當月數據分析客單價用什麼圖形

『壹』 數據分析能力模型

「過去」 以往在增量時代，每天都有新的領域、新的市場被開發。尤其是在互聯網、電商等領域的紅利期，似乎只要做好單點的突破就能獲得市場。這個蠻荒時代，業務運營主要依靠是經驗和直覺驅動。比如跨境電商領域初期，憑借世界工廠平台的優勢，國內廠家似乎只需基於經驗選品即可大賣。

「現在」 但是隨著規則的成熟，更多玩家的進入，市場從藍海變為紅海，進入到存量期，僅靠經驗驅動的增長模式不再有效。還是拿跨境電商舉例，由於賣家的劇增，海外市場的飽和，跨境電商就進入存量運營時代，已經不存在絕對的藍海市場，每個細分領域都有許多競爭對手。此時， 要求商家從粗放運營轉為精細化運營，也就是用數據分析報告決定市場是否值得投入，用數據選品，用數據做經營分析，用資料庫存管理。

當然，不是說純定量的數據分析決定了一切，經驗就不重要了。而是說在決策的過程中，數據結論占據的比例與以往相比更大，同時業務經驗也是必不可少的部分。

「未來」 互聯網逐漸成為「傳統行業」的未來，人工智慧、元宇宙等 由數據驅動的行業越來越依賴數據分析。 還有眾多製造業亟待數字化轉型，以期在全球供應鏈中提高製造環節的附加值。 也就是說，在未來，數據驅動業務將更頻繁。

數據分析的本質是「沙盤演練」：戰場上，指揮員們在指揮部的地形模型前「推演」敵我雙方的趨勢確定作戰方案； 商場上，管理層通過數據間的運算關系「推斷」運營的發展進而做決策。

基於這樣的定義可以知道數據分析的目的是為了做對當下運營發展有利的決策，那它是如何做到的呢？為了解答這個問題，可以從前面的定義中 引申出幾個關鍵概念：數據，運算關系，推斷，決策。

最通用的理解，數據是被存儲起來的信息。從應用的角度，數據是把事物做量化處理的工具，萬物皆可數據化：數值數字是數據，文本、圖像、視頻等同樣都是數據。

按 欄位類型 劃分，可以把數據分為：

按 結構 劃分，可以把數據分為：

根據 數據連續的屬性 不同，還可以分為：

孤立的數據往往沒有參考價值，比如量化一個人，身高是180cm，並不能意味什麼。比如網易雲音樂的用戶，每個用戶的年齡是數據，對使用產品的人群年齡進行分段比如18-24歲，該年齡段人數佔比的指標對網易雲音樂來說才有價值。 從數據到指標的計算過程，就是數據間的「運算關系」，也叫「指標」。

指標的作用在於「度量」業務的發展：

這些指標（點）通過一定的結構可以編織而成指標體系（線、面）衡量局部、甚至是全局的業務 。

「沙盤演練」中，指揮員通過軍事沙盤上的地形，及敵我雙方的工事、兵力部署、火器配置等情況，分析敵情，制定作戰方案。 數據把現實中的運營抽象到數字世界中，通過指標體系，應用各種分析方法（業務分析、產品分析、用戶分析、經營分析......），幫助經營做決策 。

趙括熟讀兵書，卻不能活用，淪為紙上談兵的笑話。所以獲得分析能力後，不能照本宣科，要結合實際業務場景做決策。

數據分析落地涉及流程創新、變革管理，用新的思維解決業務問題。 但這個過程並不是強迫變革，需要藉助對業務的理解及軟性的能力來使分析平滑落地。

站在「前人」的肩膀上，可以走得更遠。餅乾哥哥根據多年數據分析工作經驗沉澱出了數據分析師能力模型，跟著它「按圖索驥」，補充自身缺失的能力，最終形成獨立、落地的數據分析能力。

完整的數據分析師能力體系應該包括 底層認知、業務場景及能力三板斧。

在建立數據分析思維之前，應該先在底層認知達成共識。
什麼是認知？ 是對事物底層邏輯的了解，是對是世界萬物的判斷，認知的本質就是做決定。 也就是說，為了幫助數據分析中每個決策的有效性（選擇什麼指標、分析方法？接下來做什麼？等等），需要先建立底層認知。

