航空公司行业指标

2024-05-24

航空公司行业指标（共6篇）

篇1：航空公司行业指标

中国银行业监督管理委员会关于印发《企业集团财务公司风险监

管指标考核暂行办法》的通知

（银监发[2006]96号2006年12月29日）

各银监局，各银监会直接监管的企业集团财务公司：

为规范和加强对企业集团财务公司（以下简称财务公司）的非现场监管，促进财务公司增强风险意识，提高风险管理水平和抵御风险能力，现将《企业集团财务公司风险监管指标考核暂行办法》印发给你们，请遵照执行。《中国银行业监督管理委员会办公厅关于规范非银行金融机构监管统计表的通知》（银监办发„2004‟7号）中“财务公司非现场监管指标考核表”（银监统L002号）同时废止。

各财务公司应严格按照《企业集团财务公司风险监管指标考核暂行办法》及附表要求，通过银行业监管信息系统报送相关数据，以确保监管数据及时、准确、计算口径一致。 各银监局在执行中如发现问题，请及时向银监会报告。

二○○六年十二月二十九日

企业集团财务公司风险监管指标考核暂行办法

第一章总则

第一条为加强对企业集团财务公司(以下简称财务公司)的非现场监管，促进财务公司提高风险管理水平和抵御风险能力，根据《中华人民共和国银行业监督管理法》、《企业集团财务公司管理办法》等有关规定，制定本办法。

第二条本办法适用于在中华人民共和国境内设立的财务公司。

第三条本办法规定的风险监管指标分为监控指标和监测指标。监控指标设有标准值，是对财务公司的最低要求，银监会可根据财务公司的风险程度提出更高要求。

第四条银监会按照本办法对财务公司的各项风险监管指标进行检查监督，并采取相应监管措施。

第二章监管指标

监控指标

第五条资本充足率为资本净额与风险加权资产加12.5倍的市场风险资本之比。资本净额为核心资本与附属资本可计算价值之和减去资本扣减项。

财务公司资本充足率不得低于10%。

第六条不良资产率为不良信用风险资产与信用风险资产之比。

信用风险资产是指承担信用风险的各项资产，包括各项贷款、拆放同业、买入返售资产、存放同业、银行账户债券投资、应收利息、其他应收款和不可撤销的承诺及或有负债。 不良信用风险资产是指五级分类结果为次级类、可疑类、损失类的信用风险资产。

财务公司不良资产率不应高于4%。

第七条不良贷款率为不良贷款与各项贷款之比。

各项贷款是指财务公司对借款人融出货币资金形成的资产，主要包括贷款、票据融资、融资租赁、从非金融机构买入返售证券、各项垫款等（下同）。

不良贷款是指五级分类结果为次级类、可疑类及损失类的各项贷款之和。

财务公司不良贷款率不应高于5%。

第八条资产损失准备充足率为信用风险资产实际计提准备与信用风险资产应提准备之比。

信用风险资产损失准备是指财务公司针对各项信用风险资产可能的损失所提取的准备金。资产损失准备充足率计算中暂不考虑一般准备和特种准备充足情况。

财务公司资产损失准备充足率不应低于100%。

第九条贷款损失准备充足率为贷款实际计提准备与贷款应提准备之比。

贷款损失准备是指财务公司对各项贷款预计可能产生的贷款损失计提的准备。贷款损失准备充足率仅反映贷款损失专项准备充足情况。

财务公司贷款损失准备充足率不应低于100%。

第十条流动性比例为流动性资产与流动性负债之比。

财务公司流动性比例不得低于25%。

第十一条自有固定资产比例为自有固定资产与资本总额之比。

自有固定资产是指固定资产折旧后的净值，即固定资产原价减去累计折旧。

资本总额为核心资本与附属资本可计算价值之和减去贷款损失准备尚未提足部分(下同)。

财务公司自有固定资产比例不得高于20%。

第十二条短期证券投资比例为短期证券投资与资本总额之比。

短期证券投资是指按照财政部《金融企业会计制度》（财会„2001‟49号）在“短期投资”科目核算的投资于国债、中央银行债券及票据、金融债、企业债、股票、基金等证券投资，在“短期投资”科目核算的其他短期投资也纳入该指标考核。

财务公司短期证券投资比例不得高于40%。

第十三条长期投资比例为长期投资与资本总额之比。

长期投资是指按照财政部《金融企业会计制度》在“长期投资”科目核算的投资，包括长期债券投资、长期股权投资和其他长期投资。

财务公司长期投资比例不得高于30%。

第十四条拆入资金比例为同业拆入与资本总额之比。

拆入资金是指财务公司的同业拆入、卖出回购款项等集团外负债。

财务公司拆入资金比例不得高于100%。

第十五条担保比例为担保风险敞口与资本总额之比。

担保风险敞口是指等同于贷款的授信业务扣除保证金及质押的银行存单、国债价值后的余额。

担保比例计算不包括与贸易及交易相关的或有项目，如投标保函、履约保函等。 财务公司担保比例不得高于100%。

监测指标

第十六条存贷款比例为各项贷款与各项存款之比。

各项存款为财务公司吸收的各成员单位的存款。包括单位存款、保证金存款、委托资金与委托贷款和委托投资的差额等。

第十七条单一客户授信集中度为最大一家客户授信总额与资本净额之比。

最大一家客户授信总额是指财务公司在报告期末表内外授信总额最大的一家客户的授信余额。

授信是指财务公司向客户直接提供资金支持，或者对客户在有关经济活动中可能产生的赔偿、支付责任做出保证，包括贷款、票据融资、融资租赁、各项垫款等表内业务，以及票据承兑、保函、债券发行担保、借款担保、有追索权的资产销售、未使用的不可撤销的贷款承诺等表外业务。

第十八条资本利润率为税后利润与所有者权益和少数股东权益之和的平均余额之比。第十九条资产利润率为税后利润与资产平均余额之比。

第二十条人民币超额备付金率为在中国人民银行超额准备金存款、现金、存放同业的总和与人民币各项存款之比。

第三章监督检查

第二十一条财务公司应按照银行业监管信息系统要求报送各项数据，以保证风险监管指标的真实、准确。

第二十二条财务公司应完善现有统计与信息管理系统，以便准确计算、及时分析、有效控制风险水平。

第二十三条财务公司董事会应定期获得各项指标的实际数值，并督促管理层采取纠正措施。

第二十四条银监会通过银行业监管信息系统定期收集有关数据，分析财务公司的各项监管指标，及时评价和预警其风险水平和风险抵补能力。

第二十五条银监会对未达到监控指标值要求的财务公司，将根据未达标的具体情况并结合日常监管掌握的信息，采取监督管理谈话、现场检查、责令限期整改等监管措施。

第四章附则

第二十六条附表是本办法的组成部分，规定了各项监管指标的定义、计算公式和具体口径。

第二十七条本办法由银监会负责解释。

第二十八条本办法自公布之日起施行。本办法公布前适用的相关规定与本办法不一致的，以本办法为准。

附表：财务公司风险监管指标定义及计算公式一览表

篇2：航空公司行业指标

服装行业KPI指标 1.1 1.1.1 服装行业KPI指标

服装行业通用指标

售罄率

售罄率=(一个周期内)销售件数/进货件数

通常情况下，畅销的产品是不需促销的，只有滞销的产品才需要促销。滞销产品可通过售罄率来确定。一般而言，服装的销售生命周期为3个月，鞋子为5个月。如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60%，则大致可判断此产品的销售是有问题的；当然也不必等到三个月后才可以确定，一般而言，三个月内，服装行业KPI指标

1.1.11 坪效

坪效=销售额/经营面积

坪效即卖场单位面积上产生的销售额。通过分析店铺单位面积所创造的营业额，衡量店铺面积与销售额的匹配程度。指导管理人员及时发现、并整改产出过低或不合理的区域，调整陈列或减少无效坪数，采取合理措施使无效的坪数转变为有效的坪数。

通过坪效分析，能够衡量店铺单位面积的生产力，了解存货数量与销售数量比例是否合理，了解店铺销售真实情况。坪效越高，表示卖场（全场）面积所创造的营业额越高；面积效越低，表示卖场（全场）面积所创造的营业额越低。通过分析能更直观地检讨生产力低的原因：如果过低要考虑空间、陈列是否合理；如果过高则考虑是否扩大营业面积等。1.1.12 人效

人效 = 销售金额/员工数

人效越高，表示员工的平均绩效越高，店铺整体的销售情况越好；人效越低，表示员工的平均绩效越低，店铺整体的销售能力越差。

作为员工个人绩效考核衡量标准时，可以把这个指标作为一个平衡点，提高低于这个平均人效水平员工的销售能力；可以用于分析员工对产品知识掌握的熟练程度、销售技巧、员工与货品的匹配性及排班的合理性。

门店员工总数包括店长、收银、导购、仓管，不含夜间值班员和保安。1.1.13 店效

该销售区域（总部）下属的门店的销售额之和/终端数 1.1.14 品效

品效（SU）=销售金额/品项数目

通过报表分析品项的平均销售贡献度，衡量店铺货品的整体组合水平，据此调整店铺的商品组合，也是考核店长货品管理能力的绩效指标。

通过品效分析，还可以为设计人员在进行产品规划时提供依据。

品效是衡量店铺货品整体组合水平的标准，也是衡量店长对于货品管理能力的绩效指标。

品效越高，品项的平均销售贡献率越高，表示商品开发及淘汰管理越好；品效越低，品项的平均销售贡献率越低，表示商品开发及淘汰管理越差。1.1.15 交叉比率

交叉比率=毛利率×周转率

交叉比率通常以每季为计算周期，交叉比率低的优先淘汰商品。交叉比率数值愈大愈好，因它同时兼顾商品的毛利率及周转率，其数值愈大，表示毛利率高且周转又快。1.1.16 连带率

