顧客為什麼不回來了？光看表像遠遠不夠！
演講人：黃小鼎丨益豐大藥房連鎖股份有限公司電商事業群總經理
整理：吳文娟
資料分析可以客觀地呈現出企業運營過程中存在的問題以及可挖掘的潛力，比如高毛傷不傷客，
黃小鼎益豐大藥房連鎖股份有限公司電商事業群總經理
資料的力量
公司決策有三個法寶：數據思維、深度調研、親身體驗。
首先是資料思維——任何事情都要用資料去衡量。資料是無處不在的評價體系。比如，公司食堂的早餐好不好吃要通過打分，廚師月薪跟分數掛鉤。
其次是深度調研——資料能夠為我們提供一個理性的認識。
再次是親身體驗——制定任何一個流程制度，要站在店員店長、片區主任部長、老闆和董事會的角度思考問題。模擬他們的角色，看看是否能實施和完善下去。
資料比什麼都誠實，你聽到的想到的都比不上你看到的數字。
靜態的資料會告訴你“現在”。什麼是靜態的資料？比如財務表、任務完成率報表等能告訴你之前和現在的情況。
動態的資料能告訴你“未來”。動態的資料也即在一段時間內，數值的變化情況。例如，通過分析客單價、推銷權重、毛利占比情況等數值的變化來預測未來。
結構化的資料會告訴你“原因”。結構化報表就是資料建模，並根據不同因素進行權重分解。只要設計好分析框架，大部分問題都能從中找到答案。例如，我們總是擔心高毛利模式會不會傷客？為此，
以三個月為時間跨度，去看複購率。通過36個月的會員毛利產品複購率矩陣資料，可以分析顧客複購率衰變情況、老會員平均衰變情況等等。再看看這段時間的衰變有沒有加劇。沒有100%的顧客滿意度，但是顧客需求是可以滿足的，
如果我們把這個報表再細化到城市、區域、店、店員以及品類上面，就可以知道顧客到底喜不喜歡我們。
應該知道的資料和行業均值
我們應該瞭解哪些資料？
財務方面：每股（元）收益；現金生命週期；總費用率；淨利潤率；負債率；淨資產；財務三表。
比如，每股淨收益低於五毛錢就不要玩了；現金生命週期少於200天就很危險了；淨利潤率能做到6~7個點是還可以的；負債率不要超過70%，這是警戒線。
營運方面：銷售；毛利率；老店同比增幅；老店客流量同比；客單價；品項數；品單價；單店規模；坪效；人效（元/天）；普藥毛利率；高毛利產品毛利率；高毛利率產品占比；會員人數；會員銷售占比；會員客單價；會員毛利率；會員複購率；會員客流量占比；總周轉天數；商品管理主要指標；品類占比及品類毛利率；店均SKU。
比如，毛利率按道理應該做到40個點，這個標準對於縣域門店來說並不難；
老店同比增幅不應少於8個點；
老店客流量同比高於2個點也會有風險，5個點是警戒值；
客單價應該是60元；
品項數每單是3個，如果做到4個就說明專業力很強了；
品單價（每盒產品的價格）是20元；
單店規模不好說，一般在6000元/天；
坪效要高於60元/平方米；
人效要保持在1200元/人以上；
普藥毛利率要因地制宜，湖南江西等地能保持普藥毛利贏利就好了；
高毛產品毛利率折後能保持在60%就不錯了，不能低於55%；會員銷售占比一般是在50%的平均值，希望可以做到70%，90%是我們的目標值；
會員客單價要比非會員高1.8倍；
36個月中25%的會員平均複購率是底線，32%是平均值；
會員客流量占比30%是底線，60%~66%是比較好的情況；
總周轉天數不應高於75天，其中倉庫的擺放時間不能高於25天；
店均SKU數為3000個。
商品方面：品類占比；品類毛利率；品類高毛利個數及占比；品類周轉天數；品類客單價；品類單品數；品類價格帶；品類單品銷量貢獻率；營業外收益率；前二十供應商銷售占比。
拓展方面：店均銷售；第6、12、18、24個月新店日銷售淨利潤率及坪效；店均面積；每平米年度租金及增幅；五年新店盈虧平衡月數；新店預測十大指標；拓展員新店年均銷售。
人力方面：總人數；店均人數；總部人員服務店均數；人力成本率；人效；人均高毛利產品月銷售；梯隊率；人才培養合格率；適崗率；流失率；門店專業人員占比。
除了上述以外，倉儲、質管、培訓、新店、審計等都應該建立部門的資料值。
結構化資料包表
結構化資料包表指的是資料建模，把所有的歷史資料建成一個模型，讓模型指出問題所在。
BI自動化報表是多維度的動態報表。怎麼建立？如果沒有BI團隊的話，也可以人為建立一個模式，把原來的資料導進去進行分析。針對資料呈現的結果，連續追問並解答六個“為什麼”進行分析，真相就會出來。
除此之外，還可以通過機器針對資料找出相關性及前五個相關性權重。
