超市总经理月数据分析讲话稿实用word文档 10页.docx
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超市总经理月数据分析讲话稿
篇一:
超市数据分析系统运用介绍
关于超市数据分析系统的运用介绍
一、基本概述:
此系统为了实现超市数据的信息化管理,提高超市在运作中的效率,减少人力的消耗,提高管理质量,将超市信息管理环节简单化。
此系统主要部分是在现有POS系统上数据的基础上进行数据分析与挖掘,可以使超市管理者进行业务分析以统计,管理者可以及时的对超市的上架商品进行调整,使企业可以有效的实现利润最大化。
二、建设内容
业务需求分析
超市数据分析系统的设计的服务对象主要有超市的老板和管理人员。
它涉及的面广、数据量大,如果对整个系统不能很好的设计,将会给超市的效益带来巨大压力,那么如何能在激烈的竞争中扩大销售额、降低经营成本、扩大经营规模,使自己能够不被淘汰是超市所要考虑和面对的。
那么我们所设计的超市分析系统可以帮助超市分析现有那些商品可以让超市最大化获利。
据统计超市的盈利手段有改善服务质量、充足的商品供给、有效的管理机制、及时和正确的决策以及地理的选择和其他因素。
如下图显示了各个成分的比例关系。
其中好的销售系统包括商品供给和正确的决策。
超市盈利比例饼状图
系统功能描述
采用流程图的方式将此系统功能概述清晰的呈现出来。
系统模块:
销售数据分析
此部分主要基于数据挖掘技术,找出原始的数据中可以产生对管理者有用的信息。
假如管理者发现这个季度的营销额比上一个季度减少了很多,那么他就可以通过此系统进行分析,找出这个季度滞销的商品或者上一个季度畅销而这个季度下滑的商品。
当然系统具有面向客户的可视化窗口,管理者只需要输入便可以得到想要的结果。
销售额内涵分析
1、销售指标分析:
主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年同期对比情况。
通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。
2、销售毛利分析:
主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况。
通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况,以及是否在商品毛利方面存在不足。
消费者数据分析
消费者分析是客流量、客单价分析,针对消费者的行为进行数据挖掘。
主要指本月平均每天人流量、客单价情况,与去年同期对比情况。
这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析,促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。
准确的找到消费者的消费特征,对于超市管理者来说是非常重要的。
消费者的消费时间可以让管理者实时的了解什么商品需要大量采购,什么商品需要减少采购量。
客单内涵分析:
供应商数据分析
除了对销售数据和用户数据进行挖掘,我们还可以对供货商数据进行挖掘。
有的客户对供货商有要求,比如知名的商品总要比不知名的商品更容易销售。
有的商家也许在某类产品生产方面存在缺陷,可能在其他商品上做得很好。
可是由于消费者对其以前的产品存在抵触情绪,所以它的商品可能总体效益就不是很好。
相反可能有些厂商不是很有名,但是产品确实不错以至于商品会供不用求。
如何对供应商的数据进行分析,是管理者应对的一大问题。
此模块可以针对供应商进行自动挖掘,以提供给管理者最佳决策。
商品库存分析
主要是本月平均商品库存、周转天数,与去年同期对比分析。
通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常,特别是否存在库存积压现象。
商品动销率分析,是本月商品动销品种统计、动销率分析、与上月对比情况。
月经营总品种数查询方法在查询出门店经营的总品种数后,同样在该模块可以将动销品种数过滤出来,商品动销率计算公式为:
动销品种数÷门店经营总品种数*100。
滞销品种数:
门店经营总品种数-动销品种数,即可得出。
通过此组数据及具体单品的分析,可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。
部分表单分析:
日常数据报表需求每日销量数据报告最大销量周报表周库存预警报告
每日销售实况及去年同期比较
周至今总销售实况及去年同期比较年至今总销售实况及去年同期比较每日毛利额实况及去年同期比较每日来客数实况及去年同期比较每日客单价实况及去年同期比较。
。
。
表例:
我们需要以下数据参与管理
销售、毛利、库存现状与销售同期比商品结构分析库存周转与现金流
缺断货状况报表(OUTOFSTOCK)顾客需求调查与促销分析报告
市场调查数据分析与经营策略研究
……
篇二:
超市销售分析报表
超市销售分析报表
商品周转率
1、什么是周转率
所谓周转率即是指商品从入库到售出所经过的时间和效率。
衡量商品周转水平的最主要指标是:
周转次数和周转天数2、计算方法
周转次数指一年中,库存(配送中心和店铺)能够周转几次,计算公式为:
周转次数=销售额/平今年库存额
平均库存=(期初库存+期末库存)/2
周转天数表示库存周转一次所需的天数,计算公式为:
周转天数=365天/周转次数3、商品周转率的不同表示法
由于使用周转率的各不相同,可按下列各种方法,来斟酌变更分子的销售额和分母的平均库存额。
⑴用销售来计算,这种方法便于采用售价盘存法的单位。
⑵用成本来计算,这种方法便于观察销售库存额及销售成本的比率。
⑶用销售量来计算,这种方法用于订立有关商品的变动。
⑷用销售金额来计算,这种方法便于周转资金的安排。
⑸用利益和成本计算,这种方法以总销售额为分子,用手头平均库存额为分母,且用成本(原价)计算,使用此方法,商品周转率较大,这是由于销售额里面多包含了应得利润部分金额的缘故。
商品周转率的方法算式
1、商品周转率数量法:
商品周转率=商品出库综合/平均库存数2、商品周转率金额法:
商品周转率=全年纯销售额(销售价)/平均库存额(购进价)商品周转率=总进价额/平均库存商品(购进价)商品周转率=销售总额/改为销售价的平均库存额3、商品周转周期(天)
商品周转周期=(平均库存额/纯销售额)×365
