零售店铺十二大数据分析指标

零售店铺十二大数据分

析指标

Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

零售店铺十二大数据分析指标

一、营业额

（1）营业额反映了店铺的生意走势。

针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。

（2）为店铺及员工设立销售目标。

根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰；

为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额；

每天监控营业额指标完成进程情况，当目标任务未能达成时，应立即推出预备方案，如月中的目标进程不理想时应及时调整人员丶货品丶促销方案。

（3）比较各分店销售状况。

营业额指标有助于比较各分店的销售能力，从而为优化人员结构及货品组合提供参考。

二、分类货品销售额

分类货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额，如文胸丶裤袜丶家居等。通过分类货品销售额指标的分析，可以了解：

（1）各分类货品销售情况及所占比例是否合理，为店铺的订货丶组货及促销提供参考依据，从而作出更完善的货品调整，使货品组合更符合店铺实际消费情况。

（2）了解该店或该区的消费取向，即时作出补货丶调货的措施，并针对性调整陈列，从而优化库存及利于店铺利润最大化。对于销售额低的品类，则应考虑在店内加强促销，消化库存。（3）比较本店分类货品销售与地区的正常销售比例，得出本店的销售特性，对慢流品类应考虑多加展示，同时加强导购对慢流品类的重点推介及搭配销售能力。

三、前十大畅销款

1、定期统计分析前十大畅销款（每周/月/季），了解畅销的原因及库存状况。

2、根据销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线，适当做出补货或寻找替代品措施。

3、教导员工利用畅销款搭配平销款或滞销款销售，带动店铺货品整体的流动。

四、前十大滞销款

1、定期统计分析前十大滞销款（每周/月/季），了解滞销的原因及库存状况。

2、寻找滞销款的卖点，并加强对导购的产品培训，提升导购对滞销品的销售技巧。

3、调整滞销品的陈列方式及陈列位置，避免在店铺的角落，并配合人员进行重点推介。

4、制定滞销品的销售激励政策（有选择性实施），如卖出一件滞销款，奖励*元……

5、对滞销品做出调货/退货，或者是促销的准备。

五、连带率（销售件数/销售单数）

连带率 = 销售总数量÷销售小票数量（低于1.3说明整体附加存在严重问题）

个人销售连带率= 个人销售总数量÷个人小票总量(低于1.3说明个人附加存在问题)

1、连带率的高低是了解店铺人员货品搭配销售能力的重要依据。

2、连带率低于1.3，则应立即提升员工的附加推销力度，并给员工做附加推销培训，提升连带销售能力。

3、当连带率低时，应调整关联产品的陈列位置，如把可搭配的产品陈列在相近的位置，在销售时起到便利搭配的作用，提升关联销售。

4、当连带率低时，应检查店铺所采取的促销策略，调整合适的促销方式，鼓励顾客多买。

六、坪效（每天每平米的销售额）

1、例如，店铺月坪效=月销售额/营业面积/天数。此指标能分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售的真实情况。

