线下货源渠道的理解，门店数据分析有哪些好处？

大数据时代，实时数据分析可以帮助线下门店更好的发展。本文将从三个方面介绍线下门店必须掌握的核心数据指标，希望对你有所帮助。

互联网背景下，线下门店如何建设智慧门店？线上线下如何融合？如何利用大数据进行精准营销？如何整合分散的数据信息？要不断优化精准营销、销售、供应链，紧跟新时代、新零售、新生态的步伐，更顺利地实现智慧门店的数字化？

突如其来的疫情让2020年线下门店本已艰难的处境越来越艰难。

难点在于客户和市场需求复杂多变。相比经验主义做业务决策，实时“数据分析”更能突出及时优势，适应更快变化，对业务做出科学调整。其本质离不开三个核心:人、货、市场。围绕这三个核心，增加门店营业额，实现线上线下融合，对数据进行收集、整理、分析，实现可预测、有指导意义的“智慧门店数字化管理”。

数据分析离不开“数据指标”。

线下门店主要关注的数据指标是衡量经营决策的标准。

01

那么，我们先梳理一下线下门店必须知道的核心数据指标有哪些？

1.存储数据

营业额、业务来源占比、达标率、同比增速、环比增速。

• 投资回报率=收入/投资× 100%
• 毛利率=(销售收入-营业成本)/销售收入
• 净利率=(销售收入-营业成本-其他费用)/销售收入
• 客户单价=总销售额/完成交易的客户总数。

2.客户数据

店铺购买数据、流量、转化数据、回购数据、资产负债数据。

• 新客户成本=投入的营销费用/营销产生的新客户数量。
• 会员贡献率=会员总销售额/总销售额
• 新会员数量、有效会员比例、会员复购率、会员回头率、会员离职率。

3.项目数据

项目比例，出货数据，利润数据。

• 联率=总销售数量/总奇数笔交易。
• 库存对库存比率(库存对库存比率=库存件数÷一个月售出件数)
• 十大畅销车型
• 十大滞销款

4.员工数据

性能数据，服务人次。

以上是线下门店的一些核心数据指标。当然，不同阶段有不同的市场需求和门店周期，线下门店也有不同的侧重点。

还有一些线下门店的数据指标需要了解:

• 相对会员流失率=一定时间内流失的会员数*流失重量/期初有效会员数。
• 费用率=营销费用/订单金额
• 进店率=进店人数/路过人数
• 试用率=试用顾客数/进店顾客数
• 成交率=顾客数/进店顾客数。

三个购买度:广度、宽度和深度。

• 广度:商品的品类数量，广度的比值=已购买商品的品类数量/可购买商品的品类数量，代表商品品类的多样化，关系到满足客户一站式购买需求。
• 宽度:已购买SKU总数，宽度比=已购买SKU总数/可购买SKU总数，宽度代表商品的丰富性和选择性。
• 深度:商品总量/购买SKU总数，深度比:深度/购买目标深度。深度代表每SKU的平均货物数量。深度越深，越不容易缺货，反而越容易造成库存积压。

客户投诉率=客户投诉订单批次/订单总数。

库存天数=期末库存金额/(一定销售期间的销售金额/销售期间天数)

销存比=一定销售期间的期末存货金额/销售金额。

有效库存比率=有效库存金额/库存金额。残次品、过季货、没有销售记录的货都是无效库存。

折扣率=实际金额/标准价格

销售率=一段时间内售出的SKU数量/(期初SKU数量+中期购买的SKU数量)

缺货率=该期间有缺货记录的商品数量/(期初商品数量+该期间进货数量)

价格弹性指数=销售增长百分比/价格下降百分比=销售变化率/价格变化率。

同宽价格，同类商品的最高价格到最低价格。

价格深度，可以选择价格带中的SKU数量。

购物篮系数，一定时期内售出商品总数/一定时期内购物篮总数。

单品联合率=包括该单品在内的总销售数量/总奇数笔交易。

品类联合率=包括该品类在内的总销售数量/交易总奇数。

如有未提及的数据指标，欢迎留言补充！

02

接下来，我们来看看这些数据指标的作用。

投资回报(ROI)

• 即年利润或年均利润/总投资×100%。从公式中可以看出，企业可以通过降低销售成本来提高利润率；提高资产利用效率，以提高投资回报率。ROI的好处是容易计算；
• ROI计算公式也可以是:收入/投资× 100%或ROI=(成本降低+收入增长)/总成本；
• ROI的结果通常用百分比表示，即投入产出比，简单来说就是企业投入资本的回报程度。

营业额

• 也就是反映了店铺的经营趋势。针对以往的销售数据，结合区域行业发展情况，每天定时跟进销量，每周进行总结对比，以此来调整促销和推广活动。
• 为门店和员工制定销售目标，每天监控营业额目标的进度。当目标和任务没有实现时，应立即启动准备计划。比如月中目标进度不理想，要及时调整人员、货物、促销计划。
• 对比各分店的销售状况。周转指数有助于比较各分公司的销售能力，从而为优化人员结构和产品结构提供参考。

