零售企业业务流程重组及数据分析

ackl202零售企业业务流程重组及数据分析

基本业务流程重组是关于企业流程重组系列文章的第

二部分，企业流程重组的第一部分是基本数据分析。在第一

部分，阐述了企业常用的一些基本数据分析表与常用的数据

分析方法，同时也谈了些关于数据使用的理念。然而，企业

流程重组的内涵远非如此。因而，在这一部分要紧讨论，将

传统的基本业务流程进行初步的信息化改造的方案。关于企

业流程重组更深入的讨论，将在系列文章的第三部分现代企

业的信息化管理中进行。

如今，企业流程重组是企业谈论的一个焦点，这方面的

文章很多，关于企业流程重组的观点也很多。因而，写本文

的原因之一，就是为了阐述一下关于这一部分的总的观念，

使用各位能更好的懂得基本业务流程重组的原则与意义。另

外想说明一下，本部分的流程方案并不一定对每个企业都适

用，假如企业想进行这方面的操作，请根据企业的情况进行

调整。

现在的很多企业，在实施企业流程重组方案的过程中都

遇到了如下的困难:

1.企业不能做出自己的整体重组方案。

2.在重组方案实施过程中，深感人员缺乏。

3.重组方案总是不尽如人意等等。

实际上，假如企业将重组的观念进行转换，很多问题将

会迎刃而解。下面就来看看有关企业重组的观念：

1.企业现行的管理形式，就是一个很好的重组方案蓝

本。

实际对任何企业来说，其现有的各类业务都是按照一定

的规范与流程在运作的。可能有些人会说了，假如这样，还

叫重组吗？实际企业的重组工作就应该从这里开始，请看下

面的理由：

a）这是现在国内多数企业信息管理现状的要求。请企业

的CIO注意这样一个现状：国内的多数企业是先有了企业现

行管理，然后进行信息化的建设的。我们都明白企业的总体

规划与管理设计者是企业的CEO,而不是企业的CIOo这也

就决定了，假如企业要进行信息化建设，其手段与目标就应

该是这样的：通过给企业CEO设计的管理方式提供好的信

息服务，使CEO设计的管理形式能因信息的介入，而获得

更好的效率，继而提高整个企业的效益，同时也实现了信息

的价值。

b）看国外企业信息化建设方案。关于国外企业他与国内

的企业不一致，他的整体的信息化方案，实际上也是与其企

业总的CEO管理相一致的。只只是他们企业的信息化建设

在国外经营时就已经变得比较成熟，这样他就能、也应该拿

出整体的信息化方案。这时信息化工作就在完成他的一个新

的职能，将企业优秀的管理形式复制出去。

c）再谈谈信息化是一把手工程。所有看过信息管理学的

CIO都明白这个观点，关于这个观点的懂得，他除了能使企

业的信息建设，获得更好的支持、更大的执行力度外，还有

一个很重要的原因，就是在第一点说到的，只有企业管理层

的参入，信息化的服务才能有对象。不然，很可能会是这样

的局面，信息化的规范强制要求管理层改变其经营管理方

式，假如是这样的情景，其结果不想而知了。

2.企业的ao是一个管理岗位，不是一个技术岗位。

关于现在的很多企业来说，信息部更多的被定位在技术上。

企业的核心管理层中没有其地位，或者者其地位形同虚设。

关于这种现状的形成其原因很多。只是CIO自身素养的提高

也是其中的一个原因。现在CIO的要紧职能被定位在企业整

体信息平台的规划与建设上。而根据国内企业的现状，现在

的CIO应定位于公司信息化管理的规划与建设上。

3.企业流程重组要从管理形式的优化入手。很多企业

在做流程重组工作时，都是从所谓的标准管理流程入手，这

些流程有的是软件商提供的，有的是从书本上看到的，有的

是某著名外企的等等。在这些流程的实施过程中，常常会有

很多问题，最后做不下去，这样企业得到的结果往往是：企

业管理层不支持，企业的业务太乱，人员素养太低、企业还

不能做流程重组，或者是企业还不需要流程重组等等。事实

上，并不是这样一回事，而是由于现在很多企业的流程重组

工作，并不是注重于现有企业工作流程的优化，而更多的是

建立全新的工作流程。优化企业的现有工作流程，更多需要

企业的CIO们关注企业本身的工作规范，企业本身的人员情

况等。而关于重建流程那就要我们多熟悉现代企业的管理进

展情况了。

4.在企业流程优化过程中，要注意对企业人员进行新

知识技能的培训。在进行流程重组工作中，将可能会对企业

员工有新工作技能的要求，这时适当的培训，会使流程重组

工作的成功机会大大增加。

5.在做流程优化设计时，要敢于打破原先的一些组织

结构与职能结构。假如仅仅在原先的结构中进行信息化应

用，那将能获得的效果是有限的。在后面的基本流程方案中，

能够明显的看到这些。

从上面的讨论能够看出，流程重组是一个系统的工作，

他的涉及面很宽，但也并不是不可分步进行的。就象上面所

说的，流程重组是从现有流程的优化开始，关于优化的程度,

企业可根据企业的具体情况进行调控把握。

企业流程重组之数据分析概述

关于数据分析，我相信每个使用了信息系统的企业渚B

有自己的懂得.他们有些来自书本,有些来自于工作经验，有些

来自于软件供应货.但就我所熟悉的企业与信息系统，他们关

于数据报表的定义;对数据分析的一些基本的懂得不尽相同.

