《零售門(mén)店全渠道運(yùn)營(yíng)-基于O2O模式》 課件 第6、7章 零售門(mén)店客戶(hù)服務(wù)應(yīng)用與管理、零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析

第六章

零售門(mén)店客戶(hù)服務(wù)應(yīng)用與管理零售門(mén)店全渠道運(yùn)營(yíng)——基于O2O模式線上線下融合服務(wù)Part01零售門(mén)店智能客戶(hù)服務(wù)應(yīng)用Part02零售門(mén)店客戶(hù)服務(wù)管理Part03目錄從聯(lián)想來(lái)酷直營(yíng)門(mén)店的OMO服務(wù)模式創(chuàng)新中得到什么啟示？

思考1分析聯(lián)想來(lái)酷直營(yíng)門(mén)店OMO服務(wù)模式打通線上線下服務(wù)體系，解決了哪些問(wèn)題。

思考2【引導(dǎo)案例】

聯(lián)想來(lái)酷直營(yíng)門(mén)店OMO服務(wù)模式再創(chuàng)新【引思明理】商務(wù)部等12部門(mén)在《關(guān)于加快生活服務(wù)數(shù)字化賦能的指導(dǎo)意見(jiàn)》中提出：“堅(jiān)

持聚焦民生，提升便利水平。堅(jiān)持以人民為中心的發(fā)展思想，加快生活服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，著力提升便利化、智能化水平，推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化、品牌化建設(shè)，增進(jìn)民生福祉，使

現(xiàn)代化建設(shè)成果更多更公平惠及全體人民?！睌?shù)字化為零售企業(yè)帶來(lái)新的增長(zhǎng)點(diǎn)。以顧客為導(dǎo)向的經(jīng)營(yíng)理念決定了零售服

務(wù)是零售經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的基本職能。隨著科技進(jìn)步和消費(fèi)者需求的日益?zhèn)€性化，零售企

業(yè)通過(guò)創(chuàng)新服務(wù)方式、服務(wù)內(nèi)容和服務(wù)形態(tài)等各個(gè)方面，為消費(fèi)者提供與眾不同的、

高品質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)，從而實(shí)現(xiàn)消費(fèi)增值的目標(biāo)。在未來(lái)的發(fā)展之路上，零售企業(yè)還

需守正創(chuàng)新，積極探索創(chuàng)新之路，以?xún)?yōu)質(zhì)的客戶(hù)服務(wù)贏得發(fā)展先機(jī)，以高質(zhì)量發(fā)展，

奮力譜寫(xiě)現(xiàn)代化建設(shè)新篇章。線上線下融合服務(wù)PART01客戶(hù)服務(wù)按照服務(wù)類(lèi)型可分為電子客服和人工客服。其中，電子客服是指人工智能在線客服、移動(dòng)設(shè)備等新技術(shù)提供的自助服務(wù)。客戶(hù)服務(wù)按照客戶(hù)服務(wù)流程，又可分為售前服務(wù)、售中服務(wù)和售后服務(wù)?？蛻?hù)在不同階段訴求是不同的。因此，客戶(hù)服務(wù)在不同階段的策略和目的也會(huì)有差異化。一、打通線上線下服務(wù)一、打通線上線下服務(wù)在客戶(hù)產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)行為后，零售企業(yè)通過(guò)一系列的服務(wù)提升客戶(hù)滿(mǎn)意度,解決客戶(hù)使用商品時(shí)的問(wèn)題。售后服務(wù)是商品價(jià)值的延伸，也是對(duì)消費(fèi)者感情

的延伸。同時(shí)，通過(guò)售后服務(wù)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，可以提升客戶(hù)忠誠(chéng)度，使其轉(zhuǎn)化回頭客，形成端到端服務(wù)閉環(huán)。售后階段售前服務(wù)是主動(dòng)的、積極的,通過(guò)建立良好的印象,高效、快速傳遞準(zhǔn)確的信息,精準(zhǔn)進(jìn)行商品推薦,預(yù)測(cè)客戶(hù)潛在需求,及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略滿(mǎn)足客戶(hù)訴求。售前階段零售企業(yè)根據(jù)售前服務(wù)獲得的信息,幫助客戶(hù)找到滿(mǎn)足其需要的商品或服務(wù),表現(xiàn)出對(duì)客戶(hù)的熱情和情感投入,快速準(zhǔn)確地解答客戶(hù)的問(wèn)題,精準(zhǔn)匹配客戶(hù)需求,從而促進(jìn)客戶(hù)產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)行為。售中階段020103客戶(hù)服務(wù)一、打通線上線下服務(wù)二、賦能門(mén)店導(dǎo)購(gòu)數(shù)字化服務(wù)導(dǎo)購(gòu)是零售服務(wù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是連接零售門(mén)店、商品和客戶(hù)的紐帶，是業(yè)績(jī)指標(biāo)的重要實(shí)現(xiàn)路徑之一。導(dǎo)購(gòu)作為零售門(mén)店與消費(fèi)者之間的核心觸點(diǎn)，既是零售企業(yè)體現(xiàn)服務(wù)能力和品牌形象的旗幟，也是零售門(mén)店線

上線下一體化的突圍發(fā)力點(diǎn)。（一）導(dǎo)購(gòu)角色的變化零售門(mén)店的傳統(tǒng)導(dǎo)購(gòu)以銷(xiāo)售為主，包括整理貨品、產(chǎn)品陳列、銷(xiāo)售統(tǒng)計(jì)等。隨著零售門(mén)店的轉(zhuǎn)型升級(jí)和數(shù)字化應(yīng)用逐漸深入，導(dǎo)購(gòu)職能發(fā)生了重大變化，零售門(mén)店導(dǎo)購(gòu)在多個(gè)方面承擔(dān)了重要的職能。

即學(xué)即問(wèn)在人工智能時(shí)代，導(dǎo)購(gòu)是否需要全程在線下服務(wù)？

數(shù)字化購(gòu)車(chē)新體驗(yàn)：

在元宇宙試駕，AI數(shù)字人當(dāng)導(dǎo)購(gòu)

一位用戶(hù)將自己的需求告訴了身著賽

車(chē)

服、

頭

戴

頭

盔

的Q版AI機(jī)

器

人——“CaptainFeng”后，

一臺(tái)路特斯Eletre模

型即在第一時(shí)間變?yōu)榛疑?chē)身。這位AI機(jī)器

人是路特斯基于Omniverse（Omni表示“全部”，verse表示“宇宙”，合起來(lái)就是“全宇宙”）渲染引擎技術(shù)和Avatar數(shù)字人技術(shù)

打造的，為用戶(hù)帶來(lái)行業(yè)首個(gè)以數(shù)字孿生（DigitalTwin）+生成式大模型（ArtificialGeneralIntelligence，AGI）技術(shù)雙輪驅(qū)動(dòng)的智能數(shù)字人。

通過(guò)體驗(yàn)數(shù)字世界的車(chē)輛模型，用戶(hù)不僅可以全方位自由賞車(chē)用車(chē)，還可以同

步觀察車(chē)輛狀態(tài)，體驗(yàn)車(chē)門(mén)解鎖、開(kāi)合充電口蓋、開(kāi)啟后備箱門(mén)、調(diào)節(jié)主動(dòng)尾翼及

天窗霧度等功能。

結(jié)合3D技術(shù)和大語(yǔ)言模型的智能數(shù)字人，不但是用戶(hù)最好的陪伴者，也將是企

業(yè)最好的銷(xiāo)售導(dǎo)購(gòu)。有調(diào)查顯示，一位用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)汽車(chē)的過(guò)程一般持續(xù)5—12周，而

通過(guò)線上試駕和數(shù)字人講解產(chǎn)品配置能夠大大減少用戶(hù)收集信息的時(shí)間，縮短選車(chē)決策時(shí)間?！緮?shù)實(shí)融合新視界】（二）導(dǎo)購(gòu)數(shù)字化升級(jí)服務(wù)數(shù)字化庫(kù)存管理與追蹤02線上線下活動(dòng)協(xié)同推廣03顧客數(shù)據(jù)分析與個(gè)性化推薦04建立并維護(hù)線上平臺(tái)01智能客戶(hù)關(guān)系管理06線上線下服務(wù)流程優(yōu)化05【行業(yè)發(fā)展與瞭望】觸摸一體機(jī)助力智能導(dǎo)購(gòu)和客戶(hù)服務(wù)（1）產(chǎn)品信息展示。（2）虛擬試衣間。（3）自助支付和結(jié)賬。（4）推薦和搭配服務(wù)。（5）互動(dòng)游戲和娛樂(lè)。（6）在線客服和咨詢(xún)。（7）會(huì)員服務(wù)和積分兌換。三、建立門(mén)店自提服務(wù)隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及消費(fèi)者對(duì)便捷、高效服務(wù)需求的增長(zhǎng)，自提點(diǎn)作為連接線上購(gòu)物與線下取貨的重要節(jié)點(diǎn)，通過(guò)其服務(wù)模式的不斷創(chuàng)新和完善，打造了更為人性化、智能化的服務(wù)體驗(yàn)，進(jìn)一步提升了服務(wù)質(zhì)量與效率。（一）門(mén)店自提服務(wù)的優(yōu)勢(shì)1.?降低運(yùn)營(yíng)成本3.?優(yōu)化銷(xiāo)售流程5.?拓展延伸服務(wù)2.?提高資源利用率4.?強(qiáng)化個(gè)性化服務(wù)6.?助力智能化升級(jí)1.?門(mén)店直接自提模式3.?社區(qū)團(tuán)購(gòu)自提模式5.?預(yù)約自提模式2.?智能貨柜自提模式4.?快遞代收點(diǎn)自提模式（二）門(mén)店自提服務(wù)的主要模式【數(shù)實(shí)融合新視界】小米之家送到家，線上線下融合進(jìn)行時(shí)