2、坪效可以为订货提供参考，及定期监控确认店内库存是否足够，坪效的分析意义也意味着增加有效营业面积则可增加营业额。

3、坪效低的原因通常有：员工销售技能低；陈列不当；品类缺乏；搭配不当等。

4、坪效低则应思考：

橱窗及模特是否大部分陈列了低价位的产品？

导购是否一致倾向于卖便宜类的产品？

黄金陈列位置的货品销售反应是否不佳？

店长是否制定了每周的主推货品，并对员工做主推货品的卖点培训？

七、人效（每天每人的销售额）

1、例如，店铺月人效=月销售额/店铺总人数/天数。此指标反映了店铺人员的整体销售素质高低与否及人员配置数量是否合理等。

2、人效过低，则须检查员工的产品知识及销售技巧是否存在不足，或排班不合理，排班应保证每个班都有销售能力强的导购，能提供人效的指标。

3、根据员工最擅长的产品安排对应的销售区域，能有效提升人效。

八、客单价（销售额/销售单数）

1、客单价的高低反映了店铺顾客消费承受能力的情况，多订适合消费者承受力价位的产品，有助于提升营业额。

2、比较店铺中货品与客人承受能力是否相符，将高于平均单价的产品在卖场做特殊陈列。

3、用低于平均单价的产品吸引实际型顾客，丰富了顾客类型自然提升了销售额。

4、增加以平均单价为主的产品数量和类别，将平均单价做为货品订货的参考价格。

5、提升中高价位的产品销售，是提升客单价的重要方法，店长应培训员工如何做中高价位产品的销售及如何回应顾客价位高的异议。

九、货品流失率（货品流失率=缺失货品吊牌、减少货品流失率的方法

合理布局人员在卖场的站位。

严格对待交接班工作，认真清点货品数目，对出现问题及时做检查和总结，以避免错误重复出现。

在客流高峰期时，员工应提高警惕性，加强配合力度，以杜绝货品无谓流失。

十、存销比（存销比=库存件数月销售件数）

1、存销比过高，意味着库存总量或结构不合理，资金效率低。

2、存销比过低，意味着库存不足，生意难于最大化。

3、存销比反映总量问题，总量合理未必结构合理，月存销比维持在3—4之间是比较良好的。

4、存销比细分包括：各品类货品存销比丶新老货存销比丶款式存销比等。

十一、VIP占比（VIP消费额/营业额）

1、此指标反映的是店铺VIP的消费情况，从侧面表明店铺市场占有率和顾客忠诚度，考量店铺的综合服务能力和市场开发能力。

2、一般情况下，VIP占比在45%-55%之间比较好；这时公司的利益是最大化的，市场拓展与顾客忠诚度都相对正常，且业绩也会相对稳定。若是低于这个数值区间，就表示有顾客流失，或者是市场认可度差，店铺的服务能力不佳；若是VIP高于数值区间，则表示开发新客户的能力太弱。假若是先高后低，就表示顾客流失严重。

十二、销售折扣（营业额/销售吊牌金额）

1、销售折扣是反映店铺折让的情况，直接影响店铺的毛利额，是利润中很重要的指标。

2、店铺的营业额很高，并不代表着利润高，应参考销售折扣的高低，若销售折扣比较低，则说明店铺在做促销，店铺的毛利率是很低的，所以一个店铺毛利的高低是和营业额及销售折的高低有关的。

利用大数据玩转新零售

利用大数据玩转新零售良品铺子实践之路

“流量红利期已过，新零售的窗口又将打开无限想像的空间。消费升级趋势正在成为全新的市场导向，日常消费领域孕育着巨大的商业变革机会。” 关于零售未来的发展趋势，概念名词之争如火如荼。从良品铺子作为实践者的感知来说，无论是“新零售”“无界零售”还是“智慧零售”，都代表着第五次零售革命（前四次分别为百货、超市、连锁经营和线上电商）的大势所趋。对于零售企业而言，我们需要思考的不是概念和方向的正确与否，而是面对未来你要做什么样的变革，才能实现零售效率的提高，从而可以在潮头搏击。 对于为什么需要零售创新？其实国家层面已经给予了答案：党的十九大报告指出：“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。”中央财经领导小组办公室主任刘鹤也在2018冬季达沃斯论坛上指出，“中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，就是从总量扩张向结构优化转变，就是从‘有没有’向‘好不好’转变”。这意味着消费升级的需求，用新零售的语言描绘就是：一是回归“人”为核心，读懂和满足消费者更高需求；二是由量到质的转化保持效率提高。 以电商业务为例，2013年左右，电商平台还处在流量红利期，只要把握好流量的来源，销售增长速度就很快。2012年，良品铺子线上电商刚起步，当年营收是1200万元，而在2017年已实现五年近300倍高速增长，接近于良品铺子线下门店花了十年才实现的年销售规模，这是传统零售方式不可能达到的增速。2012年良品铺子全力以赴决定投入线上电商发展时，

许多同类零售企业还在观望或研讨该不该做业务转型变革，而今天，差距已经明显拉开，就算今天你花十亿，也无法再造良品铺子电商的奇迹。 时至今日，“当上帝为你关上门，必然打开新的一扇窗”，流量红利期已过，新零售的窗口又将打开无限想像的空间。消费升级趋势正在成为全新的市场导向，日常消费领域孕育着巨大的商业变革机会。 从人群来看，在本轮消费升级中，80、90后数字新生代是主体，对比传统世代，这个群体有更强的消费信心、更开阔的视野和更成熟的消费理念；从机会品类来看，未来十年消费升级的机会将集中出现在食品、服装、文化娱乐等能够提升幸福感的领域。而我们如何应用零售创新的思维和工具呢？我受公司委托，给中欧新零售新锐成长营的同学们分享良品铺子走过的路，也许可以给大家一些启发。 12年来，良品铺子专注的四件事 创立12年来，良品铺子一直在做四件事情。 1. 消费者洞察 兵马未动，粮草先行。早在良品铺子创立之初，消费者洞察就是赋予我们决胜力量的一座“粮仓”，直至今日从未更改。

零售业如何进行数据分析

零售业如何进行数据分析与策略调整 许多企业的生产活动都会产生大量的数据，而对这些数据的深层次挖掘所产生的数据分析报告，对企业的运营及策略调整至关重要。本文对数据的产生、归类、分析方法与关联的策略调整进行了有益的探讨。 在零售业中，连锁公司竞争的实质是管理的竞争。其管理的一个核心目标就是有目的、高效率的收集、处理、使用各种信息。而信息是建立在数据的基础上的，也就是说，对管理的对象进行量化处理。数据是对生产的直接记录，而信息则是在数据的基础上人为的反馈及判断，企业策略决策的依据。 对某一个行为的分析需要某一群数据组合，对另一个行为的分析又需要另一群数据组合，每一个不同行为分析所需要的数据组合都是不一样的。为了方便抽取数据，我们要对所有的数据进行分类。通常，我们把一些能直接反映商业行为表象的数据，如进货、销售、库存等数据作为直接数据; 把一些能影响商业行为的数据，如客流量、商品项数、费用成本等作为间接数据。我们不仅要分析进销存这些直接数据，更重要的是要分析间接数据，因为间接数据是改变直接数据质量的基础。 直接数据的分析