连带率=（一周期内）销售数量/成交单数

连带率是考察单次交易的数量。通过连带率考察店铺的实际成交数，以此来分析店铺平日、双休日以及节假日的销售差异。

用于分析店铺整体的货品组合在促进顾客连带购买方面是否合理有效；也可用于对店员的绩效考核，衡量店员连带销售的技巧。

连带率考察的是店铺整体货品组合水平和员工的连带销售能力。通过连带率的分析有助于了解货品搭配销售的情况、客人的消费心理及检讨店员附加销售技巧。员工个人的连带销售水平主要随着陈列、服装搭配技术和附加推销技术等因素所影响。所以单票销售多件的搭配特点可以判断出员工个人的附加推销能力以及其服装搭配习惯，乃至于可以分析出陈列水平以及订货的货品组合能力、色彩组合能力。

客单数是实际发生交易的小票数，要减去退货后的最终小票数。

通常连带率在1.7-1.8间是不错的；如果低于1.3，对于店铺说明整体附加存在严重问题，对于店员说明个人附加存在严重问题。可以通过调整货品配置和提高店员连带销售技巧改善。

在时尚行业，连带率一直是专卖店的必考指标之一。据调研资料，女人购买女装时，更多地情况是一次购买两件以上，而不是一件，这是为何？原来，服装是要同一个风格的搭配起来，才能出现更好的效果，如果几种不同风格的品牌服装组合在一块，可能就会把自己塑造成一个四不像。同样，人们在购买床单、被罩等家纺产品的时候，也会考虑到其风格与自己的家居环境、个人偏好的匹配问题。提高连带率，就成了企业快速提升销量的一个最佳选择。

服装行业KPI指标

沃尔玛在经营中曾经发现，一些年轻男士往往在为孩子购买尿布的时候，会顺便为自己购买一些啤酒，于是，沃尔玛采取了集散控制陈列法，在卖尿布的地方，放置一些啤酒，在卖啤酒的地方，也放置一些尿布，从而利用一种产品的畅销，来带动另一种产品的销量提升。这个案例对时尚企业的启示是，在产品陈列和策略规划时，眼里既要有树，更要有森林，做好产品线的系统规划和有效组合工作，卖出一件产品，不是目的，通过提示和连接，卖出一组才是关键。1.1.17 客单数

客单数（TV）＝客流量×成交率

客单数是指在一定时间内顾客完成的购买交易笔数，通过客单数看店铺成交率，从而分析店铺的环境、服务、货品等是否适合消费者，找到问题加以改善。

客单数体现成交率，所以还可以衡量店员的销售能力。

如何吸引顾客前来卖场和如何使更多的来到卖场的客人成为有效的客流，是提高客单数的两个控制点。通过吸引人的促销活动、有特色的卖场经营、良好的服务和购物环境等方式吸引更多的顾客前来卖场；通过良好的动线设计、商品布局、商品陈列、商品价格和特色等手段使更多的来到卖场的客人成为有效的客流。

客单数越高，说明卖场的购物环境、商品组合越符合消费者需求，卖场的客源越广；客单数越低，说明卖场的购物环境、商品组合与消费者需求符合度越低，卖场的客源越窄。1.1.18 库存周转率

库存周转率（ST）=销货额/（期初存货额＋期未存货额）／２(以零售价计)服饰产品的流行性、季节性较强，产品的生命周期比较短，这种特性决定了容易造成产品积压，所以库存管理对于服装企业是致关重要的。

库存周转率表示一定时间内平均存货的周转次数。通过分析店铺货品库存的周转速度，指导报表使用人员及早找出店铺库存管理中存在的问题，采取相应的解决方案，提高库存周转速度，以减少产品积压。

库存周转率侧重于反映店铺存货的销售速度，其经济含义是反映一定时间内平均存货周转了几次，通过存货周转速度分析，可以帮助使用人员找出存货管理中的问题，尽可能降低资金占用水平。存货周转速度越快，存货的占用水平越低，流动性越强，存货转化成现金的速度就越快。

库存周转率越高，表示店铺经营效率越高或存货管理越好；比率越低，表示经营效率越低或存货管理越差。1.1.19 库存数

截止日库存。包括总部库存、总部商店库存以及加盟店库存部分。1.1.20 库存金额

根据库存削价公式计算所有库存产品总金额 1.1.21 周转天数

总天数（指自然天数，即从1月1日到当前的天数）/库存周转率 1.1.22 连带率

销售量/小票数(消费次数)1.1.23 货品售罄率

售罄率（SOP）=实际销售货品金额（数量）/总进货金额（数量）×100% 售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例。售罄率的分析，可以辅助管理者根据销售速度，预测销售量，进行合理的定补货；还可以为管理人员进行货品促销决策时提供依据。

售罄率是衡量一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。即假设一批进货已经收回销售成本，剩余存货就可进行折扣销售了。

售罄率计算期间通常为一周、一个月或一个季。售罄率反映了产品的销售速度——是否受欢迎，要充分关注新货上市的售罄率，发现问题研究问题，及时采取措施。售罄率与产品的价位基本无关。通过售罄率的研究，可以指导产品的定补货，根据销售速度，预测销量。

售罄率还可以为管理人员进行促销决策提供依据。畅销的产品是不需促销的，只有滞销的产品才需要促销。滞销产品可通过售罄率来确定。一般而言，服装的销售生命周期为3个月，鞋子为5个月。如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60％，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定，一般而言，三个月内，服装行业KPI指标

售罄率还与销售折扣率有关，折扣越多，费用越高，售罄率考核指标会确定的越高。1.1.24 流失率

货品流失率（PD）=（实盘数-帐面库存数）×盘点缺货吊牌价/月销售额×100% 流失率主要用于掌握店铺货品的丢失、损坏等状况，采取相应的措施减少货品的丢失及损坏。还可作为店员考核的绩效指标，用于衡量收货及调货时点货的准确性。

能直观地了解到货品丢失及损耗情况，加强员工的警惕心理，员工间的传接配合要到位，避免空场。比率越高说明货品丢失及损耗的程度越高，比率越低说明货品丢失及损耗的程度越低。

同时还可了解店员收货及调货时点货的准确性。衡量此项时，比率高或低都说明店员点货的准确性差。1.1.25 RFM RFM分析表统计了会员R、F、M值及结果，营销人员可以通过这个表来衡量每位客户的价值和创利能力，密切关注对营业额贡献度较大的客户群，采取方法扩大市场占有率。

最近购买日分析是考察上一次来店购物时间为1个月前或6个月前的客户数占比，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品也最有可能会有反应。

最近购买频率分析展现了购买频率为F1、F2、F3的客户数占比，在限定期间内最常购买的顾客也是满意度最高的顾客。

最近购买金额统计了顾客最近一次消费金额为M1、M2、M3的客户数占比，帮助企业分析对公司营业额贡献最大的顾客比例。

在客户关系管理过程中，商家不断追逐获得客户的信息，而客户往往不愿意主动透露自己的信息或意图，除非客户能立即看到这样做给自己带来的好处。即使商家使出浑身解数，获得的往往也是一些外在的客户行为数据，对于客户内心真实想法及消费趋势，商家仍然知之不多。这正应了一句俗话：“知人知面不知心”。

为了得到客户的“心”（如客户满意度、忠诚度等），从客户那里获得更大的生命周期价值，RFM分析模型应运而生。RFM中，每个英文字母代表一种相对容易获得的已成交客户的行为参数。R(Recency 最近)表示客户最近一次购买的时间距当前有多远，也就是停止采购的时间，例如20天、8周、3个月等；F(Frequency 频率)表示客户在最近一段时间内购买的次数；M(Monetary Value货币价值)表示客户在最近一段时间内每次购买的平均金额。

作为一种对客户分类的方法，RFM分析模型起初主要用于直效营销(Direct Marketing)领域，目的是提高老客户交易的次数

1.1.26 客户增长率

客户增长率=新增客户数/总客户数×100% 1.1.27 VIP客户贡献度

VIP客户的销售额 1.1.28 VIP客户销售占比

VIP客户销售占比=VIP客户的销售额/总销售额* 100% 1.1.29 退货率

顾客退货数量/销售量* 100% 1.1.30 销售目标达成率

实际销售额（量）/计划销售额（量）* 100 1.1.31 活跃客户数

半年之内有销售的客户。

1.1.32 日平均销售额

一定时间内平均每天的销售额（成本）1.1.33 日平均库存

一定时期内平均每天的商品库存金额（成本）1.1.34平均库存

平均库存是指一段时间内商品库存的平均值平均库存=期初库存+期末库存/2

服装行业KPI指标

1.1.35 库存周转天数

库存周转天数说明一个商品从进入门店需要多常时间可以销售出去，也就是什么时间能将商品变为销售款。如果周转天数过长有可能变为滞销商品，应该考虑变换陈列位置、加大促销力度、申请返货等等

公式: 周转天数=平均库存成本/月销售成本 * 30 或(期初库存成本+期末库存成本)/2/月销售成本*30 或月平均库存成本/(月销售成本/30)

