当月数据分析客单价用什么图形

『壹』 数据分析能力模型

「过去」 以往在增量时代，每天都有新的领域、新的市场被开发。尤其是在互联网、电商等领域的红利期，似乎只要做好单点的突破就能获得市场。这个蛮荒时代，业务运营主要依靠是经验和直觉驱动。比如跨境电商领域初期，凭借世界工厂平台的优势，国内厂家似乎只需基于经验选品即可大卖。

「现在」 但是随着规则的成熟，更多玩家的进入，市场从蓝海变为红海，进入到存量期，仅靠经验驱动的增长模式不再有效。还是拿跨境电商举例，由于卖家的剧增，海外市场的饱和，跨境电商就进入存量运营时代，已经不存在绝对的蓝海市场，每个细分领域都有许多竞争对手。此时， 要求商家从粗放运营转为精细化运营，也就是用数据分析报告决定市场是否值得投入，用数据选品，用数据做经营分析，用数据库存管理。

当然，不是说纯定量的数据分析决定了一切，经验就不重要了。而是说在决策的过程中，数据结论占据的比例与以往相比更大，同时业务经验也是必不可少的部分。

「未来」 互联网逐渐成为“传统行业”的未来，人工智能、元宇宙等 由数据驱动的行业越来越依赖数据分析。 还有众多制造业亟待数字化转型，以期在全球供应链中提高制造环节的附加值。 也就是说，在未来，数据驱动业务将更频繁。

数据分析的本质是「沙盘演练」：战场上，指挥员们在指挥部的地形模型前「推演」敌我双方的趋势确定作战方案； 商场上，管理层通过数据间的运算关系「推断」运营的发展进而做决策。

基于这样的定义可以知道数据分析的目的是为了做对当下运营发展有利的决策，那它是如何做到的呢？为了解答这个问题，可以从前面的定义中 引申出几个关键概念：数据，运算关系，推断，决策。

最通用的理解，数据是被存储起来的信息。从应用的角度，数据是把事物做量化处理的工具，万物皆可数据化：数值数字是数据，文本、图像、视频等同样都是数据。

按 字段类型 划分，可以把数据分为：

按 结构 划分，可以把数据分为：

根据 数据连续的属性 不同，还可以分为：

孤立的数据往往没有参考价值，比如量化一个人，身高是180cm，并不能意味什么。比如网易云音乐的用户，每个用户的年龄是数据，对使用产品的人群年龄进行分段比如18-24岁，该年龄段人数占比的指标对网易云音乐来说才有价值。 从数据到指标的计算过程，就是数据间的「运算关系」，也叫「指标」。

指标的作用在于「度量」业务的发展：

这些指标（点）通过一定的结构可以编织而成指标体系（线、面）衡量局部、甚至是全局的业务 。

「沙盘演练」中，指挥员通过军事沙盘上的地形，及敌我双方的工事、兵力部署、火器配置等情况，分析敌情，制定作战方案。 数据把现实中的运营抽象到数字世界中，通过指标体系，应用各种分析方法（业务分析、产品分析、用户分析、经营分析......），帮助经营做决策 。

赵括熟读兵书，却不能活用，沦为纸上谈兵的笑话。所以获得分析能力后，不能照本宣科，要结合实际业务场景做决策。

数据分析落地涉及流程创新、变革管理，用新的思维解决业务问题。 但这个过程并不是强迫变革，需要借助对业务的理解及软性的能力来使分析平滑落地。

站在“前人”的肩膀上，可以走得更远。饼干哥哥根据多年数据分析工作经验沉淀出了数据分析师能力模型，跟着它“按图索骥”，补充自身缺失的能力，最终形成独立、落地的数据分析能力。

完整的数据分析师能力体系应该包括 底层认知、业务场景及能力三板斧。

在建立数据分析思维之前，应该先在底层认知达成共识。
什么是认知？ 是对事物底层逻辑的了解，是对是世界万物的判断，认知的本质就是做决定。 也就是说，为了帮助数据分析中每个决策的有效性（选择什么指标、分析方法？接下来做什么？等等），需要先建立底层认知。

