如何分析零售数据？
企业的数据收集上来之后，要想让数据发挥价值，必然要经过处理分析和展示的过程，然后呈献给终端管理运营人员查看、追踪，了解当前的业务发展状况，以获得增长的突破点，以及经营管理的问题所在。
今天将从几个小例子入手，简单展示一下能够做哪些销售相关的可能分析。
关键指标跟进
重点关注在日常运营中的客流、意向信息、订单、销售额、退单等多个指标：
- 客流：进店的客户数
- 信息：意向客户数
- 订单：预定订单数
- 主单：生产订单数
- 留信息率：客流到意向客户的转化率（意向客户数/客流*100%）
- 信息转化率：意向客户到预定订单的转化率（预定订单数/意向客户数*100%）
- 退单率：退单数/预定订单数*100%
- 订单转化率：预定订单到生产订单的转化率
- 回款：回款总额
- 完成率：回款完成率
同时要让重点产品销售额占比、排名等信息清晰可见，为销售策略调整提供强有力的数据支撑：
销售数据分析
我们在进行销售分析时，一般都会涉及到以下分析维度。
- 销售效率分析。包含销售额或销售量、业绩完成率、同比环比增长、客单值。
- 市场分析。市场占有率。
- 人员分析。销售排名。
- 盈利能力分析。销售毛利率、净利率、费用率等财务指标。
- 运营效率分析。库存周转率、应收账款周转率、滞销库存比率。（本人所在公司是定制产品，不涉及成品库存，而且公司只负责终端销售及服务，所以也没有材料、半成品的库存分析。）
- 渠道分析。渠道销售额/销售量占比、渠道毛利率、渠道客单值等。
- 产品分析。产品的结构分析、热卖单品分析、产品配套率分析、产品客均单价分析。
- 顾客分析。顾客区域分析、客单值分析、顾客转化率分析（销售漏斗）、RFM分析
- 时序分析。时间变化分析、同比和环比分析。
1、部门和个人的时时销售完成情况
对销售业绩实时展现+进行排名、同比等分析。
2、时序分析
包含类销售漏斗（客流→信息→订单→退单），各个比率的时间变化、销售的时间变化。
3、退单分析
包含渠道分析
4、客户分布分析
5、渠道分析
实现各个渠道的订单及销售的占比分析
6、时间对比分析
实现年、季度、月份、周的各年对比。
7、产品分析
包含产品类别分析、热卖产品分析、产品配套率分析。
实操1：日移动累计占比分析
在销售场景和库存场景，通常需要掌握日移动累计数据，就能有效掌控销售/采购节奏。
比如销售场景，当月每天的累计销售额完成率是多少，对比其他月份同期完成率是否异常，出现异常及时定位问题，给出策略，保证当月销售额能顺利完成。
库存场景，当月每天的累计库存消耗率是多少，对比其他月份同期库存消耗率是否异常，出现异常及时补充库存，能有效确保当月生产正常进行。
- 设计模型
1号：1号的销售额/当月销售总额。
2号：1-2号的销售额/当月销售总额
3号：1-3号的销售额/当月销售总额
4号：1-4号的销售额/当月销售总额
以此类推，最终得到如图所示的累计占比分析图：
- 实现教程：日移动累计占比分析，科学把握销售节奏 - 详解
- 效果体验：日移动累计计算模版
实操2：RFM价值分析
数字化时代几乎每个销售型企业都会搭建自己的CRM系统，用来管理自己的销售机会、销售客户、销售订单等业务流程及过程中产生的所有数据。尤其是零售企业，拥有大量的自有客户的销售数据。
如何利用这些数据去挖掘我们的客户：
- 哪些是我们的利润贡献客户？
- 哪些是我们的忠实老客户？
- 哪些是我们的有待挖掘其购买力的老客户？
- 哪些我们需要重点关注的面临流失可能的高价值顾客？
- 哪些是我们的新增顾客、哪些是我们的低频购买老顾客？
要想回答这些问题，首先我们需要用看得见的数据分析指标来呈现它们。正如彼得·德鲁克所言“如果你不能衡量它，你就无法增长它”。让这些静止的数据动起来，变成有生命力的有价值的信息，帮助我们实现客户增长，实现客户价值最大化，增强客户粘性，RFM模型将会帮你实现这个目标：
在众多的用户价值分析模型中，RFM模型是被广泛应用的。
把它拆成平面，这样更方便理解。如图：
R（Recency） ：客户最近一次交易时间的间隔。
F（Frequency） ：客户在最近一段时间内交易的次数。
M（Monetary） ：客户在最近一段时间内交易的金额。
粗暴点来说，就是：
- 花的多（M↑）、经常来（F↑）、最近来了（R↑）——认真服务/分析该部分大客户需求，做出行动
- 花的多（M↑）、经常来（F↑）、最近没来（R↓）——分析出这部分客户最近没来的原因，并尽快做出唤回行动
- 花的多（M↑）、偶尔来（F↓）、最近来了（R↑）——具有极大的发展潜力，需要有下一步刺激吸引的措施
- 花的多（M↑）、偶尔来（F↓）、最近没来（R↓）——属于价值客户流失，需要尽快做出激活措施
- 花的少（M↓）、经常来（F↑）、最近来了（R↑）——这块用户好感度高但明显需求没被满足，需要挖掘出这部分人群的真正需求
- 花的少（M↓）、偶尔来（F↓）、最近来了（R↑）——属于自然流量，可以保持观察
- 花的少（M↓）、经常来（F↑）、最近没来（R↓）——属于自然流量流失，后续需要留意
- 花的少（M↓）、偶尔来（F↓）、最近没来（R↓）——属于一般流量，可以暂时搁置不管
所以该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标，来描述客户/用户的价值状况和创利能力。
R（Recency） ：R值越大，表示客户交易发生的日期越久，反之则表示客户交易发生的日期越近。R值越大，证明此客户沉睡时间越长，流失可能性越大。
F（Frequency） ：F值越大，表示客户交易越频繁，反之则表示客户交易不够活跃。F值越大的顾客也就是我们的忠实顾客，是他们活跃了我们的店面流量。而F值小的顾客，他们跟我们的粘性不大，忠诚松散，随时可能面临被竞争对手抢走的风险。
M（Monetary） ：M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。M值越大的顾客撑起了我们的业绩，如果再利用帕累托分布分析一下，也许会发现，正是这M值大的20%的顾客，撑起了我们业绩的80%的天空
