零售企业销售数据分析模型

1、 零售企业销售数据分析模型 数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。零售企业对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析容，以与对方法和容的一些详细解释。其中，分析方法对采购数据、库存数据的分析同样适用。这些方法犹如一把把钥匙，可以用来打开数据分析的神秘大门。 首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，并通过简单的实例展示，阐述如何将三者关联起来构造一个分析模型。要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的容，比如商品、供应商等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、成长率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。一、销售数据模型之维度1、商品商品是零售分析的最细维度之一。大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析，并且商品的层级只有一层。2、供应商商品是由供应商提供的，在不同部组织同一

2、商品可能存在不同的供应商。同一商品在不同的时间也可能存在不同的供应商。供应商所在地和区域有关联。3、部组织 对于连锁企业，组织架构一般是：总部-事业部（业态）-区域公司-子公司-门店。部组织所在地和区域有关联。门店的关键属性有：面积、员工数、所在地。公司与总部的关键属性有：员工数、所在地。配送中心的关键属性有：面积、员工数。4、商品类别一般的分类有：大类-中类-小类-细类。商品类别直接和商品关联。5、客户客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。6、区域区域是地理位置。从全球视角看：洲-国家-区；从国家视角看：区-省/市-县/区。一般按正式行政单位划分。7、时间 时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年-季度-月-日-时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年-节气-日-时刻；农历节假日。8、品牌品牌的层次有：品牌层次-品牌，品牌直接和商品进行关联。一个品牌只能属于一个厂商，一个厂商可以有多个品牌。9、采购员 采购员也称为买手，层次有：采购组-采购员。中小型企业，一般都是统一采购，所以采购员可以直接和商品进行关联。大型企

3、业，一般按区域公司采购，这时采购员需要和区域公司、商品同时进行关联。10、营业员 营业员在专卖、百货类的销售分析中非常重要，而在自由选购的卖场中，基本没有固定的营业员。层次有：销售部门-营业员。11、收银员层次有：门店收银组收银员。12、厂商一个商品只有唯一一个厂商。厂商的层次就是自己。二、销售数据模型之指标1、销售数量客户消费的商品的数量。2、含税销售额客户购买商品所支付的金额。3、销售税额客户购买商品后应上交的税额。4、去税销售额去税销售额含税销售额销售税额。5、含税成本销售出去的商品的含进项税的成本额，计算成本有不同的算法。6、成本税额销售出去的商品的进项税额。7、去税成本去税成本含税成本去税成本。8、毛利毛利含税销售额含税成本。9、净利净利去税销售额去税成本。10、场效指单位营业面积产生的销售额。11、退换量客户购买后退换商品的数量。12、退换额客户购买后退换商品的销售额。13、毛利率毛利率（毛利/含税销售额）100%。14、周转率周转率和统计的时间段有关。周转率（平均含税销售额平均含税库存成本）100%。15、交叉比率交叉比率毛利率周转率。16、促销让利额促销让利额正常售价额

4、促销额。17、促销次数促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间参与促销的次数。18、促销销售额（所销）所购商品为促销商品，并因此产生的销售额。19、交易次数客户在POS点上支付一笔交易记录作为一次交易。20、客单价客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。21、销售价商品正常销售的价格。22、促销价商品在促销时的销售价格。23、进货价商品进货和供应商的结算价格。24、成本价按不同的核算体系计算出来的，用于库存额统计和毛利计算用的价格。25、周转天数周转天数=平均存货平均销货净额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理越好。26、退货率退货率=退货金额进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。27、平衡点平衡点用于表示达到某点的快慢；平衡点总费用毛利率。28、安全力经营安全力（损益平衡点营业额）；用于表示获利情况的指标。三、零售数据模型之分析方法1、ABC分析 ABC分析法又称帕雷

5、托分析法，也叫主次因素分析法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。 ABC分析通过对一段时间商品销售情况的分析，可以为商品管理提供依据。评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种：销售额、销售数、毛利。单一用哪个指标进行分析都不够准确，所以对这三个指标同时进行分析，也就是给这三个指标一定的权重。比如销售额占x%；销售数占y%；毛利占z%。则该报表的显示形式如表1：商品序号（商品品种）商品品种百分比销售额销售数毛利综合值累计综合值%分类结果其中综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%；x%+y%+z%=1；分类结果显示AB或者C。按照所计算的综合值进行排序，观察累计综合值%的变化情况，将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类，进行重点管理，采取的策略为对相关品的引进；将累计额百分数在2090%之间的商品标记为B类，进行一般管理；将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。 根据货品管理与销售的情况，还可对ABC理论进行一定的变化，这样对零售业

