门店销售预警分析怎么做-九数云BI
本文介绍了门店经营过程中，可以设置的一些数据指标预警分析。
对于门店遍布全国的连锁企业来说，对于销售业绩的监控往往会采用化整为零的方法，将每年、每个季度、每个月、甚至每日的销售目标由总部分摊到分公司、区域、再到每个门店。怎么对门店的销售数据预警分析，才能及时发现问题，而不至于在有些门店销售数据已经明显出现问题，业务才急急忙忙去干预，以至于造成无法挽回的损失？
可以从门店的实际运营场景出发，对于门店销售数据预警分析场景与指标的拆解，可以用我们经典的拆解模型【人、货、场】来进行。
一、人 ：用户相关数据预警分析
- 会员增长率预警：会员数量停滞或下降会影响后续的销售额，如我们认为会员增长率连续2个月为负则需要预警
- 会员流失预警：会员流失会直接影响到复购率，如我们认为会员连续2个季度未消费则需要预警
- 会员销售额占比异常预警：如我们认为连续7天低于品牌会员销售占比则需要预警
二、货：产品相关的数据预警分析
- 门店Top商品异常预警：门店top的单品在最近这段时间销售不好，如我们认为top50商品，连续3天销售小于5；
- 品牌Top商品异常预警：品牌top商品单在门店销售不好；如我们认为品牌top100商品，销售额连续7天低于品牌平均值的80%
- 重点关注商品异常预警：重点商品如促销商品或季节性商品销售异常，如未达成既定目标的80%
- 无动销商品预警：商品长时间没有动销，如我们认为5周没有动销即需要预警
三、场：门店整体表现的数据预警分析
- 连续低消预警：门店连续几天销售不佳，如我们认为连续7天低于预期值的80%即需要触发预警
- 连续0单预警：门店连续几天开0单，可能提示门店重大异常，如员工未就位，遭遇重大信誉问题等；如我们认为连续2天0单即需要预警
- 指标达成异常预警：门店业绩未达到预期，如我们认为门店销售业绩连续2周低于分解目标，即需要干预
- 退货率过高预警：高退货率可能是产品质量问题、服务问题，或者顾客不满意，如我们认为门店退货率高于同区域门店退货率的5%即需要预警
- 客单价预警：客单价下跌可能提示门店销售异常，如我们认为近7天客单低于同类店铺平均客单需要预警
- 促销销售额过高预警：促销销售占比过高可能影响毛利，如我们认为促销占比40%则需要预警
- 毛利率下滑预警：毛利率下降可能意味着成本上升或定价策略不当，如我们认为毛利低于我们行业平均值的80%则存在问题
以上就是门店经营过程中，可以设置的一些数据指标预警分析，希望对你有帮助！
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