门店经营指标数据分析
门店经营指标数据分析
定期进行科学的数据分析，是门店负责人掌握门店经营方向的重要手段。
销售指标分析：主要分析本月销售情况、指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。
销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。
营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。
坪效：主要是本月坪效情况、与去年同期对比。日均坪效，是指日均单位面积销售额，即：日均销售金额÷门店营业面积。
人均劳效：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。本月人均劳效计算方法：本月销售金额÷本月工资人数。
盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现门店在商品进、销、存各个环节存在的问题。
门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。
商品经营数据分析便利店经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时清退。便利营运管理分中心每月1 日会将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店邮箱，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是主力商品、新引进商品经营情况，以及淘汰商品门店有没有及时清退。通过这组数据的分析可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。
商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计、动销率分析、与上月对比情况。月经营总品种数查询方法：进入百年系统进销存分析查询出本月进销存数据，在查询出门店经营的总品种数后，同样在该模块可以将动销品种数过滤出来，商品动销率计算公式为：动销品种数÷门店经营总品种数×100。滞销品种数：门店经营总品种数－动销品种数，即可得出。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。
商品品类（3级）分析：主要是门店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品类毛利比重及与去年同期对比情况。门店需对本月所有（3级）品类销售及毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。
本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利的分析。这里的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利
状况，同时分析这些引进商品是否对门店销售业绩的提升作了贡献、是否有引进不对路的商品存在，并在以后的工作中不断优化调整。
特价商品业绩评估：主要是特价商品品种数执行情况，特价商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。特价商品与前期销售对比分析即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析（特价档期的执行天数为14 天或
21 天）。通过以上这组数据的分析可以看出门店特价产生的效果以及门店在特价商品经
营中存在的问题。
销售额、客流量、客单价、客品次……店长确实是被一堆数据包围着，但很少有店长对这些数据进行分析。没有数据分析所有人都将淹没在数据的海洋里。店长作为一个“麻雀虽小，五脏俱全”的职能岗位，必须了解和掌握一些数据分析思路，从而为门店的健康运营找到提升方向。“店长周围并不缺少数据，而是缺少对数据的关注”。
店长在每一天工作中，要能够形成规范化、制度化、书面化的流程，对于所有经营管理，制定每天、每周、每个月的工作计划表，工作计划表中所列项目，每个人对照各项目的要求来检查自己的执行情况，这种检查一般以每半个月、一个月、二个月、三个月为单位进行，使每位员工平时成固化的工作习惯，管理无小事，细节决定成败。连锁门店店长的角色定位、管理职能、工作规范、服务技能等是店长所必须要具备的素质，相信了解、熟悉、掌据店长管理的基本原理，并努力地去实践它，一个超重量级的店长就会无往而不胜。
18条数据研究
1.人生的结果=思维方式*热情*能力。
2.利润的增长——你的销售额中80%来自于20%的现有顾客。
3.成本的减少——开发新顾客的成本=留住老顾客的成本*6。
4、更多的新顾客——60%的新顾客来自现有顾客的推荐。
5.培养忠诚度客户——购买40%靠信赖感决定。
6.要吸引一个客户，所花费的成本是留住一个客户成本的5-7倍。
7.要消除一个负面印象，需要12个正面印象才能弥补。
8.企业为补救服务品质欠佳的首次消费者的印象，往往要多花25%-50%的成本。
位满意的客户可衍生出15位新客人。
10.每一位抱怨的客人背后，其实还有20个客户不满意(告诉其他人)。
11.提高客人的忠诚度利润可增长5-17倍，使客户的忠诚度提高5%，企业的增长利润可达到25%-85%。
12.卖功能不能卖出品牌，卖感情才能卖出品牌。
13.顾客是先买态度，后买产品。良好的客户服务是90%的态度和10%的知识
14.口碑销售力量高于直接销售力量的15倍。
