和思維—麥肯錫邏輯樹分析法2 贊同 · 1 評論文章2 贊同 · 1 評論文章
5. 5w2h
5w2h 分析法主要是 以五個W開頭的英語單詞和兩個以H開頭的英語單詞組成的, 這五個單詞為我們提供了問題的分析框架
5W的內(nèi)容
1.What-發(fā)生了什么？一般用來值得是問題是什么, what 的精髓在于告訴我們第一步要認清問題的本質(zhì)是什么
2.When-何時？在什么時候發(fā)生的？ 問題發(fā)生的時間, 比如dau 下降了就是下降的具體時間分析, 這個時間是不是節(jié)假日等等
3.Where-何地？在哪里發(fā)生的？ 問題發(fā)生的拆解其中一個環(huán)節(jié), 還是dau 下降了, 是哪一個的地區(qū)的下降了, 是哪一個功能的使用的人下降了等等
4.Who-是誰？ 比如dau 下降了, 就是是哪一部分的用戶群體在降, 是哪一個的年齡, 性別, 使用app 時長等等
5.Why-為什么會這樣？dau 可能降低的原因猜想, 比如某個地區(qū)的dau 降低了, 其他地方的沒有降低, 那可能是這個地區(qū)的app 在使用的過程中有什么問題
2H的內(nèi)容
1.How-怎樣做？知道了問題是什么以后, 就到了策略層了, 就是我們要采取什么樣的方法和策略去解決這個dau 下降的問題
2.How Much-多少？做到什么程度？這個主要是比如dau下降了以后, 我們采取對應的策略是可能花費的成本是多少, 以及我們要解決這個降低的問題解決到什么程度才可以陳思淼：數(shù)據(jù)分析方法和思維—5w2h2 贊同 · 0 評論文章2 贊同 · 0 評論文章
6.RFM用戶分群
RFM 模型是利用 R, F, M 三個特征去對用戶進行劃分的
其中R是表示最后一次付費的日期距離現(xiàn)在的時間, 比如你在 12月20號給一個主播打賞過, 那么到現(xiàn)在的距離的天數(shù)是5 那么R就是5, R是用來刻畫用戶的忠誠度, 一般來說R越小, 代表用戶上一次剛剛才付費的, 這種用戶的忠誠度比較高。
F是表示一段時間的付費頻次, 也就是比如一個月付費了多少次, 這個是用來刻畫用戶付費行為的活躍度, 我們認為用戶的付費行為頻次越高, 一定程度上代表他的價值度
M是表示一段時間的付費金額, 比如一個月付費了元, M=， M主要是用來刻畫用戶的土豪程度。
以上我們就從用戶的忠誠度, 活躍度, 土豪度三個方面去刻畫一個用戶的價值度。
根據(jù)RFM的值, 我們就可以把用戶劃分為以下不同的類別：
重要價值用戶: R 低, F 高, M 高, 這種用戶價值度非常高, 因為忠誠度高, 付費頻次高, 又很土豪
重要召回用戶: R 低, F 低 M 高, 因為付費頻次低, 但金額高, 所以是重點召回用戶
重要發(fā)展用戶: R 高, F 低, M 高 因為忠誠度不夠, 所以需要大力發(fā)展
重要挽留用戶: R 高 F 低 M高 因為 忠誠度和活躍度都不夠 很容易流失 所以需要重點挽留陳思淼：數(shù)據(jù)分析方法和思維—RFM用戶分群4 贊同 · 0 評論文章4 贊同 · 0 評論文章
7.用戶畫像分析
我們經(jīng)常在淘寶上購物, 作為淘寶方, 他們肯定想知道他的使用用戶是什么樣的, 是什么樣的年齡性別, 城市, 收入, 他的購物品牌偏好, 購物類型, 平時的活躍程度是什么樣的, 這樣的一個用戶描述就是用戶畫像分析
無論是產(chǎn)品策劃還是產(chǎn)品運營, 前者是如何去策劃一個好的功能, 去獲得用戶最大的可見的價值以及隱形的價值, 必須的價值以及增值的價值, 那么了解用戶, 去做用戶畫像分析, 會成為數(shù)據(jù)分析去幫助產(chǎn)品做做更好的產(chǎn)品設計重要的一個環(huán)節(jié)。
那么作為產(chǎn)品運營, 比如要針用戶的拉新, 挽留, 付費, 裂變等等的運營, 用戶畫像分析可以幫助產(chǎn)品運營去找到他們的潛在的用戶, 從而用各種運營的手段去觸達。
因為當我們知道我們的群體的是什么樣的一群人的時候, 潛在的用戶也是這樣的類似的一群人, 這樣才可以做最精準的拉新, 提高我們的ROI
在真正的工作中, 用戶畫像分析是一個重要的數(shù)據(jù)分析手段去幫助產(chǎn)品功能迭代, 幫助產(chǎn)品運營做用戶增長。
總的來說, 用戶畫像分析就是基于大量的數(shù)據(jù), 建立用戶的屬性標簽體系, 同時利用這種屬性標簽體系去描述用戶陳思淼：數(shù)據(jù)分析思維和方法—用戶畫像分析3 贊同 · 0 評論文章3 贊同 · 0 評論文章
最近做接觸零售分析比較多，老李就來和大家聊聊你們最頭疼的門店數(shù)據(jù)分析怎么做。
先看兩組指標：核心業(yè)績指標：銷售額、銷售量、客單價、客流量、連帶率等過程性指標：庫存趨勢、銷售趨勢、同環(huán)比分析等