如今的小米之家已經(jīng)不是傳統(tǒng)的線下零售門(mén)店，它通過(guò)線上線下融合模式全面

觸網(wǎng)，幫助線上用戶(hù)找到附近的小米之家門(mén)店。顧客除了可以在門(mén)店現(xiàn)場(chǎng)購(gòu)物，還

可以實(shí)現(xiàn)在線下單門(mén)店即時(shí)配送、在線下單顧客到門(mén)店自提、門(mén)店下單大倉(cāng)物流發(fā)

貨到家等多種購(gòu)物和履約方式。小米之家多渠道融合助力門(mén)店全面升級(jí)消費(fèi)場(chǎng)景，

為用戶(hù)帶來(lái)良好的服務(wù)體驗(yàn)，也為門(mén)店帶來(lái)銷(xiāo)售增長(zhǎng)。1.門(mén)店閃送：提升用戶(hù)“快”場(chǎng)景體驗(yàn)

線上用戶(hù)可通過(guò)美團(tuán)、小米商城等多種渠道購(gòu)買(mǎi)小米之家門(mén)店的商品服務(wù)。下

單后，通過(guò)運(yùn)力平臺(tái)分配快遞小哥，

來(lái)小米之家門(mén)店取貨進(jìn)行配送，最快可半小

時(shí)內(nèi)送達(dá)。這有效地滿(mǎn)足旅行、商務(wù)等多元化場(chǎng)景。目前，

全國(guó)閃購(gòu)業(yè)務(wù)共入駐3000多家門(mén)店，有效服務(wù)周邊居民。2.到店服務(wù)：滿(mǎn)足日常逛店“好”需求

除了到家服務(wù)，線上用戶(hù)在逛小米商城時(shí)，還可通過(guò)在線下單到店自取的方式“錯(cuò)峰”來(lái)小米之家門(mén)店取貨，小米之家門(mén)店10公里內(nèi)的線上用戶(hù)都可以享受這項(xiàng)

服務(wù)。

基于門(mén)店數(shù)字化的融合項(xiàng)目也為小米積累了大量的用戶(hù)資產(chǎn)。門(mén)店借助企業(yè)微

信系統(tǒng)，將日常逛店用戶(hù)沉淀到私域，通過(guò)在線導(dǎo)購(gòu)工具對(duì)離店用戶(hù)主動(dòng)提供服務(wù)，

并針對(duì)意向用戶(hù)開(kāi)展在線或者到店體驗(yàn)產(chǎn)品服務(wù)。（三）零售門(mén)店建立自提服務(wù)的步驟01020304050607準(zhǔn)備物流和倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)施提供在線預(yù)約和支付功能優(yōu)化取貨流程確定建立自提服務(wù)的可行性設(shè)置自提服務(wù)流程通知客戶(hù)與取貨時(shí)間提供良好的售后服務(wù)

即學(xué)即問(wèn)零售門(mén)店如何借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型打通線上線下服務(wù)？零售門(mén)店智能客戶(hù)服務(wù)應(yīng)用PART02隨著客戶(hù)對(duì)零售門(mén)店服務(wù)體驗(yàn)的要求不斷提升，智能客服系統(tǒng)成為零售為客戶(hù)提供高服務(wù)質(zhì)量和效率的重要工具。智能客戶(hù)服務(wù)系統(tǒng)還能準(zhǔn)確識(shí)別客戶(hù)需求并為其提供個(gè)性化的服務(wù)，增強(qiáng)客戶(hù)的滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度。同時(shí)，智能客服系統(tǒng)還可以為企業(yè)提供決策支持和市場(chǎng)洞察。零售門(mén)店智能客戶(hù)服務(wù)應(yīng)用一、智能客服的形式視頻客服12345文字聊天機(jī)器人社交媒體客服虛擬現(xiàn)實(shí)客服語(yǔ)音助手二、智能客服平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)01高效率與低成本個(gè)性化與精準(zhǔn)化服務(wù)24小時(shí)不間斷服務(wù)三、零售門(mén)店智能客服平臺(tái)的搭建（一）零售門(mén)店智能客服平臺(tái)的組成用戶(hù)交互界面智能問(wèn)答與響應(yīng)系統(tǒng)客戶(hù)關(guān)系管理（CRM）系統(tǒng)多渠道接入與整合

實(shí)時(shí)監(jiān)控與報(bào)告系統(tǒng)安全性與隱私保護(hù)機(jī)制010302040605（二）零售門(mén)店智能客服平臺(tái)的功能

實(shí)時(shí)在線咨詢(xún)服務(wù)01智能問(wèn)答與自助服務(wù)02個(gè)性化推薦與營(yíng)銷(xiāo)03訂單狀態(tài)查詢(xún)與跟蹤04客戶(hù)反饋與評(píng)價(jià)管理05數(shù)據(jù)分析與報(bào)告06安全性與隱私保護(hù)071.?需求分析3.?集成與測(cè)試5.?持續(xù)優(yōu)化與迭代2.?技術(shù)選型與平臺(tái)搭建4.?部署與上線（三）搭建零售門(mén)店智能客服平臺(tái)的步驟二、零售門(mén)店智能客服的應(yīng)用建設(shè)會(huì)員管理02智能導(dǎo)購(gòu)01數(shù)據(jù)分析03（一）智能導(dǎo)購(gòu)智能展示與互動(dòng)體驗(yàn)02數(shù)據(jù)分析與決策支持03跨渠道整合與無(wú)縫體驗(yàn)04個(gè)性化推薦與導(dǎo)購(gòu)服務(wù)01智能客服與售后服務(wù)06自助支付與便捷服務(wù)05

即學(xué)即問(wèn)智能導(dǎo)購(gòu)的應(yīng)用會(huì)不會(huì)取代實(shí)體門(mén)店導(dǎo)購(gòu)人員的崗位，為什么？（二）會(huì)員管理會(huì)員信息管理會(huì)員等級(jí)管理會(huì)員互動(dòng)管理會(huì)員權(quán)益管理會(huì)員數(shù)據(jù)分析（三）數(shù)據(jù)分析01020304050607客戶(hù)行為數(shù)據(jù)分析服務(wù)滿(mǎn)意度分析競(jìng)品數(shù)據(jù)分析銷(xiāo)售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析庫(kù)存數(shù)據(jù)分析營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果分析趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析零售門(mén)店客戶(hù)服務(wù)管理PART03客戶(hù)服務(wù)管理是零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)中至關(guān)重要的一環(huán)。不僅有利于加強(qiáng)零售企業(yè)與客戶(hù)的溝通，也為其提供了緩解商家與客戶(hù)的矛盾的渠道，有助于及時(shí)處理客戶(hù)的投訴?？蛻?hù)也可利用相關(guān)服務(wù)管理體系與零售企業(yè)直接溝通，讓零售企業(yè)幫助其解決合作過(guò)程中的各類(lèi)問(wèn)題。零售門(mén)店客戶(hù)服務(wù)管理一、客戶(hù)滿(mǎn)意度管理客戶(hù)滿(mǎn)意度是指客戶(hù)對(duì)零售門(mén)店提供的產(chǎn)品或服務(wù)的滿(mǎn)意程度?？蛻?hù)滿(mǎn)意度是一個(gè)相對(duì)的概念，不同客戶(hù)的需求和期望不同，對(duì)同一種產(chǎn)品或服務(wù)可能會(huì)有不同的評(píng)價(jià)。（一）提高客戶(hù)滿(mǎn)意度的要點(diǎn)關(guān)注客戶(hù)體驗(yàn)及時(shí)解決問(wèn)題定期收集反饋意見(jiàn)創(chuàng)新服務(wù)方式提高員工服務(wù)水平提供個(gè)性化服務(wù)優(yōu)化售后服務(wù)（二）利用智能客服平臺(tái)提高客戶(hù)滿(mǎn)意度的策略提高客戶(hù)滿(mǎn)意度01實(shí)時(shí)在線支持與客戶(hù)互動(dòng)07數(shù)據(jù)分析與服務(wù)優(yōu)化02智能自助服務(wù)與問(wèn)題解答06整合信息構(gòu)建知識(shí)庫(kù)03多渠道接入與一體化服務(wù)05客戶(hù)畫(huà)像與精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)04智能推薦與個(gè)性化服務(wù)二、客戶(hù)忠誠(chéng)度管理客戶(hù)忠誠(chéng)度又稱(chēng)客戶(hù)黏度，是指客戶(hù)對(duì)某一特定產(chǎn)品或服務(wù)產(chǎn)生了好感，形成了“依附性”偏好，進(jìn)而重復(fù)購(gòu)買(mǎi)的一種趨向?？蛻?hù)服務(wù)的最高目標(biāo)是提升客戶(hù)的忠誠(chéng)度，而不是滿(mǎn)意度。（一）培養(yǎng)客戶(hù)忠誠(chéng)度的要點(diǎn)1.?提供高品質(zhì)的產(chǎn)品或服務(wù)2.?建立良好的客戶(hù)關(guān)系3.?建立客戶(hù)忠誠(chéng)計(jì)劃4.?保持誠(chéng)信和透明（二）利用智能客服平臺(tái)提升客戶(hù)忠誠(chéng)度的策略提供個(gè)性化服務(wù)與體驗(yàn)快速響應(yīng)與問(wèn)題解決多渠道接入與一致性體驗(yàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的客戶(hù)洞察智能化營(yíng)銷(xiāo)與個(gè)性化推薦持續(xù)優(yōu)化與改進(jìn)010203050406