每件商品的销售百分比

各品类销售额是指店内各品类商品的销售额。通过分析分类商品的销售指标，我们可以知道:

• 分类商品的销售情况和比例是否合理，可以为店铺订货、分组商品、促销提供参考，从而对商品进行更完善的调整，使商品组合更符合店铺的实际消费情况；
• 了解店铺或区域的消费导向，立即采取措施补货、调货，并相应调整陈列，从而优化库存，实现店铺利润最大化。对于销量不高的品类，要考虑在店内加强促销，消化库存；
• 将我店分类商品的销售比例与区域内正常销售比例进行对比，得出我店的销售特点。要考虑多展示滞销品类，同时加强导购对滞销品类的重点推广和匹配销售能力。

客户单价

• 客单价反映了顾客在店内的承受能力。组织更多价格适合消费者的产品将有助于增加营业额。
• 它可以反映顾客的质量，商店员工的销售能力，以及商店的产品组合。
• 促进中高价位产品的销售是提高客单价的重要途径。店长要培训员工如何销售中高价产品，如何应对顾客对高价的异议。

发病率

• 反映客户购买的深度，有很多称谓，如附加值、受益率、平均客户数、购物篮系数等。
• 联率是了解店铺员工销售能力的重要依据。当关联率较高时，应调整关联商品的展示位置，如将可匹配的商品展示在相近的位置，可方便销售中的匹配，促进关联销售；
• 当联合率低时，我们应该检查商店采取的促销策略，调整适当的促销方法，鼓励顾客购买更多。

地板效应(每平方米日销售额)

• 门店月地板效应=月销售额/营业面积/天数。该指标可以分析门店区域的生产力，深入了解门店销售的真实情况；
• 肖平可以为订购提供参考，并定期监控和确认店内库存是否充足。肖平的分析意义还意味着增加有效营业面积可以增加营业额；
• 楼层效率低的原因通常有:员工销售技能低、陈列不当、品类缺乏、搭配不当等。

人为影响(每人每天的销售额)

• 月店效=月销售额/店内总人数/天数。该指标反映了门店员工整体销售素质的高低，人员配备数量是否合理。
• 如果员工效能太低，就要检查员工的产品知识和销售技能是否不足，或者排班不合理。排班要保证每个班有一个销售能力强的导购，可以提供人效指标；
• 根据员工最擅长的产品安排相应的销售区域，可以有效提高人的效率。

库存销售比(库存销售比=库存件数/每月售出件数)

• 销存比高意味着库存总量或结构不合理，资金效率低。销存比低意味着库存不足，难以将业务最大化。
• 存销比反映的是总额。合理的总量不一定有合理的结构。每月存销比最好保持在3-4。
• 存销比明细包括:各类商品的存销比、新旧商品的存销比、款式的存销比等。

十大畅销车型

• 定期对畅销产品进行统计分析(周/月/季)，了解畅销款式的热销原因；
• 根据销售速度设立库存安全线，适当补货或寻找替代品；
• 用畅销款搭配平销款或者滞销款，带动整个商品的整体流动。

十大滞销款

• 定期对滞销品进行统计分析(周/月/季)，找出哪些物品滞销；寻找滞销商品的卖点，提高滞销商品的销售技巧；
• 调整滞销商品的展示方式和展示位置，配合人员重点促销；
• 制定滞销商品的销售激励政策，做好滞销商品的调整、退货和促销准备。

成员数据

• 会员的消费金额，即侧面显示了店铺的市场占有率和顾客忠诚度，考虑了店铺的综合服务能力和市场开拓能力。一般来说，会员的比例是40%-55%。
• 有效会员的数量，满足某些限制的会员，如在12个月内至少消费过一次的会员。一般是月度、季度、年度分析。退货率和退货率是有区别的。回头率(复购率)是一定时间内到店的老会员数/期初有效会员数，不一定产生消费(复购率确实产生消费)；
• 会员流失率，一定时间内流失的会员数/期初有效会员数。这种直接计算不是很准确。每个成员的素质不一样，不同的成员权重值也不一样。

03

以上是线下门店必须知道的核心数据指标。其中的核心是人、商品和市场。这三个字可以解决线下门店遇到的大部分问题。

门店管理是不可能绕过数据的，不同人看到的数据是完全不一样的。

对于连锁店的企业管理者来说，他们会关心毛利、周转率、存销比、营业额等相关经营数据；对于店长来说，他会在意销售占比、整体销售达标率等管理数据；对于店员来说，他们更关心的是个人销售进度、明星单品占比等数据。

简而言之，建立数据驱动的智慧门店，需要用数据说话，积累更多的数据，通过实际与目标差异的对比，多维度的数据分析，驱动经营策略的改进。