%以上的营业员习惯于向顾客说，而不习惯于提问。
16.销售=拒绝，96%的人在销售拒绝4次后放弃，4%的人会要求第5次，60%的生意是在要求4次以上成交的。
17.客户流失5%，利润流失25%。
18.客户投诉处理的好，67%的客户会回头。
1.销售指标分析：主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。
2.毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。
3.营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用，这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用(电话费、交通费、卫生费、税收、工商费)，通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。
4.坪效：主要是本月坪效情况，与去年同期对比“日均坪效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。
5.人均劳效：主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额/本月工资人数。
6.盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在药品进、销、存各个环节存在的问题。
7.门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。
1.经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退，总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是主力商品、新引进商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时请退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。
2.商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计，动销率分析，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100，滞销品种数：门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。
3.商品品类分析：主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况，门店需对本月所有品类销售与毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。
4.本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利分析，这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利状况，同时分析这些引进商品是否对门店销售业绩的提升作了贡献，是否有引进不对路的商品存在，并在以后的工作中不断优化调整。
5.特价商品业绩评估：主要是特价商品品种数执行情况，特价商品销售情况，占比情况与前期销售对比情况分析，“特价商品与前期销售对比分析”，即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析(特价档期后执行天数为14天或21天)，通过以上这组数据的分析可以看出门店特价产生的效果以及门店的特价商品或经营中存在的问题。
6.客流量、客单价分析：主要是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、客单价时特别是注意门店开始促销活动期间及促销活动前后对比分析，促销活动的开始是否对于提高门店客流量、客单价起一定的作用。
在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析，但无论哪方面数据，分析只是一个开始，关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力，指导如何开始下一步工作才是重要的。店长每周或者每月开会，做以上各种数据分析，总结过去，找出差距。
总结
店长对门店日常经营指标如日均销售额、毛利率等不清楚，对人效、坪效缺乏基本认知，这种情况时有发生。归根结底，是店长对数据的不关注。店长应该掌握涵盖商品、员工、顾客、资金、门店督导五个方面的核心数据，将自己打造成“数据化”店长，强化数据的应用，彻底摆脱经验主义，顺应精细化管理的时代要求。
电商网站数据分析常用指标
电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣
指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。 指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数 指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸
网站数据分析指标一览表
