销售数据分析报告

销售数据分析报告（共8篇）

1.销售数据分析报告 篇一

在经营管理过程中，会产生大量的与营销有关的数据信息，这些数据信息是研究市场营销规律，制定订货、补货、促销计划，调整经营措施的基本依据。

加强营销数据的采集与管理，并进行合理、正确、有效的实时性分析，有助于逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性，形成科学营销的新理念，提升品牌的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力。

一、销售数据分析的作用。

1、有助于正确、快速的做出市场决策。

服装生意有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。在服装营销的过程中，只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整商品组合及库存能力，调整商品价格能力、改变促销策略，抓住商机，提高商品周转速度，减少商品积压。

2、有助于及时了解营销计划的执行结果。

详细的销售计划是企业经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过对销售数据的分析，可及时反映销售计划完成的情况，有助于分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。

3、有助于提高企业营销系统运行的效率。

数据的管理与交流是企业系统正常运作的标志。服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的，缺少数据管理和交流，往往会出现经营失控，如货品丢失等。而店与店之间的数据交流的缺乏，更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。

二、单店货品销售数据分析。

1、畅滞消款分析。

畅滞消款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅消款即在一定时间内销量较大的款式，而滞消款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅消款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞消款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。畅滞消款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的更准确把握，多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助；畅滞消款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率；畅滞消款分析还可以查验陈列、导购推介的程度，如某款订货数量较多，销售却较少的情况下，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款；畅滞消款分析可以及时、准确对滞消款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。

2、单款销售生命周期分析。

单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、商场内相近品牌之间的竞争等三个因素所影响。

如果该款在此时间段内的陈列等其他因素未作改变，5-9日是该款的销售高峰期，而前后几天都是非常大的反差，这样我们就应该对照近期的天气气温和该款式特点。一般来讲，单款销售出现严重下滑主要有以下三个原因：一是近期天气气温不适合该款销售；二是销售生命周期已到，是一种正常的下滑；三是新上了一个与之相类似的款式，并且可能在陈列时更突出一点，由于消费者的视觉疲劳而更青睐于新到的款式。如果该款库存量较大，我们就应该做出相应对策。如果是第一种原因，我们不用急，等到最适合天气气温时重点陈列，但应考虑一下自己的上货时间把握是不是存在一些问题；如果是第二种原因，我们应该即时促销，以提高该款的竞争力和该款的库存风险；如果是第三种情况，则应考虑把与之竞争的新款撤掉或陈列在较一般的位置，并检讨自己的上货时间把握。相反，如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，则完全可以分析出该款大概还可以销售多少件，这样再结合自己的库存量，进行合适的数量快速补货，以减少缺货损失。

3、营业时间分析。

一般开店和闭店时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间；比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段……通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。

三、多品牌的货品销售数据分析--销售/库存对比分析。

品牌之间的销售对比与货品调配能有效提升管理能力以及销售水平和解决库存能力。我们可以通过某一时间段内所选定的品牌之间的销售/库存对比分析表格来做多品牌之间的货品销售数据分析管理。

四、老顾客贡献率分析。

行销学一个著名的法则叫做2080法则，在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的销售额，而这其中的20%的顾客即我们的老顾客，特别是持我们品牌VIP卡的顾客。所以对于老顾客的管理是管理中最重要的项目之一。由于某些时候对VIP卡的办理条件制定不合理，或因顾客的其他特殊原因（如他人赠送购物、旅游购物等），常常造成部分发放的VIP卡为无效卡。相反，一些顾客虽然经常光顾，却由于某种原因一直无法达到VIP办卡条件，这对VIP卡客户管理都带来了一定的麻烦，所以老顾客的贡献率分析就显得尤为重要了。我们需要对老顾客（特别是持VIP卡的顾客）进行每次的消费登记和统计，并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。这样首先我们可以制定出更合理的VIP卡办理条件，其次是对老顾客的管理工作就更加准确了。比如有针对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等工作，对老顾客的品牌忠诚度、介绍朋友、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升。

五、员工个人销售能力分析。

通过员工个人销售能力分析，可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作心态，以便对症下药，提高个人销售业绩。

1、个人销售业绩分析。

不论在计算提成时是按个人业绩还是按平均业绩的，都要对每位员工的销售业绩进行统计。个人销售业绩分析包含两个方面，一个是每月个人销售业绩，另一个是分时间段个人销售业绩。每月个人销售业绩主要有两个因素构成，一个是个人的销售能力和工作积极性，第二个是个人“抢生意”的能力。通过每月的个人销售业绩分析，不仅可以看出个人的销售水平和工作积极性，还可以判断出团队协作意识、团结意识和店长的团队协调和管理水平。分时间段的个人销售业绩一般是由店长及时性进行统计和比较的，如某些员工在一段时间内销售业绩出现异常，则可能是该员工的心态存在问题，比方说是否家中有事、失恋、对公司管理或上月工资不满、与同事发生矛盾等。店长应即时去了解并帮助其解决，以改变其心态，从而提高该员工的个人销售业绩。

2、客单价分析。

客单价即平均单票销售额，是个人销售业绩和店铺整体销售业绩最重要的影响因素之一。一般而言，提高单票的销售件数也就是提高客单价比提高销售票数要容易的多，而客单价的研究却往往被人们所忽视。员工个人的客单价销售水平主要随着陈列、服装搭配技术和附加推销技术等因素所影响。所以客单价的数据分析和单票销售多件的搭配特点可以判断出员工个人的附加推销能力以及其服装搭配习惯，乃至于可以分析出陈列水平以及订货的货品组合能力、色彩组合能力。对于因导购个人能力而产生的客单价过低，可以通过一定时期的针对性奖励措施来解决，如单票销售满多少金额或达几件给予单票现金奖励，这对于店铺的整体销售业绩提升是有较大的意义的。

六、品牌的市场定位分析。

一个服装品牌如果没有找准自己的定位其招商难度就会大增，而且很多终端店铺即使地段、面积等方面在当地都非常一流，却总是业绩不好，或从事该品牌的投资回报比过低，这就是因为对市场定位的把握不够准确。服装品牌的定位主要有三个方面构成。一个是产品定位，主要包括产品的风格和价格等；由产品定位决定的是品牌的主流顾客群体定位，主要包括顾客群体的年龄、收入、职业、学历等；而顾客群体定位则决定了品牌的市场定位，主要包括城市定位、店铺地段地位和店铺面积定位等。把握准确的市场定位对于招商策略和招商计划的制定和实施、改善店铺服务质量和服务标准、提高加盟商的投资回报比都是有着极其重要的作用的，而准确把握市场定位的唯一可靠依据就是通过数据的分析。

七、竞争品牌和周边店铺数据分析。

现今的服装生意已不是关起门来把自己的品牌和店铺做好就可以的，而是有着非常激励的竞争的一门生意，谁能取得竞争的优势，谁就能抢得市场份额。所谓知己知彼，百战不殆，只有准确了解竞争品牌和周边店铺的销售信息，才能针对性的制定对策，以赢得市场竞争优势。

1、如何获得对手销售信息。

1）搞好与周边品牌的关系，与其进行销售信息共享。竞争不等于战争，并不表示与竞争品牌和周边店铺搞对立。相反，我们应该与他们保持好的关系，并与之进行销售数据和信息的共享，而达到共赢的目的。

2）制定顾客调查表，进行信息归类和分析。如我们是做休闲装品牌的，可以把调查表的项目分为您最喜欢的休闲装品牌（当地有的品牌）、喜欢这些品牌的原因、最喜欢这些品牌的哪些商品类别、您购买休闲装时最重视的因素有哪些、拥有哪些品牌的贵宾卡、一年购买服装的金额为（分休闲装和其他服装）等，也可根据自己想要得到的数据设置相应的项目。

