python药店销售数据分析_药店经营数据分析案例
关于
XX
药店
09
年
1~7
月经营数据简析
雪域飞花
受
XX
药店委托，
我们对企业
09
年
1`7
月的经营数据通过瑞商源数据分析系统进行了计
算分析，现将分析结果列示如下：
一、销售数据分析
1
、各月销售
从各月销售数据看，
企业的销售不错：主要表现在，差价率均保持在
60%
左右；客单
价水平比较高，在
33
元左右；销售趋势看，总体呈上升趋势，
3
月份达到上半年销售最高
峰，值得注意的是从
5
月份开始出现了销售下滑，
应通过具体品类分析进行查明原因。
从以上折线图中看，
各月销售波动幅度还是比较大的，
从数据中我们看出，
各月销
售增减变动主要受客流量的变动影响较大，
从上下两图看，
客流量的曲线图与销售变动的
曲线图基本吻合。
客流量至
3
月份达到高峰
78667
人次，
而当月销售也达到最高
261.9
万元，
从
4
月份出现下降，
至
6
月份客流量降至
67711
人次，
而销售也达到最低
222.4
万元。
另外，我们抽取了销售天数相同的
3
月和
5
月进行了对比，数据如下：
从销售类别看，
中药内服、西药内服、中药饮片门诊检查几类销售下降幅度较大。
2
、各店销售
无论从销售额还是毛利
[
额两个方面看，
1
店、
4
店、
5
店为占比较大的几个店，
三个店合
计占总销售和毛利的
80%
；从各店销售占比及毛利占比情况看，
对企业总体销售及毛利贡
献的基本相当。
但是从客单价方面看，
出现了明显的差距：
我们看以下图表，
企业总体平均客单价为
26.58
元，
表中
10
个店高于总平均单价的
仅
1
店、
4
店、
7
店三个店，其余各店均低于总平均客单价。而且各店客单价差距也是比较
明显的，最高
1
店
41.92
元，
最低
2
店
15.58
元，相差
26.34
元。
对此，企业应针对各店的商圈情况，顾客情况，调整各店的商品结构，
使客单价相对
较低的门店销售客单价有所提升，以致销售总额的提升。前期重点应关注客流量相对较大、
但客单价相对较低的门店，如
5
店、
8
店、
3
店。
下面抽取
5
店数据与
1
店数据对照
:
：
从表中数据看到，
1
店的客单价为
41.92
元，
而
5
店的客单价为
25.95
元，
相差
15.97
元。其原因主要有：
(
1
)
1
店厂家直销及门诊检查收入占
18.16%
，
而
5
店该两项仅占
0.2%
；
(
2
)剔除(
1
)中的两项因素影响，
客单差
34.3-25.90=8.40
元，
5
店客单仍低于
1
店客单，其主要原因是
5
店各类别的客单价大部分均低于
1
店的类别客单价，
如，占销售
比例最大的一类商品西药内服，
1
店的客单价为
28
元，而
5
店为
21.8
元，差
6.2
元，
销
售占第二位的中药内服
1
店客单价为
30
，而
5
店为
25
元，相差
5
元…。这种现像说明
5
店
相关品类的商品结构与
1
店存在差别，
而且各品类商品每单商品销售数量少于
1
店。
因此需要对类似于
5
店这样的门店的商品品种结构进一步优化，
同时加强商品组合销售
的促销力度。提高商品销售数量及客单价。试计算，
如果
5
店的客单价能达到
30
元，
那
么按上述客流量计算，
销售额将增加近
27
万元，
毛利增加
14
万元。
3
、各类销售
为了更进一步分析销售情况，现对各类商品销售数据进行分析。
从以上销售数据看，
西药内服、中药内服、保健品、厂家直销占总销售的比例较大的
几类，合计
74.1%
；从毛利看，这几类占总毛利的
75.4%
。
通过看具体明细品种我们发现，
厂家直销商品只有销售价格而没有进货价格，
至使该
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