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　　導(dǎo)讀：通過數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)“一次報(bào)表”很難發(fā)現(xiàn)的新問題，給予企業(yè)自身狀況分析與整改提供新的參考與思路。

　　四大工具

　　1、進(jìn)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(jìn)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(jìn)貨資料。換言之，如能以較科學(xué)的方式來獲取進(jìn)銷存的資料，較能給經(jīng)營帶來大的助益。

　　2、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(diǎn)在那里，以及如何加以改善。

　　3、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(jì)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(qiáng)化弱的分類。

　　4、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(jì)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(duì)伍，如此嚴(yán)密地把守住貨物進(jìn)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(jìn)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(yàn)較豐富的同事確認(rèn)每一步的分析流程。

　　數(shù)據(jù)分析八大流程

　　1、為什么要分析

　　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(jì)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(dá)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。

　　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(qiáng)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(jìn)行綜合分析，相關(guān)分析？這個是很考驗(yàn)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(shí)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?。D(zhuǎn)換－載入原理的理解和認(rèn)識；其實(shí)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(jì)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(shí)踐中不斷成長和升華。一個好的數(shù)據(jù)分析應(yīng)該以價(jià)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。

　　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：

　?。?）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。

　?。?）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。

　?。?）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。

　?。?）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(xiàng)類的比較。

　?。?）餅圖：主要顯示各項(xiàng)占比情況。餅圖一般慎用，除非占比區(qū)別非常明顯。因?yàn)槿庋蹖︼瀳D的占比比例分辨并不直觀。而且餅圖的項(xiàng)，一般不要超過6項(xiàng)。6項(xiàng)后建議用柱形圖更為直觀。

　?。?）復(fù)合餅圖：一般是對某項(xiàng)比例的下一步分析。

　?。?）母子餅圖：可直觀地分析項(xiàng)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(bào)告閱讀者的尊重。

　　數(shù)據(jù)分析七思路

　　1、簡單趨勢

　　通過實(shí)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。

　　2、多維分解

　　根據(jù)分析需要，從多維度對指標(biāo)進(jìn)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(jìn)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(jìn)而從中發(fā)現(xiàn)問題、激發(fā)靈感亦或驗(yàn)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(diǎn)。

　　7、A/B 測試

　　A/B測試就是同時進(jìn)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(diǎn)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。