即學(xué)即問(wèn)零售門(mén)店可以采用哪些線上線下融合的措施來(lái)提升客戶(hù)忠誠(chéng)度？三、客戶(hù)投訴管理零售門(mén)店客戶(hù)投訴是指客戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)商品或接受服務(wù)的過(guò)程中，由于各種原因而對(duì)商品質(zhì)量、服務(wù)態(tài)度、售后處理等方面表示不滿(mǎn)，并向零售門(mén)店提出書(shū)面或口頭上的異議、抗議、索賠并要求解決問(wèn)題等行為。（一）零售門(mén)店處理客戶(hù)投訴的常規(guī)步驟3.?記錄投訴內(nèi)容4.?提出解決方案5.?執(zhí)行解決方案6.?跟進(jìn)和反饋2.?道歉和表達(dá)關(guān)切1.?傾聽(tīng)和理解（二）利用智能客服平臺(tái)客戶(hù)投訴管理的策略

整合投訴渠道01自動(dòng)識(shí)別與分類(lèi)02優(yōu)先級(jí)設(shè)定與自動(dòng)分派03實(shí)時(shí)追蹤與更新04自動(dòng)反饋與通知05數(shù)據(jù)分析與改進(jìn)06人員培訓(xùn)與協(xié)作07持續(xù)優(yōu)化與升級(jí)08總結(jié)智能客戶(hù)服務(wù)并不意味著完全替代人工客戶(hù)服務(wù)。人工客服在某種情況下仍然具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，特別是在處理復(fù)雜問(wèn)題、提供情感支持和進(jìn)行人際互

動(dòng)方面。因此，一個(gè)成功的客戶(hù)服務(wù)管理策略應(yīng)該是智能客服和人工客服的結(jié)合，充分發(fā)揮雙方的優(yōu)勢(shì)，提供全面的客戶(hù)服務(wù)管理。零售門(mén)店需要確保智能客服與人工客服之間的協(xié)同配合。THANKS零售門(mén)店全渠道運(yùn)營(yíng)——基于O2O模式第七章

零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析零售門(mén)店全渠道運(yùn)營(yíng)——基于O2O模式【引導(dǎo)案例】盒馬鮮生以數(shù)據(jù)分析重塑消費(fèi)者體驗(yàn)案例討論：數(shù)據(jù)分析對(duì)零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)的重要性體現(xiàn)在哪些方面？盒馬作為新零售行業(yè)的領(lǐng)軍者，充分利用了阿里在電子商務(wù)在技術(shù)、商業(yè)運(yùn)營(yíng)、供應(yīng)商渠道方面的優(yōu)勢(shì)，建立了強(qiáng)大的供應(yīng)鏈體系和買(mǎi)手制度。全球買(mǎi)手經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析，迅速鎖定優(yōu)質(zhì)的供應(yīng)商，并根據(jù)消費(fèi)者的消費(fèi)需求有序的甄別供應(yīng)商和嚴(yán)選商品，使得商品更能符合消費(fèi)者需求，而消費(fèi)者的消費(fèi)數(shù)據(jù)和反饋又可以作為供應(yīng)商供應(yīng)商品的參考。目前，盒馬鮮生憑借科技層面的創(chuàng)新、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)方式和線上線下一體的經(jīng)營(yíng)思路，已實(shí)現(xiàn)用戶(hù)月購(gòu)買(mǎi)次數(shù)達(dá)到4.5次，坪效是傳統(tǒng)超市的3-5倍，線上商品轉(zhuǎn)化率達(dá)到驚人的35%，遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)電商。【引思明理】國(guó)家“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要提出“深入推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”。當(dāng)前，各地各部門(mén)和相關(guān)企業(yè)正加快推進(jìn)實(shí)體商業(yè)企業(yè)數(shù)字化、智能化改造，推進(jìn)線上線下深度融合，發(fā)展數(shù)字零售。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一項(xiàng)關(guān)鍵要素，貫穿在數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合后的主線中，成為完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系、推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化過(guò)程中，不可或缺的重要組成部分。零售企業(yè)通過(guò)數(shù)字化工具深度挖掘消費(fèi)者需求和行為等數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，零售企業(yè)也通過(guò)數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，不斷完善自身的經(jīng)營(yíng)策略和管理模式。這不僅體現(xiàn)了中國(guó)零售企業(yè)在數(shù)字化時(shí)代的創(chuàng)新能力和競(jìng)爭(zhēng)力，也為中國(guó)零售業(yè)的健康發(fā)展提供了有力支持。零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)指標(biāo)分類(lèi)與方法Part01零售門(mén)店主要運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析Part02零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)與績(jī)效優(yōu)化Part03目錄零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)指標(biāo)分類(lèi)與方法PART01011.線下運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)員工能效、用戶(hù)管理、會(huì)員指標(biāo)、銷(xiāo)售類(lèi)指標(biāo)、商品類(lèi)指標(biāo)采購(gòu)類(lèi)指標(biāo)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)一、零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)的分類(lèi)線下運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)指標(biāo)類(lèi)型常用指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明員工效能指標(biāo)

銷(xiāo)售成交率成交顧客數(shù)÷客流量×100%，在產(chǎn)品、促銷(xiāo)狀態(tài)等都一致的情況下，成交率就與店員的銷(xiāo)售技巧相關(guān)，因此可以用來(lái)判斷店鋪員工的銷(xiāo)售能力。平均接待時(shí)長(zhǎng)接待每一位顧客的時(shí)間總和÷接待顧客數(shù)，對(duì)于零售店鋪來(lái)說(shuō)大部分時(shí)候是希望顧客的停留時(shí)間越長(zhǎng)越好。投訴率投訴人數(shù)÷顧客總數(shù)×100%，能夠衡量員工服務(wù)能力。員工流失率離職人數(shù)÷一定周期內(nèi)員工數(shù)，反映人員流動(dòng)情況，與運(yùn)營(yíng)情況也有很大關(guān)系。人均勞效“本月人均勞效”計(jì)算方法：本月銷(xiāo)售額÷本月員工人數(shù)。線下運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)指標(biāo)類(lèi)型常用指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明用戶(hù)管理指標(biāo)

客單價(jià)銷(xiāo)售額÷有交易的顧客總數(shù)，每一個(gè)客戶(hù)平均購(gòu)買(mǎi)商品的金額，即成交金額與成交客戶(hù)數(shù)的比值，反映了客戶(hù)的平均消費(fèi)水平，對(duì)于產(chǎn)品定價(jià)、促銷(xiāo)、組合出售有很大幫助?？蛦渭N(xiāo)售量÷有交易的顧客總數(shù)，即每一個(gè)客戶(hù)平均購(gòu)買(mǎi)商品的數(shù)量，反映客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)力。最近一次購(gòu)買(mǎi)時(shí)間用戶(hù)最近一次在店鋪內(nèi)產(chǎn)生交易的時(shí)間間隔。消費(fèi)頻率指客戶(hù)在最近一段時(shí)間內(nèi)交易的次數(shù)，值越大表示客戶(hù)交易越頻繁，客戶(hù)越活躍；反之，則表示客戶(hù)交易不頻繁，客戶(hù)不夠活躍。消費(fèi)金額指客戶(hù)在最近一段時(shí)間內(nèi)交易的金額，值越大表示客戶(hù)價(jià)值越高；反之，則表示客戶(hù)價(jià)值越低?？蛻?hù)等級(jí)劃分對(duì)客戶(hù)進(jìn)行等級(jí)劃分通常是根據(jù)客戶(hù)的價(jià)值、忠誠(chéng)度和需求來(lái)進(jìn)行分類(lèi)。常用的方法為RFM分析法。線下運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)指標(biāo)類(lèi)型常用指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明會(huì)員指標(biāo)