对直接数据进行分析，在现阶段的零售业已经非常普遍了，从中很容易找出数据分析的结果进而调整策略。下面我们来看几个表格和案例: 1．销售额及各分类商品销售比例 ● 案例1: 某商场2004年可口可乐销售记录（见表1) 从这个表格可以看出在6、7、8月份可乐的销售呈大幅度上升的趋势，分析原因我们知道是因为夏季到来的缘故，根据这个直接数据模型我们对门店的指导策略是: 增大备货量，调整店面陈列，做好敏感商品的价格策略。 ● 案例2: 销售日报表（见表2)

零售店铺十四大数据分析指标

零售店铺十四大数据分析指标 ?一、?营业额? 1、?营业额反映了店铺的生意走势，针对以往销售数据，综合各地各店实际顾客消费状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整货品结构、商品陈列、促销推广活动?。 二、?区域货品销售额? 区域货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额，通过各品类货品销售额的分析可以了解?：1、? 也就2、? 库存； 3、? ? 三、? 1、? 2、? 3、? 四、? 1、?定期统计分析前十大滞销款，了解滞销原因及库存； 2、?寻找滞销款卖点； 3、?调整滞销款的陈列方式及位置； 4、?制定滞销品的销售刺激政策?； 5、滞销款关注正常是以周销、10天销、15天销为零或1件以下进行数据筛选； 6、?对滞销品调货/退货，或准备促销?。 五、?连带率（销售件数/销售单数）?

1、?连带率的高低是了解店铺人员货品搭配销售能力的重要依据； 2、?连带率低于1.3，则应立即提升销售能力； 3、?连带率低时，应调整关联产品的陈列位置，如把可搭配的产品陈列在相近位置，在销售时起到便利搭配的作用，提升关联销售，同时检查促销策略，鼓励顾客多买； 六、?坪效（每天每平米销售额）? 1、?例如，店铺月坪效=月销售额/营业面积/天数，此指标能分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售的真实情况； 2、? 3、? 4、? 七、? 1、? 2、 3、? 八、? 1、? 2、?? 3、?用低于平均单价的产品吸引实际型顾客，丰富顾客类型提升营业额； 4、?增加一平均价为主的产品数量和类别，将平均单价作为货品组织的参考价格； 5、?提升中高价位的产品销售，是提升客单价的重要方法； 九、?货品流失率? 1、货品流失率主要是指日常货品丢失情况及日常货品损耗折旧情况； 2、日常货品丢失率高的话，说明门店防盗意识不足，同时导购在相关技能上也有待提高；

个门店经营数据分析和推算公式

19个门店经营数据分析和推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=8万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 二、达标率公式 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% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50% 即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。 例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43%

即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。 备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 三、坪效公式 日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1：某店的营业面积为100平方M，当日营业额为8000元，则这个店铺的日坪效=8000元/100平方M=80元/平方M 备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 四、人效公式 日人效=日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推） 例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则当日人效=9000元/9人=1000元/人 备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。

五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数（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 备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数（周、月、年同理可推） 例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则此店连带率=150双/75单=2双/单 备注：此指标反映员工附加推销能力、货品组合合理性、及顾客的消费心理。 七、ASP公式 日ASP=日营业额/日销售双数 月ASP=月营业额/月销售双数

售店铺十二大数据分析指标

零售店铺十二大数据分析指标 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。 （2）为店铺及员工设立销售目标。 根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰； 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额； 每天监控营业额指标完成进程情况，当目标任务未能达成时，应立即推出预备方案，如月中的目标进程不理想时应及时调整人员丶货品丶促销方案。 （3）比较各分店销售状况。 营业额指标有助于比较各分店的销售能力，从而为优化人员结构及货品组合提供参考。 二、分类货品销售额 分类货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额，如文胸丶裤袜丶家居等。通过分类货品销售额指标的分析，可以了解： （1）各分类货品销售情况及所占比例是否合理，为店铺的订货丶组货及促销提供参考依据，从而作出更完善的货品调整，使货品组合更符合店铺实际消费情况。 （2）了解该店或该区的消费取向，即时作出补货丶调货的措施，并针对性调整陈列，从而优化库存及利于店铺利润最大化。对于销售额低的品类，则应考虑在店内加强促销，消化库存。 （3）比较本店分类货品销售与地区的正常销售比例，得出本店的销售特性，对慢流品类应考虑多加展示，同时加强导购对慢流品类的重点推介及搭配销售能力。 三、前十大畅销款 1、定期统计分析前十大畅销款（每周/月/季），了解畅销的原因及库存状况。 2、根据销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线，适当做出补货或寻找替代品措施。 3、教导员工利用畅销款搭配平销款或滞销款销售，带动店铺货品整体的流动。 四、前十大滞销款 1、定期统计分析前十大滞销款（每周/月/季），了解滞销的原因及库存状况。 2、寻找滞销款的卖点，并加强对导购的产品培训，提升导购对滞销品的销售技巧。 3、调整滞销品的陈列方式及陈列位置，避免在店铺的角落，并配合人员进行重点推介。 4、制定滞销品的销售激励政策（有选择性实施），如卖出一件滞销款，奖励*元…… 5、对滞销品做出调货/退货，或者是促销的准备。 五、连带率（销售件数/销售单数）

