根据顾客信息，可以对门店的客户进行分析。通过RFM模型（最近一次购买时间、频次、金额）或者其他分析方法，找出高价值客户、沉默客户等不同群体，针对性地开展促销活动或提供个性化服务，提升客户忠诚度。商品分析 通过对不同商品的销售数据进行分析，可以了解各个商品的销售情况和销售贡献度。
当借助合适的BI工具后，我们便可以轻松做出灵活的销售数据分析，比如众多门店、区域数据一目了然：（注：图表仅供参考）如图所示，管理者可总览销售收入、成本、毛利、订单数等核心销售数据，且该分析图表直观展示了各区域收入占比、门店收入排名、商品销售明细情况等。
计算方法：假设有一部门销售目标a为154万元，销售占比b为17%，交叉比率c为133%，目标毛利率d为15%，那么贡献毛利率为e=b×d=17%×15%=355%，目标周转率f=c/d=133/15=87次，目标库存g=a/f=154/87=136万元。
门店经营指标数据分析 销售指标分析：主要分析本月销售情况、指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。
怎样才能根据门店数据分析，有效地调整商品，降低库存 舒缓型滞销款分析：舒缓型滞销款分析是对单店货品销售数据进行分析的重要数据之一。单一销售生命周期分析：及时反馈市场信息，有效地制定安全库存战略。营业时间分析：对工作时间进行合理的调整和安排，可以有效地激发员工的工作热情，提高销售额。
A、 看以往的销售数据 B、 以往的销售数据和销售经验结合（要看气温的因素、节假日）清晰每个时段的门店的主销品类，当我们不同时间点找到主推品类的时候，门店的销售重点一定会很清晰。对于门店这个时期的门店销售如何去帮它丰满。
1、对比分析：通过多种产品数据进行对比分析，这样可以实现产品功能的好坏分析。多维度拆解：用不同的视角去拆分、观察同一个数据指标。分析流程为启动事件分析、分析完成之后的结果、多维度拆分小结。漏斗观察：就是一连串想后影响的用户行为。一个个行为构成，是前一步对后一步是有影响的。
2、举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解 对比分析 对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。 我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。
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。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。
4、销售预测定量分析法包括趋势预测分析法和因果预测分析法。定性分析：定性分析是一种以描述和解释为主要目的的数据分析方法，主要用于分析非数值数据，如文本、图像、声音等。定性分析的目的是探索数据背后的意义和解释，帮助研究者更好地理解数据的内涵和实质。
5、基于历史销售数据，可以利用时间序列分析、回归分析等方法进行销售预测，预测未来一段时间内的销售趋势和需求变化，从而进行合理的库存规划和生产安排。报告与可视化 最后，将分析结果整理成报告，并通过数据可视化的方式呈现，比如图表、仪表盘等。
对比分析：通过多种产品数据进行对比分析，这样可以实现产品功能的好坏分析。多维度拆解：用不同的视角去拆分、观察同一个数据指标。分析流程为启动事件分析、分析完成之后的结果、多维度拆分小结。漏斗观察：就是一连串想后影响的用户行为。一个个行为构成，是前一步对后一步是有影响的。
还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。 以电商为例，买家从登录网站/APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。
基于历史销售数据，可以利用时间序列分析、回归分析等方法进行销售预测，预测未来一段时间内的销售趋势和需求变化，从而进行合理的库存规划和生产安排。报告与可视化 最后，将分析结果整理成报告，并通过数据可视化的方式呈现，比如图表、仪表盘等。
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。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。
对比分析 横向对比：简单的说就是和谁对比？假如说我们上个月店铺的成交额增长了30%，那么我们是不是应该开心呢？这里我们还要参考竞争对手的成交额，数据时代，我们可以很轻易的拿到竞争对手的相关数据。
1、A列：产品类别B列：区域C列：销售额 要对A列中类别为“电子产品”且B列区域为“北区”的销售额进行求和，可以使用以下公式：lessCopy code=SUMIFS（C2：C10， A2：A10， 电子产品， B2：B10， 北区）这样，你可以根据一个或多个条件对Excel中的数据进行分类汇总。
2、使用“定位”功能复制分类汇总结果 首先，打开您的Excel表格，并选中包含分类汇总数据的单元格区域。接着，按下“Ctrl+G”组合键，打开“定位”对话框。在“定位”对话框中，选择“可见单元格”选项。这样，就只会选定那些可见的单元格，即分类汇总的结果单元格。
3、首先，打开Excel软件并创建一个新的工作簿。将要操作的数据输入到工作表中。例如，我们有一份销售数据表格，包含产品名称、销售量、销售额和销售日期等信息。接下来，选中数据表格中的所有数据。在Excel菜单栏中点击“数据”选项卡，在“数据工具”中选择“分类汇总”。
4、选中数据区域里的一个单元格，然后在“数据”选项里点击“分类汇总”按钮，弹出“分类汇总对话框”。在“分类字段”中选择“名称”，在“汇总方式”中选择“求和”，在“选定汇总项”中选择“销售额”，选择“替换当前分类汇总”和“汇总结果显示在数据下方”，确定。
5、首先，您需要将数据按照销售地区和销售人员进行排序。然后，您可以选择整个数据区域，点击数据菜单中的分类汇总选项。在弹出的对话框中，您可以选择销售地区作为分类字段，选择求和作为汇总方式，并选择销售金额作为汇总列。
6、在关系型数据库中，SQL是一种强大的数据查询语言，也可以用来进行数据分类汇总。通过使用GROUP BY子句，我们可以按照一个或多个字段对数据进行分组，然后使用聚合函数（如SUM、AVG等）对每个组进行汇总。