网站数据分析指标体系一览表 转《商业数据分析》 【编者注】网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。本文整理自网友分享 的一份Word文档，主要介绍了网站分析的KPI指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对 比等。 一、总论 1. 概念 网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。网站访问分析（有时也使用“网站流量 分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念），是指在获得网站流量统计 基本数据的前提下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。 2. 意义 ? 了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据 ? 了解网站关注行业用户量的潜在规模 ? 对比行业平均指标，作为评估自身网站发展的指标 ? 分析网站与竞争对手之间的用户重合度 ? 分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 3. 分析报告 网站统计分析通常按日、周、月、季度、年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。当然单纯的网站访问统计分析是不够的，我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上，对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。应该包括以下几方面的内容：
?网站访问量信息统计的基本分析?网站访问量趋势分析 ? 在可以获得数据的情况下，与竞争者进行对比分析 ? 用户访问行为分析 ? 网站流量与网络营销策略关联分析 ? 网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断 ? 对网络营销策略的相关建议 二、关键绩效指标（KPI） 1.常用指标 红色标记的指标是最为必要的KPI，对网站的统计分析有很大的意义和作用。 1.1. 网站流量KPI 网站流量统计KPI常用来对网站效果进行评价，主要的统计指标包括： 访问量（Page View）：即页面浏览量或者点击量，用户每次对网站的访问均被记录1次。用 户对同一页面的多次访问，访问量值累计。 衍生出的指标： 日均访问量：指对应时间范围内，网站每日的平均访问量。 最高日访问量：指对应时间范围内，网站在某天获得最高访问量。 PV%：指选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例。 独立IP：指在一天之内（00:00-24:00），访问网站的独立IP数。相同IP地址只被计算1次。 独立访客（Unique Visitor）：将每台独立上网电脑（以cookie为依据）视为一位访客，指一 天之内（00:00-24:00）访问您网站的访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。 衍生出的指标： UV%：指选择时间范围内，某个类别的UV占总UV的比例。 重复访客（Repeat Visitor）：某个cookie的再次访问计为一个重复访客，它的数目即为重复 访客数量。
运营数据分析指标
运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7
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
大数据分析平台技术要求
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
人力资源数据分析指标
集团人力资源部数据分析指标体系详解 人力资源评估中心 目录 目录?错误!未指定书签。 前言某某集团人力资源指标体系框架模型错误!未指定书签。 1 人力资源指标体系框架模型错误!未指定书签。 2 人力资源指标体系框架模型说明?错误!未定义书签。 一人力资本能力错误!未指定书签。 1人员数量指标错误!未指定书签。 １．1 期初人数错误!未指定书签。 １.2期末人数错误!未指定书签。 1.3统计期平均人数?错误!未指定书签。 ２员工人数流动指标?错误!未指定书签。 ２.１人力资源流动率?错误!未指定书签。 ２．２净人力资源流动率?错误!未指定书签。 2.３人力资源离职率?错误!未定义书签。 2.4 非自愿性的员工离职率错误!未指定书签。 2.5自愿性员工离职率?错误!未指定书签。 ２.6人力资源新进率?错误!未定义书签。 2.7知识型员工离职率?错误!未指定书签。 ２.8内部变动率错误!未指定书签。
3．人力资源结构指标错误!未指定书签。 ３.1人员岗位分布?错误!未定义书签。 3.2人员受教育情况分析指标?错误!未定义书签。 3.3 人员年龄、工龄分析指标错误!未指定书签。 3.4人员职称与技术等级结构分布指标?错误!未指定书签。二人力资源运作能力错误!未定义书签。 1 招聘指标?错误!未定义书签。 1．1招聘成本评估指标错误!未定义书签。 １.２录用人员评估指标错误!未定义书签。 1．３招聘渠道分布?错误!未定义书签。 1．4 填补岗位空缺时间?错误!未指定书签。 ２培训指标?错误!未指定书签。 2.1培训人员数量指标?错误!未定义书签。 ２.２培训费用指标?错误!未指定书签。 2.3 培训效果指标?错误!未定义书签。 3 绩效管理指标错误!未指定书签。 3.１绩效工资的比例错误!未指定书签。 ３．2 员工绩效考核结果分布?错误!未定义书签。 4 薪酬指标?错误!未定义书签。 4.１外部薪酬指标?错误!未指定书签。 4.2 内部薪酬指标?错误!未定义书签。 5 劳动关系指标错误!未指定书签。