零售业销售数据分析模型

【零售相关行业】销售数据分析模型 2015-10-27 刘杰数据海洋 销售数据分析的重要性已无需赘言，只有通过对销售数据的准确分析我们才有可能真正找准数据变动（增长或下滑）的根本原因，营销专家刘杰称之为“动因”。找准了“动因”也就发现了真正的问题所在，解决问题、发现新的生意机会点才成为可能！那么实际的销售过程中，我们如何才能有效做好数据分析，寻找到真正的“动因”呢？接下来笔者结合一个实际案例阐述一下数据分析的主要维度及如何才能真正找准“动因”。 案例：某糖果企业Y公司南京市场8月份销售业绩较去年同期下滑了100万。 维度一：分析是那个品类的数据发生了变动？ 在做销售数据分析的时候，第一个分析的维度就是要看数据变动是来自于哪几个大的品类。回到案例，面对Y公司南京市场8月份销售业绩较同期下滑了100万的数据变动情况，我们首先要确定的是下滑的100万是来自于哪个品类或哪几个品类，每个品类各自的下滑占比是多少，在此基础上进一步分析得出下滑的品类中是哪个规格的产品出现了下滑，从而真正找到造成业绩下滑的“罪魁祸首”。经过维度一的分析我们发现，8月份南京市场销售业绩下滑的100万主要是来自于水果糖和巧克力的下滑，其中水果糖下滑了60万，占比60%，巧克力下滑了40万，占比40%，进一步分析得出，水果糖的下滑主要是来自于128g袋装的下滑，巧克力的下滑主要是来自于散装巧克力的下滑。 维度二：分析是哪个区域发生了变动？ 销售数据分析的第二个维度是要看引起数据变动的销售区域在哪里？是整体销售区域都出现了下滑，还是局部区域市场出现了下滑？回到案例，南京市场下辖南京城区及江宁、六合、溧水、浦口四个县级市场。按此维度分析后，我们得出结论，南京市场销售额下滑100万主要是来自于城区市场和六合县城，其中散装巧克力的下滑主要是来自于南京城区市场，而128g袋装水果糖的下滑主要是来自于六合县城市场。 维度三：分析是哪个渠道发生了变动？ 销售数据分析的第三个维度是要看引起数据变动的主要渠道在哪里？换句话说，是哪个渠道或哪几个渠道出现了销售业绩的变动？每个渠道数据变动的比例各是多少？按此维度分析后，我们进一步得出结论，南京市场8月份销售额下滑的100万主要是来自于两个渠道，一个是城区的喜铺渠道，另一个是六合县城的批发市场渠道，其中散装巧克力下滑的渠道主要来自于城区的喜铺渠道，128g水果糖下滑的渠道主要来自于六合县城的批发市场渠道。 经过以上三个维度的分析后，我们就可以确定销售数据变动的基本情况，从而为进一步找准“动因”提供了更加细致、准确的依据！回到案例，面对8月份销售额下滑100万的现状，经过分析后得出的结论是南京市场下滑的100万主要来自于南京城区喜铺渠道散装巧克力和六合批发市场128g袋装水果糖的下滑，其中散装巧克力下滑了40万，占比40%，128g 水果糖下滑了60万，占比60%。 整个数据分析维度的模型图如下：

店铺经营数据分析和推算公式

门店经营数据分析和推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=48万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 二、达标率公式 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% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50%即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。

例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43% 即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。 备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 三、坪效公式 日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则 这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米 备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 四、人效公式 日人效=日营业额/当日总人数 （周、月、年同理可推） 例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则

当日人效=9000元/9人=1000元/人 壹叁壹肆-终端管家（专业门店分享平台，搜索壹叁壹肆加入我们） 备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。 五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数 （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 备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数 （周、月、年同理可推） 例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则 此店连带率=150双/75单=2双/单

