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超市每天都在产生大量的销售数据，对这些数据进行分析，可以帮助企业精确订单、调整商品结构、明确重点顾客需求、业绩评估等。本文以某超市为例，分析重点顾客线上和线下的消费数据，运用品类评估方法、Excel等工具，去发现顾客特性、销售特征、商品特性，找到企业可以提升业绩的方法。本文构建的分析思路是对现有文献的有益补充，具有实践价值。
零售企业每天都在生成大量的数据，运用EXCEL工具进行门店数据分析以辅助零售企业制订正确的管理决策是可以实现的。本文以案例的形式，引用某超市半年来购买次数超过六次的15名消费者线上线下的购买数据（来源于中国连锁经营协会），通过数据选择、数据分析、结果应用等方面的设计，提供了适合超市的数据分析和策略建议。
现有文献有许多关于超市数据分析的研究，如通过构建结构方程模型，揭示门店印象对消费者选择实体零售商线上渠道影响效应的影响路径及影响程度（刘向东，邱旭容，2019）;运用空间面板数据模型分析品类对消费者选择商店的影响（Richard A. Briesch， William R. Dillon， Edward J. Fox，2013）;等等。现有文献对超市数据的分析，主要是站在总部、或区域市场的角度，运用专门的算法为企业提供决策建议。本文是站在超市一线管理者角度，运用EXECL对门店数据进行分析，为门店日常管理决策提供分析方法及决策建议。
一、超市的业绩构成
了解超市的业绩构成是非常重要的，它是超市绩效考核、市场应对、业绩提升的重要一环。超市15名消费者半年来产生了913条线下数据和13073条线上数据，其中存在线上线下数据共享的情况，主要是顾客在线上购买，线下提货造成的。为保证数据分析的準确性，需要对报表合并，合并报表的第一步，是明确关键字段。接着，运用VLOOKUP函数将线上数据与线下数据匹配，得出合并报表。分析可知，超市的销售业绩主要由线上销售带来的。需要注意的是，公司线上和线下的销售数据交叉重叠，需要进行数据处理。数据的准确选取是数据分析成败的关键。
二、顾客特性分析
进一步分析可以发现，15位顾客中，购买金额占到80%的顾客占40%，有六位。通过六位顾客的购买金额占比和购买次数占比分析发现：
（一）1号顾客购买金额最高，购买频次偏低，说明客单价高，客户价值高。此类顾客的价值关键点在于可以通过提高消费频次来加大其对店铺的贡献，可以分析这部分客户最近的消费产品，定向发送促销信息，促进再次购买。
（二）3号顾客购买金额居中，购买频次最多，说明客单价低，但店铺忠诚度高。此类顾客主要购买的是生活必须品，可以基于顾客对店铺的忠诚，开发满足需求的关联商品，增加大包装的促销，以带动客单价的提升 。
划分客户等级，有利于提升顾客满意度，进而提升忠诚度。
三、线上订单转化率
订单转化率即访客访问网站时，把访客转化成网站的常驻用户进而再提升成为网站的消费用户，由此产生的消费率，订单转化率=订单量/总访问量。结合超市的实际销售情况，可以将线上订单转化率视为：订单支付/页面浏览。数据分析可知，超市线上订单转化率=580/6337=9.15%，与艾瑞数据显示的零售行业APP平均订单转化率为15%相比，超市的线上订单转化率较低。超市的线上订单转化率较低与其促销活动、APP浏览视觉、客服和物流配送等都有密切的联系。
四、线下销售时间段分析
线下销售时段分析是零售企业进行员工排班、工作内容调整如错峰补货、整理商品的主要依据。销售时段分析，重点看销售高峰期和低谷期。在高峰期增加收银或客服人员，在低谷期增加商品补货人员，通过合理的人员调动，有利于减少用工成本。
五、线下商品结构分析
