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  • 服飾業資料分析與調整方案 | iChic Analytics

    服飾業之核心資料分析與調整方案 {營業額} 1)、營業額反映了店鋪的生意走勢。 針對以往銷售資料,結合地區行業的發展狀況,通過對營業額的每天定期跟進,每週總結比較,以此來調整促銷及推廣活動。 2)、為店鋪及員工設立銷售目標。 ● 根據營業額資料,設立店鋪經營目標及員工銷售目標,將營業額目標細分到每月、每週、每日、每時段、每班次、每人,讓員工的目標更加清晰; ● 為員工月度目標達成設立相應的獎勵機制,激勵員工衝上更高的銷售額; ● 每天監控營業額指標完成程式情況,當目標任務未能達成時,應立即推出預備方案,如月中的目標程式不理想時應及時調整人員、貨品、促銷方案。 3)、比較各分店銷售狀況。 營業額指標有助於比較各分店的銷售能力,從而為優化人員結構及貨品組合提供參考。 {分類貨品銷售額} 分類貨品銷售額即店鋪中各個品類貨品的銷售額,如茄克、休閒褲、襯衣等。通過分類貨品銷售額指標的分析,可以瞭解: 1)、各分類貨品銷售情況及所佔比例是否合理,為店鋪的訂貨、組貨及促銷提供參考依據,從而作出更完善的貨品調整,使貨品組合更符合店鋪實際消費情況。 2)、瞭解該店或該區的消費取向,即時作出補貨、調貨的措施,並針對性調整陳列,從而優化庫存及利於店鋪利潤最大化。對於銷售額低的品類,則應考慮在店內加強促銷,消化庫存。 3)、比較本店分類貨品銷售與地區的正常銷售比例,得出本店的銷售特性,對慢流品類應考慮多加展示,同時加強導購對慢流品類的重點推介及搭配銷售能力。 {前十大暢銷款} 1)、定期統計分析前十大暢銷款(每週/月/季),瞭解暢銷的原因及庫存狀況。 2)、根據銷售速度及週期對前十大暢銷款設立庫存安全線,適當做出補貨或尋找替代品的措施。 3)、教導員工利用暢銷款搭配平銷款或滯銷款銷售,帶動店鋪貨品整體的流動。 {前十大滯銷款} 1)、定期統計分析前十大滯銷款(每週/月/季),瞭解滯銷的原因及庫存狀況。 2)、尋找滯銷款的賣點,並加強對導購的產品培訓,提升導購對滯銷品的銷售技巧。 3)、調整滯銷品的陳列方式及陳列位置,避免在店鋪的角落,並配合人員進行重點推介。 4)、制定滯銷品的銷售激勵政策(有選擇性實施),如賣出一件滯銷款,獎勵*元,賣出二件,獎勵*元…… 5)、對滯銷品做出調貨/退貨,或者是促銷的準備。 {連帶率(銷售件數/銷售單數)} 1)、連帶率的高低是瞭解店鋪人員貨品搭配銷售能力的重要依據。 2)、連帶率低於1.3,則應立即提升員工的附加推銷力度,並給員工做附加推銷培訓,提升連帶銷售能力。 3)、當連帶率低時,應調整關聯產品的陳列位置,如把可搭配的產品陳列在相近的位置,在銷售時起到便利搭配的作用,提升關聯銷售。 4)、當連帶率低時,應檢查店鋪所採取的促銷策略,調整合適的促銷方式,鼓勵顧客多買。 {坪效(每天每平米的銷售額)} 1)、例如,店鋪月坪效=月銷售額/營業面積/天數。此指標能分析店鋪面積的生產力,深入瞭解店鋪銷售的真實情況。 2)、坪效可以為訂貨提供參考,及定期監控確認店內庫存是否足夠,坪效的分析意義也意味著增加有效營業面積則可增加營業額。 3)、坪效低的原因通常有:員工銷售技能低;陳列不當;品類缺乏;搭配不當等。 4)、坪效低則應思考: ● 櫥窗及模特是否大部分陳列了低價位的產品? ● 導購是否一致傾向於賣便宜類的產品? ● 黃金陳列位置的貨品銷售反應是否不佳? ● 店長是否制定了每週的主推貨品,並對員工做主推貨品的賣點培訓? {人效(每天每人的銷售額)} 1)、例如,店鋪月人效=月銷售額/店鋪總人數/天數。此指標反映了店鋪人員的整體銷售素質高低與否及人員配置數量是否合理等。 2)、人效過低,則須檢查員工的產品知識及銷售技巧是否存在不足,或排班不合理,排班應保證每個班都有銷售能力強的導購,能提供人效的指標。 3)、根據員工最擅長的產品安排對應的銷售區域,能有效提升人效。 {客單價(銷售額/銷售單數)} 1)、客單價的高低反映了店鋪顧客消費承受能力的情況,多訂適合消費者承受力價位的產品,有助於提升營業額。 2)、比較店鋪中貨品與客人承受能力是否相符,將高於平均單價的產品在賣場做特殊陳列 。 3)、用低於平均單價的產品吸引實際型顧客,豐富了顧客類型自然提升了銷售額。 4)、增加以平均單價為主的產品數量和類別,將平均單價做為貨品訂貨的參考價格。 5)、提升中高價位的產品銷售,是提升客單價的重要方法,店長應培訓員工如何做中高價位產品的銷售及如何迴應顧客價位高的異議。 {貨品流失率(貨品流失率=缺失貨品吊牌價÷期間銷售額×100%)} 1)、減少貨品流失率的方法有: ● 合理佈局人員在賣場的站位。 ● 嚴格對待交接班工作,認真清點貨品數目,對出現問題及時做檢查和總結,以避免錯誤重複出現。 ● 在客流高峰期時,員工應提高警惕性,加強配合力度,以杜絕貨品無謂流失。 {存銷比(存銷比=庫存件數÷月銷售件數)} 1)、存銷比過高,意味著庫存總量或結構不合理,資金效率低。 2)、存銷比過低,意味著庫存不足,生意難於最大化。 3)、存銷比反映的是總量問題,總量合理未必結構合理,月存銷比維持在3—4之間是比較良好的。 4)、存銷比細分包括:各品類貨品存銷比、新老貨存銷比、款式存銷比等。 {VIP佔比(VIP消費額/營業額)} 1)、此指標反映的是店鋪VIP的消費情況,從側面表明店鋪市場佔有率和顧客忠誠度,考量店鋪的綜合服務能力和市場開發能力。 2)、一般情況下,VIP佔比在45%-55%之間比較好;這時公司的利益是最大化的,市場拓展與顧客忠誠度都相對正常,且業績也會相對穩定。若是低於這個數值區間,就表示有顧客流失,或者是市場認可度差,店鋪的服務能力不佳;若是VIP高於數值區間,則表示開發新客戶的能力太弱。假若是先高後低,就表示顧客流失嚴重。 {庫存週轉率(營業額/平均庫存)} 1)、平均庫存=(期初庫存量+期末庫存量)/2 例:某店1月份銷售額為40萬,1月期初庫存金額為16萬,期末庫存金額為12萬,則此店1月的週轉率=2*40萬/(16萬+12萬)=2.86 2)、此指標反映店鋪貨品的流動週轉速度,反映出貨品的暢銷情況,週轉率越高,意味著經營效率越高,或存貨管理越好。 {銷售折扣(營業額/銷售吊牌金額)} 1)、銷售折扣是反映店鋪折讓的情況,直接影響店鋪的毛利額,是利潤中很重要的指標。 2)、店鋪的營業額很高,並不代表著利潤高,應參考銷售折扣的高低,若銷售折扣比較低,則說明店鋪在做促銷,店鋪的毛利率是很低的,所以一個店鋪毛利的高低是和營業額及銷售折的高低有關的。