大数据与现代物流新零售模式分析

大数据与现代物流新零售模式分析 摘要：随着现代互联网技术、大数据和云计算的广泛应用，“互联网+零售”的新零售模式不断得到发展和扩展，成为了零售业的主流发展方向。物流配送环节是零售业发展的重中之重，是联系供应方、零售商和消费者之间的纽带。本文在分析零售业主要发展模式的基础上，探索零售业在大数据与物流相融合的发展阶段所具有的主要特点，梳理了依托互联网发展的新零售模式，并提出了升级路径。 关键词：大数据;现代物流;新零售模式;深度融合 零售业的主要发展模式 （一）传统单店零售模式。我国早期零售模式的发展是通过实体店在数量和规模上的扩张来完成的，传统模式更强调区位对于门店的重要性，零售商通过门店的方式和消费者建立紧密的联系，因此好的位置对于店铺未来的发展非常重要。这种模式的零售商先通过广告宣传等形式扩大自身的知名度和影响力，吸引更多的消费者进入门店，然后通过门店、商场和导购等直面顾客，完成从介绍、试用到最后出售的过程。传统零售模式具有一些独有的特点：一是体验感强。这种模式一般都在门店或者是商场中摆放真实的产品以供消费者体验试用，可以让消费者感受到真实的产品和服务。尤其是对使用方法较为复杂的产品或者对产品要求较高的消费者而言，真实的产品更易于让人接受，更易于让消费者全面地了解产品。二是提供面对面的服务。由于消费者接触的是真实的物品，获得的是面对面讲解，所以传统零售商提供的服务是其他形式的零售方式无法取代的，消费者和导购之间的交流和情感也在交谈过程中不断加深。但是随着网络的普及，传统零售模式不断受到冲击，店面租金居高不下和人工成本持续走高，都使得传统零售业发展面临困境。图1反应的是我国近年来社会消费品的零售总额。从图1可以看出，我国社会消费品零售总额在2013年之后增长趋势放缓，增长比例逐年下滑，电商平台对于传统零售模式的冲击已经显而易见了。（二）零售企业的连锁化和集团化过程。随着零售企业规模的不断扩大，越来越多的零售企业选择在不同地方建立实体店，在这样的背景下，零售业连锁化和集团化逐渐发展起来。这里的连锁化是一种基于统一规划和经营管理模式下的零售业发展形势。具体而言，连锁化零售企业围绕一个核心企业进行发展，在这个企业的管理下，多个地

零售业大数据分析应用案例

零售业大数据分析应用案例 随着大数据时代的到来,数据分析已经成为了零售业非常重要的一环,也是精细化运营的基础.零售业数据分析包括: 财务分析 销售分析 商品分析 顾客分析 供应商分析 人员分析 本文将对这6个方面逐一解读. 1财务分析 1）分析企业的财务状况,了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力,从而评价企业的财务状况和风险； 2）分析企业的资产管理水平,了解企业对资产的管理状况,资金周转情况； 3）分析企业的获利能力； 4）分析企业的发展趋势,预测企业的经营前景； 同时,系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标,如:成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点、销售数量、销售金额、市场占有率等等. 2销售分析

主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效（坪效是台湾 经常拿来计算商场经营效益的指标,指的是每坪的面积可以产出多少 营业额(营业额÷专柜所占总坪数,以百货公司为例,店里不同的位置,所吸引的客户数也不同.一楼入口处,通常是最容易吸引目光的地方,在 这样的黄金地段一定要放置能赚取最大利润的专柜,所以你会发现百 货公司的一楼通常都是化妆品专柜）、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等； 而分析维度又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路； 同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据； 还可根据各种销售指标产生新的透视表,例如最常见的abc分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等. 这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的,老总们虽然知 道他们非常有用,但由于无法得到,使得这些指标的地位也若有若无. 直到bi技术出现之后,这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸. 3商品分析 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以 分析结构为主线的分析思路.主要分析数据有商品的类别结构、品牌 结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生 商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重 点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标.通过对这些指 标的分析来指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合 理配置. 4顾客分析 顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析.例如,如果将顾 客简单地分成富人和穷人,那么什么人是富人,什么人是穷人呢？实行 会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分,没有推行会员卡的,可通过小票每单金额来假设.比如大于100元的我们认为是富人,

上中国网络零售市场数据分析

2017年（上）中国网络零售市场数据分析

中国电子商务研究中心发布了《2017年（上）中国网络零售市场数据监测报告》。根据报告，2017年上半年我国网络零售交易额达到3.1万亿元，同比增长了34.8%,预计2017年网络零售交易额将达到7.6亿元。而相反的是，天猫在中国B2C网络零售市场中的占比再次转头向下，市场份额接近2013年年底水平，逼近50%的红线。 数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理 据报告显示，2017年上半年中国网购用户规模达到了5.16亿元，较2016上半年的4.8亿元，同比增长了7.5%。预计2017年中国网络购物用户规模将达到5.4亿元，将同比增长8%。

数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理 去年始，阿里就一直在积极布局线下新零售领域，加速物流体系建设，从盒马鲜生到天猫小店，动作不断，与此同时天猫线上份额却开始下降。 据数据显示，2017上半年中国B2C网络零售市场（包括开放平台式与自营销售式，不含品牌电商），天猫排名第一，占50.2%份额，但较2016年上半年下降了3%；京东名列第二，占据24.5%份额，同比上升了0.3%；唯品会位于第三，占6.5%份额，同比上升了2.7%；苏宁易购排名第四，占5.4%的市场份额，同比上升了2.1%；国美在线位列第五，占4.1%的份额，同比上升了2.5%。其他平台包括1号店、亚马逊中国、当当、聚美优品等B2C平台占据整个市场的9.3%份额。

数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理 中商产业研究院简介 中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。 中商行业研究服务内容 行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等，对行业重点企