3）以顾客形式对竞争品牌和周边店铺进行暗访调查。

2、对手的销售商品类别分析。

竞争对手和周边店铺的商品类别销售数据对我们的销售非常有参考价值。比如我们是做休闲类服饰品牌，商品类别非常广泛，而隔壁有一个定位与我们完全相符的专业牛仔品牌专卖店，这时我们的牛仔销售数量肯定会受到冲击，那么此时我们在订货管理中就要避开与之相近的牛仔款式，而挑选与之有一定差异的牛仔款式，并在牛仔的订货量上减少。又比如我们的同类竞争品牌，其衬衫销售较好，而我们则是针织T恤更为强势，这样我们在订货管理中则把重点放到T恤上，同时研究该品牌的衬衫的特点，在我们的衬衫订货当中作以区别……当然，这里所说的订货管理的订货量减少只是在订货数量，而不是在款式数量，如果减少了款式数量就会让整盘货的陈列和搭配不合理，从而影响整体店铺陈列形象。充分发挥自身品牌优势，而避开对手的强势，才能在激烈的市场竞争中处于更强的地位。

3、对手的促销调查与分析。

竞争对手和周边店铺的促销对我们的销售有着非常大的影响，这一点在现今的百货商场销售上显得尤为突出。曾经有两个隔壁的定位相仿的百货商场，在去年的圣诞节促销战中，A商场制定了“满400减160，满800减320”的活动，B商场得到这一情报以后马上制定对策：“满400减160，满600减180，满800减320”。这两个看似相同的促销活动，却让B商场在此次活动打出了一场大胜战，因为虽然其活动力度完全相同，但由于此时商场内的服装大部分吊牌价格均在600-700之间，这让B商场的活动更有优势。这不得不说明是因为对竞争对手促销方案的调查而起到的作用。

所以，我们不能只天天呆在店铺里面，要多走出去，多观察一下当地的整体市场，多了解一下对手的数据和情报，并将所收集到的对手数据进行记录归档。在我们所收集和整理出的数据和信息中，切忌不宜把自己的优势与对手的弱势进行比较和参考，这样只会让自己在该方面偶尔出现不佳时为自己辩解。对对手的信息和数据的分析要持之以恒，往往越是难以调研到的数据就对我们越有价值。及时的了解对手销售数据和销售特点，可以有效提升品牌和店铺在当地的竞争优势。在实际的店铺管理运作中，我们可以把每个数据分析项目制成统一的表格，并按照每月时间制定一个数据分析计划表，将以上各个数据分析的项目罗列出来，按照所制定的计划时间进行分析和总结，并指导接下来的工作计划和工作实施，使后面的工作思路和方向更加明确。

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订货是服装零售店铺经营过程中非常重要的工作之一。有人说订货的好坏，决定了当季销售业绩的一半，这句话是有几分道理的。在任何一个领域里，产品的好坏是销售业绩的基础，服装行业也是这样。拥有一盘好货，店铺的陈列形象、导购的推介，就会事半功倍；相反，如果订的货不够理想，后期的工作就要困难许多了。

一、品牌公司为什么要实行订货制

大约在不到十年以前，中国有服装市场还是一个批发盛行的年代。那个时候，少数品牌公司开始转型做专卖，并实行订货制。到如今，绝大多数的品牌公司都已经实行了订货制，有些甚至是买断订货制。

在服装品牌公司刚刚从批发转型做专卖的时候，很多加盟商对当时的订货制不能理解，甚至产生抵触心理。今天，已经有很多加盟商深深的感触到订货制带来的好处，但仍然有一些加盟商仍然认为铺货制更好，订货实际上是品牌公司把风险往加盟商身上的转移。事实上，目前的很多加盟商是这样想的，也是这样做的。他们在订货当中都是1:1:1，看好一点的款式2:2:1。这其实是一种“看货”的订货方式，用他们自己的话说叫做“先订点卖卖看，如果好卖我肯定会补的”。

那么，中国的服装市场为什么要实行订货制呢？这是服装行业发展的必然趋势。加盟商惧怕订货是因为害怕产生库存，他们认为，库存是服装生意的一大死穴。其实，服装的货品管理中，除了库存以外，断货也是一个非常可怕的现象。我们用一个假设的公式来计算一下。比如某品牌的供货折扣是5折，那么当我们某一个款看走眼了产生库存以后，我们以4折的平均价格应该是可以销售出去的，如果该款的零售价是100元，那么该款每产生1件库存加盟商就损失了10元。反过来看，如果该款有顾客需要而我们断货呢？那肯定是损失了50元。从某种意义上来讲，每产生1件断货现象，就等于产生了5件库存。然而，加盟商却往往只能看到库存的可怕，却无法看到断货的危害，因为断货是隐性的损失，而库存的损失则是显性的。

有些加盟商认为，断货现象可以通过补货来完成。其实很多品牌公司在生产下单的时候也会有一定的备量，以满足加盟商适当的补货。但是品牌公司不可能每一款都有大量的备量的，而且加盟商在经营过程中比较严重的断货通常是整个品牌所有店铺的畅消款，仅仅依靠品牌公司第一批下单生产的备量是远远不够的。品牌公司为了满足加盟商的补货，一定会再下单追单，此时不但耽误了其他货品（如下一季货品）的生产，可能会影响下一季货品的上货货期以及产品质量，而且让品牌公司把管理重心向生产部门转移。目前中国服装企业最重要的是市场营销管理和产品的研发，如果让品牌公司把重心放在生产上，势必会影响到整个品牌公司的实力，从而对加盟商的零售市场造成不可估量的负面影响。

所以，订货制是服装行业货品管理的必然趋势。笔者预测，在最近几年里，品牌公司在订货的制度和管理上也会逐渐改善和提高。例如买断订货制、分次订货制、提前订货会时间、订货会的工作安排、对加盟商的订货指导和培训等。

二、加盟商订货的前期工作

1、原始销售数据的统计及分析

订货的目的是为了销售，也就是说，订货应该围绕着销售来进行的。所以，在参加订货会之前，我们必须统计出去年本季的销售数据，以这个销售数据作为依据进行订货。

1）销售总数量

去年本季的销售总数量决定本季订货的总数量。但并不是说上一季销售多少这一季就订多少。因为当你订1000件货的时候你的销售一定是达不到1000件的，而会产生一定的库存。我们要统计出去年本季销售中，有多少缺货现象、有多少货品是因为为了减少最终的实际库存而打折销售的，这样我们就可以分析出去年本季销售的数据是本身还有潜力上升的还是实际上超出了店铺的销售能力的。另外，有些加盟商认为，店铺里还有一定的库存，在本次订货的时候应该减去这个量，这个想法也值得商榷。在诸如男装等一些流行变化不是特别大的品牌中，可以减去其中库存的一部分，但不能全部减。而对于流行变化比较快的（比如女装）品牌中，就不能这样减。因为去年的服装拿到今年的一起陈列，只能起到反作用。去年留下来的库存可以考虑在本季新品上货之前做促销。2）各类别销售量及占比

比如去年本季衬衫销售多少、裤子销售多少等等，在裤子当中牛仔多少、西裤多少，长裤多少、七分裤多少……都要进行统计与分析。另外一方面，要看哪些类别销售有困难、哪些类别销售还有潜力，这样在所统计出的数据后面做适当的调整。3）各类别尺码占比

在订货中尺码的确定上，不能想当然。有些加盟商认为，我们是北方的，应该大码偏多点。这是不够精确的，要以销售分析出一个具体的尺码比例来。另外，不同类别在同一地区的销售中其尺码比例也可以存在差异。比如，按常规来讲，女装中吊带是比较挑人的，一般偏胖的人很少穿吊带，可能小尺码的销售占比会略多一点；而风衣类别由于一般是宽松型的，有些品牌的风衣可能还比较职业，可能就偏大码的销售要更好一点……这些都可能产生区别，所以要以销售数据的分析结果为依据。

4）各类别颜色占比

在不同类别的颜色占比上也同样要以销售的实际数据作为参考。比如，下季通常来讲深颜色和素色的比例就会偏多一点，而上装则是彩色的、亮色的比例相对偏多一点。这些都不能加盟商自己说了算，而要通过销售数据的分析。

5）其他数据分析

以上四个方面的数据统计和分析是非常重要的，加盟商要订货之前必须做的一项工作。除了这些方面以外，根据品牌定位的不同，还有其他的一些数据也要进行统计和分析。比如在具体的款式上面，男装西装中，双开叉和单开叉的比例、两粒扣和三粒扣的比例等；在女装的衬衫中，职业衬衫和休闲衬衫的比例等……还有像面料的销售比例、花形的销售比例、T恤当中不同领型的销售比例……都要进行统计和分析。6）业绩增长率