這一步，我們需要去明確數據分析的定義：數據分析是什麼？目的/產出？分析流程？

同學們在求職過程中會發現，同樣是數據分析師崗位，但是面試的內容千差萬別，有考察機器學習、統計學等專業能力的，也有考察市場/行業分析的，還有考察產品分析的。
此時就有同學問，這些真的是數據分析該做的嗎？

我們從字面上拆解，數據分析 = 數據 分析，進一步拆：

這就是認知上的偏差：當一些同學認為數據分析就是用Excel做表、python寫腳本、機器學習建模時（其實這些只是組成數據分析能力的一部分），求職市場對數據分析師的要求更為完整。

回過頭來看，數據分析到底是什麼？筆者認為， 數據分析是一個過程，是利用數據能力做分析的過程：從發現問題、分析原因，到落地建議；這還是一個「解構」的過程：從整體拆到局部，從一般到特殊，從面到線到點，不斷下鑽剖析，找到具體可落地的點。

了解完什麼是數據分析後，深入思考一個問題：這個過程的最終產出的交付物是什麼？

要回答這個問題，我們需要 回到數據分析的本質：解決業務問題。 也就是回到業務層面的需求是什麼，才能決定最後落地交付物：

最常見的數據分析場景，就是業務發現銷售額下降、用戶流失、產品跳失率高，也就是業務層面出現了一個問題待解決，此時需要數據分析師介入幫助從數據層面挖掘原因、給出解決建議。

分析過程可能是做一些 探索 性數據分析、統計分析、機器學習建模，甚至是做AB測試實驗，最終交付分析報告，或者模型部署上線。

有時業務可能並不存在確切的「問題」，更多旨在通過加深對現有場景的理解，來提高現有業務模型、策略的效果；比如，現在業務使用的是客單價平均值將客戶分為高、低兩個人群進行營銷，此時數據分析師通過對消費者的洞察分析，給予更精準的人群劃分方案：利用客單價分位數，將客戶分為三個人群，這樣業務利用更新後的策略進行營銷設計，提高轉化效果。

分析過程可能是做相關分析、回歸分析，甚至是無監督的聚類，來對現狀進行解釋。

按照需求的時效性，可以把業務需求分為臨時需求和常規需求，而前面兩者屬於業務的臨時需求，或者說是專項分析需求。 對於常規需求，主要旨在提高業務流程的效率 ，比如對於電商運營中的商品庫存管理業務，運營需要及時查詢庫存情況，並結合銷售趨勢對低庫存量的商品進行補單；此時，數據分析師可以通過交付「低庫存預警報表」來幫助優化該流程效率。

支持診斷的內容主要集中在自動化的報表，甚至是商業智能（BI）體系的搭建。

如果說前面是基於已知模式的分析，那麼業務中還存在一種需求，就是對未知的 探索 。最為典型的場景則是對市場、對消費者的洞察後，給出品牌及業務增長的策略。

分析過程更多是基於行業、基於市場，使用如PEST、SWOT、波特五力等商業分析模型。

至此，我們知道了數據分析是什麼，以及最終的產出交付物，那這個過程如何實現的呢？從落地的角度來看，數據分析是一個從 發散到收斂 的過程： 業務理解-數據 探索 -分析模型-落地交付-產品生命周期

數據分析是從業務到數據再回到業務的過程，所以理解業務是數據分析的起點。

「無場景不分析」、「脫離業務場景的分析都是耍流氓」等資深數據分析師的建議無不說明業務場景的重要性。數據分析能力模型中的業務場景模型：用戶-產品-場景，就是為了幫助讀者理解業務場景而設計的，在這里不贅述。

不知道讀者有沒這樣的體驗？就是領導交代任務給你，或者是朋友有求於你時，執行力強的人很快就完成了任務請求，但是最後卻被告知這結果並不是對方想要的？這種情況很常發生在初入數據分析崗位的新同學身上，原因歸根結底就是沒有做好問題定義！

在理解了需求所處的業務場景後，可以 藉助邏輯樹工具來對問題進行拆解，拆解的過程盡量要遵循MECE、「相互獨立,完全窮盡」的金字塔原理 。

如果說前面定義問題是明確做什麼，那在這一步就是要明確做到什麼程度？

比如面對銷售額下降的問題，做數據分析，最終是產出一份數據分析報告就好了，還是說需要介入到測試實驗，給出增長策略？如果是後者，那對銷售額的提升幅度要提升多少才有價值？是不痛不癢的1%還是要達到顯著的10%？

