门店经营数据分析（门店经营数据分析培训心得）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于门店经营数据分析的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、美团点评 | 如何巧用竞对分析，解析门店运营状况？

• 2、零售行业数据分析

• 3、数据分析在茶叶店铺销售中的运用

• 4、新手拼多多运营怎样通过数据分析运营店铺？

一、美团点评 | 如何巧用竞对分析，解析门店运营状况？

如何快速判断门店的运营状况，了解商圈竞争环境，掌控品类数据变化，商家后台经营参谋中的 " 竞对分析 " 功能模块，能提供给商家运营者最直接的一手数据，作为参考。

➤ " 竞对分析 " ，是新美大商家后台经营参谋中的一项功能模块。

通过该模块商家运营者，可添加 / 查询 / 对比其门店、商圈、品类的运营数据。其功能内核是数据看板与决策辅助，通过对比运营门店与竞对门店部分数据项的方式，并以此为参考，系统自动给出优化建议与提升方案。

➤ " 竞对分析 " 的入口。

»PC 端，在后台首页 " 经营参谋 " 菜单下。

» 移动端，首页 " 全部 " 菜单

以 PC 端界面截图为例，分别介绍 " 竞对分析 " 下的细分功能。

➤ 以竞对分析中，门店的数据 / 指数的展示。

分别以昨日、近 7 天、近 30 天为时间轴，其来源于商圈甚至整个品类的数据拟合指标，以指数形式展示，并非真实数据。

» 曝光指数。

根据门店在商户列表页中的曝光次数拟合出的指标，即仅计算用户在 app/h5/pc 的点评上，搜索某个关键词或点击某个品类菜单后，该门店展示列表页的曝光次数，其分值越高，说明用户看到门店信息的次数越多。

» 人气指数。

根据用户在商户列表页点击查看门店信息的次数拟合出的指标，即通过搜索的方式，门店在列表页曝光之后的点击次数数据，也是分数越高，说明点击查看门店的用户越多。

» 交易指数。

根据用户购买和消费金额拟合出的指标，即门店在点评和美团上整体销售额数据，至少包括团购、闪惠等，分数越高，说明来自新美大的顾客消费额越高。

➤ " 竞对排行 " 数据同理以上 " 门店数据 " 。

分别以行业，区域查看相关竞品的数据 or 指数，默认由高到低名次的方式排列。

除此之外，选择门店并添加竞对门店，详细对比经营数据，也在此页操作。添加竞对的门店按钮变成经营对比，即添加成功，最多可同时添加 5 家竟对门店。并可在 " 竞对关注 " 中查看添加的竞对门店。

虽然限制添加竞对门店数量，但操作上其实选中竞对的店再取消竞对，再去添加其他门店。

➤ 竞对门店选择上，可参考以下逻辑。

» 以自然月为单位，每个月固定 3-5 家竞对。

固定周期内选择固定数量的固定门店作为竞对参考，一段时间内，同比 / 环比数据，固定更换参考价值变低的门店，这样更有利于间断性决策。

» 数据可比性。

选择数据最好的门店，但其数据却高出自己门店很多，这也并非是一个理性的决定。而选择那些数据相对更好，或在曝光展示、商户页浏览、购买下单等中，有一项或几项略高于自己的门店，这样的竞对参考价值更大，目标可视性更强。

» 商圈内部区域选择。

线上的消费相对集中，同理竞争也相对集中，竞对门店选择上一定要保留至少一家同商圈内的门店。

» 以门店品牌性主观判断。

品牌、价格、产品、客户群定位上，跟自己所经营的门店类似的品牌，也可以作为竞对门店的参考，线上数据的变化可以间接反映门店线上经营策略，甚至品牌整体的运营方向。

» 官方建议。

在竞对门店列表中，点评官方会标注一些参考门店，如访客重合度高，曝光重合度高等标签，这些是通过后台大数据参考得出的建议结果，有一定的参考价值。

➤ " 经营对比 " ，即对竞对门店综合对比的数据展示与分析结果。

同样以昨日、近 7 天、近 30 天为时间轴展示数据或指数，包含数据对比与详细对比两个模块。

» 数据对比。

较为直观的展示了四项关键数据的对比，并且根据对比结果，官方的提供了一些优化建议。不过优化建议毕竟是机器计算，更趋向功能性，更表象，参考价值一般，还需要我们自己通过数据，去一点点细化问题。