商品的不合理配置及畅销商品脱销会降低消费者的满意度，从而影响消费者对零售企业的整体评价。通过分析线下销售数据，利用ABC分析法将累计销售额在50%的商品划分为A类，将销售额40%的商品划分为B类;将其余的销售额10%的商品定为C类，得出A超市的ABC商品结构（见表2）。需要特别说明的是，商品ABC类建议分析小类商品，每周分析一次，以进行横向对比。
六、结论和建议
（一）优化商品结构
科学合理的超市商品结构是，A类商品占品类数的10%，B类商品占品类数的30%，C类商品店品类数的60%。表2显示的两周数据，B类商品偏多，说明贡献毛利的商品不够突出;C类商品偏少，说明结构性商品不足或者有待增加新品等情况，就需要根据实际营销计划来增加商品的多样性，降低商品的重复性。超市调整商品结构的常用方法是促销，经验数据显示，ABC类商品的促销效果为9：3：1，即促销1个A类商品带来的销售额的增长相当于促销9个C类商品。
（二）提升客户线上体验感
超市的线上订单转化率低于零售业的平均水平，其中APP页面内容的设计、商品信息的展示和线上客服等方面都有进一步提升的空间。
1.便捷的APP页面内容设计
借助购买者决策树，结合商品特性设计APP页面内容和框架。超市的目标顾客为家庭消费者，应该设计清晰简明的导航条和页面结构，去除没有价值的功能和美化元素，减少让消费者等待和思考的步骤，通过给予消费者在APP页面布局和功能上良好的体验，以此提高线上销售的转化率。
2.为顾客提供无障碍的售后服务
线上销售最大的障碍是对企业的信任和选购及退货的便捷性。相比线下门店，手机端APP的用户对客服的回应有更高的要求，开发优于竞争对手的退货条款，也是国外零售企业的常用策略。超市应该注重对客服人员的培训，提升客服人员对商品的了解程度，增强客服处理消费者疑难问题的能力，此外，还需要增强对客服人员的服务态度的引导，服务态度也是增强消费者访问满意度的重要因素。
本文的分析方法和分析结果有一定的代表性，是对现有文献的有益补充。对唤醒超市店铺的沉睡数据，提升门店的坪效，降低员工的工作难度等有现实意义。同时，在门店运用时，建议做全数据分析。（作者单位：成都工业学院，经济与管理学院）
零售企业每天都在生成大量的数据，运用EXCEL工具进行门店数据分析以辅助零售企业制订正确的管理决策是可以实现的。本文以案例的形式，引用某超市半年来购买次数超过六次的15名消费者线上线下的购买数据（来源于中国连锁经营协会），通过数据选择、数据分析、结果应用等方面的设计，提供了适合超市的数据分析和策略建议。
现有文献有许多关于超市数据分析的研究，如通过构建结构方程模型，揭示门店印象对消费者选择实体零售商线上渠道影响效应的影响路径及影响程度（刘向东，邱旭容，2019）;运用空间面板数据模型分析品类对消费者选择商店的影响（Richard A. Briesch， William R. Dillon， Edward J. Fox，2013）;等等。现有文献对超市数据的分析，主要是站在总部、或区域市场的角度，运用专门的算法为企业提供决策建议。本文是站在超市一线管理者角度，运用EXECL对门店数据进行分析，为门店日常管理决策提供分析方法及决策建议。
一、超市的业绩构成
了解超市的业绩构成是非常重要的，它是超市绩效考核、市场应对、业绩提升的重要一环。超市15名消费者半年来产生了913条线下数据和13073条线上数据，其中存在线上线下数据共享的情况，主要是顾客在线上购买，线下提货造成的。为保证数据分析的準确性，需要对报表合并，合并报表的第一步，是明确关键字段。接着，运用VLOOKUP函数将线上数据与线下数据匹配，得出合并报表。分析可知，超市的销售业绩主要由线上销售带来的。需要注意的是，公司线上和线下的销售数据交叉重叠，需要进行数据处理。数据的准确选取是数据分析成败的关键。