新增會(huì)員數(shù)期末會(huì)員總數(shù)-期初會(huì)員總數(shù)，大部分零售企業(yè)會(huì)把這一項(xiàng)作為店鋪員工KPI考核指標(biāo)之一。會(huì)員增長(zhǎng)率某段時(shí)間內(nèi)新增會(huì)員數(shù)÷期初有效會(huì)員數(shù)×100%，會(huì)員增長(zhǎng)率體現(xiàn)企業(yè)會(huì)員增長(zhǎng)速度的一個(gè)指標(biāo)。會(huì)員貢獻(xiàn)率會(huì)員銷(xiāo)售總金額÷銷(xiāo)售總金額×100%，值得注意的是會(huì)員貢獻(xiàn)率不是越高越好，太高說(shuō)明新增顧客太少，增長(zhǎng)受到局限，太低則表示沒(méi)有穩(wěn)定的銷(xiāo)售來(lái)源。每個(gè)企業(yè)會(huì)有一個(gè)合理的區(qū)間，例如傳統(tǒng)零售女裝品牌的合理會(huì)員貢獻(xiàn)率大約在30-70%之間。會(huì)員回購(gòu)率某段時(shí)間內(nèi)有交易的老會(huì)員數(shù)÷期初有效會(huì)員總數(shù)×100%，是衡量顧客忠誠(chéng)度的一個(gè)指標(biāo)。會(huì)員流失率某段時(shí)間內(nèi)流失掉的會(huì)員數(shù)÷期初有效會(huì)員總數(shù)×100%，該指標(biāo)反映了會(huì)員顧客的流失速度，也反映了企業(yè)營(yíng)運(yùn)現(xiàn)狀，它和會(huì)員增長(zhǎng)率是一對(duì)相向指標(biāo)，建議每月都追蹤這對(duì)指標(biāo)。線下運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)指標(biāo)類(lèi)型常用指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明銷(xiāo)售類(lèi)指標(biāo)

銷(xiāo)售金額門(mén)店產(chǎn)生的總銷(xiāo)售額，一般是指實(shí)際成交金額。銷(xiāo)售毛利商品銷(xiāo)售收入-商品成本。毛利率毛利÷銷(xiāo)售收入×100%。連帶率銷(xiāo)售總數(shù)量÷銷(xiāo)售小票數(shù)量，通常連帶率在1.7-1.8間是不錯(cuò)的，如果低于1.3就非常差。坪效對(duì)線下門(mén)店來(lái)說(shuō)，坪效是非常關(guān)鍵的指標(biāo)，指的是每平方米面積創(chuàng)造的年收入。線下運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)指標(biāo)類(lèi)型常用指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明商品類(lèi)指標(biāo)

庫(kù)存量單位指物理上不可分割的最小存貨單位，簡(jiǎn)稱(chēng)SKU。例如，華為Mate60雅川清128GB就是一個(gè)SKU。標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品單位商品信息聚合的最小單位，簡(jiǎn)稱(chēng)SPU，它是一組可復(fù)用、易檢索的標(biāo)準(zhǔn)化信息的集合，例如，華為Mate60就是一個(gè)獨(dú)立的SPU。品牌數(shù)店內(nèi)商品的品牌總數(shù)量。獨(dú)家商品收入比重獨(dú)家銷(xiāo)售的商品所產(chǎn)生的收入初÷總銷(xiāo)售收入×100%。貨齡貨齡表示商品年齡。一般快消品是出產(chǎn)年齡，沒(méi)有嚴(yán)格保質(zhì)期的商品則是上架年齡。貨齡越長(zhǎng)，一般該商品價(jià)值可能會(huì)變低（除長(zhǎng)時(shí)間保值商品），因此根據(jù)貨齡時(shí)間來(lái)調(diào)整商品價(jià)格為重要指標(biāo)。售空率銷(xiāo)售數(shù)量÷（期初數(shù)量+期中新進(jìn)數(shù)量）×100%。折扣率商品實(shí)收金額÷商品零售價(jià)×100%。動(dòng)銷(xiāo)率動(dòng)銷(xiāo)率是指在一定期限內(nèi)有銷(xiāo)售的商品數(shù)占總庫(kù)存商品數(shù)的比重。某時(shí)期內(nèi)銷(xiāo)售過(guò)的商品SKU數(shù)÷（期初SKU+期中新進(jìn)SKU）×100%。缺貨率某個(gè)周期內(nèi)賣(mài)場(chǎng)有缺貨記錄的商品數(shù)÷（期初有庫(kù)存的商品數(shù)+期中新進(jìn)商品數(shù)）×100%。線下運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)指標(biāo)類(lèi)型常用指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明采購(gòu)類(lèi)指標(biāo)

廣度廣度指的是采購(gòu)的商品品類(lèi)數(shù)，關(guān)系到商品品類(lèi)多樣化，體現(xiàn)了商品的豐富程度。廣度也并不是越大越好，與零售店鋪的消費(fèi)群體有關(guān)，也與營(yíng)運(yùn)成本有關(guān)，最佳的廣度是指用最經(jīng)濟(jì)的成本且最能滿(mǎn)足目標(biāo)消費(fèi)群體絕大部分需求的值。寬度寬度是指采購(gòu)的SKU總數(shù)，商品的寬度代表了商品的豐富且可供選擇的程度，寬度越大的店鋪消費(fèi)者挑選的余地就越大。由于資源局限性，線下門(mén)店一般會(huì)限定商品的寬度值，線上網(wǎng)店則相對(duì)寬松一些，他們的陳列沒(méi)有實(shí)體零售店鋪的空間限制，所以理想狀態(tài)下寬度是可以做到無(wú)限大。深度深度是指平均每個(gè)SKU的商品數(shù)量，它的意義代表了商品可銷(xiāo)售的數(shù)量的多少，深度=采購(gòu)的商品總數(shù)量÷采購(gòu)的SKU總數(shù)，例如某手機(jī)專(zhuān)賣(mài)店采購(gòu)了100個(gè)SKU的商品，一共是500件，則深度為5。深度越大越不容易缺貨，但是也可能會(huì)造成高庫(kù)存。覆蓋度（鋪貨率）有某款或品類(lèi)產(chǎn)品銷(xiāo)售的店鋪數(shù)÷適合銷(xiāo)售該產(chǎn)品的總店鋪數(shù)×100%，是衡量商品鋪貨率的一個(gè)指標(biāo)，一般來(lái)講，覆蓋度越大商品的銷(xiāo)售就會(huì)越好。線下運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)指標(biāo)類(lèi)型常用指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)

基礎(chǔ)營(yíng)運(yùn)費(fèi)用員工成本、能耗、及辦公用品費(fèi)用，維修費(fèi)用，房租，存貨損耗，日常營(yíng)運(yùn)用費(fèi)用。營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)費(fèi)用某推廣活動(dòng)花費(fèi)的投資金額。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)類(lèi)

市場(chǎng)占有率門(mén)店內(nèi)某一商品或某一品類(lèi)的銷(xiāo)售量或銷(xiāo)售額在市場(chǎng)同類(lèi)商品或品類(lèi)中所占比值。市場(chǎng)增長(zhǎng)率門(mén)店內(nèi)某一商品或某一品類(lèi)的市場(chǎng)銷(xiāo)售量或銷(xiāo)售額在比較期內(nèi)的增長(zhǎng)比率。012.線上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)流量類(lèi)指標(biāo)、風(fēng)控類(lèi)指標(biāo)、銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化類(lèi)指標(biāo)、用戶(hù)類(lèi)指標(biāo)、店鋪營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)指標(biāo)一、零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)的分類(lèi)線上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)指標(biāo)類(lèi)型常用指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明流量類(lèi)指標(biāo)

頁(yè)面瀏覽量（PV）又稱(chēng)訪問(wèn)量，指用戶(hù)訪問(wèn)頁(yè)面的次數(shù)，用戶(hù)每訪問(wèn)一個(gè)頁(yè)面就計(jì)一個(gè)訪問(wèn)量，用戶(hù)對(duì)同一頁(yè)面的多次訪問(wèn)，訪問(wèn)量累加不去重。獨(dú)立訪客數(shù)（UV）在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)訪問(wèn)頁(yè)面的人數(shù)，同一個(gè)用戶(hù)在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)的多次訪問(wèn)計(jì)為一次訪問(wèn)。訪問(wèn)深度用戶(hù)在一次訪問(wèn)中瀏覽了店鋪內(nèi)不同頁(yè)面的數(shù)量，反映了用戶(hù)對(duì)店鋪內(nèi)各個(gè)頁(yè)面的關(guān)注程度。頁(yè)面訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)單個(gè)頁(yè)面被訪問(wèn)的時(shí)間長(zhǎng)度。人均頁(yè)面訪問(wèn)數(shù)頁(yè)面瀏覽量（PV）÷獨(dú)立訪客數(shù)（UV），該指標(biāo)反映了頁(yè)面的黏性。跳失率用戶(hù)訪問(wèn)店鋪后，只訪問(wèn)了一個(gè)頁(yè)面就離開(kāi)的訪問(wèn)次數(shù)占該入口總訪問(wèn)次數(shù)的百分比。該指標(biāo)反映了頁(yè)面內(nèi)容對(duì)用戶(hù)的吸引程度，跳失率越大，說(shuō)明頁(yè)面對(duì)用戶(hù)的吸引力越小，該頁(yè)面內(nèi)容越需要調(diào)整。平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)總訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)÷訪問(wèn)次數(shù)。線上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)指標(biāo)類(lèi)型常用指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明風(fēng)控類(lèi)指標(biāo)

