【IBMG专家专栏】零售数据分析之“销售额の数字



今日,IBMG商业智库将分享来自零售专家张良老师的“数据”干货~


今天咱们就正式开始

零售业数据分析的连载


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首先,给大家说一下

为什么要做数据分析?


做数据分析是为了:

发现问题、解决问题



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举个例子:

某零售商的蔬菜长期亏损,

一直找不到好的解决方法,


这时候,我们就需要通过数据分析

一步一步地讲表面问题(长期亏损)

深入转化为

具体的问题点(没有规范的打折制度)

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关于数据分析的基本概念和目的

咱们就说这些~


下面开始步入

咱们课程的正题~


说到数据分析,

就离不开各种数据指标


而“销售额”这个指标,

恐怕是各位平时工作中

最关注的一项了。


咱们的连载第一话,

就从“销售额”开始

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别看天天说销售额

但我们真的了解它到底是个啥吗?

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■ 销售额=客数×客单价

■ 客单价=1客点数×1点单价

  • 点数=销售数量

  • 1客点数=平均1个顾客购买的数量

                 =总销售数量÷客数

  • 1点单价=平均1个商品的单价

                 =总销售额÷总点数


■ 客数=既存客数×来店频率+新增客数

  • 既存客数=已经来过的顾客的数量

  • 新增客数=初次来店的顾客的数量

  • 来店频率=每天来店的次数

                  =一周来店次数÷7


■ 所以,从上面销售额的构造分解公式中,我可以得出:

  • 要提高销售额,无非就是

     提高客数 和 客单价

  • 提高客数

       →提高 “既存顾客的来店频率” 

              和 “新增顾客的数量”

  • 提高客单价

       →提高 “1客点数” 和 “1点单价”

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上图就是一般情况下

为了提高销售额中包含的

具体数值指标,

而采取的各种销售对策。


但是

有时候销售额上升的背后

也隐藏着危机 ……

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如果在客数没有变化

甚至降低的情况下,

仅仅是由于

客单价上升 而带来的 销售额上涨


这时候就要进一步看

客单价上涨的原因是什么?

如果是由于点单价的高额上升导致的,

那这种情况就是非常危险的。


因为我们实际上是在消耗原有的顾客基础

我们极可能正在 “性价比” 方面

失去顾客的信赖!


长此以往的话,

很可能导致我们的来客数不足

最终导致难以维系自己的经营。



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这个例子中

11月份就是一个典型的

客数下降、客单价上涨

的“非健康”的增长模式


作为经营者,我们一定要

特别关注这种情况

进一步分析究竟是

哪个部门出了问题

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这里有一个概念:部门支持率

用它可以找出是哪个部门

导致了全店客流的下降。


而后我们再进一步分析

这个部门在点单价方面

是不是有大幅地上涨?


如果是,就进一步找出

究竟是哪个品类、那个单品

的单价大幅上涨?


以此作为今后与供货商

重点洽谈进货成本的对象。

甚至在必要时,

要果断地彻底更换供货渠道。


以改善这个部门在顾客心目中的价格印象

重塑性价比,迎回顾客的信赖!


文章由张良老师授权IBMG商业智库转载




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