这一步，我们需要去明确数据分析的定义：数据分析是什么？目的/产出？分析流程？

同学们在求职过程中会发现，同样是数据分析师岗位，但是面试的内容千差万别，有考察机器学习、统计学等专业能力的，也有考察市场/行业分析的，还有考察产品分析的。
此时就有同学问，这些真的是数据分析该做的吗？

我们从字面上拆解，数据分析 = 数据 分析，进一步拆：

这就是认知上的偏差：当一些同学认为数据分析就是用Excel做表、python写脚本、机器学习建模时（其实这些只是组成数据分析能力的一部分），求职市场对数据分析师的要求更为完整。

回过头来看，数据分析到底是什么？笔者认为， 数据分析是一个过程，是利用数据能力做分析的过程：从发现问题、分析原因，到落地建议；这还是一个“解构”的过程：从整体拆到局部，从一般到特殊，从面到线到点，不断下钻剖析，找到具体可落地的点。

了解完什么是数据分析后，深入思考一个问题：这个过程的最终产出的交付物是什么？

要回答这个问题，我们需要 回到数据分析的本质：解决业务问题。 也就是回到业务层面的需求是什么，才能决定最后落地交付物：

最常见的数据分析场景，就是业务发现销售额下降、用户流失、产品跳失率高，也就是业务层面出现了一个问题待解决，此时需要数据分析师介入帮助从数据层面挖掘原因、给出解决建议。

分析过程可能是做一些 探索 性数据分析、统计分析、机器学习建模，甚至是做AB测试实验，最终交付分析报告，或者模型部署上线。

有时业务可能并不存在确切的“问题”，更多旨在通过加深对现有场景的理解，来提高现有业务模型、策略的效果；比如，现在业务使用的是客单价平均值将客户分为高、低两个人群进行营销，此时数据分析师通过对消费者的洞察分析，给予更精准的人群划分方案：利用客单价分位数，将客户分为三个人群，这样业务利用更新后的策略进行营销设计，提高转化效果。

分析过程可能是做相关分析、回归分析，甚至是无监督的聚类，来对现状进行解释。

按照需求的时效性，可以把业务需求分为临时需求和常规需求，而前面两者属于业务的临时需求，或者说是专项分析需求。 对于常规需求，主要旨在提高业务流程的效率 ，比如对于电商运营中的商品库存管理业务，运营需要及时查询库存情况，并结合销售趋势对低库存量的商品进行补单；此时，数据分析师可以通过交付“低库存预警报表”来帮助优化该流程效率。

支持诊断的内容主要集中在自动化的报表，甚至是商业智能（BI）体系的搭建。

如果说前面是基于已知模式的分析，那么业务中还存在一种需求，就是对未知的 探索 。最为典型的场景则是对市场、对消费者的洞察后，给出品牌及业务增长的策略。

分析过程更多是基于行业、基于市场，使用如PEST、SWOT、波特五力等商业分析模型。

至此，我们知道了数据分析是什么，以及最终的产出交付物，那这个过程如何实现的呢？从落地的角度来看，数据分析是一个从 发散到收敛 的过程： 业务理解-数据 探索 -分析模型-落地交付-产品生命周期

数据分析是从业务到数据再回到业务的过程，所以理解业务是数据分析的起点。

“无场景不分析”、“脱离业务场景的分析都是耍流氓”等资深数据分析师的建议无不说明业务场景的重要性。数据分析能力模型中的业务场景模型：用户-产品-场景，就是为了帮助读者理解业务场景而设计的，在这里不赘述。

不知道读者有没这样的体验？就是领导交代任务给你，或者是朋友有求于你时，执行力强的人很快就完成了任务请求，但是最后却被告知这结果并不是对方想要的？这种情况很常发生在初入数据分析岗位的新同学身上，原因归根结底就是没有做好问题定义！

在理解了需求所处的业务场景后，可以 借助逻辑树工具来对问题进行拆解，拆解的过程尽量要遵循MECE、“相互独立,完全穷尽”的金字塔原理 。

如果说前面定义问题是明确做什么，那在这一步就是要明确做到什么程度？

比如面对销售额下降的问题，做数据分析，最终是产出一份数据分析报告就好了，还是说需要介入到测试实验，给出增长策略？如果是后者，那对销售额的提升幅度要提升多少才有价值？是不痛不痒的1%还是要达到显著的10%？

