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超市采购数据分析的四大工具、八个流程、七种思路

文章关键字:采购    作者:零售动力    发布时间:2017-5-11 11:42:11   我要评价

采购 最终的目的就是在贩卖获利,所以 采购 是否有绩效,最终的表现就显示在数据上,而数据是很现实的,没有达到既定的目标,效率就会被判定为“差”。因此,在 采购 的数据管理上,现提出几种管理数据做为分析判断的工具:

一、进销存的数据资料掌握
要能明确算出每个部门,每个中分类,每月的进销存数据,而利用POS系统及EOS系统较能很快掌握公司的销售资料及进货资料。换言之,如能以较科学的方式来获取进销存的资料,较能给经营带来大的助益。

二、分类的构成比分析
管理一个公司的商品,不能只是知道全店的营业额和利益,也不能只顾及部门的营业额及利益。例如:不但要知道饮料类这个中分类的营业额及利益是多少,对于它所占的构成比也要了解,才能知道销售的弱点在那里,以及如何加以改善。零售动力

三、毛利率分析
毛利率=毛利率/营业额×100
对于每一个分类也要能将毛利率计算出来,了解哪一个分类的获利能力好,哪一个分类的获利能力差,而调整商品结构或强化弱的分类。

四、商品回转率分析
商品回转率=营业额/初期存货+期末存货/2×100
商品回转天数=365天/年商品回转率

超市的经营决窍之一,就在求取快速的商品回转率,所以对于每一分类的回转率须予以计算出来,回转率愈快愈好。因回转率愈快,商品鲜度愈佳,资金回收速度也快;如此形成一个良性的循环,经营才会杰出。一般来说,超市的回转次数,一年应保持在20—22次以上才合乎标准,经营者可以检查一下自己公司的回转次数,是否在标准之内,若在标准之外,可就要好好努力了。

采购 部门是超市创造业绩的部门,所以如果没有完备的 采购 组织存在,超市根本不可能存在,更不用说想赚钱了,因此超市在谈利润的第一步就是要先组织一支战斗力十足的 采购 战斗队伍,如此严密地把守住货物进出的第一关,才有可能使超市真正立于不败之地。

采购 部门就如同制造业的生产部门一般,是创造利润的单位,此关若把守得当,只进一些会赚钱的货,自然就可以确保超市的基本业绩。一般而言, 采购 组织可分为分权式 采购 组织及集权式 采购 组织两类,这两类组织模式各有利弊,业者可视个人的规模、目标而选定适合自己的模式。
 

采购 过程中,数据分析具有极其重要的战略意义,是优化供应链和 采购 决策的核心大脑。因此做好数据分析,是 采购 过程中最重要的环节之一。
那么如何做好数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程,以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前,最好跟主管或数据经验较丰富的同事确认每一步的分析流程。

一、数据分析八流程:

1、为什么分析?
首先,你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如,什么类型的客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦。

2、分析目标是谁?
要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等。避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结果是差别非常大的。
 
3、想达到什么效果?
通过分析各个维度产品类型,公司 采购 周期, 采购 条款,找到真正的问题。例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中 采购 ,和保持现状,都不符合利益最大化原则。通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化 采购 管理已经非常必要了。
 
4、需要哪些数据?
采购 过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据? 采购 总额?零部件行业竞争度?货款周期? 采购 频次?库存备货数?客户地域因子?客户规模?等等列一个表。避免不断增加新的因子。
 
5、如何采集?
数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。零售动力
 
6、如何整理?
整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。
 
7、如何分析?
整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对 采购 流程很熟悉。看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。零售动力
 
8、如何展现和输出?
数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表:

 (1)折线图:合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。
(2)柱型图:主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
(3)堆积柱形图:堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。
(4)线-柱图:这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。
(5)条形图:类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。
(6)饼图:主要显示各项占比情况。饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项,一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。
(7)复合饼图:一般是对某项比例的下一步分析。零售动力
(8)母子饼图:可直观地分析项目的组成结构与比重
 
图表不必太花哨,一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表,节省阅读者的时间,也是对阅读者的尊重。
 
有一些数据,辛辛苦苦做了整理和分析,最后发现对结论输出是没有关系的,虽然做了很多工作,但不能为了体现工作量而堆砌数据。
 
在展现的过程中,请注明数据的来源,时间,指标的说明,公式的算法,不仅体现数据分析的专业度,更是对报告阅读者的尊重。
 
二、数据分析七思路:
 
1、简单趋势
通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型,供应商区域(交通因子), 采购 额, 采购 额对供应商占比。零售动力
 
2、多维分解
根据分析需要,从多维度对指标进行分解。例如产品 采购 金额、供应商规模(需量化)、产品复杂程度等等维度。
 
3、转化漏斗
按照已知的转化路径,借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。
 
4、用户分群
在精细化分析中,常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件,有针对性地优化供应链,提升供应链稳定性。
 
5、细查路径
数据分析可以观察供应商的行为轨迹,探索供应商与本公司的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。
 
 6、留存分析
留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率,是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。零售动力
 
7、A/B 测试
A/B测试就是同时进行多个方案并行测试,但是每个方案仅有一个变量不同;然后以某种规则优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。
 
不单是供应商及时交货的数据分析,其他的数据分析流程和思路也一样适用,只是维度重点很多,以及组合的维度也非常多,因此就需要更清晰的思路和大局观,避免陷入到数据海洋中。

文章关键字:采购    作者:零售动力
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