如何从KPI看懂零售行业的数据分析?

零售业的出路不仅是线上线下的成功融合,更源于对数据的收集、整理、分析,实现可预测、可指导,也就是“数据化管理”。

在这个竞争激烈的社会,市场竞争日趋激烈,电商对传统实体店的冲击越来越大,再加上成本费用高涨,利润持续走低,市场面临着这样的困境。但是,在这样一个大环境下,因为消费需求的日益增长,又仿佛还有一线生机。零售业的出路不仅是线上线下的成功融合,更源于对数据的收集、整理、分析,实现可预测、可指导,也就是“数据化管理”。下面我们从几个KPI来衡量下品类的价值。

这边我们举个例子:商超百货,一个经营着众多品类的公司。那么,如果问这些品类当中到底谁最有价值通常回答这样的问题,我们是不能简单的从一两个指标来回答的,我们来看下面一张图:

如何从KPI看懂零售行业的数据分析?

从这张图中我们可以看出,除了大家比较好理解的销额、毛利、毛利率、库存、周转率以外,还有销额占比、毛利贡献率与交叉比率几个不常用的指标。

那么这些指标又有什么意义呢

1、销额与销额占比都是体现品类的大,是量的象征,即销额越大,销额占比越高,就说明这个品类是一个大品类;

2、毛利、毛利率与毛利贡献率,则体现品类的强,这个是质的象征,即毛利高,毛利率高,且毛利贡献率高,就说明这个品类优质;

3、库存与周转率,则体现该品类的资金利用效率,如果库存高,周转慢,则说明资金利用率低,此时,对于零售企业来说,就意味着高成本。

其中,我们重点讲下库存周转率和动销率。库存周转率一般关系着职业经理人的年终奖,是企业中高层的核心指标,他们是有动力冒着缺货的风险少下单的,目的就是提高库存周转率指标值。动销率从某种意义来说,反映商品畅销程度,那是不是动销率越高越好呢答案是否定的,实际工作中不能仅仅被百分比所迷惑,只看数据的表面,不透过表面找到问题的实质。动销率代表商品的销售状态,该状态不是决定销售业绩,而是决定销售层面的价值。畅销的商品大家都能卖,把滞销的商品卖好才是销售人员价值所在。

在上图中,我们可以看出不但能从任意时间与品类的维度去计算各指标,还可同时看到各指标去年同期(或上期)的值以及同比(或环比)的情况。这样,我们就可以更加立体直观的分析每个品类的价值了。

另外,我们来讲讲如何从一张图去评价门店运营水平。评价门店运营好坏的指标非常之多,今天我们主要讲讲如何提高销额这一块,对于门店经理来说,货的成本他无法控制。所以,他能控制的就是,卖更多的货,将销额做上去。

如何从KPI看懂零售行业的数据分析?

从上图我们可以看出它将销额的构成,分解成几个体现过程和几个环环相扣的指标。那么我们从中看出了什么问题呢我们可以很明显的的看出当期的销额环比下降了9.2%,为什么会造成这种情况呢

从图表中可以看到,其中客流量微增了1.8%,主要是因为客单价下降10.8%导致的。那为什么客单价为下降这么明显呢这就需要我们有更多的数据去分析了,如果我们能再从各品类的维度去分析,就可以快速找到哪个品类客单价下降最快。

仅从上图的数字上来看,我们可以大概得到这样的一个结论:虽然客流量微增,但因为品单价快速下降导致客单价明显下降。所以,造成销额下滑明显。

评价零售业KPI的指标非常之多,但是要如何从这些指标中分析出有用的信息这就需要我们对数据进行一个行之有效的分析,灵活的利用图表从多维度对指标进行直观的分析,从中提取有用的信息,找出问题的关键,这样才能为企业提供有价值的参考。而Power-BI就可以实现这样的功能,在power-BI的行业解决方案中有关于零售连锁行业的解决方案,一张图就能把数据分析读懂,它可以就销售、商品、门店、供应商等进行数据挖掘,然后建立管理驾驶舱,方便管理者进行查看,从而发现问题。

——本文由奥威软件投稿至数据分析网,原文链接:http://www.powerbi.com.cn/more.aspid=1073

本文由 奥威软件 投稿至 数据分析网 并经编辑发表,内容观点不代表本站立场,如转载请联系原作者,本文链接:https://www.afenxi.com/21661.html 。

(0)
大数据精选的头像大数据精选编辑
上一篇 2016-07-04 20:30
下一篇 2016-08-08

相关文章

关注我们
关注我们
分享本页
返回顶部