1.1.36 周转次数

周转次数是一段时期内以商品的周转天数为基础，能够周转多少次。周转次数越高，说明企业的运作越好；反之，则说明企业在库存管理方面存在着问题

周期周转次数=周期天数/库存天数年周转次数=365/库存天数.1.1.37 周转率

周转率是企业一定时期的销售成本与平均存货的比率周转率越高，说明企业运作的越好公式：

周转率=本期销售额/本期平均库存*100%

1.1.38 动销率

动销率:以课别为单位统计，可归入其他销售数据报表进行分析

评价部分业绩的主要指标，与之相对应（相反）的则是商品不动销率，可单选一类作为考核指标

公式：商品动销率= 动销品种数/经营总品种数(有效单品)*100% 也可对品类、部门、门店进行统计，通常以课为单位

1.1.39 缺货率

缺货率：缺货单品数占整个单品数比重，是评价店长、采购、营运工作的重要手段缺货率的统计不是任何超市都能做的为什么？

因为很多超市的系统里还残留着大量的无效商品数据，严重影响了缺货率统计的准确性。有的超市实际经营单品不过12000支左右，但电脑经营单品却能高达25000支。如此，即使卖场不缺货，店长也是不合格的。我们呢？

公式：缺货率 = 缺货单品数/单品总数*100%

2.1 服装行业主题分析

销售主题分析

根据前期对现有的销售相关报表调研，我们发现在的现有报表中，在分析的时间周期和内容上有重叠的部分，但受原系统和相关统计软件的功能限制，在表现形式、统计维度等都方面都不够完美。结合百胜BI和销售类报表的特点，我们将销售类报表重新规划。本主题主要针对应季产品的销售业绩、品类分析、区域分析、畅滞销等进行统计和分析。包含的主题：

服装行业KPI指标

销售业绩总览：指定时间的产品销售总体状况总览，简单明了的呈现销售的总体状况

品类销售状况分析：统计指定时间产品的本期、上期、同期业绩，分析品类销售的业绩增长状况

区域销售状况分析：统计各销售区域的销售状况，以方便业务人员做不同区域产品的跟踪，及时调整销售策略区域销售趋势分析：统计各销售区域的产品的销售趋势，以方便相关部门根据产品所处的不同生命周期做相应的销售策略的调整

畅销品销售排行分析：统计区域内门店销售的畅销品排名滞销品销售排行分析：统计区域内门店销售的滞销品排名 2.1.1 销售业绩总览

2.1.1.1 2.1.1.2 分析目的分析主题统计年、月、周的销售总体状况

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.1.1.3 2.1.1.4 衍生指标：

a)销售目标达成率=实际销售额（量）/计划销售额（量）* 100 % b)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % c)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % 2.1.1.5 分析维度

1、时间：年－月－周，年-周

2、客户类型：总部-区域-分公司/一级代理

数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额

服装行业KPI指标

3、业务类型：批发、零售 2.1.1.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择指标销售额

b)选择维度：如选择时间、客户、业务类型等 c)自由组合统计销售额的值

2、主要目的：分析销售业绩 2.1.1.7

2.1.2 报表展示

品类销售状况分析

2.1.2.1 2.1.2.2 分析目的分析主题统计产品的销售状况，以方便业务人员做该类产品的跟踪、及时的调整销售策略。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.1.2.3 2.1.2.4 衍生指标：

a)销售目标达成率=实际销售额（量）/计划销售额（量）* 100 % b)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % c)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % d)适销率=商品销售额/库存商品总额* 100 % 2.1.2.5 分析维度

1、时间：年－月－周，年-周

2、业务类型：批发、零售

3、产品类型：大类-中类-小类（即系列名称、商品属性2）2.1.2.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择指标销售额

b)选择维度：如选择时间、业务类型、产品类型等 c)自由组合统计销售额以及衍生指标的值

2、主要目的：分析该品类商品的销售状况 2.1.2.7

2.1.3 报表展示

数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额

区域销售状况分析

2.1.3.1 2.1.3.2 分析目的分析主题统计各销售区域的产品的销售状况，以方便业务人员做不同区域产品的跟踪，及时的调整销售策略。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.1.3.3 数据来源

本表的数据来源于ERP系统。

服装行业KPI指标

2.1.3.4 衍生指标：

a)销售目标达成率=实际销售额（量）/计划销售额（量）* 100 % b)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % c)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % d)适销率=商品销售额/库存商品总额* 100 % 2.1.3.5 分析维度

1、时间：年－月－周，年-周

2、业务类型：批发、零售

3、产品类型：大类-中类-小类（即系列名称、商品属性2）2.1.3.6 分析案例

1、分析路径示例：

a)用户选择指标销售区域、分公司等 b)选择维度：如选择时间、产品类型等

a)自由组合统计、钻取该区域产品的销售基本指标及衍生指标的值

2、主要目的：分析不同区域的销售业绩 2.1.3.7

2.1.4 报表展示

分析指标

基础指标：销售量销售额

区域销售趋势分析

2.1.4.1 2.1.4.2 分析目的分析主题统计各销售区域的产品的销售趋势，以方便根据销售趋势的起伏调整各区域的产品销售策略。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.1.4.3 2.1.4.4 衍生指标： 2.1.4.5 分析维度

a)时间：年-周，年-月 b)客户：总部–区域–门店 c)销售类型：代理、托管、直营

d)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.1.4.6 分析案例

区域销售状况分析: 汇总了各区域的销售自有统计开始到当前日期每个月的销售情况，也可以单独查看一个区域某一年中各月份的销售情况。2.1.4.7

2.1.5 报表展示

数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额

畅销品销售排行分析

2.1.5.1 分析目的

统计分析畅销品的销售情况

服装行业KPI指标

2.1.5.2 分析主题

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.1.5.3 2.1.5.4 衍生指标： 2.1.5.5 分析维度

a)时间：年-周，年-月 b)客户：总部–区域–门店 c)销售类型：代理、托管、直营

d)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.1.5.6 分析案例

销售排名分析: 凡是有按钮都可以进行向上或向下钻取，图销售排名展现的是区域及其门店的销售排名，默认的最大可见数是销售排名TOP 10的区域或门店，用户也可以根据使用习惯自行设置参数的值。2.1.5.7

2.1.6 报表展示

数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额

滞销品销售排行分析

2.1.6.1 2.1.6.2 分析目的分析主题统计分析滞销品的销售情况

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.1.6.3 2.1.6.4 衍生指标： 2.1.6.5 分析维度

a)时间：年-周，年-月 b)客户：总部–区域–门店 c)销售类型：代理、托管、直营

d)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.1.6.6 2.1.6.7

2.2 管理驾驶舱综合分析

根据前期对现有的各个相关报表分析，我们提炼了更加适合管理者监控企业发展的关键指标，并对这些指标进行分类，以帮助管理者及时的发现问题。本主题主要对的销售、库存、门店、品类管理等几个层面的KPI进行监控。包含的内容：分析案例报表展示滞销品销售排行分析与畅销品销售分析的方法是一样的，只是销售排行TOP 10是滞销品。数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额

服装行业KPI指标

1、销售仪表盘：总销售额、总销售量、同比增长、环比增长、批发/零售占比

2、库存仪表盘：总库存量、总库存金额、库存周转率、周转天数、大类库存占比、品类库存占比

3、门店仪表盘：店效、坪效、人效、客单数、客单价、连带率、门店排名

4、商品仪表盘：品效、平均零售单价、价格带占比、大类占比、品类占比、畅销TOP10

5、客户管理仪表盘：新客户增长率、VIP客户贡献度（后面没有指标说明）、卡类占比、购买次数分布、购买金额分布

2.2.1 销售仪表盘分析

2.2.1.1 2.2.1.2 分析目的分析主题查看集团当时的销售类KPI，了解集团销售的整体状况

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.2.1.3 2.2.1.4 衍生指标：

a)累计销售量 b)累计销售额

c)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % d)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % e)累计批发（零售）占比=累计批发（零售）/总销售 2.2.1.5 2.2.1.6 分析维度分析案例渠道：总部-销售区域

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间段

b)总体显示集团总部所有的关键指标

c)选择想要查看的KPI，可以查看到十个销售区域在该KPI方面的表现，并标识出高于还是低于集团平均水平

数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量，销售额

服装行业KPI指标

2、主要目的：监控集团的销售方面的发展状况 2.2.1.7

2.2.2 报表展示

库存仪表盘分析

2.2.2.1 2.2.2.2 分析目的分析主题查看集团当时的库存类KPI，了解集团库存的整体状况

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.2.2.3 2.2.2.4 衍生指标：

a)库存金额：根据库存削价公式计算所有库存产品总金额 b)库存周转率=总销售量（批发+零售）/月平均库存注：库存周转率分新品库存周转率和旧品库存周转率

c)周转天数=总天数（指自然天数，即从1月1日到当前的天数）/库存周转率 d)库存结构占比=该大类库存量/总库存量* 100 % 2.2.2.5 2.2.2.6 分析维度分析案例渠道：总部-销售区域

1、分析路径示例：

a)总体显示集团总部所有的关键指标

b)选择想要查看的KPI，可以查看到十个销售区域在该KPI方面的表现，并标识出高于还是低于集团平均水平

2、主要目的：监控集团的库存方面的发展状况 2.2.2.7

2.2.3 报表展示数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存量

门店仪表盘分析

2.2.3.1 2.2.3.2 分析目的分析主题查看集团的门店管理的关键指标，了解集团门店的发展状况

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.2.3.3 2.2.3.4 数据来源分析指标 b)销售额 c)小票数 d)终端数 e)门店面积

