1篇文章告诉你，门店数据分析从哪几个方面最简单！——九数云BI

在数据时代的今天，“数据”被越来越多的企业重视，门店数据亦是如此。因为，它不仅可以帮助我们理解自身的经营情况，还可以帮助我们分析对手，更好的抢占市场市场份额。

在零售企业总部，一个能熟练应用数据的领导者，对企业的决策至关重要，在门店，一个成熟的门店店长，也应该是对数据敏感的人，因为门店人员才是企业盈利的先锋、关键，门店人员特别是店长，如果能够对每个周期的数据进行分析，得出经营结论，并针对各项经营指标实施门店管理，那么，这个门店业绩一定错不了！

门店数据分析主要从以下几个方面入手：

一、门店数据：销售额分析

首先可以从每日或每周的销售额在本周或本月总销售额中所占的比率，看出一周中销售最好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是必须在数据分析的同时，注意一些特殊日子，比如节假日，突发的团购，学生返校等，在繁忙时段到来前，应备足商品，减少员工休假，以增加服务人员。

二，门店数据：毛利率分析

从毛利率可以看出门店各区域的毛利率和各品类毛利率的高低。但综合毛利率的高低也不是一成不变的，他会随着节假日的到来而随之上升，一般来说，节假日时，高毛利商品会有较大的提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于店长对门店利润商品进行合理补货。

三．门店数据：贡献毛利率分析

从各品类的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具，塑料五金，针织品，休闲食品，日化，生鲜，烟酒，肉食，副食品，粮油。门店由此可以针对普通商品与利润商品结合公司的促销，合理的陈列展示，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利较高的品类应加大要货力度，对于贡献毛利率较低且销售不太好的商品，根据目标客群的消费需求，加大调整力度。例如：综合区可能会因某一利润商品的断货，而使整个区域的贡献毛利率下滑，这就要求门店根据自身的情况，合理要货，确保利润商品的库存。

四，门店数据：提高毛利率

根据数据分析可以有效提高毛利率。如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各类的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体毛利率为13%，低于预计毛利率15%，而其中休闲食品的销售构成为13.71%，但是毛利率为11%，为了提高毛利率，就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面，以促进销售，提高这一品类的销售构成比，从而达到提高整体毛利率的目的，但是，不能完全绝对为了提高综合毛利率，而使销售构成比下降。要对不同个性，特征，用途的商品进行有效的组合，以能满足顾客的各种需求，使综合毛利有所增长。

五，门店数据：经营指标

根据门店经营环境制定经营指标，按达成率以决定商品的库存。各品类商品的库存是否适当，库存是否能有效发挥效率等，这种商品成绩判定的指标我们称之为商品周转率。商品的周转比率越高，就表示越有效率，周转比率最少也要确保在200，如果为100，是指得到与商品投入资本相同数额的毛利，如果将风险负担，滞销商品及损耗计算在内，就谈不上效益了。

六、门店数据：客流量转换率

每天进出门店的人不在少数，有多少人购买了商品，有多少人只是进来逛一逛就出去了，客单额不高，客单数不多，如果门店安装了客流统计系统，通过这些系统可以及时的监测到进出的人流量，这样就可以在任何时段都可以知道销售成功率与销售额，这样门店经理可以及时通过这些数据对门店进行有效调整。提高销售额跟客单数。

通过门店数据分析，门店对目标销售达成率可以有预见性的预测，但在此过程中我们需要一些而趁手的数据分析软件辅助，比如九数云，一方面能够快速进行复杂的门店/商品销售数据指标的计算，让店长/店员门每日早起就能看到昨日的销售数据分析，从而指导经营决策，另一方面可以沉淀销售数据，让门店经过长时间的销售数据，得出一定的经营规律，从而实现销售经验、销售额的双向增长！

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