超市销售数据分析应该如何入手?从数据怎么样看到问题?
2018-06-25 · 知道合伙人互联网行家
超市销售数据分析主要从以下几方面入手:
销售额分析
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
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,从而对门店的毛利有一定的补充,这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。
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,一般的排列为:文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、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。
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13.71%,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:
(1)提高高毛利率商品部门的构成比。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;
(2)降低低毛利率部门的构成比;
(3)提升高销售构成比部门的毛利率;
(4)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、特征、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。
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我们谓之交叉比率。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。
营运部门重点查询及分析的数据:
⑴ 日销售数据
⑵ 月销售数据
⑶ 销售明细数据
⑷ 未销售商品数据
⑸ 商品排行榜——前、后50名销售数据
⑹ 商品大中小类别排行数据
⑺ 贡献率数据:类同单品销售数据,但增加了百分比
⑻ 变价数据:对应变化商品,检查是否已更换便签和POP
采购部门需查询和分析的数据:
⑴ 供应商变动数据: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 单品进销存数据
⑷ 含应付款的供应商进销存数据。
⑸ 结算汇总数据
⑹ 日销售数据
⑺ 月销售数据,促销商品销售数据
⑻ 销售明细数据
⑼ 未销售商品数据:标准时段积压商品库存的清单。
⑽ 商品排行榜——前、后50名单品销售数据
⑾ 商品大中小类别排行数据
⑿ 贡献率数据
一、从销量入手
1、与去年同期相比查找销量下降原因
2、从滞销品查找,主要分析零销售商品。
3、应季商品销量分析。
4、分析各区销售占比。
5、促销活动开展时的销量变化
二、从价格体系入手
1、认真研究周边商圈价格情况与己对比
2、根据毛利额的情况看价格设定是否合理
3、进价分析
三、从商品结构入手
1、根据各类商品购买力找出缺品
2、在同系列供应商的增加或减少对销售的影响
3、正确掌握“二、八”原则
总之从数据中能发现很多问题,甚至更换卖场管理者在数据中都能反映出来。因此数据是管理的基础,很多问题都是通过数据反映出来的。