如何从KPI看懂零售行业的数据分析？

       在这个竞争激烈的社会，市场竞争日趋激烈，电商对传统实体店的冲击越来越大，再加上成本费用高涨，利润持续走低，市场面临着这样的困境。但是，在这样一个大环境下，因为消费需求的日益增长，又仿佛还有一线生机。零售业的出路不仅是线上线下的成功融合，更源于对数据的收集、整理、分析，实现可预测、可指导，也就是“数据化管理”。下面我们从几个KPI来衡量下品类的价值。

      这边我们举个例子：商超百货，一个经营着众多品类的公司。那么，如果问这些品类当中到底谁最有价值？通常回答这样的问题，我们是不能简单的从一两个指标来回答的，我们来看下面一张图：





      从这张图中我们可以看出，除了大家比较好理解的销额、毛利、毛利率、库存、周转率以外，还有销额占比、毛利贡献率与交叉比率几个不常用的指标。

      那么这些指标又有什么意义呢？

      1、销额与销额占比都是体现品类的大，是量的象征，即销额越大，销额占比越高，就说明这个品类是一个大品类；

      2、毛利、毛利率与毛利贡献率，则体现品类的强，这个是质的象征，即毛利高，毛利率高，且毛利贡献率高，就说明这个品类优质；

      3、库存与周转率，则体现该品类的资金利用效率，如果库存高，周转慢，则说明资金利用率低，此时，对于零售企业来说，就意味着高成本。

      其中，我们重点讲下库存周转率和动销率。库存周转率一般关系着职业经理人的年终奖，是企业中高层的核心指标，他们是有动力冒着缺货的风险少下单的，目的就是提高库存周转率指标值。动销率从某种意义来说，反映商品畅销程度，那是不是动销率越高越好呢？答案是否定的，实际工作中不能仅仅被百分比所迷惑，只看数据的表面，不透过表面找到问题的实质。动销率代表商品的销售状态，该状态不是决定销售业绩，而是决定销售层面的价值。畅销的商品大家都能卖，把滞销的商品卖好才是销售人员价值所在。

      在上图中，我们可以看出不但能从任意时间与品类的维度去计算各指标，还可同时看到各指标去年同期（或上期）的值以及同比（或环比）的情况。这样，我们就可以更加立体直观的分析每个品类的价值了。

      另外，我们来讲讲如何从一张图去评价门店运营水平。评价门店运营好坏的指标非常之多，今天我们主要讲讲如何提高销额这一块，对于门店经理来说，货的成本他无法控制。所以，他能控制的就是，卖更多的货，将销额做上去。



      从上图我们可以看出它将销额的构成，分解成几个体现过程和几个环环相扣的指标。那么我们从中看出了什么问题呢？我们可以很明显的的看出当期的销额环比下降了9.2%，为什么会造成这种情况呢？

      从图表中可以看到，其中客流量微增了1.8%，主要是因为客单价下降10.8%导致的。那为什么客单价为下降这么明显呢？这就需要我们有更多的数据去分析了，如果我们能再从各品类的维度去分析，就可以快速找到哪个品类客单价下降最快。

      仅从上图的数字上来看，我们可以大概得到这样的一个结论：虽然客流量微增，但因为品单价快速下降导致客单价明显下降。所以，造成销额下滑明显。

      评价零售业KPI的指标非常之多，但是要如何从这些指标中分析出有用的信息？这就需要我们对数据进行一个行之有效的分析，灵活的利用图表从多维度对指标进行直观的分析，从中提取有用的信息，找出问题的关键，这样才能为企业提供有价值的参考。而Power-BI就可以实现这样的功能，在power-BI的行业解决方案中有关于零售连锁行业的解决方案，一张图就能把数据分析读懂，它可以就销售、商品、门店、供应商等进行数据挖掘，然后建立管理驾驶舱，方便管理者进行查看，从而发现问题。

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