6、的商品管理来说更具有操作性。2、比较分析比较分析，也称为对比分析。就是将同一个指标在同一类对象的不同实体或同一实体在不同维度上进行对比，从而得出有价值的决策信息的一种方法。这种方法非常简单，但直观易懂，在实际中应用非常普遍。同比，也叫同期比，表示和去年同一时间段的比较。环比，表示本月和上月的比较。一般比较分析会结合图形分析，使得结果更加明显。 3、比率分析从形式上看，比率分析是指两个指标相除。按指标和实体围的不同，常用的有以下3种类型：（1）同一实体、同一指标，在不同时间的比率。如销售额增长率等。（2）同一类实体、同一指标，在同一时间的比率。如毛利贡献度、销售额占比等。计算方法是单一实体的指标除以所有实体的指标之和。（3）同一实体、不同指标，在同一时间的比率。如毛利率，周转率等。这类比率都有特定的商业含义。4、20-80分析20-80分析来源于“二八原则”，也叫二八定律或20/80原则。意思是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%；其余80%尽管是多数，却是次要的。在零售业中，可以根据同一类实体在同一指标间进行二八分析，从而选出需要重点管理的对象（20%部分）。一般应用比

7、较广泛的分析对象包括：库存商品（按库存金额进行分析）、商品（按销售额或者毛利进行分析）、供应商（按销售额或毛利进行分析）、客户（按销售额或毛利进行分析）。5、排序分析排序分析方法是在销售数据分析中常用的一种方法，就是将某一指标或某几个指标按照从大到小或者从小到大的顺序排列，这种分析方法的好处在于，可以让分析者清晰地知道最多或最少的实体情况。排序分析一般应用在以下4种情况：（1）同一实体、同一指标在不同时间的排序情况，如：某一商品在一个月的销售额排序情况。（2）同一类实体、同一指标在同一时间的排序情况，如：小类中所有商品在某一天的销售额排序。（3）同一实体、同一时间、多个指标的排序情况（由主次排序因素组成），如：商品先按销售额排序，再按毛利排序。（4）分组排序分析，如：按照供应商分组，对供应商所供应商品的销售额进行排序。6、动态分析 动态分析法是根据在一段时间的数据变化，通过计算各种动态分析指标来描述现象发展变化的过程和结果，进而揭示现象发展变化的速度、趋势与规律性，并依此对现象的未来发展做出预测的统计分析方法。动态分析的指标按其分析应用的情况和计算方法不同可分为两大类，一类是通过将各期

8、发展水平进行平均所形成的指标，包括平均发展水平、平均增长量、平均发展速度和平均增长速度；另一类是通过发展水平之间的对比计算形成的指标，包括增长量、发展速度和增长速度等。发展趋势分析方法是动态分析中的一种，它又可分为中短期趋势分析与预测方法、长期趋势分析与预测方法、季节变动分析与预测方法。7、图形分析图形分析的方法是利用图形的直观效果来展现查询结果数据，分析图形包括：饼状图、柱状图、折线图、区域图等。从图形分析的方法来说，一般有以下三种方法： （1）对比图示法通过用图形表现出数据之间的比较关系。（2）曲线图示法一般用曲线图示法来表明某一实体、某个指标的数据发展趋势。 （3）因果图示分析法用因果图示分析法把影响分析问题的诸多因素用图形表现出来，这样就很容易看出主次要因素。一般来说，图形分析应与其它分析结合起来进行分析，这样可使读者更加清晰、易懂8、相关分析相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法，是两变量间线性相关分析的拓展。其方法是通过某一变量，衡量预测另一主要变量，通过衡量这两个随机变量之间“直线关系”的方向与强弱程度来判断这两个变量间的相关性。在零售业中，相关分析可以应用于以下3种情况：（1）同一实体、不同指标间进行相关分析，如：供应商的销售额与费用的关系、商品的数量与销售额的相关关系。（2）同类实体的同一指标的相关关系，如：供应商相互间彼此销售额的影响关系。（3）不同实体、不同指标间的相关关系，如：员工数量与企业销售额间的关系。9、回归分析回归分析（Regression Analysis）是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组实验或观测数据的基础上，寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。通过回归分析，可以把变量间的复杂的、不确定的关系变得简单化和规律化。回归分析一般有线性回归分析、非线性回归分析、多元线形回归分析，一般最常用的就是一元线形回归分析。回归分析作为相关分析的研究方法，在零售业可以对以下情况进行分析：（1）同一实体、不同指标间进行相关分析，如：

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