
零售行業常見數據分析簡介
零售行業常見數據分析簡介
1、財務分析
1)分析企業的財務狀況,了解企業資產的流動性、現金流量、負債水平及企業償還長短期債務的能力,從而評價企業的財務狀況和風險。
2)分析企業的資產管理水平,了解企業對資產的管理狀況,資金周轉情況。
3)分析企業的獲利能力。
4)分析企業的發展趨勢,預測企業的經營前景。
同時,系統還應該按照部門、人員、商品、供應商、時間等各個維度綜合分析各項財務指標,如:成本、毛利、利潤、庫存、結算、盈虧平衡點、銷售數量、銷售金額、市場占有率等等。
2、銷售分析
主要分析各項銷售指標,例如毛利、毛利率、坪效、交叉比、銷進比、盈利能力、周轉率、同比、環比等等;而分析維又可從管理架構、類別品牌、日期、時段等角度觀察,這些分析維又采用多級鉆取,從而獲得相當透徹的分析思路;同時根據海量數據產生預測信息、報警信息等分析數據;還可根據各種銷售指標產生新的透視表,例如最常見的ABC分類表、商品敏感分類表、商品盈利分類表等。
這些復雜的指標在原來的數據庫中是難以實現的,老總們雖然知道他們非常有用,但由于無法得到,使得這些指標的地位也若有若無。直到BI技術出現之后,這些指標才重新得到了管理者和分析者們的寵幸。
3、商品分析
商品分析的主要數據來自銷售數據和商品基礎數據,從而產生以分析結構為主線的分析思路。主要分析數據有商品的類別結構、品牌結構、價格結構、毛利結構、結算方式結構、產地結構等,從而產生商品廣度、商品深度、商品淘汰率、商品引進率、商品置換率、重點商品、暢銷商品、滯銷商品、季節商品等多種指標。通過對這些指標的分析來指導企業商品結構的調整,加強所營商品的競爭能力和合理配置。
4、顧客分析
顧客分析主要是指對顧客群體的購買行為的分析。例如,如果將顧客簡單地分成富人和窮人,那么什么人是富人,什么人是窮人呢?實行會員卡制的企業可以通過會員登記的月收入來區分,沒有推行會員卡的,可通過小票每單金額來假設。比如大于100元的我們認為是富人,小于100元的我們認為是窮人。好了,現在老總需要知道很多事情了,比如,富人和窮人各喜歡什么樣的商品;富人和窮人的購物時間各是什么時候;自己的商圈里是富人多還是窮人多;富人給商場作出的貢獻大還是窮人作出的貢獻大;富人和窮人各喜歡用什么方式來支付等等。此外還有商圈的客單量、購物高峰時間和假日經濟對企業影響等分析。
5、供應商分析
通過對供應商在特定時間段內的各項指標,包括訂貨量、訂貨額、進貨量、進貨額、到貨時間、庫存量、庫存額、退換量、退換額、銷售量、銷售額、所供商品毛利率、周轉率、交叉比率等進行分析,為供應商的引進、儲備、淘汰(或淘汰其部分品種)及供應商庫存商品的處理提供依據。主要分析的主題有供應商的組成結構、送貨情況、結款情況,以及所供商品情況,如銷售貢獻、利潤貢獻等。通過分析,我們可能會發現有些供應商所提供的商品銷售一直不錯,它在某個時間段里的結款也非常穩定,而這個供應商的結算方式是代銷。好了,分析顯示出,這個供應商所供商品銷售風險較小,如果資金不緊張,為什么不考慮將他們改為購銷呢?這樣可以降低成本呵。
6、人員分析
通過對公司的人員指標進行分析,特別是對銷售人員指標(銷售指標為主,毛利指標為輔)和采購員指標(銷售額、毛利、供應商更換、購銷商品數、代銷商品數、資金占用、資金周轉等)的分析,以達到考核員工業績,提高員工積極性,為人力資源的合理利用提供科學依據的目的。主要分析主題有,員工的人員構成、銷售人員的人均銷售額、對于開單銷售的個人銷售業績、各管理架構的人均銷售額、毛利貢獻、采購人員分管商品的進貨多少、購銷代銷的比例、引進的商品銷量如何等等。
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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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