一个乡镇上的吃喝玩乐商家有多少？怎么管理铺货的门店数据

本文目录

• 一个乡镇上的吃喝玩乐商家有多少
• 怎么管理铺货的门店数据
• 门店数据化运营产生更多订单的根本原因是什么
• 门店数据基础概念
• 线下门店如何建立用户数据系统
• 门店数据中台如何建设
• 门店口碑数据哪里看
• 店铺运营数据分析，运营要看哪些店铺数据
• 淘宝店铺数据怎么看店铺数据怎么分析
• 干货分享：服装店销售数据分析怎么做

一个乡镇上的吃喝玩乐商家有多少

每个省的前十个县市的六大餐饮品牌门店总数。第4梯安徽县域门店：麦当劳11家，必胜客8家，海底捞10家，星巴克2家，汉堡王0家，肯德基29家，共60家。河南县域门店：麦当劳12家，必胜客7家，海底捞6家，星巴克7家，汉堡王1家，肯德基28家，共61家。湖北县域门店：麦当劳9家，必胜客3家，海底捞3家，星巴克1家，汉堡王0家，肯德基23家，共39家。辽宁县域门店：麦当劳5家，必胜客3家，海底捞1家，星巴克2家，汉堡王0家，肯德基23家，共34家。四川县域门店：麦当劳14家，必胜客5家，海底捞6家，星巴克12家，汉堡王3家，肯德基26家，共66家。第3梯山东县域门店：麦当劳12家，必胜客11家，海底捞17家，星巴克8家，汉堡王2家，肯德基48家，共98家。湖南县域门店：麦当劳19家，必胜客22家，海底捞8家，星巴克9家，汉堡王1家，肯基基54家，共113家。河北县域门店：麦当劳29家，必胜客16家，海底捞18家，星巴克9家，汉堡王4家，肯德基47家，共123家。广东县域门店：麦当劳38家，必胜客13，海底捞12家，星巴克15家，汉堡王4家，肯德基53家，共135家。第2梯（独一档）福建：麦当劳47家，必胜客19家，海底捞18家，星巴克29家，汉堡王11家，肯德基64家，共188家。第1梯江苏：麦当劳39家，必胜客39家，海底捞27家，星巴克101家，汉堡王25家，肯德基172家，共403家。浙江：麦当劳45家，必胜客38家，海底捞22家，星巴克81家，汉堡王18家，肯德基153家，共357家。再次说明，这是各省份的前十个县市的门店数据，是县域基层消费水平。江浙一带的确是最强的，粤闽两省被低估了，广东的县域一直被人诟病，认为比较弱，但是门店却有很多家。福建是被低估最严重的省，除了江浙，可以独一档。

怎么管理铺货的门店数据

用马克水印相机！简直是时间管理大师，业务员用马克拍照会生成真实防篡改的时间地点水印，没法偷懒，效率自然提升了，而且系统还会自动统计门店数据，不管是管理上，还是工作中，都对效率提升非常有帮助∞

门店数据化运营产生更多订单的根本原因是什么

能够更好地掌握消费者行为。通过数据分析，可以更加有效地实现客户细分、客户洞察、客户价值识别和客户沉淀，从而有效提升客户的购买力和满意度，从而获得更多的订单。数据化运营是指数据的所有者通过对于数据的分析挖掘，把隐藏在海量数据中的信息作为商品，以合规化的形式发布出去，供数据的消费者使用。

