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】
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
重视日常经营数据统计与大数据分析的重要性
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
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