主管人员或负债具体工作人员可以根据这5个公式来计算不同种类、不同尺寸、不同色彩(颜色)、不同厂商或批发商的商品周转率,调查“销路较好”和“销路欠佳”的伤心,一次来改善商品管理并增加利润。
提高商品周转水平是一个系统工程,核心是两个内容。
一个是有效的商品评价体系,如进行2/8分析或/ABC分析,进行商品的汰换,剔除滞销品;采用商品贡献率比较法(商品贡献率=销售占比×毛利率)衡量商品的重要程度;通过品类管理技术的应用来改善商品结构,加强库存管理等。
另一个是提高供应链的速度,包括建立完善信息管理系统,提高效率;努力实现快速反馈,加快衔接速度;加强物流配送能力,提高周转效率。
周转加快直接关系到资金的使用效率的提高,同事库存减少,费用降低。
●交叉比率
交叉比率=毛利率×周转率
交叉比率通常以每季为计算周期,交叉及周转率,其比率低的优先淘汰商品,交叉比率数值
愈大愈好,因它同时兼顾商品的毛利率数值愈大,表示毛利率高且周转又快。
更直观的分析在一个周期内各SKU的毛利贡献评级。
超市销售数据分析五大方面
超市的周报即每周汇总,统计各个部门销售数据的报表,其中包括各部门的销售额、毛利、毛利率、日比、周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划,面对这样的一份报表,如何能在这些繁琐的数据中,合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法是至关重要的,报表的分析主要从以下几方面入手。
一、销售额分析:
首先可以从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率,看出一周中销售是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,但是也须在分析报表的同时,注意一些特殊的日子,如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店,销售主要来自于此)。
大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段,故应该在繁忙时段到来前,备足商品,并减少员工休假,以增加服务人员等举措。
二、毛利率分析:
从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。
现在大型卖场的综合毛利率在13-18%,标准超市的毛利率在16-20%,便利店的毛利率可能会在22%左右。
其实综合毛利率的高低也不是一成不变的,它会随着节假日的到来而随之提升。
一般来说,节假日时,高毛利的商品会有较大提高,从而对门店的有一定的补充,这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。
三、贡献毛利率分析:
部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出,一般排列为:
文具、塑料五金、针织品、休闲食品、日化、烟酒、肉食、副食品、粮油。
管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构,促使其在综合毛利贡献率上减少差距。
对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度,对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度,了解目标顾客群的消费需求。
例如:
肉食品会因夏季的到来而销售下滑,就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。
某一部门可能会因利润商品的断货,而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变,但是利润率却下滑很多),这就要求超市根据自身的情况,重视利润商品的库存,合理提出要货需求单以便配送中心配送。
四、提高毛利率
报表可以有效地提高毛利率。
如果一周的毛利率低于预计指标,就可以对各部门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13.7%,但是毛利率为11%,为了提高总体毛利率,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,提高这一部门的销售构成比,从而达到提高整体毛利率的目的。
有效提高毛利率的方法为:
⑴提高高毛利商品部门的构成比。
应当注意的是:
a毛利率虽高,可能季节性商品(如雨季到来,雨伞销售增加)较多;b毛利率虽高,但是易成为损耗高的商品;⑵降低低毛利率部门的构成比;⑶提升高销售构成比部门的毛利率;
⑷若有构成比相同的部门,应发展高毛利率的商品。
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、特性、用途的商品进行有效的组合,能够满足顾客的各种需求,使综合毛利有所增长。
五、经营指标:
超市情况设定经营指标及达成率,以决定商品的库存。
各部门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握们谓之交叉比率。
商品的交叉比率越高,就表示越有效率,交叉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的话,就谈不上效益了。
各部门的目标交叉比率先由公司总部统一设定,然后各门店根据实际情况自行调整设定各部门的目标销售额,计算其应有的库存量。
计算方法:
假设有一部门销售目标a为154万元,销售占比b为15.7%,交叉比率c为133%,目标毛利率d为15%,那么贡献毛利率为e=b×d=15.7%×15%=2.355%,目标周转率f=c/d=133/15=8.87次,目标库存g=a/f=154/8.87=17.36万元。
周报表作为过去时间段的报表,通过分析我们应大胆而有预见性的预测,以使我们的超市周报起到真正成为经营决策及行动计划的来源,使超市的每一项决策都脚踏实地,真正做到数据化、科学化,周销售数据分析决定超市行动计划成功的关键。
超市销售数据分析与实用报表管理
第一节超市经营管理决策依据——数据化管理
超市的核心管理技术是数据化管理,一品一码单品进销存核算,对超市电脑管理,一品一码的有效分析,成为超市管理决策的核心,是采购和门店管理的重要环节。
数据是怎样抽取出来的呢?