企業智慧化管理
藥品零售行業的下一步自動化管理趨勢將是：採集資料，形成結構化報表，通過報表解構問題，最終找出解決方案。而這個解決方案會納入員工的個人績效考核當中去。
這就是企業管理。一方面是管錢，一方面是管人，把最後30%的人淘汰，提升企業標準與效率。
中小連鎖的運營資料管理
那麼，中小連鎖該怎麼做？
首先，找一個數學好的人，資料能力強的人找出來。
第二，明確標準是什麼。
第三，形成八大分析報表（財務分析報表、人力分析報表、業績分析報表、新店業績預估報表、品類分析報表、倉儲配送分析報表、商品管理主要指標報表、會員矩陣和顧客滿意度分析報表。
最後，找到藥店經營專業的BI套件。
（本文根據第二屆縣域會公開演講整理，未經本人審閱）
◆ ◆ ◆ ◆ ◆
2192143743@qq.com
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比如，每股淨收益低於五毛錢就不要玩了；現金生命週期少於200天就很危險了；淨利潤率能做到6~7個點是還可以的；負債率不要超過70%，這是警戒線。
營運方面：銷售；毛利率；老店同比增幅；老店客流量同比；客單價；品項數；品單價；單店規模；坪效；人效（元/天）；普藥毛利率；高毛利產品毛利率；高毛利率產品占比；會員人數；會員銷售占比；會員客單價；會員毛利率；會員複購率；會員客流量占比；總周轉天數；商品管理主要指標；品類占比及品類毛利率；店均SKU。
比如，毛利率按道理應該做到40個點，這個標準對於縣域門店來說並不難；
老店同比增幅不應少於8個點；
老店客流量同比高於2個點也會有風險，5個點是警戒值；
客單價應該是60元；
品項數每單是3個，如果做到4個就說明專業力很強了；
品單價（每盒產品的價格）是20元；
單店規模不好說，一般在6000元/天；
坪效要高於60元/平方米；
人效要保持在1200元/人以上；
普藥毛利率要因地制宜，湖南江西等地能保持普藥毛利贏利就好了；
高毛產品毛利率折後能保持在60%就不錯了，不能低於55%；會員銷售占比一般是在50%的平均值，希望可以做到70%，90%是我們的目標值；
會員客單價要比非會員高1.8倍；
36個月中25%的會員平均複購率是底線，32%是平均值；
會員客流量占比30%是底線，60%~66%是比較好的情況；
總周轉天數不應高於75天，其中倉庫的擺放時間不能高於25天；
店均SKU數為3000個。
商品方面：品類占比；品類毛利率；品類高毛利個數及占比；品類周轉天數；品類客單價；品類單品數；品類價格帶；品類單品銷量貢獻率；營業外收益率；前二十供應商銷售占比。
拓展方面：店均銷售；第6、12、18、24個月新店日銷售淨利潤率及坪效；店均面積；每平米年度租金及增幅；五年新店盈虧平衡月數；新店預測十大指標；拓展員新店年均銷售。
人力方面：總人數；店均人數；總部人員服務店均數；人力成本率；人效；人均高毛利產品月銷售；梯隊率；人才培養合格率；適崗率；流失率；門店專業人員占比。
除了上述以外，倉儲、質管、培訓、新店、審計等都應該建立部門的資料值。
結構化資料包表
結構化資料包表指的是資料建模，把所有的歷史資料建成一個模型，讓模型指出問題所在。
BI自動化報表是多維度的動態報表。怎麼建立？如果沒有BI團隊的話，也可以人為建立一個模式，把原來的資料導進去進行分析。針對資料呈現的結果，連續追問並解答六個“為什麼”進行分析，真相就會出來。
除此之外，還可以通過機器針對資料找出相關性及前五個相關性權重。
企業智慧化管理
藥品零售行業的下一步自動化管理趨勢將是：採集資料，形成結構化報表，通過報表解構問題，最終找出解決方案。而這個解決方案會納入員工的個人績效考核當中去。
這就是企業管理。一方面是管錢，一方面是管人，把最後30%的人淘汰，提升企業標準與效率。
中小連鎖的運營資料管理
那麼，中小連鎖該怎麼做？
首先，找一個數學好的人，資料能力強的人找出來。
第二，明確標準是什麼。
第三，形成八大分析報表（財務分析報表、人力分析報表、業績分析報表、新店業績預估報表、品類分析報表、倉儲配送分析報表、商品管理主要指標報表、會員矩陣和顧客滿意度分析報表。
最後，找到藥店經營專業的BI套件。
（本文根據第二屆縣域會公開演講整理，未經本人審閱）
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