大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于鞋服sku的问题，于是小编就整理了1个相关介绍鞋服sku的解答，让我们一起看看吧。
通过门店的销售数据，还可以分析出门店哪些其他的数据？
作为常规门店，简单而言，可以分析出门店的客单量和客单价。不同行业在客单量和客单价的关注度是不一样的。比如餐饮类考虑的是上座率和座位的轮转率，相应的更加在意客单量，毕竟一桌能卖多钱，也就是客单价主要取决于菜价和本地消费水平，所以更关注客单量。
根据自身行业来判断，如果想要提高客单量，重点看消费笔数，也就是要在引人，员工服务，产品质量上下功夫。如果想要提高客单价，可以在产品单价或者是其他增值服务上研究。
比如会员制的门店，可以根据不同档位的会员消费结构来判断主要活动档位和礼品选择，店面目前会员100档顾客较多，针对性的想办法把100档提高到150档。比如会员基数少，针对性开展新会员开卡活动等。
具体不同行业的二级指标是不一样的，也就是关注点是不一样的，具体看门店实际情况。数据分析的大方向是通过数据分析，找到顾客的需求和顾客的消费习惯，通过店面活动或者其他调整引导顾客的消费习惯，从而提升销售额，增加利润。
以上为个人浅谈，希望对你有所帮助。
门店业绩分析：从区域、门店横向对比各业绩指标，从纵向（近12个月、近30天）分析趋势；
门店销售库存分析：商品大、中、小类、明细商品以及门店各维度的销售与库存占比、库存效率指标；
……
能分析出哪些信息都取决于你的分析维度。你可以从实际的零售业务出发去指定分析目标，合理设置分析维度来获取所需的数据分析信息。
如果实在不知道怎么做利用门店销售数据做分析，那么，你可以去看看奥威软件BI体验中心上的零售数据分析报表。相信会有所收获。
*奥威软件BI体验中心上的零售数据分析报表均源自零售行业BI方案，以下为部分截图
零售驾驶舱
数据是个好东西，既能够反映出消费者过去的行为习惯，也能够预测出消费者的未来行为倾向。伴随着数据分析工具和数据挖掘渠道的日益丰富及多样化，数据应用越来越广泛，数据对于实体店的发展也越发重要。
当然，这里的数据化，并不是说实体店经营多少类别、多少品牌、多少SKU等方面的数据，而是说实体店本身能够接入互联网或移动互联网，既能增强内部员工、上下游供应商的沟通协作，提升生意效率，同时连接着成千上万的客户，提供便利的购物体验。
那么，智慧门店如何帮助实体店数据化呢？秦丝商学院零售专家建议，可以从经营业绩、业务模式、消费者行为、员工管理四大维度进行分析。
随着科学技术的不断进步，门店经营越来越讲究精细化管理，管理者通过门店业绩报表，及时调整经营策略，已成为每天重要的工作。根据我们的了解，当前，国内有很多实体店的财务报表仍旧流于形式，经营管理依赖于决策者自身的经验。如此，必然会增加实体店的经营风险。
因此，必须对整体经营业绩数据化。不仅要分阶段的日报月报季报，还要从多方面的数据报表，比如商品数据报表、销售员业绩报表、门店业绩报表、客户购买报表、仓库出入库报表等，供决策者参考。关于管理者日常需关注的数据指标，已在第四章第十八节有详细的说明，在这里不再说明。除此之外，还要努力培养决策者的数据意识，同时要通过更加合理便捷的渠道让实体店的管理者实时了解本店的经营业绩。
到此，以上就是小编对于鞋服sku的问题就介绍到这了，希望介绍关于鞋服sku的1点解答对大家有用。