有一部分是真正的懂得差异，但是有部分是由于各自的名词

不一致而引起的.另外，我认为数据分析的真正懂得，是企业流

程设计的一个很关键环节.因而，我想在此对数据分析进行一

个简单的介绍.

在进行论说之前我想做几点说明.

1.在这里，我所说的数据分析不是理论上的数据分析.要

紧是关于数据分析应用方面的问题.因而，关于数据分析的数

学方法、数学理论，在此我不可能做很专业的论说，对数据分

析方法有兴趣的人，能够去找一些有关的专业书籍.

2.关于不一致企业，数据分析在应用上是不一致的，在此

我要紧是就连锁超市类企业进行数据分析的应用讲解.因而,

有关的例子在不进行说明的情况下都是与超市有关的.虽说

如此,有关分析应用的基本理念,关于其它企业也是能够借签

的.

数据分析涵盖的范围：

关于数据分析涵盖的范围,正确的懂得是，对企业一切

可量化数据的分析.在目前关于超市来说,由于其自身的销售

形式,首先被量化与管理的是商品进销调存数据.这样就使一

些企业，一说到数据分析就是商品进销存数据，在流程设计时,

也是仅根据商品进销存数据来设计.这样其信息化管理效果

就大打折扣.

在对一些企业的调查中发现，有些超市生意在本地来说

还能够，但是被一些小批发店,夫妻店打得喘不气来.在问他有

关超市的人数时，不仅经营者说不清晰,就连专管人事的也是

一下子说不上来.象这样的企业就没法谈人效分析与管理了.

这种情况在一些中大型超市企业也是常见的.

深究其原因时发现，这实际上是企业的信息进展不平

衡.关于现代的连锁企业，一方面人员的流淌比较频繁,另一方

面企业的地域比较宽，这样在瘦门店强总部的连锁企业中，传

统的人事管理手段就不可避免的滞后了.因而，清晰认识企业

数据分析的范围是很必要的.关于实现企业全面的信息化管

理，重组流程,提高核心竞争力来说，这是一个很基础的认识.

前面说到数据分析的涵盖的范围是:关于企业一切可量

化数据的分析.在这个懂得上我们要注意下列几个方面的内

容：

1.对量化的过程的正确认识.

关于量化的必要条件是:操作相对的标准化.请注意”相

对”，在信息应用中,常有这样的说法:企业管理乱七八糟没法

进行信息化管理;或者说，要做信息化你们先做好标准化吧.

关于以上的两种观点都有些片面.在对一些企业的调查

中发现这样一种情况（相信有很多人有些同样的感受）.有些人

说:真是看不懂,很多在管理上合符管理原则，管理得很好的企

业效益不好;有些企业管理乱七八糟，可生意好得不得了.实际

上，这是一个认识上的错误，关于标准化，量化，信息化管理来

说，他们都是一个渐进的过程.他们有一个共同的目标:使企业

的效益最大化.因而在调查中，关于那些所谓管理很乱的企业,

实际上它在信息化管理的某些方面是做得很好的.不要忘了,

关于超市来说最先量化的是商品的进销存数据.关于这些企

业来说，他们在利用已量化的数据方面做得很好.虽说他们在

综合量化分析上还有一定的差距，但是效益却得到了提高.相

反，关于那些所谓管理很好的企业,虽说他的量化数据多，但对

数据的使用上没有很好的利用,因而在效益上就差了很多.

说句通俗点的话:有些企业因不知人数而无法做人效管

理，有些企业虽明白了人数，可没有做人效管理.相比较，后者

的成本可能还要高些，可作用一样.

因而,正确认识量化与信息化管理的关系，信息化管理

与企业效益的关系.是企业进行流程重组，实现信息化管理基

本.

2.分析已量化的数据，根据需要量化数据.

关于分析已量化数据，它的好处在上面我已经说了.做

好这一点，关于企业来说是用最小的成本投入,获得最大最快

的效益收入.

根据需要量化数据,是企业在有计划的挖掘企业最大潜

力.关于有很企业,流程重组也好，标准化也好，最后做得不理

想.其有部分就是因没有把握好这个原则.就拿刚才说的企业

人员管理来说，人力资源花了成本与精力，但是企业没有效益,

当然,企业没有效益个人也就没有效益了.这样反而会产生一

些负面的影响.因而根据需要有计划的推进企业信息化管理,

是企业顺利进行流程重组，实现信息化管理的关键.

数据分析懂得：

在数据分析应用方面，我们应该把握下列几个方面：

1.多方面的考察数据，切莫将数据穿凿使用.

关于一个数据，它引起的原因是多方面的.因而也就注定数据

它能反映企业多方面的情况.正因如此,我们对数据的使用也

应该小心，不要急于下结论，片面的看数据.