不管是區(qū)域負責人還是店長，上來就是說“這個季度銷售額下降嚴重”、“最近客流量太低了”這類問題，關注的也都是核心指標，當討論到庫存趨勢、銷售額同比分析之類的，就含糊其辭，不十分明確了。
這就是我們在做門店數(shù)據(jù)分析方面的誤區(qū)，我們習慣于對業(yè)績達成的核心指標進行追蹤分析，而經(jīng)常忽略對過程性指標的分析，種種導致了門店管理維度不足，門店運營策略調(diào)整存在一定的滯后性，無法緊跟市場需求變化情況。
今天老李就從整體門店經(jīng)營分析、異常情況分析以及會員管理三個層面，帶大家體系化學習如何通過門店分析，更好地進行門店管理。
開始講方法論之前，先給大家分享一本零售行業(yè)的數(shù)字化場景手冊，包含電商、門店管理、精益生產(chǎn)、供應鏈等多種場景，有需要的可以看一下：消費場景手冊
“門店選址決定門店經(jīng)營業(yè)績的下限，而門店店長決定門店經(jīng)營業(yè)績的上限。”
企業(yè)會投入大量成本進行門店選址，但對店長的管理和培訓是不到位的，所以會出現(xiàn)同一個門店由不同的店長經(jīng)營，業(yè)績相差巨大。之前做過一次女鞋店調(diào)研，整體調(diào)研下來就發(fā)現(xiàn)店長問題很大，經(jīng)營全憑店長經(jīng)驗，補貨全靠店長感覺，有的鞋子庫存積壓一大堆，出的新品也提高不了顧客的新鮮感，營業(yè)額自然上不去。
所以，要想門店經(jīng)營得好，店長的選拔和管理要做好。
好的售貨員不一定是好的店長，而好的店長肯定是好的售貨員。作為門店店長，應該具備以下幾個維度的能力會看數(shù)據(jù)，能夠及時發(fā)現(xiàn)異常，并對門店銷售效率負責。會分析數(shù)據(jù)，能夠?qū)?jīng)營數(shù)據(jù)從不同維度分析，尋找業(yè)績增長點 。會根據(jù)數(shù)據(jù)決策，能夠及時鎖定異常，并進行PDCA閉環(huán)整頓，為決策提供依據(jù)。
構建賽馬場體系，讓門店進入馬場競爭狀態(tài)。在績效層面，把門店的績效和店長的績效綁定，提高店長對于門店管理積極性，提高整體運營水平。在操作層面，將門店的關鍵績效指標如營業(yè)額、會員運營情況等與對標門店、區(qū)域平均值進行對比，讓落后門店處于緊張中。
異常情況幾乎出現(xiàn)在99%的門店中，但大多數(shù)門店發(fā)現(xiàn)不了問題或者發(fā)現(xiàn)的時候已經(jīng)產(chǎn)生了嚴重的后果。那如何及時發(fā)現(xiàn)異常情況呢？這里強調(diào)的是門店管理評分體系的搭建，從數(shù)據(jù)和指標層面去發(fā)現(xiàn)問題。
如果你要反駁我，說自己干了20年店長，門店經(jīng)營情況每次都排前三，壓根不需要數(shù)據(jù)支撐。那我只能說你太厲害了，但你的能力無法被復制，也沒有企業(yè)愿意花20年培養(yǎng)一個店長。
我這邊給大家講一些通用的做法，將門店異常管理分成三個板塊：門店經(jīng)營異常管理、品類異常管理、單品異常管理，再針對門店異常管理的15個指標，設置總分為15分，異常指標-1，從而得出門店綜合評分，旨在對低分門店進行宏觀把控，再去查看相應的異常指標明細。
具體指標如下圖：
從業(yè)績（銷售）趨勢變化、指標達成、連帶率、客單價、人員工齡、會員銷售六個指標設定異常規(guī)則，監(jiān)控指標異常門店，及時整改。
從全店庫齡結構、TOP15小類庫齡結構、品類銷售環(huán)比、毛利管控、新品銷售五個指標設定指標異常規(guī)則，針對存在異常指標的品類及時調(diào)整庫采購、銷售策略，確保品類結構合理。
從門店TOP商品、品牌TOP商品、重點關注商品、五周無動銷商品四個維度追蹤商品銷售情況
會員管理也是一門大講究，雖然不同于奢侈品那么顯性，但依舊至關重要。會員分析有一個重要的數(shù)據(jù)分析模型是二八分析法，感興趣的朋友們可以去看一下這篇文章：如何通過分析數(shù)據(jù)，把合適的理財產(chǎn)品推薦給潛在購買用戶，實現(xiàn)針對性營銷？
這里給大家講的會員管理核心作用是對會員進行分類統(tǒng)計，將會員分為新會員、復購會員及高價值會員，并對各類型會員銷售額，會員數(shù)量及相應消費習慣，為后續(xù)營銷活動的制定提供數(shù)據(jù)支撐。
數(shù)量相關指標：新增會員數(shù) 活動新老會員占比非會員新老會員占比
質(zhì)量相關指標：活動高等級會員占比活動復購數(shù)量非活動復購數(shù)量
最后給大家分享一些之前寫過的零售行業(yè)的內(nèi)容，希望對大家有所幫助：
李啟方：手把手教你零售分析圖表，內(nèi)附模板可直接用
李啟方：零售電商行業(yè)如何做數(shù)據(jù)分析？最全指標體系搭建！
我是做數(shù)據(jù)分析的 @李啟方 ，覺得不錯點點贊。