» 详细对比。

门店 vs 竞对商家的详细对比数据，分别以展示曝光、商户页浏览、购买下单的维度对比，并以 " 运营点 " 的方式展示，这部分也是运营优化最主要的参考数据。

» 曝光展示竞对。

曝光，主要包含自然曝光与推广通投放曝光。点击率，同理包含自然点击与推广通投放点击。以上两个数据都涉及到推广通投放，因此还要考虑到 " 投放的出价 " 、 " 投放针对的人群 " 、 " 投放物料 " 等外部因素。

整体来说，影响点击率的因素包含，列表内搜索结果展示的所有元素，因此提升也主要考虑从门店名称、主图、星级、参考价格、团购项目 / 价格，甚至品牌性等角度出发。

另外，通过拟合指数和一些已知数据，还可以大概计算竞对门店的推广通预算，门店浏览量等真实数据。提供几个公式，仅供参考：

曝光指数 = 自然曝光指数 + 推广通投放曝光指数；

点击率 = 曝光量 / 点击数；

浏览量 = 曝光量 * 点击率

推测公式：曝光量 = 自然曝光指数 x 其权重值 + 推广通投放包装指数 x 权重值；此方法仅作为参考，其权重如何分别占比，或其他关系因子都是未知的，甚至连设计该功能的产品经理也无法算出精确的唯一值。但通过简单的一些猜测和计算，基本能够掌握门店是在自然曝光还是投放的曝光上输给了竞对，甚至粗略匹配出相差数据的多少。

» 商户页浏览竞对。

即用户在门店页面内都做了什么动作，产生的一系列结果，包括点了哪，看了哪，看了多久等等。

商户页浏览的结果匹配原理相对简单些，可以分别看哪些数据输给了竞对，输的这些部分，竞对是如何做的，根据这样的逻辑优化即可。

举几个简单的例子：

技师查看率低，那是不是我们的技师照片没有拍好，技师信息是不是更新的没有创意；

点评的查看率低，是不是门店最近更新 / 置顶的点评内容质量低，没有亮点；

好评率低，是不是我们的客户运营没有做好等等，其方法论和逻辑大多是相似的。

» 购买下单竞对。

这个模块新美大做的虽然非常简单的，但实际意义却最大，毕竟团购是门店最主要的获客方式，甚至没有之一。

交易指数前面已经解释过了，跟销售额强相关，而购买转化率指的是从浏览人次到购买人次的比例， 2.7% 即你的团购如果有 100 人次的浏览，会产生 2.7 人次的订单。

ps ，为什么没人购买的团购也有 225 的交易指数？推测到 225 可能是基础值吧，跟数学上 0 是一个概念。

所以这里购买转化率的参考意义更大，再提供一个公式参考：

购买率 = 团购浏览总数 / 团购购买总人次；

因此，门店团购的购买率，是判断门店团购设置好坏的最重要指标，同等的线上流量，购买高的门店获取的客数相对更多。

单看竞对的团购购买转化率，若高于我们的门店，就可以具体分析竞对的团购设置，包括标题、主图、价格、详情、项目、文案、详情图设计、购买要求等等。以上就是竞对分析的功能说明，因为竞对分析其实是涉及到了全店的整体分析，包含门店主要运营模块，本文主要讲解其运营逻辑，涉及到具体细节的分析及方法论没有完整展开讨论，后续单独展开更新。

二、零售行业数据分析

零售行业数据分析

本文从个人的角度去谈一下如何使用数据挖掘帮助零售商提升生意，让数据真正地去指导企业经营，最大限度地发挥数据提供商业决策的作用。

第一、开展会员制能够帮助企业采集更多会员数据，更有利于开展数据挖掘的工作，同时也有利于培养客户忠诚度。

在实施会员制的时候，必须要特别注意两个关键信息的采集：会员卡ID、客户联系号码或者邮箱，因为这两个关键信息对信息采集及后期的精准营销有很大的帮助作用。而微信、微博等社交媒体的横行，若零售商能够通过相关活动让客户关注企业的微信、微博，对培养客户忠诚度也是有很大的帮助。