如果不在價值層面做思考，並付諸價值落地的行動，最後很容易產生「價值在哪」的靈魂拷問，面臨被優化的風險 。

在業務理解階段，我們是站在業務層面與需求方溝通，但是數據分析的核心部分都是在數據層面進行的。所以在正式開始分析之前，我們需要 把業務需求轉成數據需求，這個過程就是數據 探索 。

拿到業務需求時的定義問題階段，需要數據的輔助：用數據透視業務，判斷現狀與描述是否一致。比如，業務說銷售額下降了需要分析，但是這個下降是和誰比？環比下降但是同比提升，同比下降，但是和競品相比是提升的。

這個步驟比較多的是使用 探索 性數據分析（Exploratory data analysis），或者說通過常見的統計指標來對數據現狀進行剖析。

如果說第一步是在用數據驗證需求的有效性，那這一步則是真正把業務問題轉為數據需求。

此外，還需要判斷數據質量及能做的特徵工程，比如某些欄位缺失率太高，這會影響特徵的構建。

了解業務、明確數據需求後，就可以挑選合適的武器（分析方法、模型框架）上陣。

概括來說，有四種分析方法：

指標的好壞、特徵是否顯著等都可以通過比較分析的方法來實現，比如常見的歸因業務場景，本質就是做比較，通過橫向、縱向的比較找出原因。

分析方法：比如T檢驗、方差分析、同比環比、同期群分析等

分析變數之間的相關性是重要的分析場景。比如業務中想知道提高廣告預算是否能、甚至是能提升多少的銷售業績？這樣的相關性分析或許能找到最優投放ROI的配置方案。

分析方法：卡方、皮爾遜(Pearson)相關系數、斯皮爾曼(Spearman)相關系數、結構分析等

不論是對企業銷售的預測、還是對用戶行為的預測，都能幫助提升業務效率，比如常見的預測用戶流失分析，及時得到高概率流失的人群名單，運營通過提前營銷干預，提高用戶留存率；常見的銷售預測能幫助企業在供應鏈側做准備。這類場景主要應用的是機器學習中的有監督分類模型。

分析方法：線性/邏輯回歸、決策樹、時間序列分析、貝葉斯等；

前面三種都是基於企業已知模式的分析邏輯，還有一種分析方法——無監督的機器學習模型，可以應對未知模式的分析。比如不知道應該把現有人群分成多少個組來進行營銷最合適，就可以對人群基於核心特徵做無監督的聚類分析，得出有效分組的界限。

分析方法：Kmeans聚類、DBScan聚類等；

交付落地的 最佳實踐是讓數據和分析從理論滲透到業務中，對流程進行變革提效 。

在交付給業務之前，需要先對給出的解決方案做有效性評估：

分析如果涉及模型的開發使用，需要通過AB測試，或者ROC等指標來證明模型在數據層面上的有效。在數據層面完成驗證後，回到業務分析需求，評估交付的方案在業務層面上的有效落地。

數據分析是圍繞業務價值而展開的，所以在最後的落地，也得就價值進行討論， 回答這個方案解決業務問題的途徑和程度 ：

A. 途徑 是對流程的優化（降本提效）還是對數據的優化（數據體系效率、數據質量）？

B. 這方式能多大 程度 上幫助解決？比如對業務的提升是10%還是30%？是對單次項目的應用，還是說可以部署到日常流程中，在更長時間、更廣范圍內影響業務？

C. 此外，要實現這樣的效果，需要投入的資源是什麼

分析項目的落地需要多方參與，即使是業務能力豐富的分析師，由於流程邊界的存在也不可能每步都參與執行。因此，確保項目能否有效落地的一個重要因素則是能否和業務達成共識。

如何做到？講數據故事：起因(需求定義)、過程(分析邏輯)、結局(重要結論)是否引人入勝(被認可)。

這個過程需要製作PPT向上匯報、與業務溝通，甚至是做跨部門的演講。

不論是業務模型還是演算法模型，最終都有一個「靴子落地」的過程--落地實施。模型測試有效、與業務達成共識後就到了模型的部署上線階段：

接在分析生命周期最後的是分析產品的生命周期： 以產品的思維看待數據分析，交付至業務落地的模型應用就是產品。數據分析這個過程並不是靜態、單次的，而是一個PDCA不斷迭代升級的過程 。（這個分析產品的定義包括分析服務、數據產品。）