如果不在价值层面做思考，并付诸价值落地的行动，最后很容易产生“价值在哪”的灵魂拷问，面临被优化的风险 。

在业务理解阶段，我们是站在业务层面与需求方沟通，但是数据分析的核心部分都是在数据层面进行的。所以在正式开始分析之前，我们需要 把业务需求转成数据需求，这个过程就是数据 探索 。

拿到业务需求时的定义问题阶段，需要数据的辅助：用数据透视业务，判断现状与描述是否一致。比如，业务说销售额下降了需要分析，但是这个下降是和谁比？环比下降但是同比提升，同比下降，但是和竞品相比是提升的。

这个步骤比较多的是使用 探索 性数据分析（Exploratory data analysis），或者说通过常见的统计指标来对数据现状进行剖析。

如果说第一步是在用数据验证需求的有效性，那这一步则是真正把业务问题转为数据需求。

此外，还需要判断数据质量及能做的特征工程，比如某些字段缺失率太高，这会影响特征的构建。

了解业务、明确数据需求后，就可以挑选合适的武器（分析方法、模型框架）上阵。

概括来说，有四种分析方法：

指标的好坏、特征是否显著等都可以通过比较分析的方法来实现，比如常见的归因业务场景，本质就是做比较，通过横向、纵向的比较找出原因。

分析方法：比如T检验、方差分析、同比环比、同期群分析等

分析变量之间的相关性是重要的分析场景。比如业务中想知道提高广告预算是否能、甚至是能提升多少的销售业绩？这样的相关性分析或许能找到最优投放ROI的配置方案。

分析方法：卡方、皮尔逊(Pearson)相关系数、斯皮尔曼(Spearman)相关系数、结构分析等

不论是对企业销售的预测、还是对用户行为的预测，都能帮助提升业务效率，比如常见的预测用户流失分析，及时得到高概率流失的人群名单，运营通过提前营销干预，提高用户留存率；常见的销售预测能帮助企业在供应链侧做准备。这类场景主要应用的是机器学习中的有监督分类模型。

分析方法：线性/逻辑回归、决策树、时间序列分析、贝叶斯等；

前面三种都是基于企业已知模式的分析逻辑，还有一种分析方法——无监督的机器学习模型，可以应对未知模式的分析。比如不知道应该把现有人群分成多少个组来进行营销最合适，就可以对人群基于核心特征做无监督的聚类分析，得出有效分组的界限。

分析方法：Kmeans聚类、DBScan聚类等；

交付落地的 最佳实践是让数据和分析从理论渗透到业务中，对流程进行变革提效 。

在交付给业务之前，需要先对给出的解决方案做有效性评估：

分析如果涉及模型的开发使用，需要通过AB测试，或者ROC等指标来证明模型在数据层面上的有效。在数据层面完成验证后，回到业务分析需求，评估交付的方案在业务层面上的有效落地。

数据分析是围绕业务价值而展开的，所以在最后的落地，也得就价值进行讨论， 回答这个方案解决业务问题的途径和程度 ：

A. 途径 是对流程的优化（降本提效）还是对数据的优化（数据体系效率、数据质量）？

B. 这方式能多大 程度 上帮助解决？比如对业务的提升是10%还是30%？是对单次项目的应用，还是说可以部署到日常流程中，在更长时间、更广范围内影响业务？

C. 此外，要实现这样的效果，需要投入的资源是什么

分析项目的落地需要多方参与，即使是业务能力丰富的分析师，由于流程边界的存在也不可能每步都参与执行。因此，确保项目能否有效落地的一个重要因素则是能否和业务达成共识。

如何做到？讲数据故事：起因(需求定义)、过程(分析逻辑)、结局(重要结论)是否引人入胜(被认可)。

这个过程需要制作PPT向上汇报、与业务沟通，甚至是做跨部门的演讲。

不论是业务模型还是算法模型，最终都有一个“靴子落地”的过程--落地实施。模型测试有效、与业务达成共识后就到了模型的部署上线阶段：

接在分析生命周期最后的是分析产品的生命周期： 以产品的思维看待数据分析，交付至业务落地的模型应用就是产品。数据分析这个过程并不是静态、单次的，而是一个PDCA不断迭代升级的过程 。（这个分析产品的定义包括分析服务、数据产品。）