数据分析经典语录汇总
数据分析经典语录汇总 【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新；②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议； 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思考，只有经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点；第三，多动手，不动手，靠脑袋想是不够的，不要怕错，大不了错了重来。 数据分析不仅是个工具，而且是门艺术，优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理，懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活，所以数据分析师也是个艺术家。 【数据分析流程】首先明确分析目的，然后搭建分析体系，确定各个分析内容，进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成，最后检验是否达到分析目的！ 【数据挖掘流程】①业务理解：清晰定义业务问题；②数据理解：有什么数据，数据质量心中有数；③数据准备：数据抽样、转换、缺失值处理等；③建模：选择和应用不同的模型技术，调整模型参数；④评估：对前面步骤进行评估；⑤部署：把数据挖掘成果送到相应人手中，并进行日常监测和维护、更新。 【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么？然后，再根据这个目标倒推应该从哪几个角度、指标进行分析。
【数据分析5步走】1、锁定分析目标，梳理思路，叫纸上谈兵；2、把杂乱的数据整理出图表报表，用数据探业务，叫自问数答；3、锁定核心抓重点，设定最终算法，叫挟天子以令诸侯；4、梳理重点发现，准备剧本开拍，接受PK，叫才辨无双；5、效果梳理，总结经验，叫内视反听。 【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。 数据分析如果一开始数据分析方向就错了，所有努力都是徒劳，后果不堪设想。亲们，数据分析前先明确目的，再根据分析目的确定分析框架与内容，以及所采用的数据分析方法。【常用数据分析方法】：趋势分析：查看一段时间某一数据或者某一组的变动趋势，得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息；对比分析：自己和自己比，找趋势、规律；自己和别人比，找差异、问题。结构分析：拆字诀，子类目、属性值、新老会员、各个运营节点，都可拆。 【数据分析注意点】1、要注意每种统计分析方法的适用范围；2、使用不同的数据分析方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪，多次尝试；3、结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述；4、需要耐心和细致，不能出现任何疏漏，别一个老鼠害一锅汤；5、高级数据分析不一定是最好的，简单有效才是最好的。 【如何用数据看透问题】1、确定指标，看数值；2、问题还不够明确？将指标层层分解；3、只看数值还不能确定问题？多周期看趋势；4、问题初步明确了，找不到原因或者发力点？将统计对象分类，拆解为不同角度来观察；5、参考行业对比数据，如果有的话...而每一步具体怎么走，全靠业务理解！
数据分析常用指标介绍
数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。
电商运营大数据分析
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家
三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运
营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：
人力资源数据分析指标
XX集团人力资源部数据分析指标体系详解 人力资源评估中心 目录 目录1 前言某某集团人力资源指标体系框架模型2 1 人力资源指标体系框架模型 2 2 人力资源指标体系框架模型说明 2 一人力资本能力 3 1人员数量指标3 1.1 期初人数 3 1.2期末人数 3 1.3统计期平均人数 3 2 员工人数流动指标3 2.1人力资源流动率 3 2.2 净人力资源流动率 3 2.3人力资源离职率 3 2.4 非自愿性的员工离职率 4 2.5自愿性员工离职率 4 2.6人力资源新进率 4 2.7知识型员工离职率 4 2.8内部变动率4 3.人力资源结构指标4 3.1人员岗位分布 4 3.2人员受教育情况分析指标 5 3.3 人员年龄、工龄分析指标 5 3.4人员职称与技术等级结构分布指标 6 二人力资源运作能力 6 1 招聘指标 6 1.1招聘成本评估指标 6 1.2录用人员评估指标 6 1.3招聘渠道分布7 1.4 填补岗位空缺时间7 2 培训指标7 2.1培训人员数量指标7 2.2培训费用指标8 2.3 培训效果指标9 3 绩效管理指标9 3.1 绩效工资的比例9 3.2 员工绩效考核结果分布9 4 薪酬指标10