從產品思維的角度，分析結論落地到業務流程中，對流程進行再造，提高運營效率。

當數據分析流程成熟後，大量重復執行的流程可以抽取出來，形成自動化的產品，用於服務數據分析（主要對象為數據分析師，也包括運營），這就是數據產品。分析師的結論模型就可以部署到現有的數據產品中，優化分析效率。

之所以要從產品思維的角度來看數據分析過程，是因為要像迭代產品那樣去迭代分析模型：不論是優化演算法參數，還是調整分析框架，都能得到更優的結論。

在數據分析生命周期第一步的「理解業務」中，我們提到業務場景的重要性。

根據業務經驗，筆者沉澱了一套便於理解的模型：業務場景 = 用戶 產品 場景

也就是說，要理解業務，就要了解用戶，熟悉產品，明確分析所處的上下文場景。它們決定了分析的目標、處理邏輯以及落地建議。

更詳細的討論見：回歸到營銷理論，談談到底什麼是業務場景？

對數據分析有了底層認知、了解業務場景後，就需要有看得見摸得著的「招式」來行動：思維方法、工具技術和項目能力這三板斧能組成不同招式應對多變的問題。

經常看到有人說數據分析如做飯，如果是這樣的話， 在數據分析這個廚房裡，工具技術就是鍋鏟、鐵鍋、勺子等器皿，思維方法就是切配、烹飪、打荷等技藝手法，項目能力則是最後的裝盤上菜 。

很多人學做飯，可能是因為在抖音或B站看到某個 美食 視頻，然後就開始按照視頻步驟備料烹飪。這個過程，也就是數據分析中學習思維方法的過程。數據分析也是先有思維方法，才能談得上是分析。

剛開始學做飯時，通常先學基礎的煎、炒、炸、烤、煮、蒸、燜、拌烹飪方式。這些基礎的能力在數據分析中就是統計學、相關分析、歸因分析等通用分析思維。

正如 美食 有八大菜系，分別滿足不同地域人群的口味，數據分析在不同場景下，也有不同的「分析」招式來滿足不同的業務需求：

習得了做飯的方法後，就可以選擇幾件趁手的器皿，來提高烹飪效率。

之所以不是先選擇器皿再研究做飯流程，是因為工具始終是工具，完成同一個目標或許有多種工具可以實現，再不濟我用原始的土灶也能燒飯。

不過對於部分復雜的烹飪需求，也是需要選擇特定的器皿才能完成。

常見的工具技術及應用：

菜做好後一定要及時出鍋、裝盤、上菜，要不然再美味的菜餚也只是空中閣樓。

項目能力強調的是數據分析項目的落地。理論的分析方法如何在業務場景中落地賦能，體現數據價值？這是很多企業數據團隊在討論的課題。

說項目能力像是烹飪最後的上菜階段，其實不太嚴謹，因為 落地能力是一種軟性的能力，貫穿分析項目的整個過程 ：

作者： 作者餅乾哥哥

『貳』 淘寶店鋪如何查詢客單價

淘寶店鋪客單價可在千牛-店鋪數據中查詢，具體操作步驟如下：

（1）點擊千牛。

『叄』 數據分析圖表主要有哪些類型呢

補充幾個我最近用的吧：

1、旭日圖

旭日圖是餅圖的一種變形，相當於多個餅圖的組合，它超越了傳統的餅圖和環圖。通過旭日圖，能夠清晰地表達層級和歸屬關系，以父子層次結構來顯示數據構成情況。

在旭日圖中，離原點越近，表示級別越高，越往外，表示級別越低，且分類越細。

能夠做出旭日圖的工具有很多，Excel也支持。我是用數鑰分析雲做的，如下圖，滑鼠點擊扇形區域，相當於鑽取效果，可以進一步看到更詳細的數據，點擊中心位置，可逐層返回最初狀態。

『肆』 影響客單價的因素有哪些

影響客單價的因素有很多，如店容店貌、店堂環境衛生、色彩和整體布局、商品儲備、補貨能力、促銷活動方案設計、員工服務態度、對專業知識的熟悉程度、推銷技巧、商品質量與價格、休閑設施，還有天氣、競爭對手等。

提升客單價無非是促成顧客同類商品多買、不同類商品多買、買價值更高的商品這樣三種途徑，還有一種就是通過數據分析來實現提升客單價，當然還有一些日常使用的方法也值得借鑒。