从产品思维的角度，分析结论落地到业务流程中，对流程进行再造，提高运营效率。

当数据分析流程成熟后，大量重复执行的流程可以抽取出来，形成自动化的产品，用于服务数据分析（主要对象为数据分析师，也包括运营），这就是数据产品。分析师的结论模型就可以部署到现有的数据产品中，优化分析效率。

之所以要从产品思维的角度来看数据分析过程，是因为要像迭代产品那样去迭代分析模型：不论是优化算法参数，还是调整分析框架，都能得到更优的结论。

在数据分析生命周期第一步的“理解业务”中，我们提到业务场景的重要性。

根据业务经验，笔者沉淀了一套便于理解的模型：业务场景 = 用户 产品 场景

也就是说，要理解业务，就要了解用户，熟悉产品，明确分析所处的上下文场景。它们决定了分析的目标、处理逻辑以及落地建议。

更详细的讨论见：回归到营销理论，谈谈到底什么是业务场景？

对数据分析有了底层认知、了解业务场景后，就需要有看得见摸得着的“招式”来行动：思维方法、工具技术和项目能力这三板斧能组成不同招式应对多变的问题。

经常看到有人说数据分析如做饭，如果是这样的话， 在数据分析这个厨房里，工具技术就是锅铲、铁锅、勺子等器皿，思维方法就是切配、烹饪、打荷等技艺手法，项目能力则是最后的装盘上菜 。

很多人学做饭，可能是因为在抖音或B站看到某个 美食 视频，然后就开始按照视频步骤备料烹饪。这个过程，也就是数据分析中学习思维方法的过程。数据分析也是先有思维方法，才能谈得上是分析。

刚开始学做饭时，通常先学基础的煎、炒、炸、烤、煮、蒸、焖、拌烹饪方式。这些基础的能力在数据分析中就是统计学、相关分析、归因分析等通用分析思维。

正如 美食 有八大菜系，分别满足不同地域人群的口味，数据分析在不同场景下，也有不同的“分析”招式来满足不同的业务需求：

习得了做饭的方法后，就可以选择几件趁手的器皿，来提高烹饪效率。

之所以不是先选择器皿再研究做饭流程，是因为工具始终是工具，完成同一个目标或许有多种工具可以实现，再不济我用原始的土灶也能烧饭。

不过对于部分复杂的烹饪需求，也是需要选择特定的器皿才能完成。

常见的工具技术及应用：

菜做好后一定要及时出锅、装盘、上菜，要不然再美味的菜肴也只是空中阁楼。

项目能力强调的是数据分析项目的落地。理论的分析方法如何在业务场景中落地赋能，体现数据价值？这是很多企业数据团队在讨论的课题。

说项目能力像是烹饪最后的上菜阶段，其实不太严谨，因为 落地能力是一种软性的能力，贯穿分析项目的整个过程 ：

作者： 作者饼干哥哥

『贰』 淘宝店铺如何查询客单价

淘宝店铺客单价可在千牛-店铺数据中查询，具体操作步骤如下：

（1）点击千牛。

『叁』 数据分析图表主要有哪些类型呢

补充几个我最近用的吧：

1、旭日图

旭日图是饼图的一种变形，相当于多个饼图的组合，它超越了传统的饼图和环图。通过旭日图，能够清晰地表达层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。

在旭日图中，离原点越近，表示级别越高，越往外，表示级别越低，且分类越细。

能够做出旭日图的工具有很多，Excel也支持。我是用数钥分析云做的，如下图，鼠标点击扇形区域，相当于钻取效果，可以进一步看到更详细的数据，点击中心位置，可逐层返回最初状态。

『肆』 影响客单价的因素有哪些

影响客单价的因素有很多，如店容店貌、店堂环境卫生、色彩和整体布局、商品储备、补货能力、促销活动方案设计、员工服务态度、对专业知识的熟悉程度、推销技巧、商品质量与价格、休闲设施，还有天气、竞争对手等。

提升客单价无非是促成顾客同类商品多买、不同类商品多买、买价值更高的商品这样三种途径，还有一种就是通过数据分析来实现提升客单价，当然还有一些日常使用的方法也值得借鉴。