门店数据基础概念

对终端的正确分析将是最重要的内容。人流量、进店率、续销率和回头率都是每个门店需要统计的数据。终端门店销售好不好，直接影响到鞋服品牌各区域市场销量问题，那么哪些因素会影响终端门店的销售业绩呢？可用以下一个公式来表示： 终端门店销售额=商圈客流量×进店率×（成交率+续销率+回头增销率） 商圈客流量：对于终端零售来讲，商圈客流量是一个最重要的基础指标，俗语说开店第一要素是地段，第二是地段，第三还是地段，这里的地段就是指商圈，所谓商圈客流量，是指在门店所处商圈中来往经过的潜在客人的流量，客流量大小直接决定了进店客人的多寡。 人流量调查：从开门到关门一天走过多少人，统计一周然后取每日平均值，同样的方法统计一天有多少人进店。将进店人数除以人流量就得出进店率。进店率正常上下浮动范围在2％~3％，如果达不到，说明店铺的陈列、氛围不吸引人，因此需要改善陈列，使用海报等增添气氛。 进店率：指经过门店的客人进店的比例，进店的人数越多意味着销售机会越多，吸引更多的客人进店主要在于店铺货品陈列，人员精神面貌及产品的吸引力。 成交率在20％~30％属正常情况，但是成交率不高，需要检讨是否存在货品不够丰富的问题，如果常出现有没有合适的号码、颜色，这就说明备货不足，应想办法补货或者调货。续销率：指达成购买事实或意向的客人在原有购买计划基础上继续增加了购买的量，这主要依靠门店销售人员灵活运用系统走货概念，增加单个客人总体购买额度。 顾客来买上衣，导购员是否懂得推荐客户一条裤子与之搭配？因此“系统走货”的概念必须向导购员灌输，担任客户的衣服搭配顾问。客户进店选购本来想买一件上衣，经过导购的引导，不仅购买了上衣，还购买裤子，裤子就是续销的产品。郭汉尧说，续效率要保证在70％以上。 回头率：指一个客户在产生一次购买行为以后，依赖信任门店的产品及服务，不断回头重复购买，成为老客户，老客户的开发维护需要门店销售人员充分运用高超销售服务技巧。 新客户发展成老客户将使加盟商受益无穷。故而必须建立客户档案，制定相应的VIP客户的政策和老客户政策。新品推出或者销售活动及时通知客户，促销时老客户可以享受比较好的政策都是增加回头增销率的技巧。 成交率：指进店客人达成购买事实的比例，成交率的高低取决于店铺销售人员服务态度技巧和货品存量丰富程度，店铺人员销售技巧高，货品充足，则成交率高。 郭汉尧说，销售分为两方面，新客户的拓展和老客户的维护。新老客户带来的利益适用于“二八”原则，也就是说，老客户会带来80％的利润，新客户只能带来20％的收益，而且老客户的维护成本远比新客户的开发来得低。通常情况下开发一个新客户的成本相当于维护5~8个老客户的成本。

线下门店如何建立用户数据系统

线下门店如何建立用户数据系统方法如下。1、首先用户私域流量池连接的是各个流量渠道。包括线上官网、第三方外卖渠道、B2C渠道。线下有自有门店和业态相似，但不形成竞争关系的合作门店。2、接下来要实现的是用户的闭环构建，即线上-线下的流转。流量池用户通过直播、社区、的运营方式导入至线上小程序，顾客下单选择自提或者外卖方式，自提顾客回流至门店，门店相应做储值活动，将到店顾客最终转化为储值会员，实现终极的留存增长，然后由总部将门店忠实会员转化为引流到社区种草，优质内容再分享回社群，实现新一轮的裂变。流量池闭环对商家的意义是最大程度降低获客成本，将流量牢牢锁在私域流量池里。3、导购获客+裂变获客，为门店带来新用户流量池闭环形成以后，初步形成了一个稳定的获客系统，一方面尽最大可能将线上渠道用户沉淀至会员池，另一方面发挥线下门店员工的主观能动性，除了将已到店顾客转化至社群以外，可借助导购获客的模式激发店员的获客积极性。

门店数据中台如何建设

WakeData有提出过数据中台建设可以从“顶层设计、试点验证、能力扩大、提升治理”四个流程逐步推进，形成建设路径。搭建前，需要明确搭建目标，做好规划、匹配和投入，分步实施；搭建时，以单个具体业务作为切入点进行试点验证，减少交付压力；待试点得到有效验证后，再扩大建设范围，持续优化整合并沉淀，重塑企业价值链和IT架构；过程中，组织结构也要不断优化，逐渐形成流程规范，提升中台效率，进一步重构企业数字化生态。

门店口碑数据哪里看

从一些门店相应的平台进行查看。从一些门店相应的平台进行查看，例如：大众点评之类的。通过在平台内搜索品牌，快速查阅其全国门店数据，其中涵盖品牌的经营模式、目前营业情况、门店增长趋势、及门店分布等。其中营业情况包括品牌近期开、闭店数等。