4.1 外部薪酬指标 10 4.2 内部薪酬指标 10 5 劳动关系指标 11 5.1 劳动合同签订比例 11 5.2 员工投诉比例 11 5.3 解决争端的平均时间 11 5.4 职工社会保险参保率 11 三、人力资源效率指标 11 1全员劳动生产率 11 2人均销售收入 12 3 人均净利润 12 4万元工资销售收入 12 5 万元工资净利润 12 前言 某某集团人力资源指标体系框架模型 1 人力资源指标体系框架模型 2 人力资源指标体系框架模型说明 人力资源管理的目的是为了在现有人力资源所拥有的人力资本能力基础上，通过一系列的人力资源管理运作，实现人力资源的效率目标。因此，在此前提下某某集团人力资源分析指标体系分为三个层次，分别为人力资本能力层面、人力资源运作层面和人力资源效率层面。 人力资源效 率层指标 HR 运作能 力层指标 人力资本 能力指标 某某集团人力资源分析指标体系框架
电子商务数据分析指标体系
电子商务数据分析指标体系 一个企业建立的数据分析体系通常细分到了具体可执行的部分，可以根据设定的某个指标的异常变化，相应立即执行相应的方案，来保证企业的运营的正常进行。EC数据分析联盟根据以往的经验，理出电子商务企业这的数据分析体系，这里的数据分析体系只是一个大致的、框架性的，这里更多是一个成熟的，共性的指标，而更多的则需要大家根据自身的情况去细化和完善，从而制定对企业更有意义的指标。 此电子商务数据分析体系包括网站运营指标、经营环境指标、销售业绩指标、运营活动指标和客户价值指标五个一级指标。网站运营指标这里定为一个综合性的指标，其下面包括有网站流量指标、商品类目指标以及（虚拟）供应链指标等几个二级指标。经营环境指标细分为外部经营环境指标和内部经营环境指标两个二级指标。销售业绩指标则根据网站和订单细分为2个二级指标，而营销活动指标则包括市场营销活动指标、广告投放指标和商务合作指标等三个二级指标。客户价值指标包括总体客户指标以及新老客户指标等三个二级指标。 1、网站运营指标
网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。 1.1 网站流量指标 网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面进行考虑。目前，流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种则是通过网站页面插入JS代码的方法处理（二种收集日志的数据更有长、短处。大企业都会有日志数据仓库，以共分析、建模之用。大多数的企业还是使用GA来进行网站监控与分析。）。网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，例如我们常见的PV、UV、Visits、新访客数、新访客比率等就属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时长、PV/UV等则属于流量质量指标，针对具体的目标，涉及的转换次数和转换率则属于流量转换指标，譬如用户下单次数、加入购物车次数、成功支付次数以及相对应的转化率等。 1.2 商品类目指标 商品类目指标主要是用来衡量网站商品正常运营水平，这一类目指标与销售指标以及供应链指标关联慎密。譬如商品类目结构占比，各品类销售额占比，各品类销售SKU集中度以及相应的库存周转率等，不同的产品类目占比又可细分为商品大类目占比情况以及具体商品不同大小、颜色、型号等各个类别的占比情况等。 1.3 供应链指标（这个划分在这里稍有不合理~这个属于偏线下运营的指标） 这里的供应链指标主要指电商网站商品库存以及商品发送方面，而关于商品的生产以及原材料库存运输等则不在考虑范畴之内。这里主要考虑从顾客下单到收货的时长、仓储成本、仓储生产时长、配送时长、每单配送成本等。譬如仓储中的分仓库压单占比、系统报缺率（与前面的商品类目指标有极大的关联）、实物报缺率、限时上架完成率等，物品发送中的譬如分时段下单出库率、未送达占比以及相关退货比率、COD比率等等。 2.经营环境指标 EC这里将电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括网站的市场占有率，市场扩大率，网站排名等，
门店日常营运的数据分析
门店日常营运的数据分析 时代在进步，管理在进步，门店运营也在进步，科学化经营已成为超市竞争的基础。基础管理、数据分析、品类优化、市场调研、促销执行、优质服务等缺一不可。在这里，主要想就门店日常经营中对主要数据的分析谈谈自己的一些看法。 市场占有率分析：市场占有率分析，主要是对门店的商圈及客流的分析，商圈及客流的大小直接影响着门店的业绩。门店应该定期进行调研，做好本店的商圈定位及来客分析，并做好不同期间的对比跟踪，及时地了解自己商圈及客流的变化情况。一旦客流情况发生变化，则要及时找出原因，对症下药，提出解决方案。 劳效坪效分析：劳效和坪效是评估门店经营效率的两项重要指标。门店应做好劳效坪效的纵向和横向对比分析工作，对比之前，应首先明确对比的思路。纵向对比，即门店本身与历史的同期对比，如果是销售和劳效同时出现下降，可能是存在客观方面的原因，但是如果销售没有太大变化，而劳效大幅度下降，则说明门店的人员管理存在问题，人员成本在大幅度增加，应该引起店长的重点关注。 横向对比，即门店与同规模可比门店之间的对比。现在很多同等规模、情况近似的门店之间的劳效、坪效差异很大，作为门店店长应该认真思考，明确差异的原因，坪效有时会受商圈大的变化所影响，但劳效是门店绝对可控的指标，应实时给予关注。 成本费用分析：降低成本也就是在增加利润，门店应做好各项费用指标的分析。租金成本及折旧费用不属于门店可控成本，但人力成本、水电费、物料、办公用品、电话费、交通费、垃圾费等，门店都应该进行严格的规划和控制，通过与本店历史数据的纵向对比和同规模门店的横向对比进行分析比较，找出可压缩的费用点，进行严格控制，来降低门店整体的运营成本，提高经营利润。 利润分析：这里的利润分析主要是门店毛利水平的分析，很多店长以为毛利和门店没有关系，因为商品的引进和定价权不由门店所决定，这种观点是错误的。营运毛利所指的不只是一个死的商品，每个店都有一定的经营商品范围可以选择，这个经营商品定位的过程就是