会员制有助于为企业培养众多忠实的顾客，建立起一个长期稳定的市场，提高企业的竞争力。通过会员制，可以有效稳定老客户，同时开发新顾客。因为零售商给会员提供的是优惠的价格，对新顾客吸引力很大，同时大部分会员卡是可以外借的，也给新客户提供了机会，大大增加其成为会员的可能性。

会员制营销能够促进企业与顾客双向交流。顾客成为会员后，通常能定期收到商家有关新商品的信息并了解商品信息和商家动态，有针对性地选购商品。除此之外，企业能够及时了解消费者需求的变化，以及他们对产品、服务等方面的意见，为改进企业的营销模式提供了依据。

第二、开展零售商的数据挖掘项目，必须要重点提供以下几个表的关键信息：

销售表：卡号、销售店ID、销售日期、产品名称、产品价格、销售数量、销售金额、折扣等信息。

产品表：产品ID、产品名称、建议零售价、实际销售价、一级类别、二级类别、三级类别、四级类别、品牌等信息。

客户表：卡号、发卡店ID、城市、号码、邮箱、企业或个人标识、企业名称、所在行业、地址等。

零售店表：店ID、店名、所属城市、店等级等。

其中销售表、产品表、客户表比较重要，而产品表梳理对数据分析及数据挖掘团队而言，是做好项目的关键，必须要耗费大量的时间。

第三、与零售商明确数据挖掘目的，能够让分析团队与零售商之间获得更大的信任，同时有利于项目的顺利开展。

成熟的分析团队，比较关注零售商的商业出发点，从客户商业价值出发，抓住客户关注点，一点一点地做好相应的落地分析工作。

客户最常见想让数据帮助其解答的几大问题：

如何让活跃的客户购买更多的产品，最大程度地释放其价值？

如何唤醒沉默客户，让其转化为活跃客户？

哪些客户是我的重点客户群？其有什么样的特征？

哪些重点客户流失了？为什么流失？后期怎样开展挽留手段？……

第四、通过数据开展客户细分，明确各个群体的特征。

对于零售数据而言，必须要深入零售行业两大客户群：企业及个人。企业客户的特征和个人客户的特征有很大的区别。

企业特征主要表现：采购量比较大，经常进行团购或批发，销售量和销售额都比较大，为零售商的重点客户群。尽管数量不多，但是却贡献了零售商的60%以上的销售额。而企业的行为经常有：超大型采购、中型采购、一般采购。对企业数据挖掘，需要深入了解企业的所属行业、采购额度、采购规律、采购产品偏好、是否流失、流失的原因调查等信息，有助于帮助零售商开展相应的营销策略。

对于个人，则需要关注哪些是活跃客户、哪些是新增客户、哪些是沉默客户、客户价值是怎样的、哪些节日是重点高峰期、偏好的产品是哪些等等，这些有助于零售商开展销售、备货等工作。

第五、结合5W1H分析法开展零售分析与挖掘。

What：销售情况怎么样？有多少用户？来了多少次？每次消费多少钱？买了什么东西…….

Where：哪些门店销售最好？为什么呢？（交通、地区等） …….

When：哪个月份销售得最好？哪个节日是销售高峰期…….

Who：是哪些客户？有什么样的特征？偏好买哪些产品？产品规格是怎么样的…….

Why：为什么买哪些产品？为什么买那么多?会不会继续购买…….

