A. 浅析零售业大数据构成要素
浅析零售业大数据构成要素
马云说人类社会已经从IT(信息技术)时代进入DT(数据技术)时代,《大数据时代》一书的大卖也昭示了大数据的重要性。各个行业都在研究大数据对自己行业的变革,作为精益零售研究工作者,我也来浅析一下零售业的大数据构成要素。
一、大数据的对象包括企业内部信息与外部信息
外部信息主要指的是市场信息、流行趋势、厂商信息、消费结构的变化、政策与制度改变、新商品新技术的革新等;
内部信息主要指的是POS信息、商品销售动向、顾客信息、竞争对手信息、公司的方针与指示、门店所在楼盘相关信息、销售额与利润的分析、门店周边商圈分析等。
二、大数据使用者应该普及到所有基层员工
大数据不只是给企业高层经营分析用的,而是要普及到公司所有一线员工,包括订货、配货、采购、物流、人事、财务等所有的基层员工,他们在做业务决策时如何通过大数据提高预测的准确性。
三、大数据应该是业务过程分析而不是财务结果分析
企业目前使用的BI系统大多是面向财务结果的分析系统,主要是企业高层分析财务指标用的,而大数据应该是面向业务过程分析,即贯穿于企业各职能部门的业务主线,在日常工作中就要活用大数据,如商品部与营运部每天都要分析商品构成评价、商品动向分析、ABC分析、趋势分析、矩阵分析、商品动向的地区间对比分析、滞销商品分析、新品与重点商品的销售分析等等。通过每日分析就能及时发现问题所在,迅速调整经营决策。
四、大数据更强调的是业务模型而非技术本身
目前国内BI(一般称为商业智能)系统应用好的企业远低于ERP的应用,原因并非BI技术架构的问题,而是业务模型不知道如何建立,业务部门也很难说清楚他们要什么样的报表才是业务最优的报表,而IT技术构建者是很难理解业务模型的。对比日本与中国BI分析系统的特点,中国企业的领导者喜欢看类似于仪表盘、驾驶舱的很炫的界面,最好还要有智能报警器,而日本企业只看二维的数据表格,数据很枯燥,但却很实用。
五、日本广泛在用的零售业大数据分析系统
日本零售业到底在用什么样的大数据分析系统?最核心的有三点:1、一定要有销售计划或预算系统:通过预算的销售额、毛利、折扣率、来客数与实际结果的对比,找出差异并分析原因,从而修正下一次计划,日益精进,最终目的是提高计划的精确性,从而在商品开发、生产、物流配送时就能精确地分配资源,不浪费,这也是精益零售的核心;2、一定是定型分析而非自由分析:中国的BI系统强调工具的灵活性与强大,可以让企业自由拖拽,其结果分导致各业务部门拉出来的数据差异较大,无法形成统一的数据语言,而日本BI系统强调的是定型分析,将各业务部门要分析的报表固定成统一的报表格式,这样每周开经营分析会议时各业务部门的数据就完全统一了;3、非结构化数据比结构化数据重要:结构化数据指的是ERP系统中能看到的信息,而非结构化数据来自于员工每一次假设-验证后形成的经验信息,相当于是员工经常试错后的日志记录,这样的日志一定要记入系统,等来年同比时作为重要的参考信息,举例来说,在做周同比分析时,某门店附近学校运动会去年与今年的春季运动会并不在同一周举行,则同比分析时就要找出举办运动会的不同周数去对比。这个现象也能解释一个问题:为什么一家优秀的门店店长去了别的门店当店长后,业绩不升反降,原因是这个优秀的店长不了解新门店的过去的试错经验,也就是说门店的知识沉淀工作不充分,知识都被原来的店长记在大脑里带走了,没有沉淀到IT系统中去。而市面上常见的KM知识管理系统流于形式变成OA办公系统了,最好的做法是把日志信息记录到POS系统里面,作为门店的知识管理系统。
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B. 如何分析销售数据与报表
为什么要做销售数据分析?
企业的业务数据涉及销售数据、财务数据、人力数据、产品数据等多种类型,而销售数据在所有数据中的重要性毋庸置疑。通过分析销售数据,将有助于发现经营问题,降低销售成本,最终提高企业销售利润。
关键指标提取
不同行业对销售指标的侧重各有不同,本文将以建材行业为例进行说明。
其中涉及的销售数据指标包括:销售数量、销售单价、销售收入、单位成本、销售成本、销售毛利等,原始数据中还会涉及月份、城市、分类、计量单位、对应客户等信息。
图表与看板制作
提取完重要数据指标后,您就可以根据需求制作相关看板与图表。在此之前,用户必须对需要监控的指标做到心中有数。
一般来说,制作看板时,根据目的不同可以分为三类:
1. 基础数据看板:总览全局
这类看板大家都比较熟悉,主要是由包括地图、条形图、饼图等一系列的基础图表组成,用于查看不同地区、时间、类别的销售收入、销售成本等基础数据。下图是根据建材行业的示例数据生成的一个看板:
(以上图表使用DataHunter制作)
C. 销售月报表应该有哪些内容
销售报表:主要负责销售报表的管理,包括销售情况分业务员统计、销售情况分部门统计、销售收入分业务员统计、销售收入分部门统计。每一类报表都有检索功能,能使您按照各种检索条件快速检索到相应的信息。可以查看业务员以及部门的业绩。
1.销售情况分业务员统计
销售情况分业务员统计表是按照业务员的月度销售订单金额汇总表。
2.销售情况分部门统计
销售情况分部门统计表是按照部门的月度销售订单金额汇总表。
3.销售收入分业务员统计
销售收入分业务员统计是按照业务员的月度销售收入统计汇总表。
4.销售收入分部门统计
售收入分部门统计是按照部门的月度销售收入统计汇总表。
注意:未审核、已终止、已删除的订单不计入订单金额汇总。
D. 销售数据分析的内容一般有哪些
销售数据分析一般包括:
1、营运资金周转期分析销售收入结构分析
2、销售收入对比分析
3、成本内费用分析
4、利容润分析
5、净资产收益率分析
销售数据分析,主要用于衡量和评估经理人员所制定的计划销售目标与实际销售之间的关系,它可以采用销售差异分析和微观销售分析两种方法。
针对同一市场不同品牌产品的销售差异分析,主要是为企业的销售策略提供建议和参考。
针对不同市场的同一品牌产品的销售差异分析,主要是为企业的市场策略提供建议和参考。
微观销售分析,主要分析决定未能达到销售额的特定产品、地区等。
销售分析法的不足是没有反应企业相对于竞争者的状况,它没有能够剔除掉一般的环境因素对企业经营状况的影响。
销售分析可以决定一个企业或公司的生产方向 。