(4)当月数据分析客单价用什么图形扩展阅读：

提高客单价的建议：

1、降价促销：通过降价方式刺激顾客多买，由于存在商品的价格弹性，对于那些价格弹性大的商品，通过降价促销这种方式能有效提升顾客的购买量。

2、捆绑销售：这种方式其实是降价促销的变形，比如店铺里常做的两件化妆品按照最高价格的那一件出售。这些都可以增加同类商品的销量，大部分还可以增加单个顾客销售额。

3、买赠活动：与捆绑销售类似的一种促销途径，这种促销方式常见于新品的搭赠促销，或者是一些即将过期商品、待处理商品的处理上，同样也能够刺激同类商品的销售。

『伍』 什么叫客单价，怎样对它作分析

客单价（per customer transaction）是指商场（超市）每一个顾客平均购买商品的金额，也即是平均交易金额。

提升方法
关联营销
在卖场中，将关联的、可以搭配的商品集中陈列或组合陈列，同样可以达到这样的效果。包括在帮顾客试衣的时候，往往很多导购是顾客拿一件外套，就给他试一件外套，其实完全可以同时帮顾客搭配裤子或衬衣等一起试穿，这样整套搭配，试出来的效果会更好，而且也从侧面推动了整套产品的销售。
方法一：关联商品
当顾客选中某款单件衣服时，优秀的导购员应该马上想到这件衣服可以搭配其他什么商品效果会更好。这时导购需要做的就是主动、热情、快速上前为客人进行搭配，让客人体验整套的效果。例如，如果顾客选中的是单裙，那我们可以帮她搭配合适的上衣、衬衣、毛衫等；如果客人选择的是毛衣，也可以帮她搭配外套、裤装或裙子，甚至还可以为她搭配上精致的毛衣项链、皮包、胸针、皮带等。
方法二：巧用促销
终端门店经常会有一些促销活动，例如满300元送100元，买二送一，买200元抵80元等等，这些促销活动一方面带动人气，提升店铺业绩，另一方面也能帮助提升客单价。这时，导购应该不失时机地利用促销机会，用兴奋的语气提醒客人：“这件衣服是268元，您再选一件内搭就满300元，可以再送您100元购物券呢。”类似的语言，可以激发顾客的购买需求，提升客单价。
方法三：收银连带
很多时候我们的导购认为，当顾客选择完毕要买单的时候，生意差不多也做到头了，就可以不用再多嘴了。其实，如果顾客买了378元的衣服时，可不可以顺带说一句：“小姐，您选择的衣服一共是378元，再看看我们的胸花，刚好可以搭配您这件衣服，胸花是22元，加起来刚好是400元整。”试着在收银台附近多摆放一些小配件，销售的几率是很高的，往往在结账开票的时候就顺带销售了。
方法四：同伴连带
很多时候，我们的顾客是和朋友一起来购物的。当目标客户开始在我们的店铺进行选择时，千万不要忽视了她的同伴。聪明的销售人员不但懂得讨好同伴的喜欢，同时在时机合适的时候怂恿他（她）也试一试。反正闲着也是闲着，这样做不仅能够获得朋友对店铺的肯定，培养潜在顾客，更能积极地推动连带销售。
当顾客对几件衣服都爱不释手时，我们可以告诉顾客：给家人朋友也顺便捎带两件，此时是特价优惠，机会很难得。这不又是提升客单价的一种方式吗？
方法五：多用备选
当顾客需要我们向他推荐商品时，不要只向顾客展示一件产品，你可以同时展示给他两件或三件，当然这三件要有所差异。
原因很简单，三款中有一款满意的，比一款就满意的成功几率要大两倍，所以何乐而不为呢？即使这次顾客不满意，你第二次展示时也比一次只展示一件要机会大很多。况且，还有一个很大的可能，就是顾客在你展示的三件中有可能选择了其中两件。那你的生意将翻一倍。
高价位
如果顾客消费的量是固定的，比如一个人一次只能喝一瓶饮料，那让顾客买价值高的饮料，显然客单价就增加了。在这些方面，采用一些看似无形却有意的引导方式引导顾客进行消费升级，显然是一种很好的策略。
在服装行业中也是一样的，如果顾客买的是高价位产品，最后成交的金额有可能是平常一单的很多倍。在顾客消费能力允许、个人意愿相差不大的情况下，为什么不推出我们更高价位的产品呢？即使顾客没有选择，那么在你推荐高价位产品之后，再去推荐其他产品，顾客在心理上也会更容易接受，觉得这些更便宜、更实惠。

