对于眼下火热的“大数据”而言，多数实体零售企业停留在叶公好龙的层面，嘴上喊得火热，在实际应用中却是一脸茫然。这是因为数据在传统零售企业决策中只占到很少一部分，大多数企业家决策依然凭借“拍脑袋”。

在诸多实体零售企业中，怎样把大数据用好？如何进行经营分析？并且用大数据来指导经营活动？我们怎么把大数据拢起来？首先我们拿到大数据，基本上分析目标有五个维度：人、店、场、圈、网。基于大数据的及时有效的经营分析能帮助 我们及时、客观和全面的了解经营情况，为招商调整、运营管理、宣传推广、销售策划等奠定建设的前提条件和客观基础。

【课程收益】

了解百货/广场/购物中心的行业关键经营数据组成及相关公式

重视日常经营数据统计与大数据分析的重要性

掌握常用数据分析的方法能结合业态/楼层/品牌或特殊销售时期形成有效的数据模板

深度解析当下的经营数据，并有效发现经营/业绩方面的问题，形成具有针对性的问题改善、业绩突破的实施方案

【课程对象】

【课程时长】1天

【课程大纲】

第一部分  经营数据的重要性

零售行业现状与痛点

百货行业现状与痛点

新零售时代的大数据步法

第二部分  经营数据公式篇

完成情况公式（业态、楼层、品牌同理可推）

达成率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100%

同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100%

环比业绩增长率=（年\月\上一周期营业额-当期营业额）/同期营业额*100%

坪效公式

品牌坪效=当日营业额/当店店铺面积（周、月、年同理可推）

楼层坪效=当日营业额/当店店铺面积（周、月、年同理可推）

人效公式

品牌人效=品牌当日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推）

楼层人效=楼层当日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推）

岗位贡献率=某岗位当日贡献率/此岗位当日在岗人数（周、月、年同理可推）

销售解析公式（四率一价）

ATV=日营业额/日客单数（周、月、年同理可推）

个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数

日连带率=日销售件数/日客单数（周、月、年同理可推）

ASP=日营业额/日销售件数（周、月、年同理可推）

VIP解析公式

日VIP占比=日VIP消费额/日营业额（周、月、年同理可推）

VIP的保有分布

VIP的RFM规律

内控/货控公式

无条码率=月盘点无条码双数/本月销售双数（以两次盘点间的销售数为准）

丢失率=某月盘点后丢失货品金额/此月销售金额*100%（周、月、年同理可推）

周转比=月营业额/月平均库存（月、季、年同理可推）

平均库存=（期初库存量 期末库存量）/2（月、季、年同理可推）

月进销比=月进货金额/销售金额（月、季、年同理可推）

分类货品销售占比=日某一分类商品销售额/日营业额*100%（周、月、年同理可推）

折扣率=日折让金额/当日总销售吊牌金额*100%（周、月、年同理可推）

第三部分  经营数据分析应用

数据获取的常用方式与渠道

手工记录

商家自报

POS机数据

各类信息系统

数据统计与分析的主要重点

三流：客流、车流、引流

营业额、会员及经营数据分析

数据分析与经营反馈：客单价、提袋数、环比、目标完成率、平效、占比、排名（业态/业种、品牌、楼层）

百货/广场/购物中心的常用报表

定期的经营分析：周/月/季度报表

针对性的活动分析报表 ：节假日/主题活动

日均客流及销售报表

每周（月）促销及推广活动统计表

每周（月）商户经营报表

第四部分  经营数据分析实践

聚焦核心经营目标

人：客群定位与画像

货：主力业态/品牌

场：主题、氛围、消费环境

圈：主力消费圈层/文化圈

网：信息网络

判定经营数据表现

业绩达成情况

业绩组成剖析

界定当下经营现状

客观描述问题

剖析相关因素

聚焦关键因素：找原因 看数据

【实际案例分析与实践】（可根据需要选定具体练习维度）

研讨某楼层/某品牌的月报数据解析

某一周期/某档活动的数据解析

组织有效解决与提升

拟定解决方案PDCA SMART

分解行动计划WBS 5W2H