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：a)销售量

服装行业KPI指标

f)导购人数

衍生指标：

a)客单数=小票数

b)客单价=销售额/小票数* 100 % c)销售平均单价=销售额/销售量* 100 % d)连带率=销售量/小票数* 100 % e)平均店效=该销售区域（总部）下属的门店的销售额之和/终端数 f)平均坪效=销售额/门店面积 g)平均人效=销售额/导购人数 2.2.3.5 2.2.3.6 分析维度分析案例渠道：总部-销售区域

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间段

b)总体显示集团总部所有的关键指标

c)选择想要查看的KPI，可以查看到十个销售区域在该KPI方面的表现，并标识出高于还是低于集团平均水平

2、主要目的：监控集团的门店管理方面的发展状况 2.2.3.7

2.2.4 报表展示

商品仪表盘分析

2.2.4.1 2.2.4.2 分析目的分析主题查看集团的商品管理的关键指标，了解集团商品的状况

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.2.4.3 2.2.4.4 数据来源分析指标 b)销售额 c)花色数

衍生指标：

a)品效=销售额/花色数

b)销售占比=该大类（品类）销售额（量）/总销售额（量）* 100 % c)畅销品，显示销售额/量最高的TOP10商品货号 2.2.4.5 2.2.4.6 分析维度分析案例渠道：总部-销售区域

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间段

b)总体显示集团总部所有的关键指标

c)选择想要查看的KPI，可以查看到十个销售区域在该KPI方面的表现，并标识出高于还是低于集团平均水平

2、主要目的：监控集团的商品管理方面的发展状况

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：a)销售量

服装行业KPI指标

2.2.4.7

2.2.5 报表展示

客户管理仪表盘分析

2.2.5.1 2.2.5.2 分析目的分析主题查看集团的VIP客户管理的关键指标，了解集团VIP客户发展的状况

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.2.5.3 2.2.5.4 数据来源分析指标 b)销售额 c)客户数 d)卡类

衍生指标：

a)卡类占比=不同卡类的客户数/总客户数* 100 % b)客户增长率=新增客户数/总客户数×100% 注：新增客户指的是本月内新注册的客户 c)客户流失率 d)VIP客户贡献度

e)VIP客户销售占比=VIP客户的销售额/总销售额* 100 % f)购买次数分布

g)平均购买单价=购买金额/小票数，按照800以下，800-1500元，1500元以上分为三类，分别算占比（这个指标有问题，请重新说明，购买金额分布？）

2.2.5.5 2.2.5.6 分析维度分析案例渠道：总部-销售区域

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间段

b)总体显示集团总部所有的关键指标

c)选择想要查看的KPI，可以查看到十个销售区域在该KPI方面的表现，并标识出高于还是低于集团平均水平

2、主要目的：监控集团的客户管理方面的发展状况 2.2.5.7

2.3 VIP主题分析

作为一种对客户分类的方法，RFM分析模型起初主要用于直效营销(Direct Marketing)领域，目的是提高老客户交易的报表展示本表的数据来源于ERP系统。基础指标：a)销售量

服装行业KPI指标

次数。

客户增长趋势分析：分析新客户的增长，了解VIP客户的发展趋势

客户结构分析：查看VIP客户的结构，主要分析客户年龄、性别、、卡类等基本占比状况。客户贡献度分析：分析VIP客户的消费在所有的销售额中的占比，按照客户类型进行汇总

客户购买行为分析：分析不同类型的客户在购买产品、购买频率、购买金额等购买行为的差异，以方便客户的管理，更有效的促销。

客户RFM分析：根据用户的R、F、M三个指标，建立立方体，对客户进行合理分类，更科学的进行客户管理。

2.3.1 客户结构分析

2.3.1.1 2.3.1.2 分析目的分析主题查看VIP客户的结构，主要分析客户年龄、性别、卡类等基本占比状况。

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.3.1.3 2.3.1.4 衍生指标：

性别占比=男性客户（女性客户）/总客户数* 100 % 注：性别未定义的标注为保密

年龄占比=不同年龄段的客户数/总客户数* 100 % 注：年龄段区间分布为30岁以下，30-45岁，45-60岁，60岁以上,注：年龄未定义的标注为保密

卡类占比=不同卡类的客户数/总客户数* 100 % 2.3.1.5 分析维度

1、时间：年－月

2、渠道：总部-销售区域-分公司

3、客户：总体-卡类

4、发卡机构：直营、经销商 2.3.1.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间

数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：客户数

服装行业KPI指标

b)选择维度：如选择渠道、客户等

c)自由组合统计选择范围内的客户结构状况情况

2、主要目的：分析VIP客户结构 2.3.1.7 报表展示

2.3.2 客户增长趋势分析

2.3.2.1 2.3.2.2 分析目的分析主题分析新客户的增长和老客户的流失状况，了解VIP客户的发展趋势

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.3.2.3 2.3.2.4 衍生指标：

客户增长率=新增客户数/总客户数×100% 注：新增客户指的是本月内新注册的客户客户增长率环比=（本期客户增长率-上期客户增长率）/上期客户增长率×100% 活跃客户占比=在半年内曾经消费过的客户数/总客户数* 100 % 活跃客户环比增长=（本期活跃客户数-上期活跃用户数）/上期活跃用户数×100% 2.3.2.5 分析维度

1、时间：年－月

2、渠道：总部-销售区域-分公司

数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：客户数

服装行业KPI指标

3、客户：总体-卡类

4、发卡机构：直营、经销商 2.3.2.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间

b)选择维度：如选择渠道、客户等

c)自由组合统计选择范围内的客户增长趋势情况

2、主要目的：分析VIP增长趋势 2.3.2.7 报表展示

2.3.3 客户贡献度分析

2.3.3.1 2.3.3.2 分析目的分析主题分析VIP客户的消费在所有的销售额中的占比，按照客户类型进行汇总

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.3.3.3 2.3.3.4 衍生指标：

VIP客户销售占比=VIP客户的销售额/总销售额* 100 %

数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量、销售额、客户数

服装行业KPI指标

VIP客户环比增长率=（本期VIP客户的销售额（量）－上期VIP客户的销售额（量））/上期VIP客户的销售额（量）* 100 % 新老客户销售占比=新增客户的销售额（老客户销售额）/VIP客户销售额* 100 % 2.3.3.5 分析维度

1、时间：年－月

2、渠道：集团-销售区域-分公司

3、客户卡类型：总体-卡类

4、新老客户占比：总体-新客户/老客户

5、发卡机构：直营、经销商 2.3.3.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间

b)选择维度：如选择渠道、客户等

c)自由组合统计该区域客户的销售占比及衍生指标

2、主要目的：分析不同类型客户贡献度 2.3.3.7 报表展示

2.3.4 客户购买行为分析

2.3.4.12.3.4.2 分析主题

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物分析目的

分析不同类型的客户在购买产品、购买频率、购买金额等购买行为的差异，以方便客户的管理，更有效的促销。

流经理、物流专员等

服装行业KPI指标

按年－月分析。2.3.4.3 2.3.4.4 衍生指标：

客单数=时间段内小票交易数量

平均客单价=时间段内销售金额/小票交易数量购买频率，单位时间内购买次数分布销售占比=该品类产品销售额/总售额* 100 % 2.3.4.5 分析维度

1、时间：年－月

2、渠道：集团-销售区域-分公司

3、客户卡类型：总体-卡类

4、新老客户占比：总体-新客户/老客户

5、发卡机构：直营、经销商 2.3.4.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间

b)选择维度：如选择渠道、客户等 c)自由组合该类客户的购买行为

2、主要目的：展示各类型客户购买行为之间的差异性，以方便针对不同的客户类型进行促销策略 2.3.4.7 报表展示数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量、销售额、客户数

服装行业KPI指标

2.3.5 客户RFM分析

2.3.5.1 分析目的

根据用户的R、F、M三个指标，建立立方体，对客户进行合理分类，更科学的进行客户管理。

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。

2.3.5.2 分析主题

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.3.5.3 2.3.5.4 数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。

基础指标：最近一次购买时间购买频率购买金额（客单价）客户数衍生指标：销售占比

a)在RFM模式中，R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，根据目前VIP客户的消费状况，R分为三个等级，分别是R3、R2、R1，各个级别的说明如下：

R3：最近一次消费时间在一个月之内的客户，例如，如果VIP客户的分析时间为2010年11月，则最近一次消费时间在2010年11月的客户标记为R3级别

R2：最近一次消费时间在一个月到6个月之内的客户，例如，如果VIP客户的分析时间为2010年11月，则最近一次消费时间在2010年6月-10月的客户标记为R2级别

R1：最近一次消费时间在6个月之前的客户，例如，如果VIP客户的分析时间为2010年11月，则最近一次消费时间在2010年5月及之前的客户标记为R1级别

b)F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，根据目前VIP客户的消费状况，按照客户最近一年的消费次数将客户分为分为三个等级，分别是F3、F2、F1，各个级别的说明如下：

F3：在最近一年内消费在5次及以上的客户，例如，如果VIP客户的分析时间为2010年11月，则在最近12个月内，消费次数≥5的客户标记为F3级别

F2：在最近一年内消费在2-4次的客户，例如，如果VIP客户的分析时间为2010年11月，则在最近12个月内，2≦消费次数≦4的客户标记为F2级别

F1：在最近一年内消费1次的客户，例如，如果VIP客户的分析时间为2010年11月，则在最近12个月内，消费次数=1的客户标记为F1级别

c)M(Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额，根据目前VIP客户的消费状况，按照客户最近一次的消费金额将客户分为分为三个等级，分别是M3、M2、M1，各个级别的说明如下：

