如今，已进入大数据时代，数据分析成为个人和企业进一步发展须具备的一项能力。
差多少达标？什么时候开始不达标的？差距越来越大还是越来越小？哪些产品的销量下滑导致业绩下降？没有问题的是不是正在变得有问题？这个月的营销费用是不是减少了？……有人说，数据分析有什么用？如果没做数据分析，那么你只能靠臆想猜测结果，如果做了数据分析，你才能知道现状是怎样的，到底现状好不好，出现这个状况的原因是…如果此时你正是一家门店的店长，月底的时候知道这个月的业绩kpi没有达标。那么第一件事，就是要看数据，看看业绩情况到底是怎么回事。那么问题来了，店铺的数据，我们要从哪些方面去着手、从哪里去看呢？
1、新品上市市场分析
请记住这个流程：【问题假设——数据分析——得出结论】，这一框架将贯穿我们今天文章的分享。以要新品上市数据分析为例：对人流，年龄段，男女比率，时间段，进店时间，购买的款式进行调查，当然这是需要较长的时间了。
2、店铺平效和立效计算
坪效就是店铺的单位面积能带来多少的销售额：店铺销售额/店铺面积；立效就是陈列面的单位面积能带来多少的销售额：店铺销售额/陈列面积。在计算坪效时，我们通常选取调整陈列前后半个月或新品上市半个月后的销售额。通过这两个数据，我们可以分析和检测出店铺的最佳销售区域以及销售死角。根据这些分析结果，改进陈列方式，以提高销售死区或壁柜的销售业绩。通常，这包括明确商品的主次关系，然后更合理的安排这些产品的展示位置和墙面布局。
3、顾客进店率和橱窗陈列分析
每次陈列调整后，我们需要在客流高峰期对新陈列橱窗所吸引的进店顾客进行人数统计。如果发现调整后的橱窗与调整前后一个星期相比，高峰期进店人数有所变化，就需要考虑更换模特的衣服或对橱窗进行更精致的设计，以吸引更多顾客进店。
4、商品连带销售率
在整理分析数据的时候，我们还要使用对比的分析方法，如今年与去年同期对比，这个月和上个月的环比，今天与昨天的数据对比，通过对比我们可以知道数据的变化，再结合实际运营情况，找出影响数据变化的问题所在。比如通过对每天销售的客单价计算和去年同期做比较，看是否有所递减。如果递减则证明店铺所做的陈列没有合理的组合，顾客在购买产品的时候只会考虑购买单品，而不会成套的购买，这就需要店铺在陈列的时候要注重服装搭配的组合展示。5、店铺内主次货品6：3：1公式
店铺内的商品我们可分为两种商品：像包、帽、皮带等之类的配件我们称之为无生命周期的商品，服装和鞋子我们称之为有生命周期的商品。那在我们陈列时我们就可以按这样的公式去做陈列：6（服装）：3（鞋子）：1（配饰品）。
6、销售尺码比与库存安全线对比
针对店铺的货品，每周做下店铺货品尺码的消化率分析表
7、对手的销售商品和促销调查分析
竞争对手和周边店铺的商品类别销售数据对我们的销售有着重要的参考价值。
例如，如果我们经营的是休闲类服饰品牌，商品类别非常广泛，而隔壁有一家与我们定位完全相符的专业牛仔品牌专卖店，这时我们的牛仔销售数量肯定会受到影响。在这种情况下，我们在订货时就要避免选择与对方相近的牛仔款式，而应挑选与其有所差异的款式，并适当减少牛仔产品的订货量。
再比如，我们的同类竞争品牌在衬衫销售方面表现较好，而我们则在针织T恤方面更具优势。为了突出我们的强项，我们可以在订货管理中重点放在T恤上，同时研究竞争品牌的衬衫特点，在我们订货的衬衫款式上作出区别，以避免直接竞争并形成差异化优势。
当然，这里所说的订货管理的订货量减少只是在订货数量，而不是在款式数量，如果减少了款式数量就会让整盘货的陈列和搭配不合理，从而影响整体店铺陈列形象。
8、应季库存周转率与陈列主推状况
通常，我们将卖场的陈列位置分为主陈列位和辅助陈列位。主陈列位根据其重要性和醒目程度，依次分为一号、二号、三号和四号陈列位。每个陈列位的确定是基于其位置上的销售产出。
通过一段时间的观察以及对坪效和立效的数据分析，我们可以计算并总结出店铺中的黄金位置和死角位置。
尽管这些黄金位置可能只占店面面积的20%，但它们可能创造了80%的销售额。因此，在这些黄金位置摆放的商品必须是视觉上最吸引顾客的新品或特色品，并且保证尺码齐全。