How：怎样提高客户重购？怎样唤醒客户？怎么进行交叉销售？怎样帮助铺货……

第六、协助零售商开展营销活动设计、营销活动执行、营销评估与优化。

因为数据挖掘是一个闭环的流程，不是撰写挖掘报告、输出营销客户名单就是项目成功的，必须协助零售商开展相应的营销设计、营销活动执行、营销评估及优化工作。从而确保数据挖掘有效落地，为客户真实产生商业价值，扩大生意规模。

营销活动设计常有：优惠打折、派发试用装、赠送礼品、多倍积分等，可以通过不同的细分客户群有针对性地开展不同的营销活动，并计算不同群体及不同活动的投入产出比，便于后期不断优化数据挖掘规则。

第七、关键成果固化IT系统，实现数据挖掘成果固化落地。

对于零售商而言，数据挖掘是个不大不小的投入，对于关键的成果输出，总希望能够把成果规则进行IT固化，实现自动代替手工操作，这个时候经常需要搭建一个成果固化模块或系统，让数据挖掘能够最大限度帮助企业。

三、数据分析在茶叶店铺销售中的运用

数据分析在茶叶店铺销售中的运用_数据分析师考试

在对茶叶店铺的经营管理过程中，会产生大量的与茶叶营销有关的数据信息，这些数据信息是茶叶店铺研究消费市场营销规律，制定订货、补货、促销计划，调整经营措施的基本依据。随着资讯科技的发展，茶叶企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。某些经营理念先进的商家已经对所有终端店铺安装了专业的茶叶进销存销售软件并进行联网，在公司营销中心还配备了专业的数据分析员进行及时的数据分析并做出对策。相反，更多的商家及加盟商连最基本的销售数据（如日销售报表、月销售报表等）都没有，甚至上月销售多少都不知道，有些店铺是有数据却仅仅把这些数据作为摆设，基本不加于以分析和应用。加强营销数据的采集与管理，并进行合理、正确、有效的实时性分析，有助于茶叶品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性，形成科学营销的新理念，提升商家和店铺的市场认知能力、市场管理能力和市场适应能力。一、店铺销售数据分析的作用1、有助于正确、快速的做出市场决策茶叶生意基于快速消费品，各季的新茶销售时段相对集中，品种相对单一的特点。在茶叶营销的过程中，只有及时掌握了茶叶销售及市场顾客需求情况及季节性、节日性对茶叶消费需求的规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整产品组合及库存能力，改变促销策略，抓住商机，提高商品周转速度，减少商品积压，获得更好的盈利能力。2、有助于及时了解营销计划的执行结果详细全面的销售计划是茶叶商家经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过对茶叶销售数据的分析，可及时反映销售计划完成的情况，有助于营业人员分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。3、有助于提高茶叶企业营销系统运行的效率数据的管理与交流是茶叶商家系统正常运作的标志。茶叶营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的，缺少数据管理和交流，往往会出现经营失控，如货品丢失、自然损耗过大等。而店与店之间的数据交流的缺乏，更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。二、店铺产品销售数据分析1、畅滞销产品分析畅滞销产品分析是店铺货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅销产品即在一定时间内销量较大的品种，而滞销品则相反，是指在一定时间内销量较小的品种。品种的畅滞销程度主要跟品种的原料质量和价格有关，因茶是植物，靠天吃饭，天气的变化决定茶叶原料的产量和品质。比如当季气候非常好，茶叶原料收成和品质都很好，相对茶叶原料的价位就低一些，产品销量自然就好。但当当季遭遇天干等自然灾害的话，茶叶原料收成品质都不太好，原料价位自然就高，产品销量自然就差。在畅滞销产品的分析上，从时间上一般按每季，从茶叶原料的采购上来进行产品生产的调配，把价格恒定，力保品质稳定。多次的畅滞销产品分析对采购原料时会大有帮助。畅滞销产品分析可以及时、准确的对滞销品种进行促销，调整产量，以加速资金回拢、减少库存产品滞压带来的损失。2、产品销售生命周期分析茶叶产品的销售周期主要受季节和气候、产品自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。