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大数据时代,便利店常用的11条数据分析了解一下
点击次数:122 更新时间:2020-10-28


      10月23日,一则“河南首家711开业”的话题,迅速蹿红网络,并一度等上某音热搜榜TOP50,在很多人看来,觉得为什么一家小小的便利店会有这么大的轰动了呢,关注该热点的朋友都知道,这家不足100平的便利店,仅开业当天的销售额,就达到了惊人65万,其实早在这之前,5月份,进军长沙的首家店的首销,也高达50多万。



      由此可见,2020年是便利店逐步开始腾飞的一年,小编相信接下来将会有更多的人看到便利店的发展潜力,入局创业,但现在的便利店,并不像之前那样,简单的进货卖货,就能挣到钱,也要跟上时代进步,随着大数据时代的来临,我们也要做好数据分析才行。那么便利店运营,都需要做哪些数据分析呢?为大家总结如下11条,希望对大家有所帮助。



 1.销售分析:主要分析本月的销售情况,本月销售指标的完成情况与去年同期相比,通过分析这组数据可以了解同比销售趋势,实际销售和计划差距。           

2.毛利分析:本月毛利率和毛利率的主要分析与去年同期相比较。通过对这组数据的分析,我们可以知道同比毛利率以及商品毛利是否短缺。           

3.成本分析:主要是对本月费用的详细分析。与去年同期相比,有没有控制成本。这里的费用是指:员工成本,能源消耗,材料和办公用品,维护成本。租金,库存损失,日常运营费用(电话费,交通费,医疗费,税金,工商业费用),通过对这组数据的分析,我们可以清楚地了解店铺可控费用运营后的费用,是否存在同比异常成本产生,并且没有节省成本的余地。 



4.评估:主要是本月的评估。与去年同期相比,“平均每日评价”是指“日均单位面积销售额”,即日均销售/商店营业面积   (这个可以理解为“坪效“,是衡量店铺经营效益的重要指标)   

5.人均劳动效率分析:主要是本月的月工效率。与去年同期相比,“本月人均劳动效率”的计算方法:月销售额/月工资

6.损失率分析:主要是对商店库存结果的简要分析。通过分析,及时发现货物进口,销售和储存中存在的问题。       



7.库存分析:主要是本月的平均商品库存和周转天数,与去年同期相比。通过这组数据分析,查看库存是否存在异常,特别是是否存在库存积压。        

8.类别分析:主要是当月各类销售比例与去年同期比较。每个类别的毛利润比例与去年同期的比较,本月所有类别的销售额和毛利润,尤其是所有销售额的下降和毛利润的下降。对该类别进行了全面分析,通过分析确定了差距,并提出了改进计划。           

9.新产品分析:主要是引入商品以产生销售和毛利分析。此时,进口商品要求商店提交新产品进行日常介绍,并跟踪和分析进口产品的销售率,市场性,销售额和毛利,并分析这些进口产品是否有助于提高商店销售业绩,是否有产品引入错误的方式,并在未来的工作中不断优化和调整。      



10.促销商品分析:主要实行特殊品种数量,特殊产品的销售情况,比例情况和以往销售比较分析,“特价销售与售前销售比较”,特殊项目和特别优惠的销售比较和分析执行前相同天数的销售额(特殊时间表之后的天数为14天或21天)。通过对上述数据的分析,可以看出特价和特殊商品或经营中存在的问题的影响。       

11.客流量和客户单价分析:主要是指本月平均每日客流量和客户单价与去年同期相比。这组数据分析客户流量和客户单价,特别是关注店面开始促销期和促销。事件前后的比较分析,促销活动的开始是否对增加客流量和客户单价有一定影响。 


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