買(mǎi)家評(píng)價(jià)率某段時(shí)間內(nèi)參與評(píng)價(jià)的買(mǎi)家÷該時(shí)間段內(nèi)買(mǎi)家數(shù)量×100%。該指標(biāo)反映了買(mǎi)家對(duì)評(píng)價(jià)的參與度。買(mǎi)家好評(píng)率某段時(shí)間內(nèi)賣(mài)家收到的好評(píng)的數(shù)量÷該時(shí)間段內(nèi)賣(mài)家收到的評(píng)價(jià)總數(shù)量×100%。買(mǎi)家差評(píng)率某段時(shí)間內(nèi)賣(mài)家收到的差評(píng)的數(shù)量÷該時(shí)間段內(nèi)賣(mài)家收到的評(píng)價(jià)總數(shù)量×100%。投訴率發(fā)起投訴的買(mǎi)家數(shù)量÷買(mǎi)家總數(shù)量×100%。線上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)指標(biāo)類(lèi)型常用指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化類(lèi)指標(biāo)

拍下件數(shù)商品被拍下的總件數(shù)。拍下總金額被拍下商品的總金額。人均成交件數(shù)平均每個(gè)買(mǎi)家購(gòu)買(mǎi)的商品件數(shù)，成交件數(shù)÷成交用戶(hù)數(shù)。瀏覽-下單轉(zhuǎn)化率在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)下單的用戶(hù)數(shù)÷店鋪訪客總數(shù)×100%。加購(gòu)次數(shù)某一款商品被加入購(gòu)物車(chē)的次數(shù)。加購(gòu)人數(shù)有加入購(gòu)物車(chē)行為的訪客數(shù)。購(gòu)物車(chē)支付轉(zhuǎn)化率一定周期內(nèi)將商品加入購(gòu)物車(chē)并支付的用戶(hù)數(shù)÷商品加入購(gòu)物車(chē)的用戶(hù)數(shù)×100%。成交總額（GMV）一段時(shí)間內(nèi)店鋪的成交總額。只要用戶(hù)下單生成訂單號(hào)，無(wú)論這個(gè)訂單最終是否成交，都可以計(jì)算在GMV中，即GMV包含付款和未付款的部分。支付金額買(mǎi)家拍下商品后，支付給商家的金額，不包括事后退款金額。瀏覽-支付轉(zhuǎn)化率在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)支付訂單的用戶(hù)數(shù)÷店鋪訪客總數(shù)×100%。線上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)指標(biāo)類(lèi)型常用指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明用戶(hù)類(lèi)指標(biāo)

注冊(cè)會(huì)員數(shù)一定統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的注冊(cè)會(huì)員的數(shù)量?；钴S會(huì)員數(shù)一定時(shí)期內(nèi)有消費(fèi)或登錄行為的會(huì)員總數(shù)?；钴S會(huì)員比率活躍會(huì)員數(shù)÷會(huì)員總數(shù)×100%。會(huì)員復(fù)購(gòu)率在某時(shí)期內(nèi)產(chǎn)生兩次及兩次以上購(gòu)買(mǎi)行為的會(huì)員數(shù)÷產(chǎn)生過(guò)購(gòu)買(mǎi)行為的會(huì)員總數(shù)×100%。會(huì)員平均購(gòu)買(mǎi)次數(shù)訂單總數(shù)÷產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)行為的會(huì)員總數(shù)，指在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)每個(gè)會(huì)員平均購(gòu)買(mǎi)的次數(shù)。留存率用戶(hù)在某段時(shí)間內(nèi)開(kāi)始訪問(wèn)店鋪，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，仍然繼續(xù)訪問(wèn)店鋪的用戶(hù)被認(rèn)作是留存用戶(hù)，留存用戶(hù)占當(dāng)時(shí)新增用戶(hù)的比例就是留存率。線上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)指標(biāo)類(lèi)型常用指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明店鋪營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)指標(biāo)

新增訪問(wèn)數(shù)某推廣活動(dòng)所帶來(lái)的新訪客的數(shù)量?；顒?dòng)下單轉(zhuǎn)化率某推廣活動(dòng)所帶來(lái)的下單的次數(shù)÷訪問(wèn)該活動(dòng)次數(shù)×100%。投資回報(bào)率（ROI）某推廣活動(dòng)期產(chǎn)生的交易金額÷該活動(dòng)投資成本×100%。011.數(shù)據(jù)分析的常用工具Excel及其插件、網(wǎng)站分析工具、POS數(shù)據(jù)分析工具、社交媒體分析工具、數(shù)據(jù)可視化工具、數(shù)據(jù)挖掘工具二、零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的主要方法Excel及其插件01Excel作為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析工具，可以用于數(shù)據(jù)錄入、基本計(jì)算、圖表制作，以及簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析。VBA允許用戶(hù)通過(guò)編寫(xiě)腳本來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化任務(wù)和創(chuàng)建自定義功能。PowerQuery一個(gè)用于數(shù)據(jù)獲取、轉(zhuǎn)換和加載的工具，適合用于數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)源整合和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等場(chǎng)景。PowerPivot一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)建模工具，支持在Excel中創(chuàng)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型，用于復(fù)雜數(shù)據(jù)建模、多維數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)關(guān)系建立等。owerView一個(gè)交互式的數(shù)據(jù)可視化工具，能夠創(chuàng)建動(dòng)態(tài)、多維的報(bào)表和儀表板。網(wǎng)站分析工具02網(wǎng)站分析工具專(zhuān)門(mén)用于網(wǎng)站流量和訪客行為的分析，對(duì)于擁有線上業(yè)務(wù)的零售門(mén)店來(lái)說(shuō)非常有用。如GoogleAnalytics，是一款免費(fèi)且功能強(qiáng)大的網(wǎng)站分析工具，可幫助零售企業(yè)了解網(wǎng)站訪問(wèn)量、來(lái)源、用戶(hù)行為、轉(zhuǎn)化率等關(guān)鍵指標(biāo)。通過(guò)GoogleAnalytics，零售企業(yè)可以深入了解用戶(hù)喜好、購(gòu)買(mǎi)行為，以及流失原因，從而優(yōu)化網(wǎng)站設(shè)計(jì)和內(nèi)容，提高銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化率。POS數(shù)據(jù)分析工具03POS（PointofSale）數(shù)據(jù)分析工具是指用于分析零售銷(xiāo)售終端數(shù)據(jù)的軟件。通過(guò)分析POS數(shù)據(jù)，零售企業(yè)可以了解商品的銷(xiāo)售情況，如銷(xiāo)售額、庫(kù)存情況、最受歡迎的產(chǎn)品等。這些數(shù)據(jù)有助于零售企業(yè)進(jìn)行庫(kù)存管理、制定營(yíng)銷(xiāo)策略及商品定價(jià)決策。社交媒體分析工具04在當(dāng)今社交媒體盛行的時(shí)代，零售企業(yè)可以利用社交媒體分析工具來(lái)了解消費(fèi)者在社交媒體上的活動(dòng)和反饋。通過(guò)分析社交媒體數(shù)據(jù)，零售企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的興趣偏好、購(gòu)買(mǎi)意向以及品牌聲譽(yù)，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和品牌建設(shè)。數(shù)據(jù)可視化工具05數(shù)據(jù)可視化工具可以將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖表、圖形或熱力圖等直觀的形式，幫助零售企業(yè)更好地理解和分析數(shù)據(jù)。例如，Tableau、PowerBI等工具可以將海量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解和分析的可視化報(bào)表，幫助零售企業(yè)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的洞察和商機(jī)。數(shù)據(jù)挖掘工具05數(shù)據(jù)挖掘工具是用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)聯(lián)和異常的工具，可幫助零售企業(yè)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、尋找潛在的銷(xiāo)售機(jī)會(huì)。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘工具，零售企業(yè)可以分析顧客購(gòu)買(mǎi)歷史、購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣，以及購(gòu)物籃組合等，從而進(jìn)行個(gè)性化推薦、交叉銷(xiāo)售和定價(jià)優(yōu)化，提高銷(xiāo)售額?！炯磳W(xué)即問(wèn)】除了以上工具，你還能列舉出哪些可以用于零售門(mén)店數(shù)據(jù)分析的工具？012.數(shù)據(jù)分析的主要方法對(duì)比分析法、趨勢(shì)分析法、分組分析法、象限分析法二、零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的主要方法對(duì)比分析法01對(duì)比分析法是指將兩個(gè)或兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，分析它們的差異，從而揭示這些數(shù)據(jù)所代表的事物發(fā)展變化情況和規(guī)律性。在零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)中，可以利用對(duì)比分析法分析不同時(shí)期、不同區(qū)域的數(shù)據(jù)對(duì)比、特定群體和整體的對(duì)比等。靜態(tài)比較也稱(chēng)橫向比較，是在同一時(shí)間對(duì)不同總體指標(biāo)的比較。eg.將零售門(mén)店的實(shí)際完成值與業(yè)績(jī)目標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，就屬于橫向比較。動(dòng)態(tài)比較也稱(chēng)縱向比較，是在同一總體條件下對(duì)不同時(shí)期指標(biāo)數(shù)值的比較。eg.將零售門(mén)店6月的營(yíng)業(yè)額與上年6月的營(yíng)業(yè)額做比較（也就是“同比”），或者與5月份的營(yíng)業(yè)額作對(duì)比（也就是“環(huán)比”）趨勢(shì)分析法02趨勢(shì)分析法是指對(duì)數(shù)據(jù)的歷史變化趨勢(shì)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)的方法。通過(guò)趨勢(shì)分析，可以了解數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)和未來(lái)變化趨勢(shì)，從而幫助零售企業(yè)制定相應(yīng)的決策和計(jì)劃。移動(dòng)平均法用一組最近的實(shí)際數(shù)據(jù)值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一期或幾期數(shù)值回歸分析法一類(lèi)數(shù)學(xué)模型，當(dāng)因變量Y和自變量X呈線性關(guān)系時(shí)，它是一種特殊的線性模型。指數(shù)平滑法在前期實(shí)際數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用事先確定的平滑指數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)值分組分析法03分組分析法是根據(jù)數(shù)據(jù)分析對(duì)象的特征，按照一定的指標(biāo)，把數(shù)據(jù)分析對(duì)象劃分為不同的部分和類(lèi)型來(lái)進(jìn)行研究，以揭示其內(nèi)在的聯(lián)系和規(guī)律性。01把總體中具有不同性質(zhì)的對(duì)象區(qū)分開(kāi)分組目的03數(shù)量指標(biāo)屬性指標(biāo)分組方式02窮盡原則、互斥原則分組原則象限分析法04通過(guò)對(duì)事物進(jìn)行兩個(gè)及兩個(gè)以上維度的劃分，運(yùn)用坐標(biāo)的方式將圖表區(qū)域分為多個(gè)象限，將每個(gè)象限的數(shù)據(jù)表現(xiàn)作為一個(gè)類(lèi)別，圖形形狀主要以點(diǎn)圖呈現(xiàn)。它能夠幫助我們快速地將多個(gè)分類(lèi)下的數(shù)據(jù)按照不同指標(biāo)進(jìn)行歸類(lèi)劃分，然后非常直觀和快速地進(jìn)行比較和獲得分析結(jié)果，并讓我們針對(duì)不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)制定最佳策略。問(wèn)題（高增長(zhǎng)率、低占有率）明星（高增長(zhǎng)率、高占有率）瘦狗（低增長(zhǎng)率、低占有率）現(xiàn)金牛（低增長(zhǎng)率、高占有率）市場(chǎng)占有率市場(chǎng)增長(zhǎng)率高低高低波士頓矩陣零售門(mén)店主要運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析PART02一、用戶(hù)數(shù)據(jù)分析在新零售環(huán)境中，零售企業(yè)開(kāi)始積極運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息技術(shù)，更便捷地收集和分析用戶(hù)數(shù)據(jù)。用戶(hù)數(shù)據(jù)通常可以分為兩大類(lèi)，即用戶(hù)屬性數(shù)據(jù)與用戶(hù)行為數(shù)據(jù)。前者詳盡描述了用戶(hù)的身份特征，如年齡、性別、職業(yè)、地理位置等，回答了“用戶(hù)是誰(shuí)”的問(wèn)題；后者則細(xì)致記錄了用戶(hù)在消費(fèi)過(guò)程中的種種行為，如購(gòu)買(mǎi)頻率、購(gòu)買(mǎi)金額、購(gòu)買(mǎi)商品種類(lèi)和數(shù)量等購(gòu)買(mǎi)歷史，還有瀏覽記錄、搜索關(guān)鍵詞等，聚焦于“用戶(hù)做過(guò)什么”。這些技術(shù)的應(yīng)用不僅使得零售企業(yè)能夠更全面地掌握用戶(hù)屬性和行為數(shù)據(jù)，還能夠通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和趨勢(shì)，從而更好地服務(wù)用戶(hù)。用戶(hù)屬性分析這些信息包括設(shè)備型號(hào)、地理位置、存儲(chǔ)的用戶(hù)行為表、訂單明細(xì)表數(shù)據(jù)等。通常是在用戶(hù)與商家進(jìn)行互動(dòng)時(shí)，通過(guò)App、自營(yíng)網(wǎng)站等產(chǎn)品交互界面提示用戶(hù)選擇的個(gè)人登記信息。設(shè)備自有的客觀被動(dòng)信息用戶(hù)主動(dòng)登記的信息用戶(hù)屬性數(shù)據(jù)的主要來(lái)源用戶(hù)屬性分析的內(nèi)容人口屬性指的是一個(gè)自然人的基本屬性。人口屬性劃分時(shí)常用的參數(shù)有性別、年齡、地域、職業(yè)等。人口屬性商業(yè)屬性也是一個(gè)比較重要的屬性類(lèi)別，依據(jù)商業(yè)屬性劃分的基本參數(shù)有財(cái)富屬性、消費(fèi)等級(jí)、信用價(jià)值等。商業(yè)屬性又稱(chēng)為行業(yè)特定屬性，是與特定領(lǐng)域或行業(yè)緊密相關(guān)的屬性。這些屬性反映了用戶(hù)在特定行業(yè)中的興趣、需求和行為特征。垂直屬性【即學(xué)即問(wèn)】請(qǐng)嘗試列舉以下常見(jiàn)的幾種行業(yè)垂直屬性行業(yè)垂直屬性時(shí)尚