产品的销售周期除了专业的销售软件来分析外，还可利用Excel软件，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，则完全可以分析出该产品大概还可以销售多少数量，这样再结合自己的库存量，进行合适的数量快速生产补货，以减少缺货损失。3、营业时间分析一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但季节性的销售的班次安排就可能有所区别。这就要求对每个季节和节假日对进店人数、成交量和金额等进行分析，从而得出哪些时间的进店率、成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如旺季和节假日可延长开店的时间，淡季可缩短开店时间。通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。三、多店之间的产品销售数据分析--销售、库存对比分析对于品牌商家、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据分析管理。对于销售/库存对比表，一般店铺的选择是在同一区域内；在产品选择上一般是上货时间差不多。四、老顾客贡献率分析营销学里一个著名的法则叫做二八法则，在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的销售额，而这其中的20%的顾客即我们的老顾客，特别是我们品牌长期的消费群体。所以对于老顾客的管理是店铺管理中最重要的项目之一。由于某些品牌和店铺对VIP卡的办理条件制定不合理，或因顾客的其他特殊原因（如他人赠送购物、旅游购物等）渠道获取，常常造成部分发放的VIP卡成为无效卡。相反，一些顾客虽然经常光顾，却由于某种限制条件一直无法达到VIP办卡条件，这对店铺的VIP卡客户管理都带来了一定的麻烦，所以老顾客的贡献率分析就显得尤为重要了。我们需要对老顾客（特别是持VIP卡的顾客）进行每次的消费登记和统计，并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。这样首先我们可以制定出更合理的VIP卡办理条件，其次是对老顾客的管理工作就更加准确了。比如有针对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等工作，这样对老顾客的品牌忠诚度、介绍其它客户、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升。五、员工个人销售能力分析通过员工个人销售能力分析，可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作心态，以便对症下药，提高个人销售业绩。1、个人销售业绩分析不论在计算提成的时候是按个人业绩还是按平均业绩的，都要对每位员工的销售业绩进行统计。个人销售业绩分析包含两个方面，一个是每月个人销售业绩，另一个是分时间段个人销售业绩。每月个人销售业绩主要有两个因素构成，一个是个人的销售能力和工作积极性，第二个是个人"抢生意"的能力。通过每月的个人销售业绩分析，不仅可以看出个人的销售水平和工作积极性，还可以判断出团队协作意识、团结意识和店长的团队协调能力和管理水平。分时间段的个人销售业绩一般是由店长及时性进行统计和比较的，如某些员工在一段时间内销售业绩出现异常，则有可能是该员工的心态存在问题，比方说影响因素是来自家庭因素或是生活因素、或是对公司管理或工资薪金的发放不满意、与同事发生矛盾等。店长应即时去了解并帮助其解决，以改变其心态，从而提高该员工的个人销售业绩。2、客单价分析客单价即平均单票销售额，是个人销售业绩和店铺整体销售业绩最重要的影响因素之一。一般而言，提高单票的销售件数也就是提高客单价比提高销售票数要容易的多，而客单价的研究却往往被人们所忽视。员工个人的客单价销售水平主要随着对茶叶产品的专业知识的熟悉度和附加推销技术等因素所影响。所以客单价的数据分析和单票销售量的特点可以判断出员工个人的附加推销能力以及其对产品的熟悉程度。对于因导购个人能力而产生的客单价过低，可以通过一定时期的针对性奖励措施来解决，如单票销售满多少金额及达到多少数量给予单票现金奖励，这对于店铺的整体销售业绩提升是有较大的意义的。六、产品的市场定位分析把握准确的市场定位对生产厂家于招商策略和招商计划的制定和实施、改善店铺服务质量和服务标准、提高加盟商的投资回报比都是有着极其重要的作用的，而准确把握市场定位的唯一可靠依据就是通过数据的分析。