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超市采購數(shù)據(jù)分析的四大工具、八個流程、七種思路

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2024-08-04 16:25:43  來源:電商聯(lián)盟  作者:樂發(fā)網(wǎng)  瀏覽次數(shù):28

采購 最終的目的就是在販賣獲利,所以 采購 是否有績效,最終的表現(xiàn)就顯示在數(shù)據(jù)上,而數(shù)據(jù)是很現(xiàn)實的,沒有達到既定的目標(biāo),效率就會被判定為“差”。因此,在 采購 的數(shù)據(jù)管理上,現(xiàn)提出幾種管理數(shù)據(jù)做為分析判斷的工具:

一、進銷存的數(shù)據(jù)資料掌握
要能明確算出每個部門,每個中分類,每月的進銷存數(shù)據(jù),而利用POS系統(tǒng)及EOS系統(tǒng)較能很快掌握公司的銷售資料及進貨資料。換言之,如能以較科學(xué)的方式來獲取進銷存的資料,較能給經(jīng)營帶來大的助益。

二、分類的構(gòu)成比分析
管理一個公司的商品,不能只是知道全店的營業(yè)額和利益,也不能只顧及部門的營業(yè)額及利益。例如:不但要知道飲料類這個中分類的營業(yè)額及利益是多少,對于它所占的構(gòu)成比也要了解,才能知道銷售的弱點在那里,以及如何加以改善。零售動力

三、毛利率分析
毛利率=毛利率/營業(yè)額×100
對于每一個分類也要能將毛利率計算出來,了解哪一個分類的獲利能力好,哪一個分類的獲利能力差,而調(diào)整商品結(jié)構(gòu)或強化弱的分類。

四、商品回轉(zhuǎn)率分析
商品回轉(zhuǎn)率=營業(yè)額/初期存貨+期末存貨/2×100
商品回轉(zhuǎn)天數(shù)=365天/年商品回轉(zhuǎn)率

超市的經(jīng)營決竅之一,就在求取快速的商品回轉(zhuǎn)率,所以對于每一分類的回轉(zhuǎn)率須予以計算出來,回轉(zhuǎn)率愈快愈好。因回轉(zhuǎn)率愈快,商品鮮度愈佳,資金回收速度也快;如此形成一個良性的循環(huán),經(jīng)營才會杰出。一般來說,超市的回轉(zhuǎn)次數(shù),一年應(yīng)保持在20—22次以上才合乎標(biāo)準(zhǔn),經(jīng)營者可以檢查一下自己公司的回轉(zhuǎn)次數(shù),是否在標(biāo)準(zhǔn)之內(nèi),若在標(biāo)準(zhǔn)之外,可就要好好努力了。

采購 部門是超市創(chuàng)造業(yè)績的部門,所以如果沒有完備的 采購 組織存在,超市根本不可能存在,更不用說想賺錢了,因此超市在談利潤的第一步就是要先組織一支戰(zhàn)斗力十足的 采購 戰(zhàn)斗隊伍,如此嚴(yán)密地把守住貨物進出的第一關(guān),才有可能使超市真正立于不敗之地。

采購 部門就如同制造業(yè)的生產(chǎn)部門一般,是創(chuàng)造利潤的單位,此關(guān)若把守得當(dāng),只進一些會賺錢的貨,自然就可以確保超市的基本業(yè)績。一般而言, 采購 組織可分為分權(quán)式 采購 組織及集權(quán)式 采購 組織兩類,這兩類組織模式各有利弊,業(yè)者可視個人的規(guī)模、目標(biāo)而選定適合自己的模式。

在 采購 過程中,數(shù)據(jù)分析具有極其重要的戰(zhàn)略意義,是優(yōu)化供應(yīng)鏈和 采購 決策的核心大腦。因此做好數(shù)據(jù)分析,是 采購 過程中最重要的環(huán)節(jié)之一。
那么如何做好數(shù)據(jù)分析呢?以下梳理出數(shù)據(jù)分析的8步流程,以及常見的7種分析思路。在啟動數(shù)據(jù)分析前,最好跟主管或數(shù)據(jù)經(jīng)驗較豐富的同事確認(rèn)每一步的分析流程。