健身

文化藝術(shù)

美妝護(hù)膚

零食用戶(hù)行為分析用戶(hù)行為分析是指通過(guò)收集、記錄和分析用戶(hù)在使用商品或服務(wù)過(guò)程中的行為數(shù)據(jù)，獲取用戶(hù)的行為模式、偏好和需求信息的過(guò)程。在零售業(yè)的實(shí)際運(yùn)營(yíng)中，由于用戶(hù)行為分析模型能夠提供系統(tǒng)化、科學(xué)化的方法，分析人員常常要借助用戶(hù)行為分析模型來(lái)深入挖掘用戶(hù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和模式，并進(jìn)行有效分析，以準(zhǔn)確理解用戶(hù)的行為特點(diǎn)、需求偏好和潛在趨勢(shì)。用戶(hù)行為分析模型用戶(hù)行為分析模型是用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的抽象和描述工具，可以幫助零售企業(yè)更好地理解和應(yīng)用用戶(hù)行為數(shù)據(jù)。其原理是將用戶(hù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、聚合和分析，從而發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的行為規(guī)律和模式。通過(guò)對(duì)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析，可以揭示用戶(hù)的需求和偏好，為零售企業(yè)提供決策依據(jù)，使零售企業(yè)更加精準(zhǔn)地制定營(yíng)銷(xiāo)策略，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)流程，提升用戶(hù)體驗(yàn)和滿(mǎn)意度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的提升。AIPL模型AIPL模型提供了一個(gè)清晰的用戶(hù)生命周期框架從了解品牌（Awareness）到產(chǎn)生興趣（Interest）再到購(gòu)買(mǎi)決策（Purchase）最終形成品牌忠誠(chéng)（Loyalty）AIPL模型1.數(shù)據(jù)收集與集合不限于用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)記錄、瀏覽行為、互動(dòng)反饋等。數(shù)據(jù)來(lái)自門(mén)店的收銀系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、線上平臺(tái)，以及社交媒體等渠道4.制定營(yíng)銷(xiāo)策略針對(duì)用戶(hù)在不同階段的需求和興趣進(jìn)行差異化的運(yùn)營(yíng)策略。3.用戶(hù)行為分析對(duì)于每個(gè)層級(jí)的用戶(hù)，零售門(mén)店需要進(jìn)一步分析他們的行為特征。2.用戶(hù)分層與劃分A認(rèn)知用戶(hù)I興趣用戶(hù)P購(gòu)買(mǎi)用戶(hù)L忠誠(chéng)用戶(hù)5.持續(xù)優(yōu)化與調(diào)整零售門(mén)店需要定期回顧和分析數(shù)據(jù)，根據(jù)市場(chǎng)變化和用戶(hù)需求調(diào)整策略。【進(jìn)德修業(yè)】利用大數(shù)據(jù)提升信息安全風(fēng)險(xiǎn)防控受到大數(shù)據(jù)技術(shù)浪潮的推動(dòng)，蘇寧正式提出智慧零售的概念后，注重打造場(chǎng)景化消費(fèi)，建立線上線下較為成熟的技術(shù)體系，推動(dòng)了科技應(yīng)用在經(jīng)營(yíng)管理的發(fā)展。近年來(lái)，蘇寧更是積極通過(guò)云計(jì)算等大數(shù)據(jù)技術(shù)的導(dǎo)入，形成了以智慧零售大腦為核心的生態(tài)服務(wù)。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用越來(lái)越廣泛，公司面臨的信息安全風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加，采取有效措施進(jìn)行信息安全風(fēng)險(xiǎn)防控對(duì)于公司而言迫在眉睫。為此，蘇寧在以下兩方面進(jìn)行了重點(diǎn)布局：1.建立客戶(hù)數(shù)據(jù)入侵防御系統(tǒng)2.加強(qiáng)商家入駐電子商務(wù)交易平臺(tái)的審核力度二、銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析銷(xiāo)售數(shù)據(jù)作為零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)狀況最直觀的體現(xiàn)，并非簡(jiǎn)單的數(shù)字對(duì)比。零售門(mén)店要深入理解銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，就需要從多個(gè)維度進(jìn)行細(xì)致分析，發(fā)現(xiàn)隱藏在細(xì)節(jié)中的深層問(wèn)題，為零售門(mén)店的運(yùn)營(yíng)提供有力的數(shù)據(jù)支持。二、銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析1.銷(xiāo)售額與銷(xiāo)售量分析銷(xiāo)售整體概況分析、同比、環(huán)比分析、區(qū)域數(shù)據(jù)分析銷(xiāo)售整體概況分析01在確保數(shù)據(jù)來(lái)源的準(zhǔn)確性和完整性的前提下，零售門(mén)店可以從不同的渠道獲取銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，包括在線銷(xiāo)售平臺(tái)、實(shí)體店鋪、銷(xiāo)售人員等，通過(guò)對(duì)基本銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，大致整體掌握零售門(mén)店的銷(xiāo)售情況，形成初步的結(jié)論，方便后續(xù)對(duì)其展開(kāi)進(jìn)一步的分析。同環(huán)比分析02按照時(shí)間維度，例如按周、月、年分析數(shù)據(jù)情況的變化，對(duì)比不同時(shí)間范圍內(nèi)的銷(xiāo)售情況。同比是與歷史同時(shí)期比較。環(huán)比是本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與上期比較，一般是用在月、日，很少用在年上，主要是對(duì)比很短時(shí)間內(nèi)漲幅程度。同環(huán)比計(jì)算公式如下：同比增長(zhǎng)率=（本期數(shù)－同期數(shù)）/同期數(shù)×100%環(huán)比增長(zhǎng)率=（本期數(shù)－上期數(shù)）/上期數(shù)×100%區(qū)域數(shù)據(jù)分析03了解整體銷(xiāo)售狀況后，零售門(mén)店還可以對(duì)區(qū)域的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，看看哪些地區(qū)銷(xiāo)售情況比較差，找出原因并且改善；哪些地區(qū)銷(xiāo)售情況比較好，找出銷(xiāo)售較好的原因，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)并推廣到其他區(qū)域。此外，零售門(mén)店還可以進(jìn)一步對(duì)銷(xiāo)售區(qū)域分布和市場(chǎng)區(qū)域分布進(jìn)行對(duì)比分析，思考目前企業(yè)銷(xiāo)售區(qū)域分布的合理性，提出改進(jìn)方案。二、銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析2.商品組合與結(jié)構(gòu)調(diào)整分析商品組合與結(jié)構(gòu)調(diào)整分析有助于零售企業(yè)更好地了解商品的市場(chǎng)需求和潛在機(jī)會(huì)。零售企業(yè)可以利用象限分析法和商品關(guān)聯(lián)分析法來(lái)了解部分重點(diǎn)商品的情況，從而判斷資源投放等情況，及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。商品關(guān)聯(lián)分析法指標(biāo)定義舉例說(shuō)明支持度指A商品和B商品同時(shí)被購(gòu)買(mǎi)的概率，或者說(shuō)某個(gè)商品組合的購(gòu)買(mǎi)次數(shù)占總商品購(gòu)買(mǎi)次數(shù)的比例今天共有10筆訂單，其中同時(shí)購(gòu)買(mǎi)牛奶和面包的次數(shù)是6次，那么牛奶+面包組合的支持度就是6/10=60%置信度指購(gòu)買(mǎi)A之后又購(gòu)買(mǎi)B的條件概率，簡(jiǎn)單說(shuō)就是因?yàn)橘?gòu)買(mǎi)了A所以購(gòu)買(mǎi)了B的概率今天共有10筆訂單，其中購(gòu)買(mǎi)A的次數(shù)是8，同時(shí)購(gòu)買(mǎi)A和B的次數(shù)是6，則其置信度是6/8=75%提升度先購(gòu)買(mǎi)A對(duì)購(gòu)買(mǎi)B的提升作用，用來(lái)判斷商品組合方式是否具有實(shí)際價(jià)值?？唇M合商品被購(gòu)買(mǎi)的次數(shù)是否高于單獨(dú)商品的購(gòu)買(mǎi)次數(shù)，大于1說(shuō)明該組合方式有效，小于1則說(shuō)明無(wú)效。