机密！最全数据指标体系（二）

在写这篇文章前，我在群里问了几个前同事一个问题：

“你们觉得数据分析对你们工作有什么用处”。

这里我总结了他们的回答：

老王

商品企划-产品运营

“现在销售渠道开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。”

小斐

商品运营-营销

“以前我很讨厌数据，现在根本离不开。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。”

rebecca

人力资源部-HR

“HR已经不是原来的HR了。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据来精确的制定公司的人力资源战略。”

很明显，无论应用程度如何，数据分析正逐渐被服装公司各部门所应用。常见的部门有财务部、市场部等。各个部门之间的工作可以用MFP达成情况、各品类情况、库存率等相衔接。

搭建服装零售数据分析体系，一个行之有效的方式是寻找业务主体作为核心，围绕着它们进行各项全面的体系化的报表、分析。常用的就是商品、终端、顾客、员工，依旧是“人货场”，这个分析体系理论上其实适用于大部分的公司零售业务，包括品牌商、代理商。

下图：服装行业指标体系（完善中）

1、商品管理

商品，最核心的主体。围绕商品的分析，从分析的组织层级来看，监控商品订进销存状况，既关注总体级别，也关注具体终端级别，整合起来做到“一盘棋”式的掌控商品运作全盘动态。

从内容上来看，有两个重点的部分，分别是结构分析和商品消化跟进。结构分析掌握期间、累计的品类结构、年季波段结构、色码结构等，常用指标有各类结构占比；商品消化分析，跟进订单执行、零售消化，常用指标有售罄率、存销比等。

2、终端管理

终端，是线下商品零售的交易地点，零售绩会设定到终端，通过在终端运营来完成。与商品一样，也是常规性的“老牌”分析对象。

关于终端分析，总的看来，两个核心是业绩的监控与各项运营KPI的观测。通过成长性、目标管理、趋势、结构等分析方法与各项KPI的结合，组成形形色色的分析应用。

事实上，很多企业商品部门也会很关注终端的零售，而直营管理部门则少不了关注货品结构和畅滞销分析。

3、顾客管理

顾客，购买商品的人，尤其是其中的VIP顾客的管理。客户关系管理的理念已为多数企业熟知。让来的顾客成交、再来、再买，通过耕耘VIP顾客，提升企业的业绩。

VIP顾客的分析，可以从VIP顾客群体的发展、群体特征、消费行为特点、分群、活动管理等方面进行。

VIP顾客可以有相当多的属性，越是丰富且详尽，便可以愈好的描述到VIP全方面的特征，从年龄段等到穿着风格乃至到生活方式等，当建立维护好了VIP顾客主数据，可以基于此反馈至于前台业务系统和店员。

4、员工管理

员工，在零售分析中，员工主要为店员。终端的业绩，最终都是由店员来实现。通过数据分析，发现出店员的短板和长处，采取相应措施，提升其业绩，便是提升终端业绩、企业业绩。

店员分析，最为基础的是店员的业绩和销售技巧相关KPI如联单等。衍生发展可以分析店铺人效、店员的综合销售特征，如商品品类特征等方面，通过知识传递加以发扬，从而促进商品的销售。

最后，指标很多很细很复杂，几个核心关键指标是要耳熟能详的，比方说，直接业绩指标：

• 营业额
• 同期业绩增长率
• 达标率
• 坪效
• 人效
  
  

比如，管理指标

• 客单价ATV
• 零售单价ASP
• 无条码率
• 丢失率
• 岗位贡献率
• 近效比
• 折扣率
• 连带销售率
• VIP情况
• 报损率
• 岗位完成率
• 库存周转博
• 分类货品销售占比
  
  

以上这些指标的含义，上一篇文章已有解释。

作者：李启方

来源：数据分析不是个事儿