去年本季的销售数据只是作为参考，还要看今年一整年的销售增长率。根据几个季度的销售潜力以及实际销售状况，我们就可以分析出我们店铺的业绩增长率。当然业绩增长率并不表示只增不减，也可能由于竞争、管理、品牌等原因，增长率为负数，这也要进行考虑。7）新开店铺的数据哪里来

有些加盟商选的品牌是第一年开的，那么就没有去年本季的销售数据，这时应该怎么办呢？一般来讲，店铺刚刚开业的第一季是不存在订货的，因为订货会已经早开完了，有些品牌公司订货会开的早的可能前2-3个季度都不用订货，而是由品牌公司铺货的。这些新加盟商第一次参加订货会，就要把前面每个季度的数据进行统计，然后按当地的季度销售时间和销售额的对比进行总量的预估，并在订货会中多与老加盟商进行沟通，尤其是地理位置较近的加盟商多沟通。具体的销售时间和销售额的比例应根据当地实际情况进行分析，每个大的地区都可能有所不同。比如北方区域夏季较短、而冬季销售时间较长，云贵地区四季如春，广东地区没有冬季、冬季占据了近一半的销售时间……

2、当地同类品牌的产品系列分析

现在的服装零售市场竞争非常激烈，仅仅看自己的销售数据去订货也是不够的。如果不了解对手只了解自己，那么输赢的可能性各占一半；如果既了解对手又知道自己，那身经百战也不会吃败战的。可见对竞争对手的了解的重要性。

由于品牌定位、品牌的产品系列优势以及品牌公司在产品订货策略等方面的不同，作为加盟商一定要观察和了解当地同类品牌的货品情况。比如你的同类品牌或者同行中，其中牛仔裤类款式和面料跟你的差不多，但价格却比你低，而实际的销售件数和业绩也确实比你的好。又比如某些品牌在衬衫方面比较强势，某些品牌在茄克方面比较领先……这些我们都要很好的去调查了解。如果在当地的店铺中确实有些品牌在某个类别上比我们强，那么我们就要减少该类别的订货量。当然，是否需要减少款式的订量，就要根据实际情况来定了。如果你是为了避开他，可以考虑减少这一类别的款式数量；如果你想竞争他，那么可以不减少这一类别的款式数量，甚至还可能增多，再通过一定的营销手段来去他竞争。但在数量上一定要有所控制。有句话叫做“你走你的阳光道，我过我的独木桥”，每个品牌都有自己的强势，一般来讲，是没有必要拿自己的鸡蛋去挑战别人的石头的。

二、订货的几点先进理念

1、订货是在去年本季销售结束后完成的

有些加盟商认为订货要看到当季的产品、在当季产品订货会上完成的，产品开发的好就多订一点，反之就少订一点。其实，在本季销售完成的时候，明年本季的产品订货应该已经基本完成了。

当然，这并不是说品牌公司产品的开发对终端店铺的销售毫无影响。相反，品牌公司每一季的产品开发的好坏都直接影响着市场反应，也就是终端店铺的销售业绩。认为订货是在订货会上才能完成的，和在去年本季销售完成以后就已经下单的，这两种加盟商最大的区别是在心态和理念上的。认为订货是在订货会上完成的加盟商，是把命运压在产品和品牌公司身上的心态，自己的经营管理都是被动型的；认为订货是在去年本季销售完成以后就已经下单的，是把命运掌握在自己手里的理念，这是一种主动的、乐观的。后者在经营过程中更为积极，其受到客观因素的影响比较小，而自己能够控制店铺经营的日常状况，对一些突发现象的应急能力比较强。

2、订货多比订货少好

有些加盟商在总结以往的订货数据认为，为什么每一次的订货都不准确，要么多了，要么少了。其实，对于同一家店铺而言，订货是没有标准答案的。假设某家店铺该季的销售能力为1000件，当你订货800件的时候，到季末一定也会产生库存（假设是150件）。此时有些加盟商就开始庆幸了，“还好只订了800件，如果听公司的就惨了，早知道订650件就可以了。”反过来说，当你订到1500件的时候，你也一定会有库存（可能是400件），那么你算一笔账，哪一种订法更合算呢？

我们再把上面的问题反过来分析一下，店铺是没有一个固定的销售能力的，订货的实际销售是跟你的订货有关的。不论你订货多少，最后一定会有一定的库存，这是服装零售店铺货品管理中的必然现象。当你的货订的越多的时候（当然不是无限的多下去，而是比你所谓的销售能力多出一定的比例以内），你的实际销售就会越高，此时的库存虽然会增加，但库存并不表示没有钱，加盟商也不必看到仓库里去年的库存就心里不舒服，这要看整体的利润的。

3、面积决定款式量，销售决定总数量

是不是说店铺越大订的量就应该越多呢？不一定是这样的。店铺面积的大小与订货的量是没有任何关系的，订货的总数量是通过去年本季的销售数据分析来决定的。

而在店铺的货品管理中，款式的数量多少也会影响到销售业绩。有些时候品牌公司鼓励自己的加盟商订货的时候要“款多量少”。事实上，中国很多的服装店铺由于款式订的太多，从而让店铺的陈列非常凌乱，看起来就像做散货的一样。笔者在此并不是否定学习，但学习要有方法，要做到只学其神，不学其形。而我们的品牌公司和加盟商往往相反，只学其形，不学其神。订货时款式的多少应该由店铺的面积来决定，因为款式是用来做卖场展示的。当然，如果你觉得自己的上货管理、店铺之间的货品调配管理可以做的非常专业，款多量少也不可否定。

那么，如果一家面积较小的店铺，由于其地段、管理等因素，销售状况非常可观，就应该款式数量少、单款平均件数多，从而总件数多；相反，如果面积大而销售一般，就要款多量少了。对于款少量多这个问题，有些人会担心款式太少会让当地的消费者经常看不到新款而对品牌和店铺失去信心，这种顾虑大可不必。因为首先是上货的管理问题，其次这是经过市场验证的可行方法。

4、订货不能只凭眼光

订货是不能只凭眼光的。特别是女性加盟商做女装、男性加盟商做男装，总喜欢凭着自己的眼光去挑选款式。加盟商本人的眼光只代表着自己的爱好，并不代表该品牌的主流顾客群体的爱好。此外，不同地区的人们对服装的审美观点也有着一定的差异。

在款式的挑选上，还要结合当地同类品牌的竞争情况。比如男装中，有些品牌茄克是强项、有些品牌西装是强项……要做到避其锋茫。

另外，自己品牌的款式与款式之间也存在着竞争。比方说同样是T恤，在款型和面料上比较像，它们在销售中就存在着一定的竞争。两个相类似的款式即使都是畅消款，也难以让一位顾客同时看中两件都买下的。在订货当中要对这样的情况进行注意，另外在上货的时间段上要加以区分。

5、让店长参与订货决策

人们常常讲“店长负责制”，但真正能做到这一点的并不多。尤其是在订货这一“关键性问题”上，一般的加盟商更是不敢让店长参与决策。有些加盟商也带着店长去参加订货会，但一般都当作试衣模特来用，即使店长提出的意见也“仅供参考”。

加盟商应该让店长参与订货的决策，一些管理成熟的店铺甚至可以直接让店长去订货。店长每天直接面对顾客，并且对以往款式非常熟悉，对畅消款、滞消款非常了解，并能够了解畅消款为什么会畅消、滞消款为什么会滞消，是顾客对产品款式、颜色、面料、价格等方面的反应的直接面对者。让店长参与订货的决策能有效提高订货质量。

当然，也有一些加盟商认为自己的店长并不具备这些能力，这是加盟商对店长的管理问题，并非是否定店长参与订货决策的理由。如果出现这种现象，加盟商应该提高店长的管理能力。

四、销售中的货品管理

1、上货管理

有些品牌大部分都是做商场的，一般商场的面积都只有40平方左右，而这些品牌又以正挂为主，正挂占据的陈列面积是比较大的。也就是说，这些店铺一次性陈列出来的款式是非常少的。难道这些品牌每季开发的款式非常少吗？肯定不是，相反，这些品牌每季所开发的款式数量比国内一般的品牌要多。而店铺陈列出的效果让人们看到的款式非常清晰，就是店铺的上货管理。