比如:关于企业销售占比的分析.在信息化管理咨询中,有这样

的一个企业，他将销售占比做为一个考核指标，对门店人员进

行考核.开始，他这种做法对企业员工积极性有了很大的促进,

对门店的销售也有一定的改观.但是一段时间后效果还是不

明显，销售过了一段时间又回到了原先的水平.当他问我这种

现象时，我看了他的几个门店的数据后,我建议他将销售占比

看成是门店经营能力的标尺，然后进行人员调配处理,最后辅

助人员考核试试.这个企业就将他销售好，占比合理门店的部

分管理人员进行调配.不久，那个原先占比不好的门店的销售

涨上来了.这个增长不仅是占比合理了,关于整个门店各区销

售都产生很大的增长.后来，在与这个经理谈感想时，他无比深

切地说，在这个情况中,他有下列几点深切的感受：

1).想不到销售占比还能够这样用.而且效果还这样的明显.

2).关于数据分析的威力这次有了很深刻的认识.

3).这次发现了一个人才，关于企业人力资源的合理利用，有了

一个真切的认识.

不久以后，这个企业又问了我一个问题,为什么用以上的方法

并不是对每个门店都有用?这次我给他做了些解释，关于这种

情况，它产生的原因很多，关于外部环境相同的门店，有可能是

因管理者的经营能力的差异产生这种情况，但是关于有些门

店，可能是因其它因素，因而就效果不明显了.同时关于经营能

力来说，关于不一致的经营者也是各有特点的.有的在商品结

构调整上是强项，有的在市场运作上是强项.因而，产生的效果

就不一致，关于现代的企业,缺人才是企业是问题.同时要用好

现有的人才，也是一个很关键的问题.这也是为什么现代企业

要实行信息化，加强数据分析，实行ERP计划的原因所在.

2.用系统的方法处理数据,不要孤立的看数据.

关于数据分析结果的处理，要系统处理.上次一个超市经营者

对我谈到这样一个问题:在管理中，明明明白问题所在，而且也

解决了很多次，但是问题总是没法解决,是什么原因?有关这一

类的问题，基本上都是没有系统的处理数据的问题，也就是没

有重建合适的流程.

就用刚才那个企业的物价管理举个例吧，我到上面所谈那个

企业,熟悉到他们学了有关品类管理的书，他们按品类管理的

理念，进行了低价形象的试验.他们组织了一些人对数据进行

了分析，做了些调价.但是几个月过去了，效果好象不理想.

关于他的这种现象，实际有这样几个问题：

1).首先是认识问题，物价形象的形成是要一段过程的.这个过

程的时间，根据企业的操作不一致，环境不一致，长短也不一

致.

2).关于物价形象的保护务必有一个完整的管理，不是不定期

临时组织些人分析分析，调调价就能完成的.这个企业将物价

管理简单化了.

3).关于建立低价形象,不能孤立看数据分析，还要根据本地的

市场情况做调整，不然就容易陷入单纯价格竞争的泥塘，这是

企业不想看到的.

3.围绕管理主题，立体的进行数据研究.

关于数据分析的研究，要围绕一定的管理主题.比如，假如企业

要加强供应商的管理.那么，他能够对供货商在企业的销售情

况进行分析，对其商品为企业产生的利润进行分析，对其进价

与同类供货商进行比较，对其供货能力进行分析，对其服务进

行分析.只有这样，我们才能很好的完成一个管理主题.

在调查的与进行咨询的企业中，关于大的企业,有些问题还不

是很突出，这是店大欺客,但是在一些中型的企业中问题就比

较突出.与供货商的谈判越谈越难，在很多时候是硬谈.另外,

供应货销售虽大了,可支持却越做越小了.当然这些情况的形

成原因很多，但我认为，其中一个根本的原因是:企业没有效的

数据，这样对企业内部与供应商的管理失控了.