1、城市定位分析商家或省级代理商首先将区域市场进行划分，按市场类别分为地级市场、县级市市场和乡镇级市场等；按地理位置分为南方市场、北方市场等。然后按全年计算出分类别后的不同市场的投资回报比率，这样便可看出我们的产品是更适合南方市场还是北方市场，是更适合一线市场还是二级市场，是更适合南方的一线市场还是北方的一线市场……这样的结果对商家或省级代理商的招商策略制定有着非常重要的意义，是一个前期的方向性问题。把最适合的市场作为重点拓展市场，对商家和终端加盟商的长远扩张和稳定发展都是非常大的好处。2、店铺定位分析有的商家或省级代理商在招商时过于在乎店铺面积，认为店铺面积越大越好，这也是不科学的。我们应该通过全年的不同面积段店铺的投资回报比分析结果来确定最适合我们品牌的面积段，如60-100平方，200-400平方等。哪一种面积范围是盈利最大的，我们在招商的时候就重点放在这个面积范围，如一些好的意向加盟商其店铺面积不够我们可以帮助其寻找到达到这个面积范围的店铺，相反如果某位加盟商店铺面积超出，则可以考虑隔开一部分，以保证加盟商单店的最高盈利，从而增强其对公司的信心和忠诚度，并提高了终端店铺的质量。店铺定位的另一个因素就是店铺的形式，主要有沿街店铺、百货商场和超市卖场等，也可以以茶产品为依托做兼具其他的与茶相关的经营项目，比如茶楼。其依据也同样是分类别进行盈利分析对比，使得我们的品牌定位与店铺的面积和店铺形式定位完全相符。七、竞争品牌和周边店铺数据分析。　云南是茶叶的产地，茶叶市场商家林立，是有着非常激励的竞争的一个行业，谁能取得竞争的优势，谁就能抢得市场份额。所谓知己知彼，百战不殆，只有准确了解竞争品牌和周边店铺的销售信息，才能针对性的制定对策，以赢得市场竞争优势。1、如何获得对手销售信息1）搞好与周边店铺的关系，与其进行销售信息共享。竞争不等于战争，并不表示与竞争品牌和周边店铺搞对立。相反，我们应该与他们保持好的关系，并与之进行销售数据和信息的共享，而达到共赢的目的。2）制定顾客调查表，进行信息归类和分析。如我们主打产品是云南的普洱茶，可以把调查表的项目分为您最喜欢的是普洱生茶还是普洱熟茶、喜欢的原因、您购买普洱茶时最重视的因素有哪些（产地，季节等）、拥有哪些商家的贵宾卡、一年茶叶的消费的金额等等，也可根据自己想要得到的数据设置相应的项目。3）以顾客形式对竞争商家和周边店铺进行暗访调查。2、对手的销售商品类别分析竞争对手和周边店铺的商品类别销售数据对我们的销售非常有参考价值。比如我们是做普洱茶的，普洱茶按产地商品类别非常广泛，而隔壁有一个定位与我们完全相符的产品专卖店，这时我们的茶叶产品销售数量肯定会受到冲击，那么此时我们在订货管理中就要避开与之相近的产地的产品，而挑选与之有一定差异的其他产地产品，并增加其他茶品的订货，比如滇红、散茶之类的。当然，这里所说的订货管理的订货量减少只是在订货数量，而不是在茶叶品种数量上，如果减少了产品品种数量就会让整体货品的陈列和搭配不合理，从而影响整体店铺陈列形象。充分发挥自身产品优势，从而避开对手的强势，才能在激烈的市场竞争中处于更强的地位。3、对手的促销调查与分析竞争对手和周边店铺的促销对我们的销售有着非常大的影响，这一点在现今的销售市场上显得尤为突出。经营管理者要多走出去，多观察一下当地的整体市场，多了解一下对手的数据和情报，并将所收集到的对手数据进行记录归档。在收集和整理出的数据和信息中，切忌不宜把自己的优势与对手的弱势进行比较和参考，这样只会让自己在该方面偶尔出现不佳时为自己辩解。对对手的信息和数据的分析要持之以恒，往往越是难以调研到的数据就对我们越有价值。及时的了解对手销售数据和销售特点，运用自身产品的优势制定出有效实用的促销计划，有效提升产品和店铺在当地的竞争优势。综上所述，在实际的店铺管理运作中，管理者可以把每个数据分析项目制成统一的表格，并按照每月时间制定一个数据分析计划表，将以上各个数据分析的项目罗列出来，按照所制定的计划时间进行分析和总结，并指导接下来的工作计划和工作实施，使后面的工作思路和方向更加明确。加强销售数据的采集与管理的，运用数据分析的科学性让店铺经营管理在激烈的市场竞争中取得不败之地。

以上是小编为大家分享的关于数据分析在茶叶店铺销售中的运用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

四、新手拼多多运营怎样通过数据分析运营店铺？

一、百度搜索“多多大师工具箱”

二、点击首页第一名进入“多多大师工具箱官网”

三、点击下载即可使用

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