超市销售数据分析

超市销售数据分析主要从以下几方面入手：1.销售额分析2.从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措3.4.毛利率分析5.从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18%，标准超市的毛利率在16～20%，便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。6.7.贡献毛利率分析8.部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。9.10.提高毛利率11.如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体毛利率为13%，低于预计毛利率15%，而其中休闲食品的销售构成为13.71%，但是毛利率为11%，为了提高总体毛利率，就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面，以促进销售，提高这一部门的销售构成比，从而达到提高整体毛利率的目的。12.有效提高毛利率的方法为：13.(1)提高高毛利率商品部门的构成比。应当注意的是：a.毛利率虽高，可能季节性商品(如雨季到来，雨伞销售增加)较多;b.毛利率虽高，但是易成为损耗高的商品;14.(2)降低低毛利率部门的构成比;15.(3)提升高销售构成比部门的毛利率;16.(4)若有构成比相同的部门，应发展高毛利率的商品。但是不能完全绝对为了提高综合毛利率，而使销售构成比下降。要对不同个性、特征、用途的商品进行有效的组合，能够满足顾客的各种需求，使综合毛利有所增长。17.18.经营指标19.超市情况设定经营指标及达成率，以决定商品的库存。各部门商品的库存是否适当，库存是否能有效发挥效率等，这种商品成绩判定的指标我们谓之交叉比率。商品的交叉比率越高，就表示越有效率;交叉比率最少也要确保在200。如果为100，是指得到与商品投入资本相同数额的毛利，如果将风险负担、滞销商品及损耗计算在内的话，就谈不上效益了。各部门的目标交叉比率先由公司总部统一设定，然后各门店根据实际情况自行调整设定各部门的目标销售额，计算其应有的库存量。计算方法：假设有一部门销售目标a为154万元，销售占比b为15.7%，交叉比率c为133%，目标毛利率d为15%，那么贡献毛利率为e=b×d=15.7%×15%=2.355%，目标周转率f=c/d=133/15=8.87次，目标库存g=a/f=154/8.87=17.36万元。20.营运部门重点查询及分析的数据：⑴日销售数据⑵月销售数据⑶销售明细数据⑷未销售商品数据⑸商品排行榜——前、后50名销售数据⑹商品大中小类别排行数据⑺贡献率数据：类同单品销售数据，但增加了百分比⑻变价数据：对应变化商品，检查是否已更换便签和POP采购部门需查询和分析的数据：⑴供应商变动数据：新增、终止交易的供应商和单品促销。⑵按主供应商汇总每天的销售金额。⑶单品进销存数据⑷含应付款的供应商进销存数据。⑸结算汇总数据⑹日销售数据⑺月销售数据，促销商品销售数据⑻销售明细数据⑼未销售商品数据：标准时段积压商品库存的清单。⑽商品排行榜——前、后50名单品销售数据⑾商品大中小类别排行数据⑿贡献率数据本回答由电脑网络分类达人吕明推荐举报|评论00于通海|数据分析师广告：数据分析师考试|擅长：互联网其他回答一、从销量入手1、与去年同期相比查找销量下降原因2、从滞销品查找，主要分析零销售商品。3、应季商品销量分析。4、分析各区销售占比。5、促销活动开展时的销量变化二、从价格体系入手1、认真研究周边商圈价格情况与己对比2、根据毛利额的情况看价格设定是否合理3、进价分析三、从商品结构入手1、根据各类商品购买力找出缺品2、在同系列供应商的增加或减少对销售的影响3、正确掌握“二、八”原则总之从数据中能发现很多问题，甚至更换卖场管理者在数据中都能反映出来。因此数据是管理的基础，很多问题都是通过数据反映出来的。