上货应该是在订货结束后就有一个初步计划的。首先结合自己的面积和当季的总销售时间，除了首批上货以外，计划平均上多少次货，每次平均上几个款，每隔几天上一次新货。这样不但可以让自己的员工掌握更好的产品知识，还能让顾客看到新款的频率更高。其次，上货要考虑到订的量多的单款。对于各个类别订货量前几位的款式要特别的关注，因为这些款是利润的主要产生点，也是最有可能产生库存积压的。服装是一个有时效性的销售产品，所以这些款式的上货要结合天气情况，一旦实际上货时间晚于预期计划，某些生命周期非常短的款式就容易造成积压。另外，这些款式上货以后一定要重点陈列、重点推介。第三个要考虑避开款式之间的竞争。比如有两个相类似的款式，最好不要同时上货。

2、补货管理

订货是没有标准答案的，也不可能跟实际销售完全吻合，所以在销售过程中一般还有一个补货工作。为了提高店铺的货品管理效率，补货的比例要尽量的少，而把主要的比例放在订货上完成。有些品牌公司为了鼓励加盟商多订货，把订货和补货的折扣和退换货制度加以区别，这样，补货不但影响物流速度，而且提高产品进货成本。

一旦有一些款式实际销售能力比订货量要强很多，加盟商需要进行补货时，不能仅仅根据眼前的销售件数，卖一件补一件。此时要分析该款的销售生命周期，以及每天的销售预估。生命周期包括天气气温、当地顾客对同一款式的接受时间和最大数量等。比如某款可销售生命周期还有20天，其中前13天平均每天销售潜力为5件，后7天平均每天销售潜力为3件，总共预估还可以销售86件，再减去现在的库存，就是我们要补的总量。然后再根据颜色和尺码进行分配。

补货还要考虑到总订货量的问题。假设总订货量偏多，超出了实际销售能力，就要减少补货量，因为销售不能只靠一个款来完成的。如果在总量偏多的情况下还对个别畅消款进行大量补货，虽然这一款式销售量提高了，但却增加了最终全盘货品库存的风险。此时可以把陈列和销售重点转移到其他款式上，谨慎的补货。

3、库存管理

库存是令加盟商感到最头痛的问题之一。加盟商对库存的理解，最多的集中在两个方面。一个是认为一个季度销售结束以后，剩下的货品就称为库存；另一个理解是在一个季度里非正价销售的以及最后剩下的货品总称为库存。不同的理解表现出加盟商对库存的不同认识和理解，以及加盟商对处理库存的不同看法。

其实，库存就是指仓库的存货，是当季所有的货品。也就是说，库存不是销售结束以后，而是在订货的时候就已经产生了。你订的货越多，你就库存就越多。那么，我们可以作两个理解。第一，销售的过程就是处理库存的过程；第二，库存的平均折扣越高，货品的利润贡献率就越高。

那么，从理论上分析，只有订货量越多的时候，才可能产生更多的利润。而当你的订货量与你的店铺运营成本相比过少的时候，即使是全部以正价销售出去，也不会产生太大的利润的。这也正印证了上面所讲的“订货多比订货少好”这一理念。另外，我们计算利润率的时候是按销售总件数和销售平均折扣两个方面来计算的。所以我们考虑店铺的货品利润要同时考虑订货总件数和销售平均折扣两个方面，并不能单纯说销售平均折扣越高就表示店铺利润越高。

2.销售数据分析报告 篇二

一、系统设计背景

产能过剩、需求乏力加剧了水泥市场竞争, 以提升效率、加强管控、提升企业核心竞争力为目标的各类信息系统 (如ERP、CRM等) 在水泥企业推广应用, 积累了大量基础性生产经营数据。传统的基于关系数据库的信息系统能够较好地实现增、删、改、查询等数据操作, 但不能发现隐藏在数据中的对企业生产经营有价值的规律性的关系, 造成企业积累的数据金矿没有被挖掘和利用的遗憾局面。

根据生产制造过程特点分类, 水泥生产制造属于典型的流程型加工类型, 石灰石等各种原材料按照设计的工艺流程持续地通过一系列破碎、均化、锻烧、粉磨、包装等装备和设施被加工为熟料或散 (袋) 装水泥。按产品的用户使用需求特点来分类, 水泥行业以销售订单驱动为主同时兼顾面向库存生产。市场营销部门依据月需求计划及当期的各品种水泥的库存量、设备生产能力, 统筹考虑国家与地方政府经济政策的出台及执行情况、区域市场内重点工程的建设进度、季节变迁、区域范围内水泥产能的调整、行业内竞争对手营销策略的变化等各种因素, 确定下月的水泥品种、销量、回款、毛利等业务预算。水泥生产部门依据当月水泥销售预算进行产能的平衡与优化并做出物资供应计划及生产制造计划。

该企业的业务信息系统覆盖了产供销、人财物等核心业务, 运行一段时间后积累了大量数据。这些数据是企业积累的信息宝藏, 有许多对企业经营管理决策有价值的信息。在用的业务信息系统是传统意义上的业务应用, 该系统适合具体岗位人员对业务单据进行处理和统计。而中高层管理人员非常关注关键KPI数据, 并且希望从不同角度快速得到关键KPI数据, 基于关系数据库的传统信息系统不能很好地解决这一需求, 以数据仓库为核心的业务分析系统较好地解决了这一问题。

二、业务需求分析

产能过剩、需求下行的外部环境使水泥销售市场竞争日趋白热化, 企业领导、销售管理者迫切需要快捷了解客户需求、分析市场发展趋势, 更好地开展市场营销及服务活动。根据调研、分析, 销售管理人员的业务需求有以下内容:各片区某一时间段产品销量分析, 各片区各品种某一时间段产品销量分析, 某片区某一时间段客户发货情况分析, 各片区所有客户某一时间段毛利贡献情况分析, 各品种某一时间段毛利贡献情况分析, 各片区所有客户某一时间段回款情况分析, 各片区所有客户某一时间段应收账款分析等。要解决以上需求, 要从基础数据采集入手, 客户基础数据、片区基础数据、产品基础数据、产品出厂基础数据、回款基础数据、销售发票基础数据、提货单基础数据、产品成本基础数据等将根据规则进入相关主题数据仓库。

以数据仓库为基础的业务分析是按照主题进行组织的, 经过与管理人员多次讨论与分析最终确定产品销量、毛利、回款、应收账款等四个主题。

三、数据仓库建模

以业务分析需求为依据, 采用多维建模方式, 通过多维数据模型的建立, 确定数据仓库物理模型及架构。

3.1数据分析模型建立。

通过对业务数据分析需求的调研、讨论、研究, 数据分析模型有以下基本内容:业务事实:提货单、出库单、发票、回款、产品入库成本;核心数据:出厂量、回款、毛利、应收账款;分析维度:日期、客户、产品;数据粒度:日期维粒度为年、季度、月、日四个层次, 跟踪提货单、出库单、回款、发票、产品入库成本等业务数据;客户维粒度为片区、客户两个层次, 客户维跟踪客户信息;产品维粒度为类别、等级、品种三个层次, 产品维跟踪产品信息。产品维度的层次结构如图1所示。

3.2数据仓库架构设计。

采用星型模式设计数据仓库架构。星型模式以主题事实数据表和若干个分析维度表来实现数据分析应用。模型的中间为事实表, 事实表的周围为各维度表, 在事实表中管理事实数据, 在维度表中管理维度数据。

产品出厂、毛利、回款、应收账款等分析主题需要从时间、客户、产品等维度来分析, 时间、客户、产品为各分析主题的共享维度。毛利分析主题的星型架构如图2所示。

3.3设计元数据模型。

通过设计元数据模型, 实现操作型业务数据向分析型业务数据转变。在元数据中, 业务事实表和分析维度表信息、操作型业务数据通过过滤、转换规则进入到分析型数据仓库等内容在元数据中得到描述, 具体包括事实元数据及产品、客户、时间等各维度元数据。销售毛利元数据如下表所示。