比如今天共有10筆訂單，購(gòu)買(mǎi)A的次數(shù)是8，購(gòu)買(mǎi)B的次數(shù)是4，購(gòu)買(mǎi)A+B的次數(shù)是6，那么提升度是0.6/(0.8*0.4)>1，因此A+B的組合方式是有效的。三、庫(kù)存結(jié)構(gòu)分析庫(kù)存對(duì)于零售門(mén)店來(lái)說(shuō)是非常重要的資源，合理的庫(kù)存管理能夠?yàn)榱闶坶T(mén)店帶來(lái)巨大的優(yōu)勢(shì)。庫(kù)存分析是常見(jiàn)的零售數(shù)據(jù)分析之一，旨在實(shí)現(xiàn)庫(kù)存結(jié)構(gòu)最優(yōu)化，并且將售罄率和周轉(zhuǎn)天數(shù)等指標(biāo)都控制在合理的范圍內(nèi)。庫(kù)存結(jié)構(gòu)分析報(bào)表大類(lèi)銷(xiāo)售數(shù)量銷(xiāo)售數(shù)量結(jié)構(gòu)期末庫(kù)存數(shù)量期末庫(kù)存數(shù)量結(jié)構(gòu)生鮮類(lèi)12,514.000.3112,736.000.33食品類(lèi)12,170.000.3010,871.000.28雜貨類(lèi)11662.000.2910695.000.28其他4,376.000.114546.000.12總計(jì)40722.001.0038848.001.00SKU數(shù)期末庫(kù)存數(shù)量銷(xiāo)售數(shù)量銷(xiāo)售天數(shù)庫(kù)存天數(shù)庫(kù)存周轉(zhuǎn)率SKU8625.00549.0026.0029.600.66SKU31,356.00993.0032.0043.700.91SKU21,918.00531.0029.00104.750.35SKU11,751.001,157.0040.0060.541.15SKU51,944.001,934.0026.0026.131.31SKU71,157.00738.0022.0034.490.74總計(jì)12,736.0012514.00270.00274.791.05品類(lèi)庫(kù)存量排行榜銷(xiāo)量庫(kù)存結(jié)構(gòu)明細(xì)表SKU動(dòng)銷(xiāo)率[生鮮類(lèi)]異常庫(kù)存分析[生鮮類(lèi)]期末庫(kù)存數(shù)量動(dòng)銷(xiāo)率四、活動(dòng)和推廣數(shù)據(jù)分析如今，零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)中可采用的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)和推廣方式層出不窮，從傳統(tǒng)的打折促銷(xiāo)到線上營(yíng)銷(xiāo)、社交媒體推廣等，無(wú)一不體現(xiàn)了零售業(yè)的創(chuàng)新和活力。如何評(píng)估和分析這些營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)和推廣效果，顯得尤為重要。這不僅關(guān)系到零售門(mén)店資源的合理配置，而且直接影響到零售門(mén)店的健康發(fā)展?；顒?dòng)和推廣效果分析的關(guān)鍵數(shù)據(jù)01對(duì)零售門(mén)店的活動(dòng)推廣效果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，涉及的數(shù)據(jù)多而繁雜，零售門(mén)店可以結(jié)合實(shí)際，從以下關(guān)鍵點(diǎn)中選擇一些適合活動(dòng)本身的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。銷(xiāo)售額與銷(xiāo)售量成本效益分析流量與轉(zhuǎn)化率渠道效果評(píng)估顧客行為分析會(huì)員與忠誠(chéng)度分析競(jìng)品分析活動(dòng)和推廣效果的評(píng)估02零售門(mén)店活動(dòng)和推廣效果的評(píng)估要從多個(gè)角度、多個(gè)層面去分析和評(píng)估活動(dòng)的效果，以下是基本的評(píng)估步驟：首先需要清晰地設(shè)定此次活動(dòng)的目標(biāo)，其次要根據(jù)目標(biāo)設(shè)定相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。目標(biāo)與指標(biāo)設(shè)定收集活動(dòng)前后的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、客流量數(shù)據(jù)、顧客反饋數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)收集與整理1.對(duì)比活動(dòng)前后的數(shù)據(jù)變化，以了解活動(dòng)的實(shí)際效果；2.分析不同指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性，以找出影響活動(dòng)效果的關(guān)鍵因素；3.考慮市場(chǎng)環(huán)境和競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的變化對(duì)活動(dòng)效果的影響。效果評(píng)估與分析根據(jù)評(píng)估結(jié)果和市場(chǎng)反饋，零售門(mén)店還可以調(diào)整活動(dòng)目標(biāo)，優(yōu)化活動(dòng)內(nèi)容，改進(jìn)推廣方式等，以提高活動(dòng)效果。總結(jié)與反饋零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)與績(jī)效優(yōu)化PART03011.零售門(mén)店復(fù)盤(pán)的認(rèn)知復(fù)盤(pán)的概念、復(fù)盤(pán)的作用一、零售門(mén)店數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)復(fù)盤(pán)的概念復(fù)盤(pán)的概念可以從不同領(lǐng)域和角度來(lái)理解，在企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理中，復(fù)盤(pán)是一種系統(tǒng)化的反思和總結(jié)過(guò)程，通過(guò)回顧過(guò)去的實(shí)際工作或項(xiàng)目，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，提煉經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，制訂改進(jìn)計(jì)劃，以實(shí)現(xiàn)未來(lái)更好的表現(xiàn)?？偨Y(jié)復(fù)盤(pán)復(fù)盤(pán)的作用復(fù)盤(pán)是一個(gè)不斷學(xué)習(xí)、總結(jié)、反思、提煉和持續(xù)提高的過(guò)程，只有厘清了復(fù)盤(pán)的作用和價(jià)值，才能足夠重視這項(xiàng)工作。復(fù)盤(pán)的作用表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：強(qiáng)化既定目標(biāo)避免重復(fù)犯錯(cuò)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)技巧提高個(gè)人和團(tuán)隊(duì)能力促進(jìn)組織發(fā)展提高決策質(zhì)量012.零售門(mén)店數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)的方法GRAI復(fù)盤(pán)法的操作步驟、零售門(mén)店復(fù)盤(pán)的要點(diǎn)一、零售門(mén)店數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)GRAI復(fù)盤(pán)法的操作步驟復(fù)盤(pán)就好比萃取，它的精髓就在于收集碎片，找尋規(guī)律，利用規(guī)律解決難題。用結(jié)果倒推過(guò)程，回顧過(guò)程中做了什么，有哪些行為是可以提煉和復(fù)制的，有哪些行為是需要調(diào)整改善的，并采取相應(yīng)的行動(dòng)。復(fù)盤(pán)的方法很多，常用的是GRAI復(fù)盤(pán)法，即回顧目標(biāo)（Goal）、評(píng)估結(jié)果（Result）、分析原因（Analysis）、總結(jié)規(guī)律（Insight）。它是一個(gè)圍繞目標(biāo)，注重結(jié)果和目標(biāo)之間的偏差，從中分析原因并總結(jié)規(guī)律的復(fù)盤(pán)方法?；仡櫮繕?biāo)評(píng)估結(jié)果分析原因總結(jié)規(guī)律零售門(mén)店復(fù)盤(pán)的要點(diǎn)零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)的核心在于吸引新客戶(hù)并保留現(xiàn)有客戶(hù)，進(jìn)而提升整體銷(xiāo)售業(yè)績(jī)。這主要通過(guò)三種方式實(shí)現(xiàn)：提高每位顧客的平均消費(fèi)額（客單價(jià)）、增加實(shí)際交易的顧客比例（成交率），以及提升每位顧客的購(gòu)買(mǎi)頻率（復(fù)購(gòu)率）。基于這些考量，零售門(mén)店復(fù)盤(pán)工作應(yīng)圍繞以下六個(gè)維度進(jìn)行深入分析：流量分析商品與定價(jià)策略效率評(píng)估會(huì)員管理門(mén)店體驗(yàn)效益分析