二、顾客特性分析
进一步分析可以发现，15位顾客中，购买金额占到80%的顾客占40%，有六位。通过六位顾客的购买金额占比和购买次数占比分析发现：
（一）1号顾客购买金额最高，购买频次偏低，说明客单价高，客户价值高。此类顾客的价值关键点在于可以通过提高消费频次来加大其对店铺的贡献，可以分析这部分客户最近的消费产品，定向发送促销信息，促进再次购买。
（二）3号顾客购买金额居中，购买频次最多，说明客单价低，但店铺忠诚度高。此类顾客主要购买的是生活必须品，可以基于顾客对店铺的忠诚，开发满足需求的关联商品，增加大包装的促销，以带动客单价的提升 。
划分客户等级，有利于提升顾客满意度，进而提升忠诚度。
三、线上订单转化率
订单转化率即访客访问网站时，把访客转化成网站的常驻用户进而再提升成为网站的消费用户，由此产生的消费率，订单转化率=订单量/总访问量。结合超市的实际销售情况，可以将线上订单转化率视为：订单支付/页面浏览。数据分析可知，超市线上订单转化率=580/6337=9.15%，与艾瑞数据显示的零售行业APP平均订单转化率为15%相比，超市的线上订单转化率较低。超市的线上订单转化率较低与其促销活动、APP浏览视觉、客服和物流配送等都有密切的联系。
四、线下销售时间段分析
线下销售时段分析是零售企业进行员工排班、工作内容调整如错峰补货、整理商品的主要依据。销售时段分析，重点看销售高峰期和低谷期。在高峰期增加收银或客服人员，在低谷期增加商品补货人员，通过合理的人员调动，有利于减少用工成本。
五、线下商品结构分析
商品的不合理配置及畅销商品脱销会降低消费者的满意度，从而影响消费者对零售企业的整体评价。通过分析线下销售数据，利用ABC分析法将累计销售额在50%的商品划分为A类，将销售额40%的商品划分为B类;将其余的销售额10%的商品定为C类，得出A超市的ABC商品结构（见表2）。需要特别说明的是，商品ABC类建议分析小类商品，每周分析一次，以进行横向对比。
六、结论和建议
（一）优化商品结构
科学合理的超市商品结构是，A类商品占品类数的10%，B类商品占品类数的30%，C类商品店品类数的60%。表2显示的两周数据，B类商品偏多，说明贡献毛利的商品不够突出;C类商品偏少，说明结构性商品不足或者有待增加新品等情况，就需要根据实际营销计划来增加商品的多样性，降低商品的重复性。超市调整商品结构的常用方法是促销，经验数据显示，ABC类商品的促销效果为9：3：1，即促销1个A类商品带来的销售额的增长相当于促销9个C类商品。
（二）提升客户线上体验感
超市的线上订单转化率低于零售业的平均水平，其中APP页面内容的设计、商品信息的展示和线上客服等方面都有进一步提升的空间。
1.便捷的APP页面内容设计
借助购买者决策树，结合商品特性设计APP页面内容和框架。超市的目标顾客为家庭消费者，应该设计清晰简明的导航条和页面结构，去除没有价值的功能和美化元素，减少让消费者等待和思考的步骤，通过给予消费者在APP页面布局和功能上良好的体验，以此提高线上销售的转化率。
2.为顾客提供无障碍的售后服务
线上销售最大的障碍是对企业的信任和选购及退货的便捷性。相比线下门店，手机端APP的用户对客服的回应有更高的要求，开发优于竞争对手的退货条款，也是国外零售企业的常用策略。超市应该注重对客服人员的培训，提升客服人员对商品的了解程度，增强客服处理消费者疑难问题的能力，此外，还需要增强对客服人员的服务态度的引导，服务态度也是增强消费者访问满意度的重要因素。
本文的分析方法和分析结果有一定的代表性，是对现有文献的有益补充。对唤醒超市店铺的沉睡数据，提升门店的坪效，降低员工的工作难度等有现实意义。同时，在门店运用时，建议做全数据分析。（作者单位：成都工业学院，经济与管理学院）