四、业务分析系统的客户端展现设计

业务分析展现系统采用三层体系结构, 浏览器为客户端、Web服务器为应用层、OLAP服务器为数据层和分析层。业务分析展现系统具有交互式查询功能, 可在查询结果的基础上进行进一步分析。系统有较好的性能, 快速返回用户所需要的数据, 操作简单、界面简洁、易于使用。业务分析展现系统基于Microsoft.Net开发平台, 开发环境为C#, Web应用服务选择IIS。

五、总结

通过对销售业务需求的分析, 设计了基于数据仓库的水泥销售分析系统, 销售管理人员通过分析系统能够快捷、多维分析海量业务数据, 为销售业务决策提供了很好的辅助决策工具。本系统的设计与应用为水泥销售分析系统的建设提供了有实用价值的参考案例。

摘要：通过对某重点水泥企业销售业务需求分析, 设计了基于数据仓库的水泥销售分析信息系统, 销售管理人员能够快捷、多维分析海量业务数据, 为销售业务决策提供了很好的辅助决策工具。本系统的设计与应用为水泥销售分析系统的建设提供了有实用价值的参考案例。

关键词：数据仓库,水泥,销售,分析,设计

参考文献

[1]崔伟成.基于数据仓库的水泥企业商务智能系统[D].华南理工大学, 2012.

3.销售数据分析报告 篇三

随着宠物数量的不断增加，美国宠物消费也由1998年的230亿美元增长到2007年的412亿美元，2008年美国宠物消费总额达434亿美元，其中除宠物食品外，宠物医疗相关消费所占比例最大。另外，宠物美容和寄宿也在美国形成了一定的产业规模，每年创造的价值约30亿美元。而未来美国宠物产业的发展趋势将主要朝着高端升级宠物用品消费、宠物日常美容、洗护、体能锻炼、宠物寄养、宠物健康、宠物保险等方向发展。

美国某宠物网站从2000份对独立的宠物零售商发出的调查问卷中，抽取400份进行统计，超过40％的商家销量在2008年与2007年相比增加19％以上。在美国市场上，销售量最大的还是犬用产品，占商家日常销售的55.25％。

在金融风暴的影响下，美国各行各业的经济都有衰退的迹象，但是宠物主人还是在尽最大的可能照顾好自己的宠物。与此同时，小型宠物更是受到人们的欢迎，销售比例较此前有了大幅上涨。观赏鱼及相关产品占宠物商品13.25％的市场份额，猫产品占宠物商品10.48％的市场份额，其他上升较快的还有小型哺乳类动物、鸟类等。

另外，在宠物产品中，套装商品和自然环保的商品近些年尤为受到消费者的青睐，销售额较此前相比上升44%。有升亦有降，报告中28%的商家销售额有所下降，其主要原因是服务水平下降导致。

情感经济中的黏着力

4.零售企业销售数据分析模型 篇四

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、需要不断探索的课题。

零售企业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一些详细解释。其中，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。

首先需要确定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，并通过简单的实例展示，阐述如何将三者关联起来构造一个分析模型。

要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。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。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。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。

一、销售数据模型之维度

1、商品

商品是零售分析的最细维度之一。大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析，并且商品的层级只有一层。

2、供应商

商品是由供应商提供的，在不同内部组织同一商品可能存在不同的供应商。同一商品在不同的时间也可能存在不同的供应商。供应商所在地和区域有关联。

3、内部组织

对于连锁企业，组织架构一般是：总部---事业部（业态）---区域公司---子公司---门店。内部组织所在地和区域有关联。

门店的关键属性有：面积、员工数、所在地。

公司及总部的关键属性有：员工数、所在地。

配送中心的关键属性有：面积、员工数。

4、商品类别

一般的分类有：大类---中类---小类---细类。商品类别直接和商品关联。

5、客户

客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。

6、区域

区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区---省/市---县/区。一般按正式行政单位划分。

7、时间

时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年---季度---月---日---时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年---节气---日---时刻；农历节假日。

8、品牌

品牌的层次有：品牌层次---品牌，品牌直接和商品进行关联。一个品牌只能属于一个厂商，一个厂商可以有多个品牌。

9、采购员

采购员也称为买手，层次有：采购组---采购员。中小型企业，一般都是统一采购，所以采购员可以直接和商品进行关联。大型企业，一般按区域公司采购，这时采购员需要和区域公司、商品同时进行关联。

10、营业员

营业员在专卖、百货类的销售分析中非常重要，而在自由选购的卖场中，基本没有固定的营业员。层次有：销售部门---营业员。

11、收银员

层次有：门店－收银组－收银员。

12、厂商

一个商品只有唯一一个厂商。厂商的层次就是自己。

二、销售数据模型之指标

1、销售数量客户消费的商品的数量。

2、含税销售额

客户购买商品所支付的金额。

3、销售税额

客户购买商品后应上交的税额。

4、去税销售额

去税销售额＝含税销售额－销售税额。

5、含税成本

销售出去的商品的含进项税的成本额，计算成本有不同的算法。

6、成本税额

销售出去的商品的进项税额。

7、去税成本

去税成本＝含税成本－去税成本。

8、毛利

毛利＝含税销售额－含税成本。

9、净利

净利＝去税销售额－去税成本。

10、场效

指单位营业面积产生的销售额。

11、退换量

客户购买后退换商品的数量。

12、退换额

客户购买后退换商品的销售额。

13、毛利率

毛利率＝（毛利/含税销售额）×100%。

14、周转率

周转率和统计的时间段有关。周转率＝（平均含税销售额÷平均含税库存成本）×100%。

15、交叉比率

交叉比率＝毛利率×周转率。

16、促销让利额

促销让利额＝正常售价额－促销额。

17、促销次数

促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。

18、促销销售额

（所销）所购商品为促销商品，并因此产生的销售额。

19、交易次数

客户在POS点上支付一笔交易记录作为一次交易。

20、客单价

客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。

21、销售价商品正常销售的价格。

22、促销价

商品在促销时的销售价格。

23、进货价

商品进货和供应商的结算价格。

24、成本价

按不同的核算体系计算出来的，用于库存额统计和毛利计算用的价格。

25、周转天数

周转天数=平均存货÷平均销货净额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理越好。

26、退货率

退货率=退货金额÷进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。

27、平衡点

平衡点用于表示达到某点的快慢；平衡点＝总费用÷毛利率。

28、安全力

经营安全力＝１－（损益平衡点÷营业额）；用于表示获利情况的指标。

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分析通过对一段时间内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表1：

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AB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，还可对ABC理论进行一定的变化，这样对零售业的商品管理来说更具有操作性。

2、比较分析

比较分析，也称为对比分析。就是将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。这种方法非常简单，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3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。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，就是将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，可以让分析者清晰地知道最多或最少的实体情况。

排序分析一般应用在以下4种情况：

（1）同一实体、同一指标在不同时间的排序情况，如：某一商品在一个月内的销售额排序情况。

（2）同一类实体、同一指标在同一时间的排序情况，如：小类中所有商品在某一天的销售额排序。

（3）同一实体、同一时间、多个指标的排序情况（由主次排序因素组成），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，并依此对现象的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指标，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指标，包括增长量、发展速度和增长速度等。

发展趋势分析方法是动态分析中的一种，它又可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，图形分析应与其它分析结合起来进行分析，这样可使读者更加清晰、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展。其方法是通过某一变量，衡量预测另一主要变量，通过衡量这两个随机变量之间“直线关系”的方向与强弱程度来判断这两个变量间的相关性。

在零售业中，相关分析可以应用于以下3种情况：

（1）同一实体、不同指标间进行相关分析，如：供应商的销售额与费用的关系、商品的数量与销售额的相关关系。

（2）同类实体的同一指标的相关关系，如：供应商相互间彼此销售额的影响关系。

（3）不同实体、不同指标间的相关关系，如：员工数量与企业销售额间的关系。

9、回归分析

回归分析（Regression Analysis）是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组实验或观测数据的基础上，寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。通过回归分析，可以把变量间的复杂的、不确定的关系变得简单化和规律化。回归分析一般有线性回归分析、非线性回归分析、多元线形回归分析，一般最常用的就是一元线形回归分析。