——数据的采集,报表是数据分析的重要工具。
1、信息系统权限查询2、电脑中心提供
正确掌握信息系统的操作方法,看得懂报表所表达的信息。
●数据化管理
数据是怎样抽取出来的呢?
数据的分类1、直接数据=商品进、销、存等实际数据。
2、间接数据=客流量、客单价、来客数、周转率、毛利率、营业外收入、销售排行榜、费用成本、单品适销率等。
●数据化管理
营运部门重点查询及分析的报表⑴日销售报表⑵月销售报表⑶销售明细报表⑷未销售商品报表
⑸商品排行榜——前、后50名销售报表⑹商品大中小类别排行榜
⑺贡献率报表:
类同单品销售排行榜,但增加了百分比⑻变价报表:
对应变化商品,检查是否已更换便签和POP。
⑼缺货/补货报表
⑽收货/退货/调拨报表⑾14天无销售报告⑿库存大于60天⒀负库存报告
⒁单品进销存报表等
重点分析门店A类C类商品、销售前50名后50名及连续4周无销售的商品,并采取相应措施。
●数据化管理
采购部门需查询和分析的报表
⑴供应商变动报表:
新增、终止交易的供应商和单品促销。
⑵按主供应商汇总每天的销售金额。
⑶单品进销存
⑷含应付款的供应商进销存报表。
⑸结算汇总报表⑹日销售报表
⑺月销售报表,促销商品销售报表。
⑻销售明细报表
⑼未销售商品报表:
标准时段积压商品库存的清单。
⑽商品排行榜——前、后50名单品销售报表。
⑾商品大中小类别排行榜⑿贡献率报表
⒀缺货报告:
包含即将缺货的单品报表⒁一个月无销售单品报告⒂负库存单品报告●数据与分析
第二节超市经营决策办法——数据分析1、销售分析2、促销分析3、适销率分析
4、毛利分析、盈亏平衡分析5、预算管理6、交叉比率分析7、周转率分析
●对分析指标的说明一
——门店经营的各项数据要求
销售指标:
销售额=销售量×商品单价=来客数×客单价毛利:
毛利润=总销售额-总成本
=销售额×销售平均毛利率
补充概念:
总成本包括固定成本与变动成本,固定成本不随销售量增加或减少而变动的费用。
如:
折旧费、租赁费、管理费、员工基本工资等,变动成本随销量的增加或减少而成正比例变动的费用。
如促销费、商品损耗、运输费、税费、奖金、客服包装费等。
毛利率:
①理论毛利率:
理论销售毛利÷售价×100%②成本毛利率:
毛利÷进价×100%③销售毛利率:
毛利÷售价×100%●对分析指标的说明二
篇三:
零售企业销售数据分析模型
零售企业销售数据的分析模型
数据分析对企业信息化越来越重要。
业务系统给我们提供了大量的数据,但如何利用这些数据进行分析,并得到有价值的结果来指导企业的经营活动,是摆在所有企业面前的需不
断探索的课题。
本文收集整理了零售企业中对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析内容,以及对方法和内容的详细解释。
其分析方法对采购数据、库存数据的分析同样适用。
这些方法犹如一把把钥匙,可以用来打开数据分析的神秘大门。
下面收集整理了零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法,并通过简单实例展示如何将三者关联起来构造一个分析模型。
供大家参考:
要建立一个分析模型,有三个构成因素:
一、维度:
指明了我们要从什么样的角度进行分析,也就是分析哪方面的内容,比如商品、供应商等;
二、指标:
指明了我们对于这个维度所要进行分析的点,比如数量、成长率等;
三、分析方法:
指明了我们用什么样的方法去分析处于这个维度的指标。
一、销售数据模型之维度
二、销售数据模型之指标
三、零售数据模型之分析方法
1、ABC分析
ABC分析法又称帕雷托分析法,也叫主次因素分析法。
它是根据事物在技术或经济方面的主要特征,进行分类排队,分清重点和一般,从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。
由于它把被分析的对象分成A、B、C三类,所以又称为ABC分析法。
ABC分析通过用于对一段时间商品销售情况的分析,可以为商品管理提供依据。
评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种:
销售额、销售数、毛利。
单一用哪个指标进行分析都不够准确,所以对这三个指标同时进行分析,也就是给这三个指标一定的权重。
比如销售额占x%;销售数占y%;毛利占z%。
则该报表的显示形式如下:
其中:
综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%;x%+y%+z%=1;分类结果显示A\B或者C;按照所计算的综合值进行排序,观察累计综合值%的变化情况,将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类,进行重点管理,采取的策略为对相关品的引进;将累计额百分数在20%-90%之间的商品标记为B类,进行一般管理;将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。
根据货品管理及销售的情况,对ABC理论进行了一定的变化,这样对零售业的商品管理来说更具有一定的操作性。
2、比较分析
比较分析,也称为对比分析,就是同一个指标在同一类对象的不同实体或同一实体在不同维度上进行对比,从而得出有价值的决策信息的一种方法。
非常简单,但直观易懂,在实际中应用非常普遍。
同比,也叫同期比,表示和去年同一时间段的比较。
环比,表示本月和上月的比较。
一般比较分析会结合图形分析,使得结果更加明显。
3、比率分析
从形式上看,比率分析是指两个指标相除。
按指标和实体范围的不同,常用的有以下几种类型:
1、同一实体、同一指标,在不同时间的比率。
如销售额增长率等。
2、同一类实体、同一指标,在同一时间的比率。
如毛利贡献度、销售额占比等。
计算方法是单一实体的指标除以所有实体的指标之和。
3、同一实体、不同指标,在同一时间的比率。
如毛利率,周转率等等。
这类比率都有特定的商业含义。
4、20-80分析
20-80分析来源于“二八原则”,也叫二八定律或20/80原则,意思是在任何一组东西中,最重要的只占其中一小部分,约20%;其余80%尽管是多数,却是次要的。
在零售业中,可以根据同一类实体在同一指标间进行二八分析;从而选出需要重点管理的对象(20%部分)。
一般应用比较广泛的分析对象包括:
库存商品(按库存金额进行分析);商品(按销售额或者毛利进行分析);供应商(按销售额或毛利进行分析);客户(按销售额或毛利进行分析)。
5、排序分析
排序分析方法是在销售数据分析中常用的一种方法,就是按照某一指标或某几个指标按照从大到小或者从小到大的顺序排列,这种分析方法的好处在于清晰地让分析者知道最多或最少的实体情况。
一般排序分析应用在以下几种情况:
1、同一实体、同一指标在不同时间的排序情况,如某一商品在一个月销售额排序情况;
2、同一类实体、同一指标在同一时间的排序情况,如小类中所有商品在今天的销售额排
序;
3、同一实体、同一时间、多个指标排序情况(由主次排序因素组成),比如商品先按销售额排序、再按毛利排序;
4、分组排序分析,如按照供应商分组,对供应商所供应商品的销售额进行排序。
6、动态分析
动态分析法是根据在一段时间内的数据变化,通过计算各种动态分析指标来描述现象发展变化的过程和结果,进而揭示现象发展变化的速度、趋势及规律性,并依此可对现象未来发展做出预测的统计分析方法。
动态分析的指标按其分析应用的情况和计算方法不同可分为两大类,一类是通过将各期发展水平进行平均所形成的,包括平均发展水平、平均增长量、平均发展速度和平均增长速度;另一类是通过发展水平之间的对比计算形成的,包括增长量、发展速度和增长速度等。
发展趋势分析方法是基于动态分析中的一种,分为中短期趋势分析与预测方法、长期趋势分析与预测方法、季节变动分析与预测方法。
7、图形分析
图形分析的方法是利用图形的直观效果来展现查询结果数据,分析图形包括:
饼状图、柱状图、折线图、区域图等。
从图形分析的方法来说,一般有以下三种方法:
1、对比图示法
通过用图形表现出数据之间的比较关系;
2、曲线图示法
一般用曲线图示法来表明某一实体某个指标的数据发展趋势。
3、因果图示分析法
用因果图示分析法把影响分析问题的诸多因素用图形表现出来,这样就很容易看出主次要因素。
一般来说,图形分析是与其他分析结合起来进行分析的,使读者更加清晰、易懂。
8、相关分析
相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法,是两变量间线性相关分析的拓广。
其方法用以决定是否可以从其它的变量衡量预测另一主要变量的情形,通过衡量两个随
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