Retail Management & Demand Forecasting-rapporter i LuckyTemplates

I dette LuckyTemplates-udstillingsvindue fokuserer vi på rapporter, der giver analyse af detailstyring , specifikt individuelle butikssalg og -behov . Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.

De vigtigste indikatorer eller målinger, der præsenteres i disse rapporter, er gode kilder til analyse, der hjælper med at forbedre den overordnede præstation af en virksomheds detailkæde.

Dette showcase er opdelt i fire rapporter.

Indholdsfortegnelse

• Butiksoversigt
• Butiks ydeevne
• Butikstrafik
• Daglig efterspørgselsprognose
• Konklusion

Butiksoversigt

Den første rapport giver en oversigt over dataene om virksomhedens detailbutikker.

Dette er et hurtigt dashboard med alle de vigtigste metrics, såsom Gennemsnitligt salg. Vi kan også se på data gennem tid og per region. Desuden er der data om, hvordan vores salgsrepræsentanter klarer sig.

Det fantastiske ved denne rapport er, hvordan salgsdataene kan opdateres i realtid.

Butiks ydeevne

Den næste rapport fokuserer på salgsafkastet pr. butik. 

Vi kan se salgsafkastet pr. dag og identificere salgsrepræsentanter, der klarer sig godt.

Diagrammerne vist i højre side af rapporten viser en oversigt over de vigtigste metrics, og hvordan de ændrer sig over tid.

Butikstrafik

Den tredje rapport i denne præsenterer data om butikstrafik baseret på transaktionerne for de produkter, der sælges.

Med dette kan vi forudindstille de hurtigt bevægende produkter til bestemte tidsperioder pr. butik baseret på historisk analyse.

Vi kan se antallet af transaktioner, der finder sted pr. dag, og hvordan dette supplerer dataene fra de salgsrepræsentanter, der arbejder inden for disse timer.

Ved at klikke på en bestemt time kan vi se den opdaterede version af diagrammerne i rapporten.

Så kan vi se tendenserne i vores butikstrafik og forstå årsagen bag butiksklynger.

I dette eksempel er vi i stand til at forstå, at størstedelen af ​​vores salg finder sted om eftermiddagen eller under frokosttid.

Disse oplysninger kan derefter sammenlignes med præstationerne for de salgsrepræsentanter, der er til stede i denne periode.

Det kan tydeligt ses, at der er en sammenhæng mellem butikstrafik og antallet af aktive sælgere. Med disse oplysninger kan vi så implementere forbedringer for at booste virksomhedens salg.

Daglig efterspørgselsprognose

Den sidste rapport i denne udstillingsvindue borer ind i den daglige efterspørgsel.

I dette eksempel har fredage det højeste daglige salg for ugen. Vi kan også se på disse data ved hjælp af filtrene pr. butik.

Konklusion

Rapporterne præsenteret i dette giver stor indsigt i effektiv detailstyring, såsom hvordan vi kan positionere vores virksomhed for at maksimere personalet og øge salget.

Vi kan nemt forudse, hvornår og hvor salget skal ske, og hvordan vi får mest muligt ud af vores butikker. 

Alt det bedste,