一、數(shù)據(jù)分析八流程:

1、為什么分析?
首先,你得知道為什么分析?弄清楚此次數(shù)據(jù)分析的目的。比如,什么類型的客戶交貨期總是拖延。你所有的分析都的圍繞這個為什么來回答。避免不符合目標(biāo)反復(fù)返工,這個過程會很痛苦。

2、分析目標(biāo)是誰?
要牢記清楚的分析因子,統(tǒng)計維度是金額,還是產(chǎn)品,還是供應(yīng)商行業(yè)競爭趨勢,還是供應(yīng)商規(guī)模等等。避免把金額當(dāng)產(chǎn)品算,把產(chǎn)品當(dāng)金額算,算出的結(jié)果是差別非常大的。

3、想達到什么效果?
通過分析各個維度產(chǎn)品類型,公司 采購 周期, 采購 條款,找到真正的問題。例如這次分析的薄弱環(huán)節(jié)供應(yīng)商,全部集中 采購 ,和保持現(xiàn)狀,都不符合利益最大化原則。通過分析,找到真正的問題根源,發(fā)現(xiàn)精細(xì)化 采購 管理已經(jīng)非常必要了。

4、需要哪些數(shù)據(jù)?
采購 過程涉及的數(shù)據(jù),很多,需要哪些源數(shù)據(jù)? 采購 總額?零部件行業(yè)競爭度?貨款周期? 采購 頻次?庫存?zhèn)湄洈?shù)?客戶地域因子?客戶規(guī)模?等等列一個表。避免不斷增加新的因子。

5、如何采集?
數(shù)據(jù)庫中供應(yīng)商信息采集,平時供應(yīng)商各種信息錄入,產(chǎn)品特性錄入等,做數(shù)據(jù)分析一定要有原料,否則巧婦難為無米之炊。零售動力

6、如何整理?
整理數(shù)據(jù)是門技術(shù)活。不得不承認(rèn)EXCEL是個強大工具,數(shù)據(jù)透視表的熟練使用和技巧,作為支付數(shù)據(jù)分析必不可少,各種函數(shù)和公式也需要略懂一二,避免低效率的數(shù)據(jù)整理。Spss也是一個非常優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理工具,特別在數(shù)據(jù)量比較大,而且當(dāng)字段由特殊字符的時候,比較好用。

7、如何分析?
整理完畢,如何對數(shù)據(jù)進行綜合分析,相關(guān)分析?這個是很考驗邏輯思維和推理能力的。同時分析推理過程中,需要對產(chǎn)品了如指掌,對供應(yīng)商很了解,對 采購 流程很熟悉。看似一個簡單的數(shù)據(jù)分析,其實是各方面能力的體現(xiàn)。首先是技術(shù)層面,對數(shù)據(jù)來源的抽取-轉(zhuǎn)換-載入原理的理解和認(rèn)識;其實是全局觀,對季節(jié)性、公司等層面的業(yè)務(wù)有清晰的了解;最后是專業(yè)度,對業(yè)務(wù)的流程、設(shè)計等了如指掌。練就數(shù)據(jù)分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在實踐中不斷成長和升華。一個好的數(shù)據(jù)分析應(yīng)該以價值為導(dǎo)向,放眼全局、立足業(yè)務(wù),用數(shù)據(jù)來驅(qū)動增長。零售動力

8、如何展現(xiàn)和輸出?
數(shù)據(jù)可視化也是一個學(xué)問。如何用合適的圖表表現(xiàn)?每一種圖表的寓意是什么?下面列舉下常用的8個圖表:

(1)折線圖:合適用于隨時間而變化的連續(xù)數(shù)據(jù),例如隨時間收入變化,及增長率變化。
(2)柱型圖:主要用來表示各組數(shù)據(jù)之間的差別。主要有二維柱形圖、三維柱形圖、圓柱圖、圓錐圖和棱錐圖。
(3)堆積柱形圖:堆積柱形圖不僅可以顯示同類別中每種數(shù)據(jù)的大小,還可以顯示總量的大小。
(4)線-柱圖:這種類型的圖不僅可以顯示出同類別的比較,還可以顯示出趨勢情況。
(5)條形圖:類似于橫向的柱狀圖,和柱狀圖的展示效果相同,主要用于各項類的比較。
(6)餅圖:主要顯示各項占比情況。餅圖一般慎用,除非占比區(qū)別非常明顯。因為肉眼對對餅圖的占比比例分辨并不直觀。而且餅圖的項,一般不要超過6項。6項后建議用柱形圖更為直觀。
(7)復(fù)合餅圖:一般是對某項比例的下一步分析。零售動力
(8)母子餅圖:可直觀地分析項目的組成結(jié)構(gòu)與比重

圖表不必太花哨,一個表說一個問題就好。用友好的可視化圖表,節(jié)省閱讀者的時間,也是對閱讀者的尊重。

有一些數(shù)據(jù),辛辛苦苦做了整理和分析,最后發(fā)現(xiàn)對結(jié)論輸出是沒有關(guān)系的,雖然做了很多工作,但不能為了體現(xiàn)工作量而堆砌數(shù)據(jù)。

在展現(xiàn)的過程中,請注明數(shù)據(jù)的來源,時間,指標(biāo)的說明,公式的算法,不僅體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的專業(yè)度,更是對報告閱讀者的尊重。

二、數(shù)據(jù)分析七思路:

1、簡單趨勢
通過實時訪問趨勢了解供應(yīng)商及時交貨情況。如產(chǎn)品類型,供應(yīng)商區(qū)域(交通因子), 采購 額, 采購 額對供應(yīng)商占比。零售動力

2、多維分解
根據(jù)分析需要,從多維度對指標(biāo)進行分解。例如產(chǎn)品 采購 金額、供應(yīng)商規(guī)模(需量化)、產(chǎn)品復(fù)雜程度等等維度。

3、轉(zhuǎn)化漏斗
按照已知的轉(zhuǎn)化路徑,借助漏斗模型分析總體和每一步的轉(zhuǎn)化情況。常見的轉(zhuǎn)化情境有不同供應(yīng)商及時交貨率趨勢等。

4、用戶分群
在精細(xì)化分析中,常常需要對有某個特定行為的供應(yīng)商群組進行分析和比對;數(shù)據(jù)分析需要將多維度和多指標(biāo)作為分群條件,有針對性地優(yōu)化供應(yīng)鏈,提升供應(yīng)鏈穩(wěn)定性。

5、細(xì)查路徑
數(shù)據(jù)分析可以觀察供應(yīng)商的行為軌跡,探索供應(yīng)商與本公司的交互過程;進而從中發(fā)現(xiàn)問題、激發(fā)靈感亦或驗證假設(shè)。

6、留存分析
留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關(guān)聯(lián)。一般我們講的留存率,是指“新新供應(yīng)商”在一段時間內(nèi)“重復(fù)行為”的比例。通過分析不同供應(yīng)商群組的留存差異、使用過不同功能供應(yīng)商的留存差異來找到供應(yīng)鏈的優(yōu)化點。零售動力

7、A/B 測試
A/B測試就是同時進行多個方案并行測試,但是每個方案僅有一個變量不同;然后以某種規(guī)則優(yōu)勝略汰選擇最優(yōu)的方案。數(shù)據(jù)分析需要在這個過程中選擇合理的分組樣本、監(jiān)測數(shù)據(jù)指標(biāo)、事后數(shù)據(jù)分析和不同方案評估。

不單是供應(yīng)商及時交貨的數(shù)據(jù)分析,其他的數(shù)據(jù)分析流程和思路也一樣適用,只是維度重點很多,以及組合的維度也非常多,因此就需要更清晰的思路和大局觀,避免陷入到數(shù)據(jù)海洋中。

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