M3：在最近一次消费在1500元以上的客户（不包括1500元）

M2：在最近一次消费在800元-1500元的客户

M1：在最近一次消费在800元以下的客户（不包括800元）2.3.5.5 分析维度

1、时间：年－月

2、渠道：集团-销售区域-分公司 2.3.5.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间

b)选择维度：如选择渠道、渠道等 c)了解客户的分类状况

2、主要目的：分析客户类型，调整促销推广策略

服装行业KPI指标

2.3.5.7 报表展示

2.4 订货会分析

根据前期对现有的报表订货会相关报表调研，我们发现在的现有报表中，大体上可以分为三类，一种是订货会目标规划，一种是订货会现场看板，还有一种是订货会之后相关业务的跟踪。在订货报表现有的基础上结合百胜BI的特点，我们对订货会相关报表重新整合整理。

本主题主要针对的订货会相关业务报表进行跟踪统计分析，包含的主题有以下几个方面：

1、订货会客户规划：在订货会开始之前，根据往年的情况，结合市场的变化，对相关的客户做出规划

2、订货会商品规划：在订货会开始之前，根据往年的情况，结合市场的变化，对相关的商品做出规划

3、订货会商品排行分析：订货会结束之后，按照商品的不同属性进行排行分析，对比分析规划和实际的订货情况，及时的调整策略

4、订货会客户汇总分析：在订货会结束之后，对经销商的订单达成情况、新老客户分布情况等做分析对比，及时调整策略

5、订单跟踪：对排单、取消、新增等报表进行汇总，及时的更新订货相关信息 2.4.1 订货会客户规划

2.4.1.1 2.4.1.2 分析目的分析主题本报表为本次订货会参与的客户作目标额规划，它会和实际订货情况做对比分析

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。

服装行业KPI指标

2.4.1.3 2.4.1.4 衍生指标：

备货规划

订货目标金额占比=该客户的目标订货金额/总目标订货金额规划与往年统计进货增长比例=订货规划金额/往年统计进货额-1 2.4.1.5 分析维度

1、时间：每次订货会之前，一年两次，分为春夏订货会和秋冬订货会

2、客户类型：销售区域-分公司&一级代理商-二级客户

3、客户级别：新客户、老客户 2.4.1.6 分析案例

1、分析路径示例：

a)用户选择产品销售季节，例如2011年春夏 b)选择维度：如选择客户等

c)自由组合统计相关客户的往年销售情况和今年的订货目标金额以及备货计划

2、主要目的：做详细的订货规划 2.4.1.7

2.4.2 报表展示数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。

基础指标：往年进货量往年进货额订货目标金额订货目标量

订货会商品规划

2.4.2.1 2.4.2.2 分析目的分析主题本报表为本次订货会商品作目标额规划，它会和实际订货情况做对比分析

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.4.2.3 2.4.2.4 数据来源分析指标

订货目标金额订货目标量

衍生指标：

a)备货规划

b)品类占比=该品类的销售量（订货量）/总销售量（订货量）* 100 % c)规格占比=该规格的销售量（订货量）/总销售量（订货量）* 100 % d)颜色占比=该颜色的销售量（订货量）/总销售量（订货量）* 100 % e)尺码占比=该尺码的销售量（订货量）/总销售量（订货量）* 100 % f)订货目标金额占比=该客户的目标订货金额/总目标订货金额* 100 % g)订货同比增长率=（本期订货额（量）－去年同期订货额（量））/去年同期订货额（量）* 100 % h)规划与往年统计进货增长比例=订货规划金额/往年统计进货额-1 2.4.2.5 分析维度

1、时间：每次订货会之前，一年两次，分为春夏订货会和秋冬订货会

2、客户类型：销售区域-分公司&一级代理商-二级客户

3、产品：大类-中类-品类-SKU（具体到颜色、规格等）

本表的数据来源于ERP系统。

基础指标：去年同期进货量去年同期进货额去年同期销售量去年同期销售额

服装行业KPI指标

2.4.2.6 分析案例

1、分析路径示例：

a)用户选择产品销售季节，例如2011年春夏 b)选择维度：如选择客户等

c)自由组合统计相关客户的往年销售情况和今年的订货目标金额以及备货计划

2、主要目的：做详细的订货规划 2.4.2.7

2.4.3 报表展示

订货会商品规划

2.4.3.1 2.4.3.2 分析目的分析主题通过品类、规格、花色等不同的维度的订货排行，让订货客户及时的了解订货会的现状，对订货有指导作用报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.4.3.3 2.4.3.4 数据来源分析指标 b)往年订货量 c)目标订货量 d)实际销售量 e)花色

衍生指标：

a)品类占比=该品类订货量/总订货量* 100 % b)花色占比=该花色订货量/总订货量* 100 % c)规格占比=该规格订货量/总订货量* 100 % d)标准平均单价=该品类所有产品的标准单价总和/款数 e)订货排名

f)订货增长率=（本期订货额（量）－去年同期订货额（量））/去年同期的订货额（量）* 100 % g)排名总数量：取前(后)10名订货量合计 h)排名总花色：合计前(后)10名货名数据即款数 i)总订货花色：对应商品组的所有订货款数 j)排名花色数占总花色比：排名总花色/总订货花色 k)排名数量占总订货量比：排名总数量/总订量 2.4.3.5 分析维度

1、时间：次订货会之前，一年两次，分为春夏订货会和秋冬订货会

2、客户：渠道下所有客户

3、产品类型：大类-中类-品类-SKU（花色、尺码）2.4.3.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择产品季节

b)选择维度：如选择客户、产品类型等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：a)实际订货量

服装行业KPI指标

c)了解产品订货排名

2、主要目的：分析该品类商品的订货排行 2.4.3.7

2.4.4 报表展示

订货客户汇总分析

2.4.4.1 2.4.4.2 分析目的分析主题通过经销商订单达成情况分析，新老客户订货情况对比等让订货客户及时的了解订货会的现状，对订货有指导作用报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.4.4.3 2.4.4.4 衍生指标：

a)品类占比=该客户品类订货量/总订货量* 100 % b)花色占比=该客户花色订货量/总订货量* 100 % c)规格占比=该客户规格订货量/总订货量* 100 % d)标准平均单价=该品类所有产品的标准单价总和/款数 e)订货排名

f)订货增长率=（本期订货额（量）－去年同期订货额（量））/去年同期的订货额（量）* 100 % g)经销商订单达成=经销出货数/(经销商订单数-经销商取消订单)*100% 2.4.4.5 分析维度

1、时间：次订货会之前，一年两次，分为春夏订货会和秋冬订货会

2、客户：渠道下所有客户

3、客户级别：新客户、老客户

4、产品类型：大类-中类-品类-SKU（花色、尺码）2.4.4.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择产品季节

b)选择维度：如选择客户、产品类型等 c)了解产品订货排名

2、主要目的：分析客户汇总情况 2.4.4.7

2.4.5 报表展示数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。

基础指标：实际订货量、往年订货量、目标订货量、花色

订货跟踪分析

2.4.5.1 分析目的

追踪订单的补充情况、例如补单、新增、排单等情况，及时的跟进产品的生产销售过程，并结合渠道和商品的实际情况及时的调整策略

服装行业KPI指标

2.4.5.2 分析主题

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.4.5.3 2.4.5.4 基础指标：

a)原订：统计货号在每个一级渠道对应直营和二级经销/代理的本次订货数，此数来至订货会系统 b)取消数：为手工报表

c)补单数：为手工报表（指客户主动要求补货数）d)新增数：为手工报表（指总部主动向客户新增的订单数）衍生指标：

a)实订数：=原订+补单-取消（指实际发货数，此数据是累积总的发货数）

b)达成率：实排/实订

c)总排数：直营实排+二级订货实排 d)总发货数：为DRP系统实际发货数 e)排单与发货单差异数：总排单-总发货数 f)区域合计：按区域合计列表中所有数据 g)分公司总计：统计列表所有区域分公司数据 h)总代理合计：统计列表中所有代理数据 i)总计：统计列表中所有分公司和总代数据

j)预估回款金额：取系统下订单折扣金额（经销商预估回款：标准价*数量*买断折率；直营的预估回款：标准价*数量*回款折率*直营适销率目标）

2.4.5.5 分析维度

1、时间：次订货会之前，一年两次，分为春夏订货会和秋冬订货会

2、客户：渠道下所有客户

3、客户级别：新客户、老客户

4、产品类型：大类-中类-品类-SKU（花色、尺码）2.4.5.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择产品季节

b)选择维度：自由组合统计该区域产品的订单取消、新增等状况 c)了解产品订货排名

2、主要目的：追踪产品的订单变化及执行情况 2.4.5.7 2.5 报表展示

商品主题分析

根据前期对现有的商品分析相关报表分析，我们发现在的现有的商品分析报表还不完整，在分析的内容上有还有部分没有顾及到，另外受原系统和相关统计软件的功能限制，在表现形式、统计维度等都方面都不够完美。结合百胜BI和商品分析报表的特点，我们将商品分析报表重新规划。本主题主要从商品的贡献度、价格、风格组合等角度对的商品进行分析。包含的主题：数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。

