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经营数据分析课程(有了这套门店经营数据分析平台,业绩想不提升都难!)
2024-02-04 16:54:40

有了这套门店经营数据分析平台,业绩想不提升都难!

经营数据分析课程(有了这套门店经营数据分析平台,业绩想不提升都难!)

门店的数据报表,包括各部门每周/每月的销售额、毛利、毛利率、日比、周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划等,对于门店管理来说是至关重要的。而往往最能直接暴露门店经营问题的,就是门店经营数据了,面对门店的一张张报表,如何从繁琐的数据中,合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法,即如何做好门店数据分析,这对当下企业的门店管理来讲,是一门生意经。

基于此,帆软FineBI商业智能产品提供了企业级的门店智能数据分析的解决方案:通过鼠标点击和拖拽就能够轻松掌握门店分时段营业分析、门店综合营业分析、门店报废商品分析、门店综合管理驾驶舱等等一系列的数据,在经营和管理门店运营的过程中真正做到数据在手,胸有成竹。

企业门店智能数据分析干货内容:

1.企业如何快速搭建门店智能数据分析平台?

2.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成基础数据分析?

3.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成综合数据分析?

4.如何让门店领导直接对接门店数据库快速完成即席数据分析?

5.如何让企业门店智能数据分析成果实现团队协作共享?

1.企业如何快速搭建门店智能数据分析平台?

这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作,需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接,保证数据连接测试成功。然后添加人事管理业务包,将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可(如果是FineIndex类型的业务包需要更新好FineIndex数据)。分配好对应数据权限之后,用户即可直接在浏览器前端来对这些人事数据进行即席的多维探索分析。

以本方案为例,如上图所示,我们在人事管理业务包中添加好门店主档信息表、综合营业分析表、日期信息表、小时维度表、报废商品数据表、营业日数据源表等数据,并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。

最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的门店管理业务包的权限分配给门店部门相关人员,并且在管理系统-用户管理中将门店部门人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

2.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成基础数据分析?

a.门店分时段营业对比分析

门店经营的第一项基础且重要的工作,就是门店管理者需要对日常时间范围内的销售情况进行把控,熟悉各个时间段门店的销量状态。特别是对于特定的一些节假日举行的促销活动,我们更需要进行及时关注和跟踪,这样才能根据以往的经验更好地去策划未来的活动,取得更好地活动效果。

如上图所示的门店分时段营业对比分析,我们可以通过FineBI的时间控件进行任意日期的内的门店经营效果比对,追踪各个门店的实时经营状态。除了小时的粒度之外,针对不同星期的门店经营业绩进行分析对比(上图所示,周一的门店经营整体状态明显由于其他星期),以便优先选择活动效果最佳的时间。

b.门店报废商品分析

为了更好地对各个门店的销售商品进行优化,我们需要对报废商品进行一些数据分析。如上图所示,我们可以通过仪表盘合计出时间区间内的报废总金额,同时用对比柱状图过滤出报废商品Top10的商品,重点观察和监督。营业部方面,试用饼图统计出各个营业部的报废金额分布情况,着力对报废商品问题严重门店进行商品整改和优化。

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c.门店信息查询

对于门店的信息查询,我们可以试用FineBI内置的地图进行基于地理位置的数据分布统计,另外通过明细表组件展示各个门店开设的详细信息(门店名称、大区名称、中区名称、小区名称、门店地址等)。

3.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成综合数据分析?

a.门店综合营业分析

接下来我们来进行门店的综合营业数据分析,如上图所示,我们使用仪表盘组件合计总的营业净额,使用柱状图降序统计各个门店的营业额数据情况。对于日期区间范围内各门店营业净额的数据,我们使用堆积柱状图进行统计,以对比分析每天各个门店的营业净额数据。销售结构(销售毛额、营业净额、折扣金额)和销售品类(一般商品销售金额、饮料销售毛额、食品销售毛额)的分析,我们使用折线图进行基于每天的数据对比分析即可。

b.门店经营目标达成分析

如上图所示,我们再来做企业各大区门店经营目标达成的数据分析。由于我们的门店营业部有三级分类,那么这边选择多层饼图来进行三级营业部下的目标达成率分析最合适不过了。各个门店的营业净额方面,使用组合图的对比柱状图分析各个门店的目标金额和营业净额数据,使用组合图的折线图分析各个门店的目标达成率(目标达成率=营业净额/目标金额)。

4.如何让门店领导直接对接门店数据库快速完成即席数据分析?

除了以上给大家介绍的制作一些企业常用的门店数据分析之外,FineBI最大的特性就是随时满足业务人员或者企业领导的数据即席分析需求了,通过轻松的托拖拽拽操作,就能生成丰富多样的数据分析可视化统计结果。

我们以上图的每日交易数量和销售毛额折线图统计场景为例,只需要将交易日期字段拖拽到分类轴,将销售毛额、交易数量拖拽到左右值轴,即可自动完成分组统计,真正做到想看数据“不求人”!

5.如何让企业门店智能数据分析成果实现团队协作共享?

企业的各项工作,主要由各部门团队分工协作完成,彼此之间需要很好地进行沟通和配合,那么FineBI是如何帮助企业将门店智能数据分析成果实现团队协作共享的呢?

以上图所示的门店管理中心驾驶舱为例,展示了企业的产品销售种类统计、门店毛利统计、地区销售额统计、月度销售额/毛利额统计等等多个核心的门店管理分析指标。那么门店管理人员通过FineBI做好的一个门店管理里中心驾驶舱之后,其实在FineBI中可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员的。

例如我这边想把它分享给企业的领导人员,那么可以在FineBI的仪表板中将做好的门店管理中心驾驶舱模板点击分享给领导部门的Tom,然后点击确定即可。这样一来,领导部门的Tom登录之后就能收到门店管理人员给他分享的门店管理中心驾驶舱了。

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6. 传播封建迷信,主要表现为:
    1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
    2)求推荐算命看相大师;
    3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
    4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;


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    3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。


8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
    1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
    2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
    3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
    5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序


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