个门店经营数据分析和推算公式

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19个门店经营数据分析和推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=8万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 二、达标率公式 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% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50% 即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。 例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43% 即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。 备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 三、坪效公式

日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1：某店的营业面积为100平方M，当日营业额为8000元，则这个店铺的日坪效=8000元/100平方M=80元/平方M 备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 四、人效公式 日人效=日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推） 例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则当日人效=9000元/9人 =1000元/人 备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。 五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数（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 备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数（周、月、年同理可推）

便利店新零售大数据分析平台方案

便利店新零售大数据分析平台方案

目录 1、技术方案概述 (5) 1.1、建立系统的原则 (5) 1.2、系统总体目标 (7) 2、连锁零售系统整体解决方案 (19) 2.1、构建系统的原则 (19) 2.2、系统逻辑结构 (21) 2.3、网络拓扑结构 (24) 3、总部系统 (30) 3.1、总部系统的业务范围 (30) 3.2、系统的基础数据管理 (31) 3.2.1、公司管理架构的定义 (31) 3.2.2、供应商分类 (31) 3.2.3、供应商档案 (32) 3.2.4、供应商合同 (32) 3.2.5、客户档案 (33) 3.2.6、商品分类 (34) 3.2.7、商品档案 (35) 3.3、总部系统业务流程 (37) 3.4、总部系统的报表体系 (37) 3.4.1、日常管理报表 (37) 4.3.2、分析性管理报表 (38) 4.3.3、数据挖掘 (38) 3.5、总部系统的权限机制 (38) 4、配送中心系统 (38) 4.1、配送中心系统的业务范围 (38) 4.2、配送中心系统的基础数据管理 (39) 4.3、主要业务流和处理方法 (39) 4.3.1、采购管理 (39)

4.3.3、配送中心的仓库管理 (41) 4.3.4、进货验收流程和管理 (42) 4.3.5、配送分拣出库确认流程 (43) 4.3.6、盘点作业流程 (44) 4.3.7、越库配送流程 (45) 4.4、配送中心的结算处理 (46) 4.4.1、对供应商进货的结算 (46) 4.4.2、利润的结算 (46) 4.4.3、库存结算 (46) 4.4.5、配送价格体系 (46) 4.5、配送中心的查询报表体系 (47) 5、加工中心系统 (47) 5.1、加工中心的业务范围 (47) 5.2、加工中心的业务流程 (48) 5.3、加工中心的成本核算方式 (48) 6、门店POS/SC系统 (49) 6.1、门店系统的业务范围 (49) 6.2、门店主要业务流程和处理方法 (49) 6.2.1、门店和总部的数据交换流程 (49) 6.2.2、门店申请变价流程 (50) 6.2.3、门店补货流程 (50) 6.2.4、门店进货流程 (50) 6.2.5、门店盘点流程 (51) 6.3、门店POS系统 (51) 6.4、门店系统的报表体系 (52) 7、财务系统接口 (52) 8、系统集成 (52) 8.1、系统基础支撑设备 (52)

大数据对零售行业有哪些作用

大数据对零售行业有哪些作用 随着时代的发展，尤其是互联网产业的快速增长，大数据分析也越来越被各行业所需求，尤其是对于零售商来说，大数据更是为发展提供了一个新的动力，那么下面就让中原第一城批发商城来为我们分析一下，大数据对零售行业有哪些作用。 深入挖掘顾客需求 以往零售业经营分析以每日生成的交易明细为基础来进行数据分析，有些公司在这方面会做的比较深入，会结合各种因素来考量，做调整，但这种分析往往在速度上会大打折扣，尤其是在信息高速变更的时代，而且这种分析往往基于内部已发生的数据，与用户的真实需求有所偏离。如今，无论是实体销售还是网络销售都做到了信息化，有条件去跟踪用户的消费行为。比如，美国塔吉特超市通过顾客数据分析部建立的“怀孕预测指数”模型，能够在孕妇第2个妊娠期就把她们确认出来。该公司这样做的目的是:在其他公司对母婴开展个性化营销之前，领先一步。通过提前了顾客情况，抢占先机，在不同的怀孕周期提供针对性的保健品和日用品，尽早对客户实施个性化营销。 重建客户关系 我国传统零售业依旧走无差异的营销模式，把所有消费者都当做自己的顾客。可是，某商超在对用户分析时发现，忠实用户占50%，贡献度为90%，剩下的50%客户，贡献度却只占到10%。对于客户，如果依旧是广撒网而同等对待的话，忠实客户的流失将比付出的成本大很多，所以，客户”差异化“对待，势在必行。比如，可以利用顾客会员卡与门店的POS 系统相连接，开发出计算机自动促销系统。该系统能够利用计算机系统，向会员顾客提供个性化服务，投其所好来增加顾客忠诚度。 完善品类管理 通过大数据分析能获悉顾客需求，但最终实际过渡到零售底层的仍是商品和服务。很多零售企业在品类管理实施中往往是门店按采购部规划布置，但又要保证新的商品引进和旧的商品淘汰。数月下来，静态的规划和动态的调整难以有机结合，实际陈列状况和规划的大相径庭。曾今有一家零售企业在实施品类管理过程中将南货由生鲜部划归干货部管理，但调整的结果是销售额反而下降了。商品归属变化以后，商品的卖场布局也发生了变化，商品也从生鲜区位移到了干货，结果南于消费者不适应，反而减少了销售额。