服装行业KPI指标

商品贡献度分析：根据20/80原则分析产品的销售状况，通过帕累托分析了解不同产品的的贡献状况，以方便调整销售策略，方便产品规划。

商品价格带分析：根据不同价格段产品的销售表现对产品进行分类分析，以调整销售策略，方便产品的价格规划。商品系列分析：统计分析商品大类的销售业绩，了解区域内门店销售业绩的成长情况商品年份分析：统计不同年份上市的商品的销售情况，以便调整商品销售策略商品季节分析：统计各个季节上市的商品的销售状况，以便调整商品销售策略

商品价格分析：根据不同价格段产品的销售表现对产品进行分类分析，调整销售策略，进行产品价格规划 2.5.1 商品贡献度分析

2.5.1.1 分析目的

根据20/80原则分析产品的销售状况，通过帕累托分析了解不同产品的的贡献状况，以方便调整销售策略，方便产品规划。

2.5.1.2 分析主题

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.5.1.3 2.5.1.4 衍生指标：

a)销售占比=该产品销售额/总售额* 100 % b)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % c)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % 2.5.1.5 分析维度

1、时间：年－月－周

2、产品类型：大类-中类-品类-货号数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额

服装行业KPI指标

2.5.1.6 分析案例

1、分析路径示例：

a)用户选择时间

b)选择维度：如选择产品品类等

a)自由组合统计、钻取该区域产品的销售基本指标及衍生指标的值

2、主要目的：分析不同产品贡献度 2.5.1.7

2.5.2 报表展示

商品价格分析

2.5.2.1 2.5.2.2 分析目的分析主题根据不同价格段产品的销售表现对产品进行分类分析，以调整销售策略，方便产品的价格规划。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.5.2.3 2.5.2.4 衍生指标：

a)标准平均单价=该品类所有产品的标准单价总和/款数 b)销售平均单价=该品类所有产品的销售金额/销售量 c)销售占比=该价格段产品销售额/总售额* 100 % d)货号数量占比=改价格段产品的花色数/总花色数 2.5.2.5 分析维度

1、时间：年－月－周

2、产品季节：产品-季节

3、产品类型：大类-中类-品类-花色 2.5.2.6 分析案例

1、分析路径示例：

a)用户选择指标产品类型（大类-中类-品类）等 b)选择维度：如选择时间、季节等

b)自由组合统计该区域产品的销售基本指标及衍生指标的值

2、主要目的：展示各价格段的货号数量和销售件数之间的关系，减少表现不足的价格段产品、增加表现过度的价格段产品 2.5.2.7

2.5.3 报表展示数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额价格

商品系列分析

2.5.3.1 2.5.3.2 分析目的分析主题统计分析大类的销售业绩、销售占比，并和去年做对比，了解各大类的贡献度，从而进行商品调整

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。

服装行业KPI指标

2.5.3.3 2.5.3.4 衍生指标：

a)销售占比=销售额/销售总额 * 100% b)累计销售占比 2.5.3.5 分析维度

a)时间：年-月，年-周 b)客户：总部-区域-门店 c)销售类型：代理、托管、直营

d)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.5.3.6 2.5.3.7

2.5.4 分析案例报表展示销售占比，贡献度分析数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额

商品年份分析

2.5.4.1 2.5.4.2 分析目的分析主题统计不同年份上市的商品的销售情况，以便调整商品销售策略

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.5.4.3 2.5.4.4 衍生指标：

a)销售占比=销售额/销售总额 * 100% b)累计销售占比 2.5.4.5 分析维度

a)时间：年-月，年-周 b)客户：总部-区域-门店 c)销售类型：代理、托管、直营

d)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.5.4.6 2.5.4.7

2.5.5 分析案例报表展示销售占比，贡献度分析销售占比20/80图数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额

商品季节分析

2.5.5.1 2.5.5.2 分析目的分析主题统计不同季节上市的商品的销售情况，以便调整商品销售策略

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

服装行业KPI指标

2、按年－月－周分析。2.5.5.3 2.5.5.4 衍生指标：

a)销售占比=销售额/销售总额 * 100% b)累计销售占比 2.5.5.5 分析维度

a)时间：年-月，年-周 b)客户：总部-区域-门店 c)销售类型：代理、托管、直营

d)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.5.5.6 2.5.5.7

2.6 门店主题分析

根据前期对现有的门店相关报表调研，我们发现在的现有报表中，和门店相关的仅有两张，分析相对比较少，因此在现有报表的基础上结合百胜BI的特点，我们对门店相关报表重新整合整理。本主题主要针对门店相关业务报表进行跟踪统计分析，包含的主题有以下几个方面：分析案例报表展示销售占比，贡献度分析销售占比20/80图数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额

1、门店业绩看板：查看区域内门店的客单价、退货率等重点指标的状况，了解门店发展的状况

2、门店销售排名：查看区域内门店的销售业绩的变化状况

3、门店店效分析：查看区域内门店的店效变化状况，并和去年的店效做对比，了解门店的发展是否健康

4、门店坪效分析：查看区域内门店的坪效变化状况，并和去年的坪效做对比，了解门店的发展是否健康

5、门店人效分析：查看区域内门店的人效变化状况，并和去年的人效做对比，了解门店的发展是否健康

6、门店指标追踪：对门店的销售量、销售额、客单价、连带率、坪效、人效等关键指标做追踪，了解门店发展的健康状况

7、门店库存看板：查看区域内门店的库存状况，以便根据商品的销售及时调整门店商品库存。

服装行业KPI指标

2.6.1 门店业绩看板

2.6.1.1 2.6.1.2 分析目的分析主题查看区域内门店的业绩发展状况，重点关注门店的相关指标。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月-周进行分析。2.6.1.3 2.6.1.4 衍生指标：

a)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % b)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % c)客单价=销售额/小票数* 100 % d)销售平均单价=销售额/销售量* 100 % e)连带率=销售量/小票数* 100 % f)退货率=顾客退货数量/销售量* 100 % 2.6.1.5 分析维度

1、时间：按年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司-门店 2.6.1.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择时间

b)选择维度：如选择客户等

c)自由组合统计区域内门店的今年和往年的销售状况

2、主要目的：了解门店的销售状况 2.6.1.7

2.6.2 报表展示(通过仪表盘表现关键指标)数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额

门店销售排名

2.6.2.1 2.6.2.2 分析目的分析主题查看区域内门店的销售业绩发展状况，以及销售排名

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月-周进行分析。2.6.2.3 2.6.2.4 衍生指标： 2.6.2.5 分析维度

1、时间：按年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司-门店数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额

服装行业KPI指标

2.6.2.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择时间

b)选择维度：如选择客户等

c)自由组合统计区域内门店在全国、分公司等区间的销售排名

2、主要目的：了解门店的销售情况 2.6.2.7

2.6.3 报表展示

门店店效排名

2.6.3.1 2.6.3.2 分析目的分析主题查看区域内门店的店效变化状况，并和去年的店效做对比，了解门店的发展是否健康

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月-周进行分析。2.6.3.3 2.6.3.4 衍生指标：

a)累计销售，指该门店从自然年的1月1日到截止时间的累计销售额 b)单店店效=该分公司下属的门店的销售额之和/终端数

c)单店累计店效=该分公司下属的门店的累计销售额之和/终端数 d)店效同比增长率=（本期店效－去年同期店效）/去年同期店效* 100 % e)店效环比增长率=（本期坪效－上期店效）/上期店效* 100 % f)累计店效同比增长率=（本期累计店效－去年同期累计店效）/去年同期累计店效* 100 % 2.6.3.5 分析维度

1、时间：年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司

3、终端类型：商场、专卖店

4、开业时间：一年以上、一年以下 2.6.3.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择时间

b)选择维度：如选择客户类型、终端类型、开业时间等 c)可以比较区域内门店的店效 d)可以查看区域内的坪效排名

2、主要目的：了解门店坪效变化 2.6.3.7

2.6.4 报表展示

数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额终端数量

门店坪效分析

2.6.4.1 分析目的

查看区域内门店的坪效变化状况，并和去年的坪效做对比，了解门店的发展是否健康

服装行业KPI指标

2.6.4.2 分析主题

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月进行分析。2.6.4.3 2.6.4.4 衍生指标：

a)累计销售，指该门店从自然年的1月1日到截止时间的累计销售额 b)单店坪效=销售额/门店面积

c)累计单店坪效=累计销售额/门店面积

d)坪效同比增长率=（本期坪效－去年同期坪效）/去年同期坪效* 100 % e)坪效环比增长率=（本期坪效－上期坪效）/上期坪效* 100 % f)累计坪效同比增长率=（本期累计坪效－去年同期累计坪效）/去年同期累计坪效* 100 % 2.6.4.5 分析维度