(4)當月數據分析客單價用什麼圖形擴展閱讀：

提高客單價的建議：

1、降價促銷：通過降價方式刺激顧客多買，由於存在商品的價格彈性，對於那些價格彈性大的商品，通過降價促銷這種方式能有效提升顧客的購買量。

2、捆綁銷售：這種方式其實是降價促銷的變形，比如店鋪里常做的兩件化妝品按照最高價格的那一件出售。這些都可以增加同類商品的銷量，大部分還可以增加單個顧客銷售額。

3、買贈活動：與捆綁銷售類似的一種促銷途徑，這種促銷方式常見於新品的搭贈促銷，或者是一些即將過期商品、待處理商品的處理上，同樣也能夠刺激同類商品的銷售。

『伍』 什麼叫客單價，怎樣對它作分析

客單價（per customer transaction）是指商場（超市）每一個顧客平均購買商品的金額，也即是平均交易金額。

提升方法
關聯營銷
在賣場中，將關聯的、可以搭配的商品集中陳列或組合陳列，同樣可以達到這樣的效果。包括在幫顧客試衣的時候，往往很多導購是顧客拿一件外套，就給他試一件外套，其實完全可以同時幫顧客搭配褲子或襯衣等一起試穿，這樣整套搭配，試出來的效果會更好，而且也從側面推動了整套產品的銷售。
方法一：關聯商品
當顧客選中某款單件衣服時，優秀的導購員應該馬上想到這件衣服可以搭配其他什麼商品效果會更好。這時導購需要做的就是主動、熱情、快速上前為客人進行搭配，讓客人體驗整套的效果。例如，如果顧客選中的是單裙，那我們可以幫她搭配合適的上衣、襯衣、毛衫等；如果客人選擇的是毛衣，也可以幫她搭配外套、褲裝或裙子，甚至還可以為她搭配上精緻的毛衣項鏈、皮包、胸針、皮帶等。
方法二：巧用促銷
終端門店經常會有一些促銷活動，例如滿300元送100元，買二送一，買200元抵80元等等，這些促銷活動一方面帶動人氣，提升店鋪業績，另一方面也能幫助提升客單價。這時，導購應該不失時機地利用促銷機會，用興奮的語氣提醒客人：「這件衣服是268元，您再選一件內搭就滿300元，可以再送您100元購物券呢。」類似的語言，可以激發顧客的購買需求，提升客單價。
方法三：收銀連帶
很多時候我們的導購認為，當顧客選擇完畢要買單的時候，生意差不多也做到頭了，就可以不用再多嘴了。其實，如果顧客買了378元的衣服時，可不可以順帶說一句：「小姐，您選擇的衣服一共是378元，再看看我們的胸花，剛好可以搭配您這件衣服，胸花是22元，加起來剛好是400元整。」試著在收銀台附近多擺放一些小配件，銷售的幾率是很高的，往往在結賬開票的時候就順帶銷售了。
方法四：同伴連帶
很多時候，我們的顧客是和朋友一起來購物的。當目標客戶開始在我們的店鋪進行選擇時，千萬不要忽視了她的同伴。聰明的銷售人員不但懂得討好同伴的喜歡，同時在時機合適的時候慫恿他（她）也試一試。反正閑著也是閑著，這樣做不僅能夠獲得朋友對店鋪的肯定，培養潛在顧客，更能積極地推動連帶銷售。
當顧客對幾件衣服都愛不釋手時，我們可以告訴顧客：給家人朋友也順便捎帶兩件，此時是特價優惠，機會很難得。這不又是提升客單價的一種方式嗎？
方法五：多用備選
當顧客需要我們向他推薦商品時，不要只向顧客展示一件產品，你可以同時展示給他兩件或三件，當然這三件要有所差異。
原因很簡單，三款中有一款滿意的，比一款就滿意的成功幾率要大兩倍，所以何樂而不為呢？即使這次顧客不滿意，你第二次展示時也比一次只展示一件要機會大很多。況且，還有一個很大的可能，就是顧客在你展示的三件中有可能選擇了其中兩件。那你的生意將翻一倍。
高價位
如果顧客消費的量是固定的，比如一個人一次只能喝一瓶飲料，那讓顧客買價值高的飲料，顯然客單價就增加了。在這些方面，採用一些看似無形卻有意的引導方式引導顧客進行消費升級，顯然是一種很好的策略。
在服裝行業中也是一樣的，如果顧客買的是高價位產品，最後成交的金額有可能是平常一單的很多倍。在顧客消費能力允許、個人意願相差不大的情況下，為什麼不推出我們更高價位的產品呢？即使顧客沒有選擇，那麼在你推薦高價位產品之後，再去推薦其他產品，顧客在心理上也會更容易接受，覺得這些更便宜、更實惠。