回归分析作为相关分析的研究方法，在零售业可以对以下情况进行分析：

（1）同一实体、不同指标间进行相关分析，如：供应商的销售额与费用的关系、商品的数量与销售额的相关关系。

（2）同类实体的同一指标的相关关系，如：供应商间销售额的影响关系。

（3）不同实体、不同指标间的相关关系，如：员工数量与企业销售额间的关系。

10、方差分析

一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。由于各种因素的影响，研究中的数据呈现波动状。造成波动的原因可分为两类，一类是不可控的随机因素，另一类是研究中施加的、对结果形成影响的可控因素。方差分析的思想就是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素、各因素之间的交互作用、以及显著影响因素的最佳水平等。

11、平衡分析

所谓平衡就是各个互相联系的因素之间，在数量上保持一定的、合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间的发展是否平衡，揭示事物间的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。

零售业中一般应用的指标包括：

损益平衡点＝门店总费用÷毛利率，损益平衡点越低，表示获利时点越快；损益平衡点越高，表示获利时点越慢。

损益平衡点与销货额比＝损益平衡点÷销货净额

比率若小于１，表示有盈余，比率越小，盈余越多；比率越大于１，表示有亏损，比

率越大，亏损越多。

12、因素分析

因素分析法是用来测定受多种因素影响的某种经济现象，在其总变动中，各个影响因素对它的影响方向和影响程度的一种统计分析方法。常见的因素分析方法有3种：

（1）相关联因素分析法

本方法不是借助于数字模型，而是根据相关因素的性质，表明其数量变化对所研究现象变动的影响关系与制约关系，从本质上讲属于经验方法。比如员工的努力程度正向影响商品的销售额。

（2）相乘因素分析法

通过数据间相乘关系来测定各影响因素对某种经济现象总变动的方向和程度所产生的影响；一般采用通过固定一个因素，来观察另一个因素对结果的影响程度。比如：销售收入=销售数量*商品单价。

（3）相加因素分析法

对于某一经济现象的影响，往往是其总体内部的各个组成部分（或构成因素）发生变动的结果。如：商家的销售额=门店1销售额+门店2销售额+„+门店n销售额。

13、结构分析

结构分析法又称为组分析法，是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构指标。结构指标就是总体各个部分占总体的比重，因此，总体中各个部分的结构相对数之和，即等于100%。

通过结构分析，首先，可以认识总体构成的特征。如：在某超市的销售额中，食品大类占比36%，非食品大类占比45%，非食品销售占比19%。第二，可以揭示总体各个组成部分的变动趋势，研究总体结构的变化过程，揭示现象总体由量变逐渐转化为质变的规律性。如：某超市的食品销售额在第一年占30%，第二年占32%，第三年占36%，表明当地顾客群对食品的偏好越来越大，说明超市食品引进应该更加多一些。第三，可以揭示现象之间的依存关系，如：研究某商业企业中商品销售额与供应商的依存关系，可按商品销售额分组，计算每个组相应的供应商情况。例如，某超市年销售额300万元以上的供应商占15%，说明该企业的商品销售额更多地依赖于那些比较大的供应商的商品。

四、销售数据模型之建立

有了销售数据分析的纬度、分析的指标及对指标的分析方法，就可以通过这三者组建销售数据的分析模型。按照这样的方法可以出现以下多种数据分析模型

我们假设纬度有X个，指标有Y个，分析方法有Z个；则：

1、单一纬度、单一指标与分析方法的组合比如，选择纬度为商品、指标为销售额、分析方法为ABC分析，那么，组建出来的模型就为商品销售额的ABC分析，按照这种方法，可以组建X*Y*Z个数据分析模型。

2、多纬度、单一指标与分析方法的组合；

比如，纬度选择商品、供应商、指标为销售额、分析方法为排行分析，那么组建出来的模型就为供应商商品按销售额的排行分析，按照这种方法，可以组建X*X*Y*Z个数据分析模型。

5.销售数据分析的主要职责 篇五

1、负责区域销售业务业绩数据报告的整理;

2、协助上级完成区域销售价格和利润达成的核算、维护相关数据;

3、核算公司各项经营指标完成情况，及时将销售相关数据更新，对数据的准确性负责;

4、完成领导安排的其他相关工作。

任职要求

1、大专及以上学历，应用数学、统计学专业优先;

2、有一年以上销售数据相关工作经验的优先;

3、较强的数据分析、逻辑思维能力和沟通能力，以及具有一定抗压能力;

4、精通EXCEL的相关办公分析软件。

6.淘宝双11销售额数据分析 篇六

而是在天猫无线的平台上可以充分地与自己的消费者和粉丝进行互动，从原来的销售经济转为粉丝经济。

第二，京东现在已经有超过9万名员工，那么预计2016年员工数将扩张到多大? 沈皓瑜:我们开场时候提到了，第二季度京东的闪购业务增长非。

成为真正的线上智能电视销售的“领跑者”。 即可查看7月份天猫45个类目销量排名提示:回复“tb”即可查看淘宝等各类渠道点击扣费价格表提示:回复“wd”即可查看网店运营必需懂的11。

双11及双12一过，对于电商人来说，这个2015年就已经过完了，又该到年度总结的时候，今天我们帮一线电商人梳理一下电商格局与大势。

2016年双十一是大家很关心的部分，从这。天猫全球热卖店铺排名前九，京东电视品类销量、销售额双第一，京东电视品类销售额最快破亿纪录。

双十一的起源

“双十一”即指每年的11月11日，由于数字的形似又被称为光棍节。从2009年开始，每年这天，以天猫、京东为代表的大型电子商务网站一般会利用这一天来进行商业促销。

光棍节的重要性因为联系到购物节而更受人们关注。阿里巴巴集团控股有限公司于2011年11月1日向国家商标局提出了“双十一”商标注册申请，2012年12月28日取得该商标的专用权，2014年10月末，阿里发出通告函，称阿里集团已经取得了“双十一”注册商标(注册号码：10136470，10136420)，经阿里巴巴集团授权，天猫就“双十一”商标享有专用权、受法律保护，其他任何人的使用行为都是商标侵权行为。

2015年10月13日，2015天猫双11全球狂欢节正式启动。11月10日20：30湖南卫视将现场直播由冯小刚导演的天猫2015双11狂欢夜晚会，全球消费者将在双十一晚会倒计时中共同迎接2015年双11零点的到来。2015年11月12日，第七个天猫双11全球狂欢节落下帷幕，全天交易额达912.17亿元，其中无线交易额为626.42亿元，无线成交占比68.67%。

首先来回顾一下2014年和2015年的淘宝双十一成交额!

接下来爱漫电商就和大家分析下今年淘宝双十一的交易额以及趋势方向!

趋势一：移动电商时代崛起

2015年双11的主要平台从PC转向移动端，阿里方面的数据显示天猫双11的零点开场中有80%消费者通过手机访问阿里的网站，双11全天中70%多的交易发生在手机等移动端，这反映当前消费方式的根本性变化。如果说过去几年还在讲电商向移动端转型，2015年已经成为事实上的移动电商时代，2016年移动电商趋势只会加深、加强：抢占更多的移动端入口、提供更好的移动端体验、获得更多的移动端用户。

趋势二：电子支付能力将成为核心竞争力

来自蚂蚁金融服务集团的数据，旗下品牌支付宝在今年双11期间的支付峰值达到8.59万笔/秒，远超全球其他支付机构的处理能力。200余家银行与蚂蚁金服共同打造了世界上交易处理能力最强的支付平台之一，强大的支付处理能力，也帮助包括淘宝、天猫、小米、华为、国美、聚美优品等多个电商平台，平稳度过了双11的交易洪峰。双11期间的电子支付水平，也是中国支付系统和中国金融系统的一个里程碑。

趋势三：公有云进一步成为主要商业基础设施

今年双11淘宝天猫核心交易链条和支付宝核心支付链条的部分流量，直接切换到阿里云的公共云计算平台上。而阿里自主研发的海量关系型数据库OceanBase，承担了这次双11支付宝100%的交易流量，运行平稳、零漏单、零故障。此外，蚂蚁金融云已正式对外开放，这意味着金融机构使用蚂蚁金融云就可以获得今年双11支付宝同等的技术能力。公有云今年已经全面进入了阿里核心业务的主体，可以预见2016年将有更多的企业把核心业务系统放到公有云中。

