Modelo analítico para análisis de productos.
En primer lugar, es necesario determinar las dimensiones, indicadores y métodos de análisis adecuados para las empresas minoristas en el proceso de análisis de datos de ventas. En el análisis diario de productos básicos, lo que hay que hacer es conectar los tres para construir un modelo de análisis y obtener resultados valiosos basados en el modelo de análisis.
La construcción de un modelo de análisis tiene tres componentes, a saber: dimensiones, indicadores y métodos de análisis. Las dimensiones indican qué ángulo queremos analizar, es decir, qué tipo de contenido queremos analizar, como productos y clientes. Los indicadores representan los puntos que debemos analizar en esta dimensión, como cantidad, tasa de rotación, tasa conjunta, tasa de venta, margen de beneficio bruto, etc. El método de análisis indica qué método utilizamos para analizar y procesar los indicadores de esta dimensión.
(1) Dimensiones de los datos de ventas
1. Productos básicos
Los productos básicos son una de las dimensiones más pequeñas del análisis minorista. La mayoría de los indicadores se adjuntan a los productos para registros detallados y muchas dimensiones también se analizan mediante análisis entre productos.
2. Clientes
Los clientes son objetivos de ventas, incluidos los miembros. La ubicación del cliente está relacionada con la región.
3. Región
Una región es una ubicación geográfica. Desde una perspectiva global: continente-país-región; desde una perspectiva nacional, distrito-provincia/ciudad-condado/distrito-ciudad/municipio/aldea generalmente se dividen en unidades administrativas formales.
4. Tiempo
El tiempo es una dimensión muy importante en el análisis de datos. Los ángulos de análisis incluyen el ángulo del calendario gregoriano y el ángulo del calendario lunar. Entre ellos, el ángulo del calendario gregoriano: período de año-cuarto-mes-día (cada 2 horas es un período de días hábiles y feriados del calendario gregoriano); Ángulo del calendario lunar: año-término solar-día-hora; días festivos del calendario lunar.
(2) Indicadores de datos de ventas
1. Cantidad de ventas
La cantidad de bienes consumidos por los clientes.
2. Ventas con impuestos incluidos
El importe pagado por el cliente por los bienes.
3. Beneficio bruto
Beneficio bruto = ventas reales - costo.
4. Beneficio neto
Beneficio neto = ventas después de impuestos - costo después de impuestos.
5. Margen de beneficio bruto
El margen de beneficio bruto de las ventas es el porcentaje del beneficio bruto sobre los ingresos por ventas, también conocido como margen de beneficio bruto, donde el beneficio bruto es la diferencia entre los ingresos por ventas y costo de ventas.
Margen de beneficio bruto = (beneficio bruto/ventas reales) × 100.
6. Tasa de rotación
La tasa de rotación está relacionada con el período de tiempo estadístico. Tasa de rotación = (monto de etiqueta de venta/monto de inventario) × 100.
7. Frecuencia de promoción
El número de promociones es tanto macro como micro. A nivel macro, se refiere a la cantidad de actividades promocionales iniciadas por una unidad de ventas dentro de un período de tiempo, o la cantidad de veces que los productos de un proveedor participan en actividades promocionales dentro de un período de tiempo, se refiere a; el número de veces que un solo producto participa en promociones durante un período de tiempo.
8. Cantidad de la transacción
El cliente paga el registro de la transacción en el punto POS como transacción.
9. Precio unitario del cliente
El importe total pagado por un cliente en una transacción se denomina precio unitario del cliente.
Precio unitario para el cliente = ventas/número de transacciones
10, días de facturación
Días de facturación = monto de inventario/cantidad de etiqueta de ventas. Cuanto más largos sean los días de rotación, menor será la eficiencia operativa o peor gestión del inventario; cuanto más cortos sean los días de rotación, mayor será la eficiencia operativa o la gestión del inventario.
11. Tasa de devolución
Tasa de devolución = monto de devolución/monto de compra (dentro de un período de tiempo); un indicador utilizado para describir la eficiencia operativa o la gestión de inventario, relacionado con el tiempo.
12. Tasa de venta
Tasa de ventas = cantidad de ventas/cantidad de compra
13. Relación inventario-ventas = Monto de inventario final/(monto de cotización de ventas actual/días de ventas*30)
(Al calcular un solo SKU, solo se puede usar la cantidad para reemplazar el monto).
14, tipo de cambio conjunto
Tipo de cambio combinado = número de unidades vendidas/número de transacciones
15, precio unitario promedio
Precio unitario promedio = monto de ventas/número de unidades vendidas.
16, descuento promedio
Descuento promedio = monto de ventas/monto de etiqueta de ventas
17, SKU (profundidad y ancho)
Inglés El nombre completo es unidad de mantenimiento de existencias, que se define como la unidad más pequeña disponible para mantener el control de inventario. Por ejemplo, el SKU en textiles generalmente representa tamaño, color y estilo), que es el número de artículo, por ejemplo, AMF80570-1.
18. Futuros
Los llamados futuros generalmente se refieren a contratos de futuros, que son contratos estandarizados formulados por bolsas de futuros que acuerdan entregar una determinada cantidad de materia en un momento específico. y lugar en el futuro. En la industria de la confección, se refiere específicamente a los bienes pedidos en ferias comerciales y entregados a plazos.
Xiao Ping 19
Se refiere a la eficiencia de 1 metro cuadrado de tiendas terminales, que generalmente se utiliza como un criterio importante para evaluar la fortaleza de una tienda.
Eficiencia = área de negocio de ventas/tienda (excluyendo área de almacén)
20. Productos en promoción
Se refiere a los productos designados durante el período de promoción, el precio de que es más bajo que productos similares en el mercado. Incluyendo productos DM, promociones de tiendas, productos promocionales generales (precios especiales), excluyendo reducciones de precio normales.
(3) Métodos de análisis de datos de ventas
1. Análisis de datos directos
2. Análisis combinado de datos indirectos