客单价是指每一个顾客平均购买商品的金额，也即是平均交易金额。它的计算公式是：客单价=商品平均单价*每一顾客平均购买商品的个数;客单价=销售额÷顾客数。
由此可见销售额是由客单价和顾客数所决定的，假定有效客流不变,提高销售的唯一方法就是提高客单价。

『陆』 商品数据分析三个常用指标是什么

商品数据分析三个常用指标有：

1、客流量、客单价分析：

主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。

(6)当月数据分析客单价用什么图形扩展阅读

商品间接数据的组合分析方法

1、销售综合分析

销售综合分析的分析指标是销售额、毛利额、毛利率、库销比、售罄率；分析条件是时间段（任意时间段、自然时间段）、经营方式；分析层次是总部，门店，大类，款式，价位带，单品。

2、关联分析（同比/环比分析）

将上一级分析的报表条件传递给同比分析，用同比分析的结构来检验我们对毛利调整策略的结果，看一下数据变化趋势，以便进行下一阶段的商品调整。

3、顾客数与客单价

有效提升销售额的两个途径是：提高实现消费的顾客人数、提高每位顾客购买的金额数。有效顾客（即实现消费的顾客）数高，说明你的商品、价格和服务能吸引、满足消费者的需求，客单价高，说明你的商品宽度能满足消费者的一站式购物心理、商品陈列的相关性和连贯性能不断地激发消费者的购买欲望。