趋势四：娱乐化购买体验成为新的电商品牌策略

2015年的天猫水立方双11狂欢夜晚会，由冯小钢任总导演，湖南卫视携手30多位当红明星创造了前所未有娱乐化购买体验。从蔡依琳的开场热舞，到韩国明星Rain的劲歌劲舞;从国民小鲜肉TFBOYS的活蹦乱跳，到新晋男神王凯的综艺搞笑;赵薇、高晓松、马东、刘谦、007扮演者丹尼尔克雷格等国内外影视歌明星，创造了堪比美国拉斯维加斯的娱乐化消费体验。蔡依林唱完歌以后，她代言的上海家化品牌产品销量翻了六七倍，赵薇的红酒网店流量也剧增。

趋势五：围绕电商的新型保险将呈快速增长态势

在双11期间，阿里推出了与电商网购场景深度融合的创新保险险种，10余家保险公司与蚂蚁金服及天猫平台共同参与并设计了与双11相关的创新性保险。首次亮相双11的天猫正品险覆盖所有天猫订单，品质保证险、物流破损险这两个双11新保险品种，覆盖商户数量共超过6万家。而蚂蚁金服方面的数据显示，2015年双11期间的退货运费险单日保单量达到3.08亿单，同比增长65%。

趋势六：年轻一代电商购物者从价格走向品牌

2003年成立的淘宝网催生了淘宝一代，淘宝一代们涌向淘宝网，主要是因为能够以最便宜的价格买到想要的商品。但在13年后的2016年，淘宝一代已经不再满足于低价格，而期望更高的质量。而对于淘宝二代、淘宝三代等年轻一代网购消费者来说，他们更加追求品牌和服务。对于淘宝、天猫、京东等电商来说，如何服务好品牌零售商，如何满足年轻一代对于品牌的追求，2016年或将是分水岭。

趋势七：在线翻译将成为电商国际化的杀手锏

众所周知，阿里等中国电商网站一直想打入国际市场，而进入国际市场的主要门槛之一就是语言。目前中国电商网站的海外站点采用了机器在线翻译服务，例如阿里的海外站点可以翻译100多种语言和文字，但这种机器自动翻译的效果往往并不理想，有的语言翻译还不准确。如何能够实现高质量的机器在线翻译，甚至提供高质量的机器语音翻译，将成为2016年电商网站拓展海外市场的重要课题。

趋势八：大数据可视化全面进入商业决策

2015双11期间，阿里在海量交易面前如何精准把握数据脉搏?阿里研发了dataV数据可视化引擎，该引擎完全基于Web技术，可快速、低成本部署，用于商品、交易、支付、数据中心等的可视化呈现和管理。在北京水立方天猫双11狂欢夜现场的数据大屏幕上，就使用了该数据可视化引擎以及3D webGL图形加速技术，展示了双11平台总体交易订单实时流向，可深入到城市级别进行微观的人群画像分析。目前，这一技术已计划通过阿里云向外输出。实际上在2015年已经有微软、甲骨文等公司先后推出了大数据可视化技术，在2016年该技术有望帮助更多企业做出重要商业决策。

趋势九：个性化算法成电商主要差异化策略

所谓个性化算法，就是电商网站根据用户搜索行为、在线购买行为、用户画像等数据分析，个性化推荐相关商品、提供个性化在线服务等。Gartner认为到2018年，那些全面投资各种个性化在线购买体验的企业，其销售额将超过没有投资个性化在线购买体验企业的30%。阿里CEO张勇表示，双11期间绝大多数网上商品都基于大数据和个性化向消费者推荐，事实证明个性化极大提升了消费体验。

趋势十：农村消费市场潜力释放

2015年是村淘首次加入双11活动，双11全场活动下来，村淘就超过了两个亿。阿里方面表示，村淘已经覆盖了中国几千个农村，在未来的三年计划能够覆盖中国十万个行政村。而在今年的11月9日，国务院办公厅公布了《关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》，提出到2020年初步建成统一开放、竞争有序、诚信守法、安全可靠、绿色环保的农村电子商务市场体系。显然，2016年将是农村电商大战之年。

趋势十一：跨境电商将深入中国的县市

作为国内跨境进口电商的重要平台，天猫国际双11开场仅10分钟就售出来自41个国家的2605个海外品牌尖货，包括梅西百货、日本花王等在内的上百家欧美顶级零售集团纷纷入驻天猫国际。天猫国际双11进口订单覆盖大江南北，其中最北端买家来自黑龙江大兴安岭地区，最南端买家来自海南三亚，最西端的买家来自新疆喀什地区，最东端的买家来自黑龙江省双鸭山市。以天猫国际为代表的跨境电商，正在有效激发三四线城市的进口消费升级。

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7.销售数据分析报告 篇七

1. 计算机数据分析技术统计分析的应用研究。

计算机数据分析更多的是应用在机械制造企业销售管理的数据分析和统计阶段, 这也是近年来计算机数据分析技术研究的主要目标和重点, 有效的计算机数据分析是实现企业销售管理基本循环的重要措施, 是企业销售管理中加强环节管理的重要手段, 能够有利于分析统计数据的更加准确, 实现销售管理的科学化、准确化进程, 为销售部门提供更加精准的管理信息内容打下坚实的基础。计算机数据分析技术在统计分析环节的应用, 可以采取多种多样的形式得以实现目的。比如, 机械制造企业每个季度编制完成的销售统计表, 即通过计算机数据分析技术对于近期企业销售部门的各项业务数据信息进行搜集、整理、分析、结论等一系列环节工作, 并且能够按照一定的时间范围, 在同一个环境和条件下, 进行科学加权平均, 进而得出相对科学合理的数据表格。此种数据分析表格属于事后数据分析, 因为明确界定出一定的时间范围和条件环境。同时, 机械制造企业销售管理中也较多采取销售趋势分析表格的形式, 通常是在上一个季度的分析报表出台之后, 结合当时当地的发展形势, 以及市场环境的变化情况, 对于下一阶段的销售情况进行预测分析, 能够有效实现目标客户、潜在客户与企业销售管理部门业务订单的情况进行有效对接, 进而确保圆满完成下一阶段的销售任务。数据分析表格中, 将单位时间、销售数量、商品价值等方面的指标进行科学合理测算, 得出相对较为合理的数据分析结果。

2. 计算机数据分析技术信息处理的应用研究。

计算机数据分析技术最重要的功能之一就是进行快速有效的数据处理, 从业务领域上看属于统计分析的大范畴, 但是单纯的数据处理更是考验计算机数据分析水平的高低。因为在日常机械制造企业销售管理工作中, 大量的数据需要及时处理, 不仅仅是为了每个季度的统计分析报表做准备, 也是为了更好的动态监测企业的销售情况, 在瞬息万变的市场环境下, 能够第一时间作出正确的决策。日常的大量数据处理主要依靠计算机销售管理系统来完成, 其数据来源也存在一定的弊端, 主要是因为数据处理要求更加准确的数据挖掘结果, 以确保数据分析的数据质量和一致性, 确保原始数据没有任何偏差或者丢失, 从源头上保证计算机数据分析结果的可靠性。如果存在多个原始数据的源头, 需要对于数据来源的准确性进行充分分析, 并且确保数据之间不存在互相矛盾和打架的情况。对于属于同类型的数据要学会运用计算机数据分析技术进行合并同类项。

3. 计算机数据分析技术数据模型的应用研究。

计算机数据分析技术通常都是建立在一定的数据模型基础上的, 最典型的就是数据仓库的数据模型形式, 此类模型形式主要是基于实体和关系之间的类型, 对于更真实描述计算机数据分析环境下的企业销售管理具有更加鲜明的特点和更准确的效果, 采用结构化的日常事务处理模式, 和更为细腻的数据处理方式, 进而产生一定的决策类型的数据, 实现各数据之间的有机联系, 并不是以往那样的数据之间的相对独立的模式。采取此种模型的好处就是在销售管理过程中和决策分析中, 促使企业销售管理部门人员, 甚至企业决策层面能够从多个角度、更高的层次、多个层面考核数据的准确性和可靠性, 通过分析数据的规律性变化, 做出更加符合市场发展规律的决策。随着企业销售管理的要求越来越高, 以往单一的数据模型已经不能很好的适应企业销售管理的发展变化, 因此一种多维度的数据模型应运而生, 采取事实、维度等更多的要素来描述销售管理的环节。比如, 将产品销售记录、销售业态、目标市场、产品名称等因素都加入进去, 由上述这些因素共同构成新型的数据模型, 更加具有科学性和可操作性。充分采取多维、多尺度的数据分析工具, 进一步加强对于销售管理进行综合评价。通过科学合理的销售管理表格, 可以对机械制造企业的销售管理业绩进行全面准确的描述性挖掘, 综合运用统计分析的手段进行评估, 动态调整产品发展战略。