数据分析、推算公式大全

【零售】终端店铺所有数据分析、推算公式大全达标率公式：达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100%例一：一月份的业绩指标为40万元，实际完成额为38万元，则一月份的达标率=38万/40万*100%=95%例二：若一月份的指标为40万，实际完成额为42万，则一月份的达标率=105%备注：达标率反映的出门店业绩达成的能力同期业绩增长率公式：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%例：某店2008年营业额为320万，2007年业绩为200万，则2008年的年业绩增长率=（320万-200万）/200万*100%=60%即表示相较2007年的业绩，2008年业绩同期增长了60% 同期业绩增长率公式：例：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43%即：相较1月份业绩，二月份的业绩下滑了43%备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。坪效公式：日坪效=当日营业额/当店的店铺面积月坪效=当月营业额/当店的店铺面积例：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况人效公式：日人效=日营业额/当日总人数周人效=周营业额/当店总人数月人效=月营业额/当店总人数例：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则当日人效=9000元/9人=1000元/人备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性关于业绩数据指标的使用一：达标率、同期销售增长率、坪效、人效指

2017年全国家电行业大数据分析(完美详细版)

2017年家电网购市场展望 ●2017年，家电网购市场仍将高速发展，整体增幅预计为35%左右，总体规模有望达4000亿元。 ●2017年，中国家电网购市场(不含移动终端)的销售额占整体家电市场的比例将超过18%。 ●在国家政策支持下，在电商自身发展战略的驱使下，电商下乡步伐将进一步加快。电商渠道的下乡将给农村家电市场带来天翻地覆的变化。大好天地在农村! ●电商将继续向线下市场渗透，2017年线下为线上导流将成为普遍现象。 ●“网购节”可能遭遇“审美疲劳”，但价格战仍将继续。2017年，家电网购领域的购物节点将更加分散化。 ●2017年的家电网购市场将频繁迎来“品牌日”。 ●营销个性化、定制化、娱乐化趋势将持续。 ●2017年，阿(里)苏(宁)对京东的“追杀”将进入关键一年。 ●阿里(淘宝天猫苏宁易购等)和腾讯京东系(京东、微商等)双寡头垄断的格局不会改变。

●随着线上产品高端化趋势的加剧，线上线下同(标)价是必然趋势。 ●2017年将重掀智能家电高潮，线上会根据C2B定制优势，找到比较能落地的智能家电产品。 ●不会再有对电商持怀疑态度的企业，只可能有亲近谁疏离谁摇摆不定的立场，各家电企业对线上销售渠道的重视程度将进一步提升。 ●随着跨境电商的发展，跨境出口成为家电行业的又一个海外机会。 ●移动网购渠道的下单量还将激增，移动电商时代已经到来，最终个人网购行为将全面归属移动互联网。 ●电商对竞争力的追求将进一步回归到商业本身，即追求产品的竞争力、价格的竞争力、服务的竞争力。 2016年中国家电网购分析报告

2016年，从《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》到《“互联网+流通”行动计划》，政府出台多项政策促进网络零售市场快速发展。根据国家统计局公布的数据，2016年全年，我国社会消费品零售总额达到30万亿元，比上年增长10.7%，稳居世界第二。2016年全年，我国电子商务交易额达到20.8万亿元，其中网络零售额达到4万亿元，位居世界第一，增幅53%。截至2016年年底，我国网络零售交易额占社会消费品零售总额比例达13%。 在经济新常态下，消费已成为我国经济增长的首要动力，贡献率接近60%。而蓬勃发展的网络购物对消费的拉动更为显著，不仅造就了近年来网络零售额以超过50%的年均增幅增长，也成为促进线下消费增长的一个重要因素。 作为引领网络购物市场发展的一个重要板块，2016年，家电网购市场继续高速增长，为整体增长乏力的家电市场带来活力。2016年家电网购市场呈现出的产品、营销、服务的新特点，也将成为整个行业未来变化的风向标。 一、家电网购市场规模超3000亿元家电板块引领网购市场

个门店经营数据分析和推算公式

19个门店经营数据分析与推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*１0０％ 例1：一月份得业绩指标为5０万元,实际完成额为48万元，则一月份得达标率＝8万/50万*１00%=9６％ 例２:若一月份得指标为50万，实际完成额为５2万，则一月份得达标率＝104% 备注:达标率反映得就是门店业绩达成得情况及能力。 二、达标率公式 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% 例1:某店2013年营业额为450万,2０１2年业绩为3０0万,则2013年得年业绩增长率=(450万—3０0万)／300万*100%＝50％ 即：相较２０12年得业绩，２０1３年业绩同期增长了50%。 例２:某店２月份得业绩为20万,1月份得业绩为35万，则2月份相较1月份得业绩增长率=（２0万—35万）／35万*１00%=—4３％ 即：相较于１月份,2月份得业绩下滑了４3%。 备注:同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升;为负数时，表示业绩下滑。 三、坪效公式 日坪效=当日营业额／当店得店铺面积 月坪效=当月营业额/当店得店铺面积 例1:某店得营业面积为１00平方M，当日营业额为8000元,则这个店铺得日坪效=8000元/100平方M=8０元/平方Ｍ 备注:此指标可以分析店铺面积得生产力,深入了解店铺销售真实情况。