『柒』 连锁经营管理实务：如何分析客单价及客流量

两者乘积就是每天的销售。目前，多数的零售版软件都具备了门店客单价和客流量的分析功能，管理者应该把分析客单价及客流量作为每天工作的一个重要内容。
很多的管理者在总结销售变化的时候讲的道理看着理由充分，头头是道，但是都是比较笼统的理由，泛泛而谈，实际不着边际。单单从销售金额的变化上讲，因为而形成销售变化的原因比较复杂。有自身的原因，如商场管理、部门配合、促销变化、员工服务、商品缺货率、商品调整、陈列等，有外部的原因，如竞争、天气季节变化、节假日影响、外部环境影响等等。如果笼统的从这些方面来进行分析总结，看起来理由很充分，有道理，但是实际上没有找到问题的根源，以及如何对症下药。接下来的工作对于销售是没有很大的帮助的。但是通过对客单价和客流量的分析，我们可以比较重点的找到问题产生的根源。做为管理者，就可以比较重点的采取措施去对症下药，而不必象个无头苍蝇一样到处乱撞，辛苦也是白搭。 因为笔者最近主要抓的是便利店的管理，就先从便利店的销售分析来谈这个问题。我把前不久的一次门店业绩分析会的过程公布出来，以便于更好的理解。我们先看一下下面这个表格。为做好进一步比较全面的分析，我把坪效分析加了进来。
参加部门及人员：各门店店长、商品部、配送中心、门店督导、财务、人力资源部、拓展部； 一、门店销售分析
类型： 1、 交通要道 2、 老居民区 3、 商业区 4、 学校 5、 新居民区 6、 城乡结合地 7、 附近有大型超市（500M范围内） 8、 购物不方面地带 9、 医院 10、专业市场 二、门店经营状况说明： （一）、先从地理位置上讲，从以上数据得出： 1、因为消费力不强，位于纯粹老居民区的门店销售不好；如5、7店； 2、新居民区门店虽然客流量较差，但是由于消费力较好，所以客单价高；如4、8、10店； 3、位于学校门店虽然客交易量大，但是客单价偏低；如2、14店； 4、新居民区、商业区、交通要道结合地门店综合数据较好；如1、3、8、10店 5、购物不方便的地方因为体现了“在不方便的地方提供便利”，综合数据较好；如：3、9、12店； 6、邻近有大型综合超市的门店销售影响大：如7店； （二）、有问题的门店（低于平均水平）： 1、客交易金额偏低的门店有：2、5、7、11、13、14； 2、客交易量偏低的门店有：1、4、5、6、7、、11、13 3、坪效偏低的门店有5、7、12、13 得出问题最大的门店是5、7、11、13。 因此，哪些门店是随后管理的重点，从上面的分析应该就可以一目了然。 三、在圈定了有问题的门店后，我们来看应该采取什么样的手段去改善门店的管理。提高经营业绩。 首先讲一下影响客流量的因素及改进提高方式。 1、门店的直观吸引力（装修、招牌、灯光以及整洁度、清洁度等）。一个门店，如果说门面非常的破旧，灯光昏暗，卖场乱七八糟，和周边的夫妻店装修没有两样，对于顾客来讲就觉得在哪里买东西都可以，又何必到我们的店来呢？况且，形象上的赏心悦目本身就具备强烈的视觉冲击力，对于顾客来讲有直接的引导效果。有的门店因为开店时间较长再加上督导不力有此现象； 2、商品陈列的方式、店面布局有问题。便利店是一个快速作业并顾客自选商品的业态，并且如果商品配置陈列不合适，顾客进来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问题，给顾客购物造成麻烦及不方便，那么顾客第二次再来的机会就很少了。哪些商品在布局在哪些地方应该放在什么位置，这个是在布局的时候首先要考虑的问题。并且，门店产生营业以后，门店的责任就是随时要提供消费习惯、顾客意见等信息给公司参考，便于公司做出方案及时调整。此是影响门店客流量的一个非常重要的因素，督导部门应该在巡店的时候引起高度重视。另外，门店的悬挂物品的规范也是陈列布局的一个方面，这也是区别于一般小店的一种重要的手段。 3、商品不能适销对路。即商品的差异化体现。不了解顾客的需求，凭感觉铺货要货，顾客要的商品没有，不需要的充斥整个门店，顾客不上门也就不足为奇了。这主要是因为对于消费需求及周边环境调查不力造成的。前期是商品部及配送中心一相情愿的因素，后期是门店经营闭门造车及督导不力的结果。 4、商品的丰满程度有问题，空架率高。对于商品陈列丰富的门店，即使陈列混乱一些，但顾客的感受就是：这个商店东西很丰富，齐全，肯定有我要的东西。而顾客进店看到这个架子商品也缺那个架子空架，第一感受就是：这个门店什么东西都没有，我不买了。下次也不来了。这个问题的产生和店长的素质有较大关系。不能及时的把商品定单传到配送中心，货卖完了才想起订货，空架就理所当然。当然，督导的责任也较大。另外就是配送中心的配送效率问题，不把门店的货及时配出，门店要的货由于缺货配不了，也会导致门店空架。 5、商品价格不合理。我们都认同价格不是便利店竞争的主要问题，但是具体问题要具体分析。对于处在老居民区的门店，由于生活水平低，买东西的都是些占便宜的老头老太太，如果要追求高毛利，销售必然上不来。这也给拓展部选址人员一个明确的概念：纯粹居民区的门面对于便利店来讲不是好门面。还有，如果周边小店或者摊贩特别多，比方香烟，价格上也不能按照标准的价格去做。另外，对于商品部也提出了要求：这个地方同样的商品价格为什么比我们低这么多？就迫使商品部人员与供应商谈判或者采取直营采购等另外的措施。 6、员工的服务态度和服务水准、质量有问题；员工的品质差、对商品不熟悉、不了解公司的规章制度等因素会导致顾客对员工的服务不满意，抱怨、甚至投诉。会给公司造成信誉上的打击，同时，由于“二百五”效应，好事不出门，坏事传千里，处理不好会导致客源逐渐流失。人无完人，再完善的企业都有服务上出问题的时候，更何况内地民营企业员工的服务。这个也是管理者一直非常挠头的问题。问题的关键在于企业的人力资源政策是否完善，人力准备是否充分。如果一个什么培训都没有参加或者什么服务经验都没有的员工派到店里，不出问题才怪。而事后的亡羊补牢也是必须要及时，不能拖，督导部门对于这些问题产生后一定要严格处理，不然会造成整体的影响。 目录