综上所述, 计算机数据分析技术有效应用于机械制造企业销售管理, 并且从数据分析的角度深入研究通用技术, 尽管对于单一的企业销售管理进行分析, 但是其关键技术对于现代企业管理各个环节都将产生至关重要的作用。比如, 计算机数据分析技术能够为其他业务部门提供较强的信息分析借鉴和参考, 具有一定意义的企业信息共享性和公用性。因此, 由于篇幅限制, 仅将计算机数据分析技术在企业销售管理方面的作用进行简要分析, 以期对于企业信息化建设起到些许的启示作用。

参考文献

[1]颜雪松, 等.关联规则挖掘综述[J].计算机应用研究, 2002, 37 (11) :1-4.

[2]苏新宁, 等.数据仓库和数据挖掘[M].北京:清华大学出版社, 2006.

[3]毕利, 张礼平.数据仓库中OLAP的实现技术[J].微型电脑应用, 2002, 28 (6) :56-59.

[4]马辉民, 卢益清.商务网站客户行为信息挖掘模型的设计[J].计算机应用研究, 2002, 28 (8) :140-142.

[5]刘同明.数据挖掘技术及其应用[M].北京:国防工业出版社, 2001.

8.谁在撒谎？小米手机销售数据调查 篇八

在不少消费者眼里，小米一直在数据上“耍流氓”。

7月22日，小米通过一场号称“2亿观看人次”的发布会宣告小米4诞生。随后的8月4日，小米援引市场调研机构Canalys数据显示，小米手机在2014年第二季度的出货量达到1499万台，占智能手机市场份额的14%。这意味着小米首超三星，成为中国市场位列第一的智能手机供货商。

然而，质疑之声四起。首先，当日直播发布会被站长之家质疑“pv仅十万”。此后，小米在台湾的特卖活动更因销量作假被罚60万新台币。

对于消费者而言，数据真实应该成为其“饥饿营销”屡试不爽的最重要基石之一。

谁才是第一？

今年三月的深圳IT领袖峰会上，雷军曾称小米第一季度出货量达到1100万台。七月，雷军在其官方微博上公开，上半年度小米手机总出货量2611万台。由此看来，小米的第二季度出货量应是1511万台。这个数字与小米官方援引的Canalys机构数据较为接近，但仍有出入。

就在小米公布手机出货量跃居国内第一的不久之后，另两家市调机构的调研结果相继出炉。这次，智能手机市场“老大”的位置却出现了不同的名字。

8月14日，IDC发布2014年第二季度中国智能手机市场份额报告，数据显示，联想手机出货量为1302万，在国内智能手机市场份额达到12.5%，首次排名首位。而小米则以销量1293万，12.4%的市场份额排在第二。老牌厂商三星则跌至第五，出货量仅为1026万。

与此同时，联想也公布了手机二季度财报，并高调宣布“中国市场第一”，而其市场占有率与IDC（中国互联网数据中心）给出的数据“不谋而合”。

8月18日，另一家国内市调机构易观国际的数据与前两家也不一样。即，2014年二季度智能手机市场，三星市场份额达15.4%，排名第一。二三名分别是小米（13.5%）和联想（11.5%）。

也就是说，三家主流市场调查机构分别给出了三个不一样的智能手机市场排名。

说不清的数据

“小米的确给市场调研机构制造了不小的麻烦”，IDC（互联网数据中心）中国副总监王吉平对《消费者报道》记者说。可作为唯一一家采取官网直销手段的国产智能手机供应商，小米的销售数据在业界仍旧是个谁也说不清的问题。

在易观国际给出的报告中，标示的是“手机销量”，与另两家市调机构的标示“出货量”有所不同。易观国际公关部褚秀楠向记者解释称，“易观国际调研的是手机的销量，就是最终流向消费者的数量，这一点与另两家市调机构不同”。

而IDC（中国互联网数据中心）发布的手机出货量，仅指从厂商流向渠道商和消费者的总量。出货量减销量的差值是渠道商的库存，也就是渠道商压货量。因此，在渠道商压货量大的情况下，就会出现出货量明显大于销量的结果。

“不同市调机构的调研结果存在差距，我认为这是各自能力的问题导致的。IDC和许多大型零售厂商都有合作关系，和全球的多家知名手机厂商都签订了保密协议，互换数据。”王吉平甚至坦言，三星官方提供给IDC的出货量数据和IDC的调研结果相差5%以内，因此按照IDC“5%以内采取官方数据”的原则，IDC最终采用了三星给出的数据。

但王吉平同时认为，“在数据上，小米是一个孤例”。“因为除苹果外，小米是唯一一家主打官网直销渠道厂商。IDC和苹果也保持着较好的合作关系，但和小米则没有签订这方面协议。”

Canalys上海负责人则告诉记者，Canalys与小米公司有“直接的联系”，但“不方便”透露其与小米的合作方式。在厂商之外，Canalys机构会同时调研上游手机零部件供应商、代工厂生产量数据，并将两方数据作评估，才得出最终的调研结果。

此前，易观国际的手机市场分析师王也向媒体透露过，小米的季度销量数据来自于小米公司，但只是“口头访谈”。这两家市调机构都对小米的线上销售采取了“数据抓取”的调研手段，但均表示不方便给出各个渠道监测到的具体数值。

而根据王吉平的说法，IDC最终评估小米直销通路出货为400多万部。而传统通路上监测到大约有700多万部，加上对压货量100万多部的监测，得出了小米手机二季度出货1293万的最终结果。

不公开的秒杀

小米手机的销售数据在业内或许可以不说清，但是对于消费者而言，他们需要知道“饥饿营销”背后的真相。7月31日小米台湾公司因为涉嫌在红米手机特卖活动中虚报销量，被台湾公平交易委员会开出60万新台币的罚单。

中国台湾《公平交易法》的第二十一条规定，“企业不得在商品或其广告上，或以其他使公众得知的方法，对于商品的价格、数量、品质、内容、制造方法、制造日期、有效期限、使用方法、用途、原产地、制造者、制造地、加工者、加工地等，进行虚假宣传或误导等行为。”

小米虚报销量被台湾消费者举报，最后被罚，就是栽在这条法规上的。而半个月之后，小米台湾公司的特卖活动三分钟闪电结束再次引发争议，中国台湾“消保会”也表示将再次介入调查。

消费者的一个疑问是，这是否意味着在大陆的小米也涉嫌违法？

“此种互联网营销根本不可能被一一监查”，中国人民大学商法研究所所长刘俊海记者表示，“互联网广告铺天盖地，实时更新，但工商行政管理部门的人力和资源都是有限的。因此，一般只有当消费者举报了商家的误导和欺诈行为后，监管部门才会采取执法行动。”

不过，和之前高调秀“售罄时间”相比，小米开始变得谨慎收敛起来。今年5月起，官方微博不再同时发布手机售罄时间和抢购备货量。从7月起，每次提供的抢购台数也鲜有对外公布。

7月29日，小米4首轮公开抢购。小米手机官方微博显示，仅37秒小米4即全部售罄。但这一次，小米没有公布首轮公开发售的台数。这次闪电收官随即引发网友吐槽：“祝贺全球第一台小米手机4在37秒成功售出！没抢到的同学下次还有机会，据说下周产量翻倍，增加到两台了！”

根据小米公开数据显示，2014年上半年度，小米官网公开抢购手机的数量达840万，并被分成25次“公开发售”。这种一周一抢的模式，被消费者戏称为“期货”。