客單價是指每一個顧客平均購買商品的金額，也即是平均交易金額。它的計算公式是：客單價=商品平均單價*每一顧客平均購買商品的個數;客單價=銷售額÷顧客數。
由此可見銷售額是由客單價和顧客數所決定的，假定有效客流不變,提高銷售的唯一方法就是提高客單價。

『陸』 商品數據分析三個常用指標是什麼

商品數據分析三個常用指標有：

1、客流量、客單價分析：

主要指本月平均每天人流量、客單價情況，與去年同期對比情況。這組數據在分析門店客流量、客單價時特別要注重門店開始促銷活動期間及促銷活動前的對比分析，促銷活動的開展是否對於提高門店客流量、客單價起到了一定的作用。

(6)當月數據分析客單價用什麼圖形擴展閱讀

商品間接數據的組合分析方法

1、銷售綜合分析

銷售綜合分析的分析指標是銷售額、毛利額、毛利率、庫銷比、售罄率；分析條件是時間段（任意時間段、自然時間段）、經營方式；分析層次是總部，門店，大類，款式，價位帶，單品。

2、關聯分析（同比/環比分析）

將上一級分析的報表條件傳遞給同比分析，用同比分析的結構來檢驗我們對毛利調整策略的結果，看一下數據變化趨勢，以便進行下一階段的商品調整。

3、顧客數與客單價

有效提升銷售額的兩個途徑是：提高實現消費的顧客人數、提高每位顧客購買的金額數。有效顧客（即實現消費的顧客）數高，說明你的商品、價格和服務能吸引、滿足消費者的需求，客單價高，說明你的商品寬度能滿足消費者的一站式購物心理、商品陳列的相關性和連貫性能不斷地激發消費者的購買慾望。