企业流程重组之常用数据分析报表

周晶

在我写的《企业流程重组之数据分析概论》一文中，

曾说过关于数据应用的一些观点。在这里我想分几部分来介

绍一下常用的数据报表。关于这些报表在通常的ERP系统中

都是有的，但其中的叫法不尽相同。在报表有关的几篇文章

中，我将尽力从多个方面介绍报表的含义。同时，希望通过

一些分析的例子，使大家对报表的简单应用有一个概念，并

能简单的使用数据分析报表来处理企业的一些问题。

另外，在报表介绍之前想说一下。假如在使用报表

过程中，发现有问题时，去看一下鄙人前不久写的《数据分

析概论》，也许会对你有所帮助。当然，假如能先看一下《数

据分析概论》那就更好了。

简单应用报表，是会提高企业效益的。只是，假如

想最大化的提高效益，那就要将报表融入到企业管理中，这

样就成了一个系统的工程-------企业流程重组的一部分。

另外，在现实社会中，有很多的私营企业，它们也确实是以

简单报表应用为起点，开始现代信息化管理的征途的。

下面我们开始来看报表：

销售占比表：

某某销售占比=某某销售/总销售

从上面的公式能够看到，销售占比与总销售与某类

销售有关。大家都明白这样的一个事实：当我们说某企业经

营能力很好时，常会用这样的一个概念，就是说这个企业的

市场占有率是多高。关于整个市场来说，企业的总销售表达

了企业的经营能力。那么在企业总销售一定的情况下，企业

各柜组的销售占比，能够看作是各部门经营能力的一个指

标。

在使用销售占比分析问题时，应该注意下列几个方

面的问题，不然会产生笑话的。

1.要注意总销售额的指标。由于总销售额是一个企业，

或者连锁企业某门店总的经营能力指标。

下面我们看个数据表：（本文的数据都是以真实数据进行比

例处理得来的。）

某连锁超市各店日化销售占比表

日期：XXXX年7月

类别分店月销售额销售占比

门店一800862.1626.68%

日化门店二528008.2230.01%

门店三293274.4040.99%

在上面的表中，假如只看销售占比项，可能会得出门店三的

日化经营能力最强。这样可大错特错了。实际大家一看都明

白，门店一是日化经营能力最强的。在报表的实际使用中，

有很多企业没有使用销售占比表，就是因没有很好的注意总

销售额的影响。

2.关于对销售占比的比值的认识。

关因此否具有所谓的标准占比比例？我想是没有的。关于一

个企业来说，使用数据分析的目的是发挥企业更大的潜力。

从这一点上看，企业能够通过对销售占比的分析，发现自己

经营能力最强的组合在哪里。然后，想办法将其复制到整个

企业，这样就成功了。关于连锁企业，这种复制所产生的效

益是非常巨大的。

那么关于一个连锁企业如何去找到这样的组合，下面举个例

子：

某连锁企业占比分析表

日期：XXXX年7月

类别分店月销售成本销售占比

门店一800862.1626.68%

日化门店二528008.2230.01%

门店三293274.4040.99%

门店一199387.026.64%

针棉门店二112141.496.37%

门店三109211.3015.27%

门店一320047.6510.66%

五金百货门店二236722.5713.45%

门店三135386.3518.92%

文化玩具门店一112542.753.75%

门店二88106.655.01%

门店三61908.588.65%

门店一335029.5211.16%

服装门店二300169.2217.06%

门店三85279.2611.92%

门店一329855.4810.99%

鞋帽门店二114576.096.51%

门店三0.00%

门店一3001499.34100.00%

非食品合

门店二1759723.37100.00%

计

门店三715407.66100.00%

在上面的销售占比报表中，能够看出在非食品总的经营能力

上，门店一是排在第一的；同时，还应该看到，关于门店二

的服装，有那大的特殊。这样，关于公司的非食品部门的经

营，其最佳组合在门店一；同时，关于门店二的服装，也要

进一步分析观察，这里的组合，经营能力比门店一强。

在上表中，还能够看到，在针棉的经营上，门店三的组合比

门店二强，这个组合也能够列入公司注意的对象。（实际的

情况与分析的一样。）

找到了企业自己经营的标尺，然后，总结推广就不多说了。

3.对销售占比差异原因要认真分析。

为什么认真分析销售占比差异的原因呢？

由于销售占比是经营能力的表现。但关于经营能力来说，它

的范围很大，有外部的因素，有内部的因素，有人为的，也有

市场的。。。。。。

如：公司畅销商品缺货严重，这有可能是公司的管理不到位,

导致员工补货不及时；也有可能是部分供货商供货能力有问

题；还有可能是公司的财务结算出了问题，使用企业与供货

商的关系有些紧张等等。

从经营战术上讲，对问题的原因分析只有很具体时，才能真

正的转换成经营的行动。

最后，想再说一句，关于数据的认识，我们要立体的看。就

象销售占比，虽说它反应了企业的经营能力，只是它不是经

营能力的唯一指标，大家都明白，关于企业来说库存与销售

是息息有关的，假如库存不合理，说经营能力强是不合适的。

企业流程重组之常用数据分析报表（二）

在开始讲数据分析报表之前，想再次说一下：市场是复杂

多变的，数据报表是对企业经营现状的反应，但其所反应的还

是表象，假如要真正使用好数据分析报表，还要对其产生的原

因，进行进一步分析。不要简单的穿凿、机械的使用报表。要对

数据分析有信心。

在前面的文章中，讲了数据分析的《销售占比表》。下面来

说一下毛利率、毛利分布率与综合毛利率。

1.毛利率

关于毛利的计算有两种方式，它们的计算如下：

回减毛利率;销售毛利/销售额或者

顺加毛利率=销售毛利/销售成本

关于这两种毛利计算在理论上都是正确的，关于数据分析

来说，通常我们都是用的回减减毛利。要注意的是，现代零售

企业有很多都是使用进价批次核算。因而，常有企业在分析时

对销售成本与销售额这两个数据用混，使得公司几个部门的数

据不一致。

另外在业务员谈判时，通常供货商说给企业的毛利率是指的顺

加毛利率，顺加毛利率比回减毛利率高。曾在做管理咨询时就

发生过这样的情况，业务在谈判时得到二十几点的毛利，但是

实际企业计算时只有十几点毛利，而业务不明白其中的原因,

一直以为是因商品促销影响了毛利率。

关于顺加与回减毛利率之间的关系是这样的：

1/回减毛利率=1/顺加毛利率+1

2.部分毛利分布率：

部分毛利分布率=总销售占比*部分毛利率二部分销售毛利/

总销售

其中，关于一个门店来说，总销售就是门店的总销售，部

分就是商品的类别或者者柜组。同样假如关于某个大类来说，

总销售就是此大类的销售，部分就是此大类所含的中类或者小

类。这个值表达了，相对总体销售，毛利在各部分的分布情况。

特别注意，这个值与部分综合毛利率是不一致的，关于部

分综合毛利率，其计算如下：

部分综合毛利率=部分毛利/部分销售额

从这可看到，部分毛利分布率与部分综合毛利率比较，在

数值上前者要小。另外，关于部分综合毛利率只与毛利产生的

直接部分销售有关。而关于部分毛利分布率，其与总的销售额

有关，这个值正好表达了实际经营过程中，企业业务的各部分

相互影响的关系。它实际上能够看成是总的综合毛利的一个分

解，关于这点将在下面进行论说。

3.综合毛利率：

综合毛利率=总毛利/总销售

我们明白，关于总毛利能够看成是各部分的毛利之与:

因而，就会有这样的关系：

综合毛利率二各部分毛利分布率之与

卜面来看一下有关毛利分布率的一张报表:

毛利分布率报表

门店一门店二

类别

销售额销售毛利毛利率销售占比分布率销售额销售毛利毛利率销售占比分布率

生鲜类37492.336995.6918.66%19.83%3.70%34478.559815.9528.47%25.67%7.31%

食品类49247.707201.9114.62%26.05%3.81%45645.836123.3713.41%33.99%4.56%

非食品58258.1612073.7820.72%30.81%6.39%36827.137470.7420.29%27.42%5.56%

鞋都类17878.1063963535.78%9.46%3.38%3774.80957.972538%2.81%0.71%

服装类18341.806138.7733.47%9.70%3.25%11287.802212.8019.60%8.40%1.65%

联营7863.50699.388.89%4.16%0.37%2287.50661.6228.92%1.70%0.49%

合计：189081.5939505.88100.00%20.89%134301.6127242.45100.00%20.28%

20.89%20.28%

说明：对于红色的数据是各部分毛利率之和：对于蓝色的数据是用总毛利/总销售领得的综合毛利率

看到以上的报表，关于那些老商业，一定会有很多的感触。

在今后的信息化管理中，会在多方面对这张报表进行使用，那

时还会对其进一步讲解。在这里，只做些简单的介绍。

关于这个报表，在下列几个方面，我想经营者应该有个明

确的认识：

1.企业能够通过对经营结构的调整，来得到更好的利润

收入。

从上面的报表中，能够看到：关于这个企业的食品类，它

在各个门店的利润都不高，但这个企业的综合业绩还是不错的。

关于门店一，要紧由于其非食品的市场占有强。而关于第二个

门店，它的要紧利润来源是生鲜。

记得，保洁公司推行的品类管理中，有个商品陈列原则，

认为销售好的品类商品应陈列得宽点，位置要好点。从顾国建

的超市管理中，能够明白，有这样的现象，关于商品，由于其

陈列位置的不一致，其销售会有很大的差别。那么要如何看待

这样的事呢？实际关于企业来说，利润是第一位的。因而，关

于上面的情况，应该是这样来做，通过调整，改变销售占比，

由此改变毛利分布，得到最大利润。当然，假如要做到这一步,

务必按类别将毛利分布表做到单品。

2.零售企业如何根据市场情况，进行差异化经营。

在做调查与咨询中，有很多企业他们都明白在市场竞争中,

要走差异化经营的道路，做强自己的特长项，但是在具体的经

营与决策时，常不明白如何进行。在猛烈的市场竞争中，常是

赤膊上阵，打得头破血流。

关于以上数据来源的企业，他的这两个门店是在不一致的

城市，在门店二的城市中，其本地市场的服装与鞋类经营很强。

这个企业在进入这个市场之初，在这两个方面进行了很大的努

力，但是效果不好，甚至曾有要退出本地市场的可能。后来，

调整了经营的思路。在本地市场弱的生鲜上入手，这样使这个

企业在本地站稳了脚跟。然后他们再在其总体的进展方向一一

服装与鞋类上进行不断的加强。现在，他的服装方面在本地有

了一定的改善。同时，由于这个市场上得到的经营经验，使他

在其它门店的有关项目上获得了不错的效益。这也是一种成功。

有关毛利分布的报表，还有很多种用法，如做为计划管理

的一个指标，做为业绩考核的一个指标。（周晶）

企业流程重组之常用数据报表分析（三）

在零售管理中，不论是现在，还是往常大家都很关心商品库

存管理指标。本文将介绍一些与商品库存有关的数据分析报

表。

1.商品周转率：

商品周转率的计算，在往常，由于没有现在这样的信息

技术手段，关于商品周转的计算是这样的:

商品周转率二日平均销售额（按月统计）/（月期初库存+

月期未库存）/2*100%

以上方法计算简单，容易使用。在使用了信息技术之后，对

商品周转率的计算就更精确了。其计算公式如下：商品周转

率二日平均销售额（按月统计）/日平均库存（按月、按售价

计算）*100%

商品周转指标一直是反应企业经营管理能力的一个重

要根据，它反应了企业一段时间内的库存商品结构情况。因

而，这是一个用于经营决策的指标。然而，在经营操纵与调

整中，实践证明：商品周转率指标有些不好用。

假如要将这个指标直接用到操纵与调整中，就要使用这

样的数据-----我们就称其为实时库存周转率吧，这个数据企

业管理者很容易的操作。同时这个数据计算简单，既使现在

软件系统还没有这样的报表，也不怕，用手工它也很容易制

作。

另外要说明一下，关于在后面例举的报表中，可能会把

商品周转率与实时库存周转率混用，这样做的原因在于，实

时周转与商品周转的关系就好象是平均价与单品价一样。当

我们要看一段时间的综合指标时，就用商品周转率这样就得

到有关的平均指标。当要做实时的操作时，用实时周转率替

代商品周转率，这样就可得到有关的实时指标。

下面是实时库存周转率的计算方法：

实时库存周转率二日平均销售（向前按四周统计）/当前

库存售价额*100%

2.商品周转天数：

商品周转天数=1/商品周转率

它反应了，企业的库存商品假如按目前的销售情况，要

多长时间才能变现。这个指标是商品周转率的倒数。在后面

的报表例子中，我们会看到，这个指标在使用中比周转率指

标更让人易于懂得。

3.交叉率：（库存投资回报）

交叉率=商品毛利率*商品周转率二日平均商品毛利额

（按月计算）/当前库存售价额*100%

关于交叉率的懂得，要注意下面几点：

1.关于交叉率来说，它通常针对单品。关于类别来说能

够将商品毛利率，改为综合毛利率计算出交叉率。

2.交叉率是表现库存资金结构是否合理的一个很重要指

标。为什么这样说呢？让我们来看一种商品，假如其它条件

相同，其毛利率越高投资收益就越好，也就是越挣钱。同样,

关于毛利一样的商品，那就看谁周转越快谁就越挣钱。因而,

这个值它表达了一个库存商品的赢利能力。关于这一点，我

们也可从第二个公式中看出来。分子是这个商品的每天平均

赢利，分母是当前库存的售价金额。

3.关于这个指标，用一个很通俗的话来说，它表现了企

业库存资金，每天能为企业挣多少钱。

以上所说的都是与企业库存管理有关的一些数据报表，

通常它们会在同一张报表中出现。下面就以上所说内容看两

张报表。这两张来自于一个企业的两个门店，由于考虑到数

据报表的现实性，没有将数据进行处理，因而从报表上我们

能够看到负库存，错库存等现象。今后在企业使用这些报表

时，也可能就是这样的情况。报表分析的是一个有关非食品

中的小类。其销售统计时间段是四周（28天）。下面请看报

表：

门13二某小类库存质品分析表

梢

*存摩存

用售狷售金总折含税实时库存商品周

商品名称主总Ett毛利率爻叉率

在黎欧扣毛利致周转率转天数

金额金融

3S

英零,17僦衣架1028/1027打双655234.8152-24•139・侬62326%-12.407%.8-2.886%

127衣架扎5,442.867.612/40196.2311.22794%5.082%201.420%

10个装衣架BDF-081(«价£扎52275£07C001442540%6.835%151.736%

70346衣架扎322244075983654.43322%14.732%74.983%

电喔103314寸铁衣架t2$211.7052200204.42466%3.699^270.912%

106衣架扎1S1900515355030.00%13.571%74.071%

汇丰30313衣架t42129043-10-20-303333%-15357%-7-5.119%

70350汇丰衣架E127504051588.531.76%53.571%217.017%

豪华三丁亦生羡11：11850360003038%OV/DI

女住西装衣架301032:1035036210294535%%8.214%122.92!%

披衣架3W102.603421323435.13333%10.440%103.480%

70313衣架t1110120笈工26171.6239.22826%1.511%660.427%

30060中号衣架960笈W6252363000%9.524%112.857%

110衣架70310扎1；90026,526.537.52933%8.571%122.514%

好木衣架根427.40&284253.221£15%5.867%171235%

汇丰32001衣柒扎U魏6019/529130.5171.123.73%1.724%580.409%

B-13型衣架t£81.602,19136.8193829.41%1.504%670.442%

109衣架70309扎2(728020.S000288％#DIV«!OVO!#DIVO!

70345衣架扎$7020243525J3934.62%6.429%162.225%

辉煌儿童衣架20031；57.6016.19324322795%4.762%211.331%

不透钢衣架:31555020/438636.67%33.036%312.113%

汇丰30301衣架扎1C550131875.6992364%1500.469%

iC丰70349衣架『100扎U544016n4085782941%3361%•।0.989%

凯信221衣架扎£48012n4956625.00%2.597%390.649%

闪85飘逸衣架1Lr47601265253426.47%5.000^201324%

*

TO361椭圆晒衣架1.470I3J853.675228.72%2.232%450.641%

>'

70318衣架扎420124243362857%4.464Z221.276%

汇丰30068衣架扎*3901081.2109.225.64%1.276%780.327%

正裕2111旋风衣架扎27.60561055692029%1.429%700.290%

BO2宝宝衣架扎26.608W00033.08%#DIV/D!#DIVA)i#DIVX)!

三叶S018衣架丸；20.405,1050赍26.47%1.071%930.234%

烟丝衣架ffi19.507516533.46%10.714%94121%

帆丝衣架0180t.15S01J0002727%#DIVJO!OVXJ!«D1VX)!