  • 新品上市 @客流遇到金流@ | iChic Analytics

    當新品上市時 @客流遇到金流@ 3C店總是會不時有新品推陳出新時,依市場知名品牌在北台灣的門市客流量可觀察到:新品上市所帶動的詢問性流量會在預計上市前一週即起動,連動性買氣(除了主新品,週邊互補或進階性商品可延續二~三週的發燒期)。 而在二組原始數據相遇時,即可發現該門市在有客流量時,並未有相對的銷售,且連續週期地集中在閉店前才有明顯的銷售;經訪談瞭解,在高客流期間,人力吃緊,故才在客流離峰期(即閉店前)才將數小時前的銷售入帳至POS機。 總部依數據圖表發現的門市管理問題,溝通人力配置及即時入帳的必要性管理,成為客流分析報表的另一營業管理應用。

  • UNIsLetter | 感知客吉 * UniPro

    網際上雲端平台服務 城際間感知大街小巷 討論桌上交流可行方案 網際上雲端平台服務 1/3

  • Brickstream 技術教學 | iChic Analytics

    Brickstream Tech Studies Brickstream Dashboard 2 minute Video Brickstream Dashboard 5 minute Video Brickstream HighVolume Brickstream Video Analytics Managed Services Brickstream Technology Brickstream Security Brickstream Queuing Brickstream Operations Brickstream Overview Brickstream Clarity 2.0 Self Service Grocery Queue Example Brickstream Queue Example Brickstream HighVolume Counting