『柒』 連鎖經營管理實務：如何分析客單價及客流量

兩者乘積就是每天的銷售。目前，多數的零售版軟體都具備了門店客單價和客流量的分析功能，管理者應該把分析客單價及客流量作為每天工作的一個重要內容。
很多的管理者在總結銷售變化的時候講的道理看著理由充分，頭頭是道，但是都是比較籠統的理由，泛泛而談，實際不著邊際。單單從銷售金額的變化上講，因為而形成銷售變化的原因比較復雜。有自身的原因，如商場管理、部門配合、促銷變化、員工服務、商品缺貨率、商品調整、陳列等，有外部的原因，如競爭、天氣季節變化、節假日影響、外部環境影響等等。如果籠統的從這些方面來進行分析總結，看起來理由很充分，有道理，但是實際上沒有找到問題的根源，以及如何對症下葯。接下來的工作對於銷售是沒有很大的幫助的。但是通過對客單價和客流量的分析，我們可以比較重點的找到問題產生的根源。做為管理者，就可以比較重點的採取措施去對症下葯，而不必象個無頭蒼蠅一樣到處亂撞，辛苦也是白搭。 因為筆者最近主要抓的是便利店的管理，就先從便利店的銷售分析來談這個問題。我把前不久的一次門店業績分析會的過程公布出來，以便於更好的理解。我們先看一下下面這個表格。為做好進一步比較全面的分析，我把坪效分析加了進來。
參加部門及人員：各門店店長、商品部、配送中心、門店督導、財務、人力資源部、拓展部； 一、門店銷售分析
類型： 1、 交通要道 2、 老居民區 3、 商業區 4、 學校 5、 新居民區 6、 城鄉結合地 7、 附近有大型超市（500M范圍內） 8、 購物不方面地帶 9、 醫院 10、專業市場 二、門店經營狀況說明： （一）、先從地理位置上講，從以上數據得出： 1、因為消費力不強，位於純粹老居民區的門店銷售不好；如5、7店； 2、新居民區門店雖然客流量較差，但是由於消費力較好，所以客單價高；如4、8、10店； 3、位於學校門店雖然客交易量大，但是客單價偏低；如2、14店； 4、新居民區、商業區、交通要道結合地門店綜合數據較好；如1、3、8、10店 5、購物不方便的地方因為體現了「在不方便的地方提供便利」，綜合數據較好；如：3、9、12店； 6、鄰近有大型綜合超市的門店銷售影響大：如7店； （二）、有問題的門店（低於平均水平）： 1、客交易金額偏低的門店有：2、5、7、11、13、14； 2、客交易量偏低的門店有：1、4、5、6、7、、11、13 3、坪效偏低的門店有5、7、12、13 得出問題最大的門店是5、7、11、13。 因此，哪些門店是隨後管理的重點，從上面的分析應該就可以一目瞭然。 三、在圈定了有問題的門店後，我們來看應該採取什麼樣的手段去改善門店的管理。提高經營業績。 首先講一下影響客流量的因素及改進提高方式。 1、門店的直觀吸引力（裝修、招牌、燈光以及整潔度、清潔度等）。一個門店，如果說門面非常的破舊，燈光昏暗，賣場亂七八糟，和周邊的夫妻店裝修沒有兩樣，對於顧客來講就覺得在哪裡買東西都可以，又何必到我們的店來呢？況且，形象上的賞心悅目本身就具備強烈的視覺沖擊力，對於顧客來講有直接的引導效果。有的門店因為開店時間較長再加上督導不力有此現象； 2、商品陳列的方式、店面布局有問題。便利店是一個快速作業並顧客自選商品的業態，並且如果商品配置陳列不合適，顧客進來找不到或者很不容易找到需要的商品，以及通道走向上存在問題，給顧客購物造成麻煩及不方便，那麼顧客第二次再來的機會就很少了。哪些商品在布局在哪些地方應該放在什麼位置，這個是在布局的時候首先要考慮的問題。並且，門店產生營業以後，門店的責任就是隨時要提供消費習慣、顧客意見等信息給公司參考，便於公司做出方案及時調整。此是影響門店客流量的一個非常重要的因素，督導部門應該在巡店的時候引起高度重視。另外，門店的懸掛物品的規范也是陳列布局的一個方面，這也是區別於一般小店的一種重要的手段。 3、商品不能適銷對路。即商品的差異化體現。不了解顧客的需求，憑感覺鋪貨要貨，顧客要的商品沒有，不需要的充斥整個門店，顧客不上門也就不足為奇了。這主要是因為對於消費需求及周邊環境調查不力造成的。前期是商品部及配送中心一相情願的因素，後期是門店經營閉門造車及督導不力的結果。 4、商品的豐滿程度有問題，空架率高。對於商品陳列豐富的門店，即使陳列混亂一些，但顧客的感受就是：這個商店東西很豐富，齊全，肯定有我要的東西。而顧客進店看到這個架子商品也缺那個架子空架，第一感受就是：這個門店什麼東西都沒有，我不買了。下次也不來了。這個問題的產生和店長的素質有較大關系。不能及時的把商品定單傳到配送中心，貨賣完了才想起訂貨，空架就理所當然。當然，督導的責任也較大。另外就是配送中心的配送效率問題，不把門店的貨及時配出，門店要的貨由於缺貨配不了，也會導致門店空架。 5、商品價格不合理。我們都認同價格不是便利店競爭的主要問題，但是具體問題要具體分析。對於處在老居民區的門店，由於生活水平低，買東西的都是些佔便宜的老頭老太太，如果要追求高毛利，銷售必然上不來。這也給拓展部選址人員一個明確的概念：純粹居民區的門面對於便利店來講不是好門面。還有，如果周邊小店或者攤販特別多，比方香煙，價格上也不能按照標準的價格去做。另外，對於商品部也提出了要求：這個地方同樣的商品價格為什麼比我們低這么多？就迫使商品部人員與供應商談判或者採取直營采購等另外的措施。 6、員工的服務態度和服務水準、質量有問題；員工的品質差、對商品不熟悉、不了解公司的規章制度等因素會導致顧客對員工的服務不滿意，抱怨、甚至投訴。會給公司造成信譽上的打擊，同時，由於「二百五」效應，好事不出門，壞事傳千里，處理不好會導致客源逐漸流失。人無完人，再完善的企業都有服務上出問題的時候，更何況內地民營企業員工的服務。這個也是管理者一直非常撓頭的問題。問題的關鍵在於企業的人力資源政策是否完善，人力准備是否充分。如果一個什麼培訓都沒有參加或者什麼服務經驗都沒有的員工派到店裡，不出問題才怪。而事後的亡羊補牢也是必須要及時，不能拖，督導部門對於這些問題產生後一定要嚴格處理，不然會造成整體的影響。 目錄