九数云零售数据分析报告案例

以便利店分门店类型营收监控、连锁超市运营监控2个零售应用九数云进行零售数据分析报告。和大家分享一下九数云是如何助力新零售企业做大做强，快速探索优质的运营模式的。

新型便利店的生长分为两部分，其一是水平生长，即新店数量的增加；其二是垂直生长，即单店日商的同比成长。如果只有水平生长而单店日商丝毫不动，则表示店铺的竞争力在衰退。如果只有单店的垂直生长而水平维度并没有延伸，则表示市场占有率不足。

优质的新型便利店并不是将一家店复制为N家，而是对不同类型门店进行实时监控，对比分析，优胜劣汰，不断探索适应市场需求的门店类型，不断更替效益更好的店铺，提高市场的竞争力，如此才能与当前瞬息万变的经济型社会进行紧密联系，不被时代所抛弃。

总体指标：

1. 核心运营指标的展示，如营业额，订单量，客单价，日商（门店当月日均营业额）等等，这些核心指标由日期控件调节，可以查询不同月份的营业指标概览。
2. 门店分布图，按月营业额的数值大小区间做为颜色区分，大于等于月60万的门店高亮动态显示。
3. 营业KPI完成情况，实际的营业额与当月KPI指标作对比。
4. 不同类型店铺的门店数量情况概览。
5. 月营业额走势与环比分析。

细分指标：

1. 不同类型门店的，营业额、定单量、客单价、日商的对比表。直观的对不同店铺类型进行营业数据的对比展示。
2. 不同类型门店的日商占比分析。
3. 不同店铺类型的结构化分析，把门店的日商水平分为4个等级进行追踪分析。
4. 不同类型门店的月营业额环比分析。

对于业务的指导意义与决策意义在于：

1. 上百家门店数据汇总的营业指标可以有效保存，方便查询；
2. 将门店的分布及其营业额在地图上进行展示让人能够有很直观的感受，并且能够给新店选址提供参考；
3. 将每月的预期KPI与实际完成情况进行实时动态对比展示；
4. 对于不同门店的营业指标分析，可以看出哪些类型的门店有利于进一步推广和探索。例如：门店的日商指标分为4个等级，根据不同日商等级的不同类型店铺个数的差异，可以看出不同类型门店营收差异。如果A类型店铺是B类型店铺的改造版，经过一段时间的A/B测试，A类型店铺中大于12000元日商的店铺数量占比超过50%，远高于B类型店铺，说明门店改造有明显效果。

连锁超市的营业分析，因为商品数量多，种类齐全，仅仅将月销售额进行对比分析，不能发现导致利润下滑的直接原因，究竟是哪些品类、商品甚至是订单出了问题，进而也无法进一步查明根本原因。

分析要精确到单门店，单商品的毛利分析等。除了宏观上对于各类型门店进行营业监控，还需要对问题门店进行精准分析，究竟是工作人员效率低下，服务品质有问题，还是商品更新换代慢，新鲜度供给不够，或者仅为单纯的季节因素……都希望能够从店铺的营运数据出发，追根溯源。

数据分析过程：

数据展示的过程还是由总体到局部。

1. 各店分布及营业KPI数据展示门店的分布和营业额的分级和便利店的方式类似。KPI的主要数据包括：营业额，订单量，日商，毛利率，动销商品SKU数。
2. 月营业指标环比分析对于以上关键指标有必要进行月度的环比分析
3. 制作门店的单选框，对于单门店进行营业额，日商的环比分析。
4. 商品大类的帕累托分析同时联动商品中类通过选择门店，单击商品大类，可以联动查看商品中类的毛利额与毛利率，同时可以联动查看商品销售明细表。
5. 该门店商品中类毛利额和销售额top30的词云图。

对于业务的指导意义与决策意义在于：

1. 首先可以宏观的对于门店核心营业数据进行监控与展示。零售店的管理人员对于销售额，毛利率，日商，订单量，客单价都是非常重视的；
2. 通过对于单店的销售额，日商，商品的毛利额分析，可以有效的得出结论，比如：商品大类的帕累托图中单击瞰都国际店，可以查看该店的商品大类的销售构成，占比70%以上的商品大类显示红色，表示核心商品大类；占比其余20%的显示蓝色，表示次要商品；占比10%的显示灰色，表示边缘化商品。单击商品大类“日配冷藏”，所有属于日配冷藏商品中类的商品的毛利额与毛利率就会显示在组合图里，然后单击商品中类“酸奶”可以查询这家店所有酸奶明细表。若某一家门店销售额下滑是因为某部分商品的销售出现了下滑的趋势，可以重点针对这个趋势分析出具体原因，是因为季节因素、促销暂停、还是补货不及时，这就要去找门店人员了解情况了。

上一篇: 2021·九数云大纪事
下一篇: 调查问卷怎么做？怎么做好问卷调查？