  • iChic Analytics | 吉客分析

    1/4 零售客流分析 觀光客流分析 吉客裝置現場 商場分析 吉客現場@Taiwan Chain Store Shopping Mall 台灣風景區人潮 Market Trend Dept.Store 給店長 Outlet Center 提袋率 評估促銷 Kyushu 來台人次 滯留客數 吉星服務率 數據故事 精確度 吉客 iChic Complex 吉客分析 iChic Analytics Learn More ​吉客台灣 iChic Taiwan Learn More 吉客分析 零售客流|Retail 【零售客流】台北101Mall 2019-2023 營業額分析 31 吉客分析 零售客流|Retail 【零售客流】跟著南科看南紡購物中心2019-2023 營業額分析 54 Chi 吉客產業|Industries 【吉客產業】2023年台灣三大科學園區產值 47 Woter 吉客現場|Sites Survey 【吉客現場】2024.08 網路報導彙整 34 吉客旅學 吉客現場|Sites Survey 【吉客現場】美式生活咖啡第一品牌|星巴克 26 吉客旅學 吉客現場|Sites Survey 【吉客現場】Amazon Go 實體新零售體驗 41 吉客分析 零售客流|Retail 【零售客流】2024年一~五月日本購物商場營業額分析|以福岡市商場為例 87 Chi 吉客現場|Sites Survey 【吉客現場】既實感式消費運動用品|Alpen FUKUOKA 85 Chi 吉客現場|Sites Survey 【吉客現場】跟著台積去九州|熊本鶴屋百貨 137 吉客分析 零售客流|Retail 【零售客流】台北京站時尚廣場 2018-2023 營業額分析 122 吉客分析 觀光客流|Tourism 【觀光客流】2019年1月 - 2024年2月台灣出境人次趨勢 87 吉客分析 零售客流|Retail 【零售客流】中友百貨 2019-2023 營業額分析 170 吉客旅學 吉客現場|Sites Survey 【吉客現場】香港機場之無人便利商店|Travelwell 334 吉客分析 零售客流|Retail 【零售客流】義大世界 Outlet 2019-2023 營業額分析 270 吉客旅學 吉客現場|Sites Survey 【吉客現場】香港機場之英國百年名品|Fortnum & Mason 126 吉客分析 零售客流|Retail 【零售客流】林口三井 Outlet 2019-2023 營業額分析 417 吉客分析 吉客產業|Industries 【吉客產業】2023年 台灣Outlet Center 營業績效概覽 142 吉客分析 零售客流|Retail 【零售客流】桃園華泰 Outlet 2019-2023 營業額分析 254 1 2

  • 客流分析課程 | iChic Analytics

    Academy Course Email You 課程介紹|線上教學 預計2018Q3上線。英文發音中文字幕 Send Success! Message received. 9月13日 2 分鐘 【零售客流】台北101Mall 2019-2023 營業額分析 31 8月29日 2 分鐘 【零售客流】跟著南科看南紡購物中心2019-2023 營業額分析 54 7月21日 2 分鐘 【零售客流】2024年一~五月日本購物商場營業額分析|以福岡市商場為例 87 7月5日 2 分鐘 【零售客流】台北京站時尚廣場 2018-2023 營業額分析 122 5月15日 2 分鐘 【零售客流】中友百貨 2019-2023 營業額分析 170 4月25日 3 分鐘 【零售客流】麗寶Outlet 2019-2023 營業額分析 89

  • 客流團隊 | UniPro

    Who serve you 商場分析 吉客現場@Taiwan Chain Store Shopping Mall 台灣風景區人潮 Market Trend Dept.Store 給店長 Outlet Center 提袋率 評估促銷 Kyushu 來台人次 滯留客數 吉星服務率 數據故事 精確度 Engineers Programmers Data Storytellers Course Tutors ​

  • 商業旅學|Bespoke Trip

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  • 商業客流|People Counting

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  • 吉客圖卡 | iChic Analytics

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  • 客製定期報表 | UniPro

    Data Storytelling 商場分析 吉客現場@Taiwan Chain Store Shopping Mall 台灣風景區人潮 Market Trend Dept.Store 給店長 Outlet Center 提袋率 評估促銷 Kyushu 來台人次 滯留客數 吉星服務率 數據故事 精確度 ​Weekly-story Report ​週報表|威力時段 Monthly-story Report 月報表|年趨勢 Cross-data-story ​提袋率|客服率 Tell story to onsite staffs ​門市同仁內訓 9月13日 2 分鐘 【零售客流】台北101Mall 2019-2023 營業額分析 31 8月29日 2 分鐘 【零售客流】跟著南科看南紡購物中心2019-2023 營業額分析 54 7月21日 2 分鐘 【零售客流】2024年一~五月日本購物商場營業額分析|以福岡市商場為例 87 7月5日 2 分鐘 【零售客流】台北京站時尚廣場 2018-2023 營業額分析 122 5月15日 2 分鐘 【零售客流】中友百貨 2019-2023 營業額分析 170 4月25日 3 分鐘 【零售客流】麗寶Outlet 2019-2023 營業額分析 89 1 2 3 4 5 7月18日 1 分鐘 【觀光客流】2023年1月 - 2024年3月台灣出境|首站日本總人次 vs 首站九州人次 49 6月13日 1 分鐘 【觀光客流】2019年1月 - 2024年2月台灣出境人次趨勢 87 2023年9月5日 1 分鐘 【觀光客流】2023年7月台灣出境人次趨勢 163 2023年8月29日 1 分鐘 【觀光客流】2023 1~5月來台人次趨勢 64 2023年6月10日 3 分鐘 【觀光客流】數據視覺|東北角暨宜蘭海岸風景區近三年特定景點趨勢 (2020-2022) 16 2022年10月14日 3 分鐘 【觀光客流】數據視覺|金門縣特定景點歷年七月趨勢 (2011-2021) 43 1 2 3 4 5

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