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超市数据分析怎么做?4大维度! | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于:2026-01-28 11:33:10

无论门店规模大小、系统先进与否,超市经营的数据分析,最终都绕不开四个问题:货卖得好不好?人来得多不多?店运转得顺不顺?钱赚得健不健康?对应到分析上,就是四个重点维度: 商品、顾客、营运、财务。

一、商品分析

货是经营的核心,一切经营问题,最终都会落到“货”上; 不管你做的是生鲜、标品还是自有品牌,商品结构对不对,决定了80%的经营结果。

超市商品分析的主要有4个切入点

1、商品结构分析

很多门店做商品分析,一上来就看单品销量排行, 但真正有价值的,是站在结构层面看商品。

商品结构分析,本质是在回答三个问题:

  • 哪些商品,是真正撑起销售的?
  • 哪些商品,占了位置,却没贡献?
  • 资源分配,是不是和贡献度匹配?

最常用的方法,是 ABC 分析法。即将超市货品分成ABC三个等级

  • A 类商品: SKU 数量少,但贡献了 70%~80% 的销售额或毛利
  • B 类商品: 销售贡献和数量居中,是结构稳定器
  • C 类商品: SKU 数量多,但销售和毛利贡献都很低

商品结构分析不是为了砍 SKU, 而是为了重排资源优先级。

超市数据分析怎么做?4大维度!插图

2、商品连带率分析

商品连带率分析,关注的是哪些商品会在一起被购买,从而指导商品陈列、组合促销

常用方法是 购物篮分析

通过计算销售数据中的3个指标的计算来看顾客喜欢哪些商品一起购买:

  • 支持度:两个商品一起被购买的频率。
  • 置信度:买了A商品的人,有多大概率也买B商品。
  • 提升度:A和B的组合关系判定,是真的有关系,还是碰巧?提升度>1说明是真的有关。

超市数据分析怎么做?4大维度!插图1

3、商品库存分析

在超市经营中,库存是一个极其敏感的变量。

  • 库存少了,缺货影响销售
  • 库存多了,占资金、增损耗

但很多门店对库存的理解,仍停留在“库存金额高不高”。真正有用的库存分析,一定要同时回答三类问题:

  • 转得快不快?看商品的库存周转率和库存周转天数
  • 该有的有没有?看商品的缺货率和畅销品可售率
  • 不该有的多不多?看滞销 SKU 数量和滞销库存金额占比

很多门店真实的状态是: 一边缺畅销品,一边压着一堆卖不动的货。库存分析的目的,不是一味压低库存, 而是建立一个既支持销售,又不拖垮现金流的库存结构

超市数据分析怎么做?4大维度!插图2

4、商品毛利分析

很多超市只看一个数字:毛利率。 但真正重要的,是 毛利结构

你至少要拆清楚:

  • 不同品类的毛利贡献
  • 不同价格带的毛利分布
  • 价格变动对销量的影响(价格敏感度)

更有效的方法,是把商品放进一个 “毛利 × 销量” 的四象限

  • 高毛利 × 高销量: 门店核心资产,优先保障
  • 高毛利 × 低销量: 需要提升曝光或陈列
  • 低毛利 × 高销量: 关注效率、损耗和供应链
  • 低毛利 × 低销量: 重点评估是否淘汰

超市数据分析怎么做?4大维度!插图3

毛利好看不等于赚钱, 真正赚钱的是“卖得动、结构合理”的毛利。

二、顾客分析

如果说商品决定了“卖什么”,那顾客分析决定的就是:谁在买、怎么买、还会不会再来。

1、客流与转化

顾客不是从买了你的东西开始算的,而是从路过帮你门口就开始算,所以千万不能忽略这组数据

  • 客流量
  • 交易笔数
  • 成交率

三者形成一个转化漏斗,哪个步骤异常变细,就是需要整改的环节

超市数据分析怎么做?4大维度!插图4

2、客单价分析

客单价公式很简单:客单价 = 销售额 ÷ 交易笔数;但光看这个数字没有意义,我们要看

  • 客单价的变化趋势
  • 客单价同环比情况

这样才能知道超市经营、陈列是不是存在异常情况。

3、会员分析

会员是超市的长期资产。重点关注三类指标:

  • 会员增长
  • 复购频次
  • 会员销售占比

会员销售占比稳定, 说明门店不是靠一次性流量生存。

超市数据分析怎么做?4大维度!插图5

三、营运分析

营运分析关注的不是“卖什么”,而是:门店资源有没有被合理使用。

1、坪效:

坪效分析,本质是在回答一个问题: 卖场里的每一平米,值不值现在这个位置。

公式很简单:坪效 = 销售额 ÷ 营业面积

但坪效不是拿来和别家门店对标的, 而是用来做内部对比。真正有用的做法是,把卖场拆成不同区域或品类,比如

  • 生鲜区
  • 日配区
  • 食品区
  • 非食区
  • 促销区、堆头区

对比它们的单位面积产出,帮门店重新判断哪些区域,值得给更好的位置。

2、人效

人效分析,不是“人多不多”。,而是人力配置,是否匹配门店的客流和销售节奏。

常见公式是:人效 = 销售额 ÷ 人数(或工时)

但如果只看月度人效,几乎看不出问题。 有效的人效分析,一定要拆时段

  • 工作日 vs 周末
  • 高峰时段 vs 低谷时段

进而指导排班和岗位配置。

3、 损耗分析

损耗会持续、稳定地吞掉利润。损耗分析不能只看一个总金额, 至少要拆清三层:

  • 按品类看:哪些品类是损耗大户
  • 按环节看:采购、收货、存储、销售
  • 按趋势看:是在改善,还是在恶化

损耗控制的核心是盯流程、盯机制,而不是苛责员工。

4、 竞争门店

营运视角下的竞店分析,关键在对比

  • 竞店的价格带有没有变化
  • 竞店是否在核心品类上做促销
  • 竞店陈列和动线是否有明显调整
  • 竞店客流有没有异常变化

竞店分析一方面是为了优化调整, 其次也是为了看差距到底出现在价格、商品,还是执行力上。

超市数据分析怎么做?4大维度!插图6

四、财务分析

财务分析的价值是帮助经营者看清: 哪些增长是健康的,哪些是在透支未来。

1、销售与成本结构

销售和成本都不能只看总额, 而要清楚

  • 销售达成趋势:月份/品类贡献
  • 成本构成比例:商品成本、人工成本、租金等哪项占比最重

这样才能找到更赚钱的时间、货;优化没必要的成本

2、利润分析

超市利润分析,要盯住两类指标:收益类成本类

1、收益类:包含毛利、毛利率、利润额、利润率。

2、成本类: 包含商品成本、租金、人工、物料、水电网费等。

但真正的利润分析,不是算账,而是拆解效率。可以通过同比、环比、趋势三步走:

  • 同比:看今年与去年同月相比,是结构性增长还是透支性增长;
  • 环比:看上月与本月变化,快速发现异常波动;
  • 趋势:拉长周期,看利润是否长期向好,判断经营策略的有效性。

超市数据分析怎么做?4大维度!插图7

除此之外,还可以拆分到品类、品牌、甚至 SKU 级别

  • 单品毛利=(销售收入-产品成本)/销售收入*100%

3、库存资金占用

在财务视角下,库存不是资产, 而是现金的占用。你至少要看三件事:

  • 库存金额是否和销售规模匹配
  • 畅销品与滞销品的资金占比
  • 库存周转对现金流的影响

很多超市不是不赚钱, 而是钱被压在货里, 周转不过来,风险越来越大。健康的库存结构, 决定的是门店能不能“喘得过气”

写在最后

门店数据分析不是为了“显得专业”, 而是为了让一线人员知道: 现在该干什么,干完以后看什么指标。制作门店数据分析报表,需要至少四步:

1、打通数据

将超市在用的不同系统如POS、ERP、WMS、财务、会员系统等数据取在一起;

2、数据分层

上面的数据不是所有的数据都要每天看,而是可以分层去看,不如:

  • 日报:重点看销售、客流、重点商品、缺货
  • 周 / 月报:重点看结构、毛利、库存、会员

所以要构建总表+明细表

3、数据可视化

如果光是计算一堆数据指标,执行人员不愿意看,我们也很难得出结论,所以要制作为一张可视化报表,让大家一眼洞悉结果,知道接下来怎么操作

  • 图表 > 表格
  • 结论 > 过程
  • 问题 + 建议 > 数据堆砌

4、固定复盘机制

数据报表出了是为了用的,所以一定要定期复盘,基于数据,明确问题、责任人和动作。

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