1、时间：年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司-门店

3、终端类型：商场、专卖店

4、开业时间：一年以上、一年以下 2.6.4.6 分析案例

3、分析路径示例： a)用户选择时间

b)选择维度：如选择客户类型、终端类型、开业时间等 c)可以比较区域内门店的坪效 d)可以查看区域内的坪效排名

4、主要目的：了解门店坪效变化 2.6.4.7

2.6.5 报表展示

数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额门店面积

门店人效分析

2.6.5.1 2.6.5.2 分析目的分析主题查看区域内门店的人效变化状况，并和去年的人效做对比，了解门店的发展是否健康

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月进行分析。2.6.5.3 2.6.5.4 衍生指标：

a)累计销售，指该门店从自然年的1月1日到截止时间的累计销售额 b)单店人效=销售额/导购员人数

c)单店累计人效=累计销售额/导购员人数

d)人效同比增长率=（本期人效－去年同期人效）/去年同期人效* 100 % e)人效环比增长率=（本期人效－上期人效）/上期人效* 100 %

数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额导购员人数

服装行业KPI指标

f)累计人效同比增长率=（本期累计人效－去年同期累计人效）/去年同期累计人效* 100 % 2.6.5.5 分析维度

1、时间：年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司-门店

3、终端类型：商场、专卖店

4、开业时间：一年以上、一年以下 2.6.5.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择时间

b)选择维度：如选择客户类型、终端类型、开业时间等 c)可以比较区域内门店的人效 d)可以查看区域内的人效排名

2、主要目的：了解门店人效变化 2.6.5.7

2.6.6 报表展示

门店指标追踪

2.6.6.1 2.6.6.2 分析目的分析主题查看指定时间内门店关键指标的变化趋势，了解门店发展的健康状况。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月进行分析。2.6.6.3 2.6.6.4 衍生指标：

a)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % b)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % c)客单价=销售额/小票数* 100 % d)销售平均单价=销售额/销售量* 100 % e)连带率=销售量/小票数* 100 % f)单店坪效=销售额/门店面积

g)累计单店坪效=累计销售额/门店面积 h)单店坪效=销售额/门店面积

i)累计单店坪效=累计销售额/门店面积 a)单店人效=销售额/导购员人数

b)单店累计人效=累计销售额/导购员人数

2.6.6.5 分析维度

1、时间：按年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司-门店 2.6.6.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择一个时间段 b)选择维度：如选择客户等

c)自由组合统计区域内门店的关键指标的变化趋势

数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额小票数

服装行业KPI指标

2、主要目的：了解门店发展的健康状况 2.6.6.7

2.6.7 报表展示

门店库存分析

2.6.7.1 2.6.7.2 分析目的分析主题查看指定时间内门店库存的变化趋势，了解应季新品的售罄率状况，以便及时的调整新产品的库存和销售策略。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月进行分析。2.6.7.3 2.6.7.4 数据来源分析指标本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量销售额库存量

衍生指标：售罄率=销售额（销售量）/（当前库存+累计销售）* 100 %=销售额（销售量）/总进货额（量）* 100 % 2.6.7.5 分析维度

1、时间：按年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司-门店

3、产品：大类-中类-品类-SKU(货号、颜色、尺码)2.6.7.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择一个时间段 b)选择维度：如选择客户等

c)自由组合统计、钻取该区域产品的库存基本指标及衍生指标的值

2、主要目的：分析不同区域的门店库存状况 2.6.7.7

2.7 库存主题分析

根据前期对现有的库存相关报表调研，我们发现在的现有报表中，和库存相关的报表比较多，分别针对所有产品的进销存、应季产品的订销分析、往年品的消化情况，以及库存的削价预警管理等，因此在现有报表的基础上结合百胜BI的特点，我们对库存相关报表重新整合整理。本主题主要针对的库存相关业务报表进行跟踪统计分析，包含的主题有以下几个方面：报表展示

服装行业KPI指标

1.仓库库存分析：了解各仓库当前的库存状况，方便产品规划 2.商品库存分布分析：统计商品在各个仓库的分布情况

3.库存类别分析：统计分析各个品类的商品的库存状况及类别占比，了解商品的库存结构

4.库存商品年份分析：统计分析不同年份上市的商品的库存状况，了解库存结构，便于做商品销售调整 5.库存商品季节分析：统计分析不同季节的商品的库存状况，了解库存结构，便于做商品销售调整 6.库存排名分析：统计分析产品的库存状况，根据产品库存调整产品策略，从而合理配货

2.7.1 仓库库存分析

2.7.1.1 2.7.1.2 2.7.1.3 2.7.1.4 分析目的分析主题数据来源分析指标及时了解各仓库的库存状况，合理进行产品规划

销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存数衍生指标： 2.7.1.5 分析维度

a)客户：总部-区域-门店 b)销售类型：代理、托管、直营

c)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.7.1.6

2.7.1.7

报表展示

分析案例

服装行业KPI指标

2.7.2 商品库存分布分析

2.7.2.1 2.7.2.2 2.7.2.3 2.7.2.4 分析目的分析主题数据来源分析指标统计商品在各区域的库存数，并对库存进行区域排名

销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存数衍生指标： 2.7.2.5 分析维度

a)客户：总部-区域-门店 b)销售类型：代理、托管、直营

c)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.7.2.6 分析案例

仓库库存表统计了每个商品代码对应的商品在各区域的库存数和区域排名，选择要查看的维度就能看到每个商品代码的库存状况。当点击某个商品代码时，与该代码对应的商品各区域的库存状况会在右边的仓库库存表中展现，2.7.2.7

2.7.3 报表展示

库存类别分析

2.7.3.1 2.7.3.2 2.7.3.3 2.7.3.4 分析目的分析主题数据来源分析指标统计分析各个品类的商品的库存状况及类别占比，了解商品的库存结构销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存数衍生指标：

a)类别占比=该产品的库存/大类的总库存 b)总占比=产品的库存/总库存

2.7.3.5 分析维度

a)客户：总部-区域-门店 b)销售类型：代理、托管、直营

c)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.7.3.6 存的比例。

库存占比: 库存占比用饼图展示了品类的库存占比，通过按钮切换可以分别查看大类和小类的库存占比。饼图中每一种颜色对应一个大类或小类，把鼠标在一种颜色上停留就会出现所示的突出显示画面，便于直观查看。

库存数: 库存数用条形图展现了品类的库存数，通过按钮在大类和小类的库存数之间切换。2.7.3.7

报表展示

分析案例

库存结构分析: 短衬的类别占比是指短衬的库存数占衬衫的库存数的比例，短衬的总占比是指短衬的库存占总库

服装行业KPI指标

2.7.4 库存商品年份分析

2.7.4.1 2.7.4.2 2.7.4.3 2.7.4.4 分析目的分析主题数据来源分析指标统计分析不同年份上市的商品的库存状况，了解库存结构，便于做商品销售调整销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存数衍生指标：

a)总占比=产品的库存/总库存

2.7.4.5 分析维度

a)客户：总部-区域-门店 b)销售类型：代理、托管、直营

c)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.7.4.6 存的比例。

库存数: 库存数用条形图展现了品类的库存数，通过按钮在大类和小类的库存数之间切换。2.7.4.7

2.7.5 报表展示

分析案例

库存结构分析: 短衬的类别占比是指短衬的库存数占衬衫的库存数的比例，短衬的总占比是指短衬的库存占总库库存商品季节分析

2.7.5.1 2.7.5.2 2.7.5.3 2.7.5.4 分析目的分析主题数据来源分析指标分析不同季节上市的商品的库存状况，了解库存结构，便于做产品销售调整销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存数衍生指标：

a)总占比=产品的库存/总库存

2.7.5.5 分析维度

a)客户：总部-区域-门店 b)销售类型：代理、托管、直营

c)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.7.5.6 存的比例。

库存数: 库存数用条形图展现了品类的库存数，通过按钮在大类和小类的库存数之间切换。分析案例

库存结构分析: 短衬的类别占比是指短衬的库存数占衬衫的库存数的比例，短衬的总占比是指短衬的库存占总库

服装行业KPI指标

2.7.5.7

2.7.6 报表展示

库存排名分析

2.7.6.1 2.7.6.2 2.7.6.3 2.7.6.4 分析目的分析主题数据来源分析指标统计分析产品的库存状况，根据产品库存调整产品策略，从而合理配货销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存数衍生指标：

a)类别占比=产品的库存/品类的库存

2.7.6.5 分析维度

a)客户：总部-区域-门店 b)销售类型：代理、托管、直营

c)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.7.6.6 2.7.6.7

篇3：航空公司行业指标

随着我国经济的持续快速发展, 城市化进程和工业化进程的不断加快, 环境污染日益严重, 国家对环保的重视程度也越来越高。

从2007年开始, 环保支出科目被正式纳入国家财政预算, 政府对环保工作提出了新思路。2012年5月出台的《“十二五”全国城镇生活垃圾无害化处理设施建设规划》提出, 年复合增长率将达到28%。《规划》提出后市场开始升温, 此后国家发改委发布通知, 明确全国垃圾发电按处理量折算发电量统一执行每度0.65元的标杆电价, 更激起市场的热情。2013年1月中国固废网举办的第六届固废战略论坛上提出, 国家将制定开发固废资源的产业政策和相关技术标准, 促进垃圾焚烧发电无歧视、无差异并入电网。所有的政策无不预示着该行业广阔的发展前景, 国内优秀的垃圾发电企业愈来愈重视对行业市场的研究。鉴于此, 我们有必要对该行业的成长性进行深入分析, 采用因子分析方法, 分析出当前垃圾发电市场各个上市公司的企业绩效状况, 并做出合理评价及总结。

二、指标选取

为能准确全面反映出各家垃圾发电上市公司的财务状况, 本文选取了能综合绩效评价的12个财务指标:速动比率、资产负债率、流动比率、总资产周转率、流动资产周转率、存货周转率、主营业务收入增长率、总资产增长率、净资产增长率、每股收益、销售净利率、净资产收益率。

三、因子分析

因子分析是利用降维的思想, 研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子, 使因子具有一定的命名解释性的多元统计方法。