淘宝运营数据分析指标一览表
淘宝代运营数据分析指标一览表 【基础统计类】 1浏览量（PV）： 店铺各页面被查看的次数。用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加。 2、访客数（UV）: 全店各页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 3、收藏量： 用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。 4、浏览回头客： 指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。 5、浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 6、平均访问深度：访问深度，是指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次会话浏览的页 面数），平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。【月报-店铺经营概况】中，该指标是所选月份日数据的平均值。 7、跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。 8人均店内停留时间（秒）：所有访客的访问过程中，平均每次连续访问店铺的停留时间。 9、宝贝页浏览量：店铺宝贝页面被查看的次数，用户每打开或刷新一个宝贝页面，该指标就会增加。 10、宝贝页访客数：店铺宝贝页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 11宝贝页收藏量：用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。 12、入店页面：单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。出店页面：单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。 13、入店人次：指从该页面进入店铺的人次。 14、出店人次：指从该页面离开店铺的人次。 15、进店时间：用户打开该页面的时间点，如果用户刷新页面，也会记录下来。 16、停留时间：用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点（只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“一”。 17、到达页浏览量：到达店铺的入口页面的浏览量。 18、平均访问时间：打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。（用户访问该宝贝页后，未点击该页其他链接的情况不统计在内，显示为“一” 19、全店宝贝查看总人次：指全部宝贝的查看人次之和。 20、搜索次数：在店内搜索关键词或价格区间的次数。
最全数据指标分析
最全数据指标分析 在刚迈入数据的大门时，我经常对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。为了更好的在行业里面摸打滚爬，花了很多时间阅读一些指标相关的文章、书籍，总算解决了这个问题。 作为互联网从业人员，目前看来对数据指标、指标的运用还是需要再深入学习下。终于挤出一些时间重新梳理了关于数据指标相关的一些知识，先梳理下数据指标基础知识。 一、常见指标 先来看一看常见的一些数据指标们 1、DAU ：Daily Active User 日活跃用户量。统计一日（统计日）之内， 登陆或使用了某个产品的用户数（去重） 2、WAU ：Weekly Active Users 周活跃用户量。统计一周（统计日） 之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重） 3、MAU ：Monthly Active User 月活跃用户量。统计一月（统计日） 之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重） 4、DNU ：Day New User 日新增用户，表示当天的新增用户 5、DOU ：Day Old User 日老用户。当天登陆的老用户，非新增用户 6、ACU ：Average Concurrent Users 平均同时在线人数