合计67138083102106727212192071.32302%6.566%151S40%

红色部分.是相关的嫁合指标H中后品周转天数=1犊时库存周转率交叉率=毛利率*实时雕

门右基.小类摩存福号分析表

梢摩

总率存

T售消售含税毛百朦存售商品周转商品周

商品名称折溢价毛利率交叉率

位数金额利心价金领率罚下数

?口金S5

量S

十个装套塑衣架汜1发651C111.6CC017.14^侧WCH#DIVX)iM3IVAI

英哩m微衣架1028no27打%290C77.26N23.262.626.667,16J诩i64.408%

10个装衣架BDF98M特价，JL177C445e15.6366.425」再1.723%哭0.434%

好木衣架根67122C4S3111134940OW12464Kg4.994%

10个装加大衣架BDF-O87JL15111C36.1•7.432.437,•53571%•二47375%

70346衣架扎1：102C427131147641.1数0.765%13!0315%

10个爰衣架BDF976扎1581C24CC029.63%#DIV/D?#DIVJO»#DIV/O!

茶花通用衣架（尸6条）601把S792C27213959.434.34%4762%211.635%

前襄.1。3314寸帙衣架9765C27CC-935.29%-3035W-3-10.714%

茶花太空衣架0741把1567.5C153：11214422,227,1674^6c0372%

70338晒衣架t525C213：15%262.540.00%0.714%14C0.286%

70326衣架JL497428.17%0735%13(50.207%

70361椭尊百衣架§47C1351*1005141圆加1190%双0.342%

加衣架ffi士43.2C144<3。5433.33%2357%350.952%

30060中号衣架1d36C1222/100.214433.39%0^93V.1120.303%

127株扎5335C1155/264/45034.33%0266%37(0.091%

值佳.320032003衣架tN332C9.632194.1273.928.927<0.433%2310.125%

70348衣架汜S288CZ2：加?9.227用1.299^710.361%

汇丰加湖衣架1700g27.2CZ41984139/2941名0J69?%W0.205%

飒丝衣架0180422C6IW779927.27%0794%1260.216%

109衣架703097196C56346295228.5及0735%13€0210%

30031外方形脂衣架□;18C4.8166926.67%7.143%k1.905%

E与70343衣架扎Z136C413。326.，462/29.41%0.105%9510.031%

女仕西装衣架30103t313.5C48411363211535.56%022S%4390.081%

汇率70333衣架把12.8C3.8411如262.429.69%0.174%讣0.052%

106衣架IL110C32(⑻26030.00%0.1377,7250.041%

音夹子木衣架710C2813。$28.00%7.143%U2.000%

（漫）0716百台衣架19.5C3於勉，Z363153%0X)41%2弥0.013%

旗焦.30303303衣架7S.4C24123954628.57^0549%1820157%

豪华三丁禄装17.9C24底9$142.230.加0.19g%50,0.060%

70345衣架丸17.1C231188J262.728.17%0597%103。0.027%

正裕2111旋风衣架扎16.9120.29%0.123%8120.025%

演隹.30316316衣架t25.2C0.83；70/83215物0223%.4480.034%

南2272C612.3691C38125s95.626.95%1376%730571%

红色部分.是相关的踪合指标.其中商品周转天数=1的库存周转率交叉率=毛利率•实时周转

假如熟悉了上面的数据分析指标，这样的报表一出来，

相信所有的企业管理者都能看到其中的优劣来。同时会有很

多的处理手段，在企业的管理中，管理者常常困惑的不是用

什么手段来处理问题，而是不知企业的真实运行情况。

关于这张报表不进行全面分析，因假如要全面分析，将

要结合企业的一些实际情况。简单的看，能够看到下列的几

八占、、・

1.门店一的资金每天1元挣1分8,而门店二每天1元

挣0.3分。因而门店每28天的获利为：

门店一：1.840%*2071.3*28=1067元

门店二：0.371%*5895.6*28=612.3元

2.关于这两个门店的商品周转天数：门店一为15天，

而门店二为75天。关于什么商品要处理在报表上能够看得

很明白。

3.请特别注意：关于以上报表反应的问题，仅仅简单

做库存处理是不够的，还要认真分析一下为什么门店二不好

卖。处理库存是一个方面，而提高此小类的市场占有，是另

一个很重要的内容。在以后的报表分析中，还会说到有关调

整商品的结构，提高市场占有的问题。

企业流程重组之常用数据报表分析（四）

上篇讲解了与库存有关的几张分析表，在这部分将介绍

几个与商品调整有关的分析表。关于商品结构调整的管理过

程，实际是一种经营策略的实现过程。因而，仅仅用本文中

提到的分析表来完成对商品结构的调整管理是远远不够的。

再者，对这些分析表的使用，也会因企业的情况不一致而产

生不一致的运用。

1.商品ABC分析/销售排行分析：

这二张数据报表，虽说叫法不一致，但其反应的内容是

大同小异的。关于这二张表，有下列的两方面务必进行说明:

一方面是这个报表的理论根据：

在这一点上关于老商业都明白，在商品销售规律中有一

个20/80原则。正因有此原则，企业在经营管理中，对不一

致的商品要施以不一致的管理策略。如:在补货时对20商品

重点关注，在陈列时对20商品进行适当处理等；同时，不

仅重点商品对企业影响比较大，那些销售最差的商品，假如

不能及时的处理，也会给企业带来很大的缺失。

20商品有些书上又称其为重点商品。随企业管理的深

入，企业对商品的销售分类，不能满足于20/80的分析，希

望管得更细点，将商品分为重点、次重点、通常等。这样就

有了商品的ABC分析。ABC分析能够根据事先设定好的百

分比，对商品进行排行分类。从上面的说明能够看出，关于

这二张分析表，实际分析的内容是一样的。后一张表进行了

自动的销售分类，使用时要方便点。

关于销售排行分析第二要说明的问题：

是关于排行的标准问题。从前面的《数据报表分析》中,

能够明白，关于一个商品销售排行，至少有如下的标准：按

销售额、按销售数量、按交叉率、按毛利额等。关于毕竟按

什么标准是合适的，现在有很多种观点。关于大多数信息系

统通常都支持所有的排行标准，企业想如何排就如何排。但

实际就企业的商品销售分析来说，通常还是按销售额排好

些。其中有下列几个理由：

(a)做商品排行分析时，是针对同一类商品进行的，关于

同一类别的商品，其毛利与销售额在正常的情况下是基本一

致。(关于部分形象商品，差别会大点。)

(b)对商品管理，是由很多方面的构成，但各个方面应各

司其职。如关于商品库存的管理，能够根据商品周转的表管

理；关于商品资金占用情况，能够根据交叉率的表来管理；

关于商品的毛利额，能够利用毛利分布率表来管理；关于商

品的定价，能够根据价格带分析表来管理等。而关于销售排

行表，就希望根据销售情况分析，找到好的商品调整策略，

使企业能得到更好的市场份额。

(c)关于商品的分析管理，不可能用一、两张分析表来完

成。要想做好这点，是需要综合的利用数据分析表，同时配

以适当的管理体系。这在《数据分析概述》中有说明。

(d)从多方面排行，是不是一种更好的方式，理论上说是

更好的。但是实际管理中，这样做很可能会产生误导。坚持

在不一致目标的管理中，使用不一致报表的原则，应是较好

的选择。如：对交叉率排行表，能够在库存管理时，在交叉

率表中实现它。这样企业会获得更为清晰的管理思路。

基于以上的原因，这儿所说的商品销售排行，指的是以

按销售额为标准的排行表。因这张数据报表很简单，就不列

表举例了。

2.商品TOP分析(商品排行比较表)

关于商品销售排行表，除了以上说的使用方法外，关于

连锁企业还有一个很简单，而又很有效的使用方法。就是将

不一致门店的商品排行表进行比较，通过这样的比较，将两

个门店的商品取长补短，提高门店的销售份额。这个方法在

企业各门店进展不平衡时，是非常有效的。这张专门的比较

表，就是商品TOP分析表。

3.价格带分析：

关于价格带分析表，这里从下列几个方面进行必要的说

明：

(a)价格带分析表的理论基础：在现代的市场经济中，各

企业的分工更加精细，就是同样业态的超市企业，其目标客

户群也会有一定的差异。关于企业来说，客户的差异表达在

他们对商品的不一致需求上，在这些需求中，质量与价格无

疑是其中很重要的一个因素。如：有个企业，他的三个门店

在中秋商品促销中，在对苹果选择问题，三个门店，一个选

了价格最低的那种，每斤8角钱，一个门店选了一种好的，

每斤2元钱，第三个门店两种都选了。销售的结果呢，第二

个门店销售情况是最好的。

(b)价格带的标准是动态的。关于不一致的地方，因其文

化背景与消费习惯的不一致，关于同类商品的价格标准也会

有一定的差异。假如机械的使用价格带，是不可能成功的。

在另一方面，关于某类商品的价格带的基本划分层数，还是

有一定的规律的。如我们对那些顾客选择不是很强的商品，

将价格分为三到四个区间来分析也就够了，而关于顾客选择

大的商品，价格划分区段相应多些。同时关于不一致的地方,

价格的划分区段数基本还是稳固的。

(c)如何定价格区段:关于很多企业来说，价格带最难用的

地方就是如何定价格区段。现在很多系统，通常都支持企业自

己随时设定区段值；另外价格销售曲线图对设定区段也是很

有用的。如：(将上表中价格相同的商品销售进行汇总)

T-系列1

从上表能够看到，关于这类商品能够将它划分成下列几

个价格区段：4元下列，4元---6.5元，6.5元一9元，9元以

上。关于价格区段的保护要根据市场，长期的给以保护，当

企业有意的保护好价格的分布，实际就是锁定了你们客户，

并为他们提供了更好的服务。

(d)注意上面的表格的红色部分，那些是同价位或者价格

比较接近的商品，假如有兴趣的人能够将《数据分析三》中

的门店二数据，也做同样的分析，你能够发现门店一的商品

定价，在价格区段相对集中。这样其销售特性也增强了。同

时，也正因如此，门店一的综合利润比门店二高。(数据见

下表)

(e)关于价格带的数据报表，其形式如下：(就《数据分

析三》中报表统计）

衣架类商品价格带分析

门店一门店二

价格区段

单品数梢售额毛利额毛利率单品数梢售额毛利额毛利率

4元以下7.0528.3161.630.58%7.0867.2186.821.54%

4元—6.5元9.0743.3205.327.62%9.0428.0115.526.99%

5.5元“9元13.02116.9577.027.26%12.0788.1249.031.59%

9元以上4.0419.0123.129.38%5.0188.961.1