(微信同号)对于眼下火热的“大数据”而言，多数实体零售企业停留在叶公好龙的层面，嘴上喊得火热，在实际应用中却是一脸茫然。这是因为数据在传统零售企业决策中只占到很少一部分，大多数企业家决策依然凭借“拍脑袋”。
在诸多实体零售企业中，怎样把大数据用好？如何进行经营分析？并且用大数据来指导经营活动？我们怎么把大数据拢起来？首先我们拿到大数据，基本上分析目标有五个维度：人、店、场、圈、网。基于大数据的及时有效的经营分析能帮助 我们及时、客观和全面的了解经营情况，为招商调整、运营管理、宣传推广、销售策划等奠定建设的前提条件和客观基础。
【课程收益】
ü 了解百货/广场/购物中心的行业关键经营数据组成及相关公式
ü 重视日常经营数据统计与大数据分析的重要性
ü 掌握常用数据分析的方法能结合业态/楼层/品牌或特殊销售时期形成有效的数据模板
ü 深度解析当下的经营数据，并有效发现经营/业绩方面的问题，形成具有针对性的问题改善、业绩突破的实施方案
【课程对象】销售运营管理者、楼层经理、品牌/业态经理
【课程时长】1天
【课程大纲】
第一部分 经营数据的重要性
1. 零售行业现状与痛点
2. 百货行业现状与痛点
3. 新零售时代的大数据步法
第二部分 经营数据公式篇
1. 完成情况公式（业态、楼层、品牌同理可推）
1) 达成率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100%
2) 同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100%
3) 环比业绩增长率=（年\月\上一周期营业额-当期营业额）/同期营业额*100%
2. 坪效公式
1) 品牌坪效=当日营业额/当店店铺面积（周、月、年同理可推）
2) 楼层坪效=当日营业额/当店店铺面积（周、月、年同理可推）
3. 人效公式
3) 品牌人效=品牌当日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推）
4) 楼层人效=楼层当日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推）
5) 岗位贡献率=某岗位当日贡献率/此岗位当日在岗人数（周、月、年同理可推）
4. 销售解析公式（四率一价）
1) ATV=日营业额/日客单数（周、月、年同理可推）
2) 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数
3) 日连带率=日销售件数/日客单数（周、月、年同理可推）
4) ASP=日营业额/日销售件数（周、月、年同理可推）
5. VIP解析公式
1) 日VIP占比=日VIP消费额/日营业额（周、月、年同理可推）
2) VIP的保有分布
3) VIP的RFM规律
6. 内控/货控公式
1) 无条码率=月盘点无条码双数/本月销售双数（以两次盘点间的销售数为准）
2) 丢失率=某月盘点后丢失货品金额/此月销售金额*100%（周、月、年同理可推）
3) 周转比=月营业额/月平均库存（月、季、年同理可推）
4) 平均库存=（期初库存量+期末库存量）/2（月、季、年同理可推）
5) 月进销比=月进货金额/销售金额（月、季、年同理可推）
6) 分类货品销售占比=日某一分类商品销售额/日营业额*100%（周、月、年同理可推）
7) 折扣率=日折让金额/当日总销售吊牌金额*100%（周、月、年同理可推）
第三部分 经营数据分析应用
1. 数据获取的常用方式与渠道
1) 手工记录
2) 商家自报
3) POS机数据
4) 各类信息系统
2. 数据统计与分析的主要重点
1) 三流：客流、车流、引流
2) 营业额、会员及经营数据分析
3) 数据分析与经营反馈：客单价、提袋数、环比、目标完成率、平效、占比、排名（业态/业种、品牌、楼层）
3. 百货/广场/购物中心的常用报表
1) 定期的经营分析：周/月/季度报表
2) 针对性的活动分析报表 ：节假日/主题活动
3) 日均客流及销售报表
4) 每周（月）促销及推广活动统计表
5) 每周（月）商户经营报表
第四部分 经营数据分析实践
1. 聚焦核心经营目标
1) 人：客群定位与画像
2) 货：主力业态/品牌
3) 场：主题、氛围、消费环境
4) 圈：主力消费圈层/文化圈
5) 网：信息网络
2. 判定经营数据表现
1) 业绩达成情况
2) 业绩组成剖析
3. 界定当下经营现状
1) 客观描述问题
2) 剖析相关因素
3) 聚焦关键因素：找原因+看数据
【实际案例分析与实践】（可根据需要选定具体练习维度）
1) 研讨某楼层/某品牌的月报数据解析
2) 某一周期/某档活动的数据解析
4. 组织有效解决与提升
1) 拟定解决方案PDCA+SMART
2) 分解行动计划WBS+5W2H