二、零售門(mén)店績(jī)效優(yōu)化零售門(mén)店績(jī)效優(yōu)化是指通過(guò)一系列策略和措施，提升零售門(mén)店的經(jīng)營(yíng)效率、銷(xiāo)售業(yè)績(jī)，以及客戶(hù)滿(mǎn)意度，從而實(shí)現(xiàn)零售門(mén)店整體績(jī)效的提升。這一過(guò)程涵蓋了商品管理、客戶(hù)服務(wù)、員工激勵(lì)、運(yùn)營(yíng)效率等多個(gè)方面，旨在打造一個(gè)更加高效、有序且盈利能力強(qiáng)的零售環(huán)境。在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中，績(jī)效優(yōu)化有助于零售門(mén)店脫穎而出，吸引更多消費(fèi)者，從而提升市場(chǎng)份額和競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)持續(xù)優(yōu)化零售門(mén)店績(jī)效，可以確保零售門(mén)店的長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展，為企業(yè)創(chuàng)造更多的價(jià)值。零售門(mén)店經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)的內(nèi)容如何科學(xué)合理地考核和評(píng)價(jià)零售門(mén)店的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，激發(fā)零售門(mén)店經(jīng)營(yíng)的積極性和主動(dòng)性是零售門(mén)店的重要職責(zé)之一。零售門(mén)店經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)的內(nèi)容主要有以下幾方面：服務(wù)效益經(jīng)營(yíng)效益0103衡量零售門(mén)店服務(wù)狀況的效益指標(biāo)主要有服務(wù)范圍、服務(wù)態(tài)度、服務(wù)質(zhì)量、便民措施、經(jīng)營(yíng)商品品種數(shù)、顧客滿(mǎn)意程度及其他服務(wù)指標(biāo)考核零售門(mén)店經(jīng)營(yíng)狀況的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)主要有商品銷(xiāo)售額、資金周轉(zhuǎn)次數(shù)、利潤(rùn)率、流動(dòng)資金利潤(rùn)率、資金利稅率等。02考核零售門(mén)店管理狀況的效益指標(biāo)主要有制度建設(shè)、定額管理、合同效率、庫(kù)存商品適銷(xiāo)率、賬貨相符率等。管理效益零售門(mén)店經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)在零售門(mén)店績(jī)效評(píng)價(jià)中，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的確定應(yīng)滿(mǎn)足挑戰(zhàn)性、可達(dá)成性、可執(zhí)行性、客觀性和易于操作等要求，并且要有時(shí)間進(jìn)度，以便和高層管理及橫向單位的目標(biāo)保持一致，引導(dǎo)零售門(mén)店有目的地提升績(jī)效水平。具體且可評(píng)估衡量有明確的期間限制簡(jiǎn)單易懂，便于計(jì)算零售門(mén)店經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)具有挑戰(zhàn)性及達(dá)成性有助于持續(xù)性改善符合企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)具有可調(diào)整性和靈活性零售門(mén)店經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)績(jī)效是指為了實(shí)現(xiàn)零售門(mén)店經(jīng)營(yíng)的整體目標(biāo)及部門(mén)的工作目標(biāo)而必須達(dá)到的經(jīng)營(yíng)成果。評(píng)估指標(biāo)既是零售門(mén)店經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)內(nèi)容的載體，也是零售門(mén)店經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)內(nèi)容的外在表現(xiàn)。把各種經(jīng)營(yíng)績(jī)效的項(xiàng)目及程序規(guī)格化、標(biāo)準(zhǔn)化，不但可以迅速分辨出零售門(mén)店的績(jī)效高低，降低開(kāi)店失敗率，還可以改進(jìn)績(jī)效評(píng)估結(jié)果，減少浪費(fèi)，增加利潤(rùn)。零售門(mén)店經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)零售企業(yè)門(mén)店經(jīng)營(yíng)績(jī)效的綜合結(jié)果產(chǎn)生于四個(gè)主要方面：01020304能直觀的反映經(jīng)營(yíng)的獲利能力收益性指標(biāo)主要反映企業(yè)的生產(chǎn)水平效益性指標(biāo)主要反映企業(yè)成長(zhǎng)速度發(fā)展性指標(biāo)評(píng)估門(mén)店運(yùn)營(yíng)效率與獲利能力的重要依據(jù)。費(fèi)用性指標(biāo)收益性指標(biāo)指標(biāo)名稱(chēng)指標(biāo)含義公式說(shuō)明營(yíng)業(yè)收入達(dá)成率零售企業(yè)各門(mén)店及線上店鋪的實(shí)際營(yíng)業(yè)額與目標(biāo)營(yíng)業(yè)額的比率實(shí)際營(yíng)業(yè)收入÷目標(biāo)營(yíng)業(yè)收入×100%比率越高，表示經(jīng)營(yíng)績(jī)效越高。數(shù)值在100%-110%比較理想。高于110%說(shuō)明目標(biāo)制定的過(guò)低，低于100%說(shuō)明沒(méi)有完成計(jì)劃毛利率毛利額與營(yíng)業(yè)額的比率，反映零售門(mén)店的基本獲利能力。（銷(xiāo)售收入-銷(xiāo)售成本）÷?tīng)I(yíng)業(yè)額×100%比率越高，表示獲利空間越大。不同品類(lèi)的商品，毛利率有較大區(qū)別營(yíng)業(yè)費(fèi)用率零售企業(yè)各門(mén)店及線上店鋪營(yíng)業(yè)費(fèi)用與營(yíng)業(yè)額的比率，反映單位營(yíng)業(yè)額所包含的營(yíng)業(yè)費(fèi)用支出。營(yíng)業(yè)費(fèi)用÷?tīng)I(yíng)業(yè)收入×100%比率越高，表示營(yíng)業(yè)費(fèi)用支出的效率越低凈利額達(dá)成率零售門(mén)店稅前實(shí)際凈利額與稅前目標(biāo)凈利額的比率，反映門(mén)店的實(shí)際獲利程度。稅前實(shí)際凈利額÷稅前目標(biāo)凈利額×100%比率越高，表示目標(biāo)利潤(rùn)額完成得越好，數(shù)值要在100%以上凈利率零售門(mén)店稅前實(shí)際凈利與營(yíng)業(yè)額的比率，反映門(mén)店的實(shí)際獲利程度。稅前凈利÷?tīng)I(yíng)業(yè)額×100%凈利率與凈利潤(rùn)成正比，比率的高低代表盈利能力的強(qiáng)弱