四、人效公式 日人效=日营业额／当日总人数（周、月、年同理可推) 例1:某店某天得营业额为9000元,某店得总人数为9人,则当日人效=9000元/9人＝1000元/人 备注:反映门店员工销售能力与排班用人得合理性。 五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数(月、年同理可推) 个人ATV=某个人一段期间内得业绩/这个人在这期间内得总销售单数 备注:ATV反映人员附加销售能力、货品组合得合理程度,与ＡＳP一同反映顾客得消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数／日客单数(周、月、年同理可推) 例1：某日某店销售件数1５0双,客单数为75单,则此店连带率=150双/75单=２双/单备注:此指标反映员工附加推销能力、货品组合合理性、及顾客得消费心理。 七、ASＰ公式 日ASＰ＝日营业额/日销售双数 月ASP=月营业额/月销售双数 例1:某店某月销售30０0双，营业额为35万元,则此店此月得ASP=35万/３00０双=1１7元/双 备注：AＳP反映顾客得消费能力、货品得定价、也反映员工推介高价货品得能力,与ATV 结合分析,共同反映顾客得承受能力。 八、VIP占比公式

店铺销售数据分析

服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表） 在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。 例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货

350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？ 对应平销的产品，尽量让畅销产品带动平销产品，即：选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。

2017年1-12月全国社会消费品零售情况分析

2017年1-12月全国社会消费品零售情况分析2017年12月份，社会消费品零售总额34734亿元，同比名义增长9.4%（扣除价格因素实际增长7.8%，以下除特殊说明外均为名义增长）。其中，限额以上单位消费品零售额17409亿元，增长6.7%。 2017年1-12月份，社会消费品零售总额366262亿元，同比增长10.2%。其中，限额以上单位消费品零售额160613亿元，增长8.1%。 2017年1-12月中国社会消费品零售额及同比增速 数据来源：中商产业研究院整理 在商品零售中，12月份，限额以上单位商品零售16417亿元，同比增长6.8%。 1-12月份，限额以上单位商品零售150861亿元，同比增长8.2%。 2017年1-12月中国商品零售额及同比增速 数据来源：中商产业研究院整理 2017年全年，全国网上零售额71751亿元，比上年增长32.2%。其中，实物商品网上零售额54806亿元，增长28.0%，占社会消费品零售总额的比重为15.0%； 在实物商品网上零售额中，吃、穿和用类商品分别增长28.6%、20.3%和30.8%。 1-12月份，在中国限额以上单位商品零售市场中，汽车的零售总额达到42222亿元，占比达32.09%。紧随其后的是石油及制品和粮油食品类，零售总额分别占全国商品零售市场的12.34%和10.76%。 数据来源：中商产业研究院整理

根据中商产业研究院发布的《2018-2023年中国零售行业分析和市场预测咨询报告》指出，在国家政策的大力扶持下，零售业的发展势头较为良好，其规模化和组织化程度不断提高。而我国零售业的发展模式正处于转型升级的过渡阶段，未来线上线下将实现更深层次的良性联动并逐步转变为全行业发展的共识和方向。同时，根据国家的产业规划，我国在“十三五”期间将会基本形成城乡协调、区域协同、国内外有效衔接的商贸物流网络，商贸物流成本明显下降，批发零售企业物流费用率降低到7%左右，批发零售业迎来利好。 中商产业研究院简介 中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。 中商行业研究服务内容 行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等，对行业重点企业进行产销运营分析，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对各产业未来的发展趋势做出准确分析与预测。中商行业研究报告是企业了解各行业当前最新发展动向、把握市场机会、做出正确投资和明确企业发展方向不可多得的精品资料。 中商行业研究方法 中商拥有10多年的行业研究经验，利用中商Askci数据库立了多种数据分析模型，在产业研究咨询领域利用行业生命周期理论、SCP分析模型、PEST分析模型、波特五力竞争分析模型、SWOT分析模型、波士顿矩阵、国际竞争力钻石模型等、形成了自身独特的研究方法和产业评估体系。在市场预测分析方面，模型涵盖对新产品需求预测、快速消费品销售预测、市场份额预测等多种指标，实现针对性的进行市场预测分析。 中商研究报告数据及资料来源 中商利用多种一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。一手资料来源于中商对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据；中商通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料进行比对核查，公司内部也会预先探讨该数据源的合法性，以确保数据的可靠性及合法合规。二手资料主要包括国家统计局、国家发改委、商务部、工信部、农业部、中国海关、金融机构、行业协会、社会