采购数据分析

一、采购数据分析目的

采购人员仅知道如何以最低价、最优惠条件采购到商品是不够的，因为作为消费者的采购代理，采购人员必须从过往销售数据中，从消费者分析中，洞悉目标客层的消费特性，才能提升采购效率、提升消费者满意度。

二、消费数据的分析运用

1、当前买方市场情况下，采购技术的核心由议价技术上升为“消费数据的分析、运用技术”。

2、消费数据分为两大块：

（1）、商品销售数据分析运用

（2）、顾客购买行为数据

三、采购人员数据分析方法

采购人员数据分析的目的在于发现问题，优化商品策略及卖场营销。采购人员面对海量的销售数据，如何采取科学的分析方法？

1、联动分析法

目的在于分析两个关联因素间的互动关系而拟订方案：

（1）、销售占比VS毛利占比分析

（2）、周转天数VS付款天数分析

2、因果分析法

目的在于分析两个关联因素间的因果关系

（1）购物篮分析：沃尔玛啤酒与尿布案例

（2）、销售与温度、节令、性别、年龄

（3）、时段/周段与与客流量/客单价分析

3、ABC分析法（关键的少数分析法、20/80分析法）

   目的在于把有限的资源集中用在关键的少数身上，避免眉毛胡子

一把抓的局面  

（1）、商品ABC分析VS缺货管理/排面管理/库区管理

（2）、顾客ABC分析VS促销商品选择、促销模式选择

四、经营效益数据分析：

鉴于超市经营的周期性变化，更多地表现为以周为单位的经营规律性变化，超市数据分析应运用以周为单位进行分析及拟订方案：

1、业绩 = 来客数×客单价

     = 销售品项数目×品单价

     = 米效×米数

     = 人均生产力值×工作总时数

     = 每小时营业额×营业时间×营业日数

2、商品周转率 = 月营业额÷月平均库存额

3、交叉贡献率 = 毛利额÷平均库存额 

          = 商品周转率×商品毛利率

4、品单价 = 营业额÷销售品项数

5、米效=营业额÷米数

6、平效=营业额÷平方面积

五、DM数据分析

1、促销弹性：单品业绩成长指标，可用于分析品项选择

2、毛利增减额：单品毛利成长指标，原因（售价不当、进价不低、业绩不足）

3、业绩、毛利达成率：可用于分析预估准确度、促销效果

4、促销占比：可用于分析促销强度及占比合理性