(一) 数据检验

根据SPSSS检验结果显示, Bartlet检验的Sig值为0.00, 小于显著水平0.05, 即拒绝原假设, 相关矩阵不是单位阵, 同时, KMO值为0.74, 接近1.0, 说明选取的指标适合做因子分析。

(二) 提取因子

对12个财务指标的初始值进行统计分析, 采用主成份分析法, 根据特征值大于1的原则, 最终选取了3个公共因子, 得出其累计方差贡献率为80.173%, 代表了绝大部分信息, 因此提取三个因子便能够对所分析的问题进行很好的解释。

(三) 因子命名

长率、总资产增长率

(四) 因子得分

设公司总得分为F, 以各个因子的方差贡献率占因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总, 最终得到各个上市公司的综合得分:F= (34.371*F1+27.807*F2+17.995*F3) /80.173。

(五) 探讨与分析

根据各公司的各主因子得分和综合得分就可以对各公司业绩进行排名、评价, 从而得到以下结论:

1. 我国垃圾发电行业上市公司总体绩效不稳定。

以“0”为基准分, 我国15家垃圾发电上市公司, 仅有5家因子总得分大于0, 10家因子总得分小于0。这说明了虽然政府对垃圾发电无论从规划还是上网电价及发电量目前都有了明确的政策保护, 但由于我国城市生活垃圾处理行业起步较晚、工艺技术复杂, 并且目前资金补贴也没有实施到位, 该行业的发展空间还十分广阔。

2. 属于节能环保行业的富春环保得益于国家政策的力推, 一方面其热电联产具有区域政策壁垒;

另一方面, 公司依托富阳造纸工业区, 具有燃烧热值较高的垃圾资源以及众多下游蒸汽用户。在垃圾发电兼热电联产双重效果下, 富春环保偿债因子得分最高, 因子总得分也拔得头筹, 打造了节能环保先锋。

3. 排名第二的桑德环境, 所处的固废处理子行业投资主要来源于政府财政支出, 行业增长的确定性高, 盈利因子得分最高;

而紧跟之后的南海发展、城投控股等因子得分介于0和1之间的上市公司, 大多也都得益于抓住了当地政府强力推进节能减排、环保治污的机遇, 这些公司的环保处理板块将会继续稳步发展。

4. 因子总得分在0以下的, 像东湖高新、华电能源等, 盈利状况并不是很好。

一方面可能是技术和政策的支持的规模效应不大、资金不充足;另一方面, 内陆地区的垃圾补偿费太少, 垃圾处理费标准不清晰, 使垃圾发电领域产生了鱼龙混杂的情况。但未来前景仍是明朗的, 包括桑德环境、华西能源在内的多家公司频频发布垃圾发电项目中标公告, 各企业全年合计拿到的项目多达20个, 涉及投资近10亿元。

5. 在国家大力倡导发展环保行业的影响下, 一些公司如哈投股

份涉足新能源领域或者节能产品领域大多是处于试探阶段, 在相当程度上其实是为了炒股票。玩概念。我国垃圾发电行业需要有真正以垃圾发电为主营业务的上市公司。

摘要：中国是世界上的垃圾资源大国。如果中国能将垃圾充分有效地用于发电, 每年将节省煤炭5～6千万吨, 其“资源效益”十分可观, 前景极为乐观。本文选取了桑德环境、国电电力等15家垃圾发电行业上市公司, 采用12个财务指标对上述公司进行因子分析, 全面准确地阐述了垃圾发电行业的市场运行情况, 对白酒制造行业公司的财务状况进行了详实的分析, 最后进行归纳总结。

关键词：财务指标,因子分析,因子得分,绩效评价

参考文献

[1]何晓群.多元统计分析[M].北京:中国人民大学出版社, 2012.

[2]薛薇.SPSS统计分析方法及应用[M].北京:电子工业出版社, 2010.

篇4：航空公司行业指标

金融地产市值增长

根据Wind统计数据显示，从行业来看，按照占股票投资市值变动，金融保险行业成为2012年四季度基金第一大增持行业，股票投资市值占比上升2.85%至18.28%，持有市值为2571.77亿元。房地产以及机械设备也获得增持，股票投资市值占比均上升1.26%，分别至8.71%、12.46%。建筑业股票投资市值占比上升0.69%至3.77%。第四季度获得增持的第五大行业为金属非金属，上升0.28%至4.54%。

不过，考虑到金融指数四季度涨幅为9.68%，地产指数四季度涨幅为26.75%，涨幅远远跑赢大盘。因此基金并非完全主动增仓银行地产，被动持股导致市值增长占主要因素。

具体公司来看，不完全统计90%基金在金融保险行业配置比例占股票投资市值比例超过10%以上，万家基金、财通基金、平安大华基金配置金融保险行业比例最高，占股票投资市值分别为36.27%、34.16%、30.33%，但也不乏背道而驰的基金，其中华商基金、中邮创业基金配置比例仅为2.26%、2.84%。

从重仓股情况来看，基金去年四季度共对16只个股增持过亿。而前十大增持个股中，银行股数量达到5只，即增持浦发银行3.78亿股，增持兴业银行3.17亿股，增持民生银行3.16亿股，增持北京银行1.83亿股，增持农业银行1.34亿股。而华侨城A则是四季度基金第一大增持股。去年四季度，基金大幅买入华侨城A5.02亿股，持股总量达到8.93亿股。华侨城A去年四季度股价上涨33.93%。此外还有中国建筑、新湖中宝、中国北车和中国石化，其中中国北车不乏2012年股基冠军景顺长城核心的增持。（见表1）

减仓白酒医药

实际上，一直以来食品饮料和医药生物两大行业长期为基金所看好，但去年的白酒股塑化剂风波令以及医药股的下跌，使得很多基金公司折戟，年末排名关键期，基金纷纷选择大幅出货。其中较为有代表性的则是2012年偏股型基金冠军景顺长城核心竞争力，较明显地减仓了防御类的医药、生物制品，其行业占比由13.93%下降至7.49%，相对行业标准配置下降3.81%。

Wind数据显示，食品饮料、信息技术、批发零售、医药和采掘业是基金四季度减持前五大行业。食品饮料行业股票投资市值占比下降达3.21%，至8.97%，由去年三季度末的第3大行业降至第5大持有行业；无独有偶，医药生物股票投资市值占比下降0.68%，至9.04%。另外，信息技术也成为减持的重灾行业，股票投资市值占比下降幅度甚至超过生物医药达0.93%，同时采掘业和批发零售净值占比下降幅度也超过0.5%，分别下降0.63%、0.56%。

从减持股来看，基金对15只个股减持过5000万股，其中8只减持更是过亿。减持海通证券数量达3.14亿股，其也成为第一大减持个股。而五粮液、康美药业、国电电力、中国平安、交通银行、中国重工、中国联通减持同样过亿。而保利地产、苏宁电器、航天信息、国电南瑞、华能国际、用友软件、伊利股份减持过5000万股。

行业配置成反向指标

一直以来，基金仓位往往被看作市场反向指标。从最近几年多来基金仓位变动和股指演绎的经验来看：每当基金经理乐观情绪高涨，仓位不断攀升屡创阶段性新高，股市短期顶部甚至中长期顶部基本确立，市场开始下跌；每当基金经理对后市判断异常谨慎甚至悲观之际，股票基金仓位均会达到阶段新低，随后股市基本见底，展开反弹。所以基金也一度被讥笑为反向指标，年报数据似乎再次印证这一笑谈。

事实上，不仅基金仓位与市场走向存在负相关关系，而且记者发现，基金行业配置方面也存在着反向指标的特征。

本轮行情是以第四季度金融、地产为主导展开的，但三季度基金对于该行业的配置比例达到年度最低，占股票投资市值比为15.43%，远远低于标配比例。该项数据一季度、二季度分别为16.78%、16.25%。但实际上结合全年行情来看7月份金融指数形成了阶段低点，随后第四季度强劲上涨，使得大盘也迎来一轮反弹行情（见表2）。

实际上，2010年也发生过类似情形，2010年三季度基金大幅减仓金融保险股，使得配置比例由二季度的18.54%缩减至13.56%，但是实际上第四季度却迎来金融保险股的大幅上扬，单季涨幅达22.29%，基金再次踏空，也使得反向指标再次灵验（见表3）。

这提示我们，如果基金连续几个季度大幅低配某一个行业，可能预示行业接近底部，相反，如果基金连续几个季度大幅超配某一个行业，可能预示着行业接近顶部。这一点，从白酒股的走势中也可以看得出来。

篇5：航空公司行业指标

新发布的《钢铁行业清洁生产评价指标体系》将清洁生产指标分为六类,即生产工艺装备指标、节能减排装备指标、资源与能源利用指标、产品特征指标、污染物排放控制指标和清洁生产管理指标。指标体系适用于钢铁联合企业(长流程)清洁生产水平评价、清洁生产审核;新扩改建项目环境影响评价、新建项目审批核准;企业环保核查、节能评估等。

新发布的《水泥行业清洁生产评价指标体系》,主要包括了生产工艺及装备指标、资源能源消耗指标、资源综合利用指标、污染物产生指标、产品特征指标和清洁生产管理指标六类。指标体系适用于通用水泥生产企业,包括水泥(熟料)生产企业、水泥粉磨站的清洁生产审核、清洁生产潜力与机会的判断、清洁生产绩效评定和清洁生产绩效公告制度,也适用于水泥行业环境影响评价、环保核查、排污许可证和行业准入等资源能源消耗清洁生产管理需求。