7、PCU ：Peak Concurrent Users 最高同时在线人数 8、UV ：Unique Visitor 唯一访问量，即页面被多少人访问过 9、PV ：Page View 页面浏览量，即页面被多少人看过 10 、ARPU ：Average Revenue Per User 平均每个活跃用户收益。 11 、ARPPU ：Average Revenue Per Paying User 平均每个付费用户平均收益。统计周期内，付费用户对产品产生的平均收入。 12 、LTV ：Life Time Value 生命周期价值。产品从用户所有互动中获取 的全部经济收益的总和 13 、CAC ：Customer Acquisition Cost 用户获取成本 14 、ROI ：Return On Investment 投资回报率。 ROI= 利润总额/ 投入成本总额*100% 15 、GMV ：Gross Merchandise Volume 成交总额。是指下单产生的总金额 CMV= 销售额+ 取消订单金额+ 退款金额 16 、支付UV ：下单并成功支付的用户数 二、如何获取指标 对于上述这些指标，如果你很陌生，那么首先可能就会问“ 这些指标来的呢”，“ 有些指标直接获取不到呀”。说到这，不得不提到数据采集的基础：埋点。一般在设计好数据指标后，我们会有一个“数据埋点”的工程，通常是由产品经理输出《埋点需求文档》，然后交予开发进行埋点部署，关于埋点的几种方式已经在埋点系列里面，在此不复述了。
店铺销售数据分析
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
门店经营指标数据分析
定期进行科学的数据分析，是门店负责人掌握门店经营方向的重要手段。 门店经营指标数据分析 销售指标分析：主要分析本月销售情况、指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。 坪效：主要是本月坪效情况、与去年同期对比。日均坪效，是指日均单位面积销售额，即：日均销售金额÷门店营业面积。 人均劳效：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。本月人均劳效计算方法：本月销售金额÷本月工资人数。 盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现门店在商品进、销、存各个环节存在的问题。 门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。 商品经营数据分析便利店经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时清退。便利营运管理分中心每月1 日会将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店邮箱，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是主力商品、新引进商品经营情况，以及淘汰商品门店有没有及时清退。通过这组数据的分析可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计、动销率分析、与上月对比情况。月经营总品种数查询方法：进入百年系统进销存分析查询出本月进销存数据，在查询出门店经营的总品种数后，同样在该模块可以将动销品种数过滤出来，商品动销率计算公式为：动销品种数÷门店经营总品种数×100。滞销品种数：门店经营总品种数－动销品种数，即可得出。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 商品品类（3级）分析：主要是门店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品类毛利比重及与去年同期对比情况。门店需对本月所有（3级）品类销售及毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。
淘宝运营试题
淘宝运营测试题 姓名： 一、情景题 1、A店最近销售额下降，老板委派运营小李进行店铺数据分析，那么小李如何做呢？（1）.首先确定影响销售额的数据指标有哪几个？（） A.转化率 B.客单价 C.UV D.投资回报率 （2）其次从哪个数据工具可以获得影响销售额的数据指标所对应的数据（） A.生E经 B.量子恒道 C.淘宝指数 D.客服软件 （3）做了数据整理后，发现免费流量来源比重减少，下面哪些是属于免费流量来源呢？（） A.淘宝自然搜索 B.直通车 C.直接访问 D.淘宝客 （4）店铺首页有多新品，小李想把最受用户喜欢的新品宝贝放在最醒目的位置，通过热力装修图能判断哪个宝贝最受欢迎（） A.正确 B.错误 （5）这些新产品的点击转化并不是很理想，想把店内近期热销款换到第一屏，通过淘宝指数就能实现。（） A.正确 B.错误 2、张老板想请一个运营，但不知道应该让运营做那些工作，张老板希望让运营给店铺运营好，增加客户体验度。 （1）一个标准的运营需要具备哪些条件？（） A.丰富的知识储备 B.用数据说话的能力
C.长远发展的眼光 D.良好的沟通协调能力 （2）运营日常都应该做哪些工作？（） A.产品更新 B.店铺日常维护 C.编写宝贝标题 D.编写宝贝细节描述 （3）运营可以通过对顾客能力的挖掘从而获得客户需求。（） A.正确 B.错误 （4）客户体验可以通过哪些方面提升？（） A.服务 B.专业度 C.人性化 D.性格 （5）客户应该从哪些维度来锁定（） A.性格 B.收入 C.年龄 D.职业 3、王翔是一家网店的店主，目前已经做到5颗心。冲钻是他现阶段的主要任务。他店铺经营的产品主要是日用品，比如牙刷、牙膏、洗发水、沐浴露等。由于店铺规模不算很大，他自己既是老板也是客服。 (1).【单选题】在他店里售卖的所有沐浴露中，力士的沐浴露他在进货渠道上最有优势，因此他把力士沐浴露定为店铺的促销品。促销品最主要的作用为？（） A.帮助店铺带来流量 B.帮助店铺带来利润 C.帮助店铺提升形象 (2).【判断题】在他店铺的所有商品中牙刷是属于价格比较低的，因此可以作为秒杀品，帮助他店铺冲钻。（） A.正确 B.错误