店铺运营数据分析，运营要看哪些店铺数据

一、  流量数据

来源，集中时间、UV、PV；停留时长、浏览记录、操作行为、何处流失 、跳出率、到访率、停留时长、访问深度 

访客属性：性别、职业、学历、年龄、地域、使用设备、操作系统

二、  用户数据：

APP产品：启动次数、使用时长、使用频率、使用间隔、页面访问、人均浏览量、操作路径等；

1、拉新：激活用户量、新增用户量、注册转化、下载量、下载或注册渠道

2、活跃（登录）：DAU、MAU、活跃比例（如何定义高活&高活其他数据&高活新增、高活流失）

经过一个长生命周期（3个月-半年），用户的活跃率还能稳定保持到5%-10%，则是一个非常好的表现

3、留存率： 

（1）次日留存：因为都是新用户，所以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来分析用户的流失原因，通常这个数字如果达到了40%就表示产品非常优秀了。

（2）周留存：会经历一个完整的体验周期，如在这个阶段能够留下来，有可能成为忠诚度较高的用户。

（3）月留存：通常移动APP的迭代周期为2-4周一个版本，一个版本的更新，总是会或多或少的影响用户的体验，所以通过比较月留存率能够判断出每个版本更新是否对用户有影响。

（4）渠道留存

——挽回流失：流失（次日、周&月）、流失前行为、流失预警？何处流失、流失原因

用户挽回：通知用户（通知渠道、效果评估）、告诉用户新功能新改进等、挽回的用户更需要关怀；

需要关注用户流失的速度、分析流失的原因，对依然留存与活跃的用户给予重点的关注。

4、生命周期（较难）

图表支持：BDP个人版 

淘宝店铺数据怎么看店铺数据怎么分析

一、业绩层面1.行业大盘增长率情况2.同比增长情况3.环比增长情况二、店铺核心数据指标：转化率、客单价、销售额、DSR、PV、UV、加购收藏情况等。作为一个运营人员，基本的搜索、数据整合是必须具备的。数据源都已经罗列，学会自己去找数据!结合自己类目去规划!爆款打造和做事情一样都需要数据和计划。具体可以通过专业的数据工具进行分析。想要了解更多可以咨询任拓数据科技（上海）有限公司，该公司通过提供电商大数据行业Saas产品，包括“情报通”、“直播洞察”、“渠道管理”、“品牌洞察”、“市场洞察”等，在全球范围内累计为1,000多家品牌电商与30,000多家店铺提供全面实时的电商大数据服务。

干货分享：服装店销售数据分析怎么做

产品不会说话，数据本身也不会说话，那么怎么知道某产品的销售表现如何？产品价值如何？该产品是否有潜力？是否有效果？哪家店铺的销售业绩最好等等...... 这需要收集整理一系列的产品销售表现数据进行判断。那么服装店销售数据分析怎么做，可以让数据价值一目了然？我们可以参考下面这样的服装销售数据分析报表： 如上图所示，多维的动态分析报表，可帮助浏览者快速查看不同店铺的服装销售情况： 1、所有门店的销售数据指标（销额、成本、数量、毛利、订单数）一目了然； 2、轻松查看不同区域的收入占比构成； 3、各门店销售数据价值分布了如指掌； 4、各店铺销售收入排名情况清晰直观； 5、不同的服装销售品类的销售数据指标及其明细销售情况直观展现。 借助这样的销售数据分析报表，我们在浏览时，可根据自己的分析需求调整字段与维度组合，从而实现多维度的服装销售数据分析。 比如，我们可从时间维度出发，通过时间段的选择，查看不同年度及月度的服装销售数据同环比趋势情况： 比如，我们可从区域维度分析查看不同区域下各个店铺的销售及其明细指标情况： 比如，我们可从门店的维度筛选分析服装销售数据的表现情况； 比如，我们还可从具体商品维度，分析具体哪些品类更有销售价值，可为下个阶段的选品提供参考： 显然，借助上述这样的额多维的服装销售数据报表的特点是：即使很多人同对这张数据报表的分析维度进行调整查看分析，相互间也互不影响，当浏览者重新打开报表时，呈现的依旧是之前预设的报表字段与维度组合。 当然，制作服装销售数据分析报表让很多人头疼的莫过于需要不定期的重新制表，过程重复且繁琐。但借助BI制作完上述的数据报表后可设置自定义更新方案，让报表数据自动更新，这样一来，下次需要用到报表时，无需花费多余的时间精力进行重复制表操作，便可轻松浏览到服装店铺的销售数据情况。 注：上述数据报表仅供参考。