终端业绩，是服装行业零售管理的一个重中之重。是企业里从终端店铺到督导再到经理及总监，各个级别管理者均极为关心的核心内容之一。因此，对终端业绩进行诊断分析，亦是一项较为常用的工作。近年来，终端业绩下滑的情况，在服装行业许多企业均有发生，仅看2014年度一季报鞋业几家上市公司数据，可知单店同比增长率少的负两三个点，多则接近下跌十个点。这个现象的背后，有企业内因，也有行业外因。本文便借此，举例一个具体终端某月业绩下降的场景，以直营业务管理者的角度，基于可能获得的数据，阐述终端诊断的若干内容。
当在常规的业绩监控中，对当期所有终端，进行可比同比增长率倒序排序。关注TOP N的终端。从上往下开始逐个观察终端具体情况。假设某终端某月度业绩有提示同比下降预警，如下降超过20%，下滑排名靠前，下面开始对其展开单店诊断分析。
首先，关注终端的业绩趋势，通过趋势分析，结合月度业绩同比增长率以及达成率展开时间轴上的发展情况分析。了解：
本年度至今，有几个月度业绩下降，几个月度没有达成目标？几个月度的增长率或是计划达成率低于平均水平，低于同类可比终端的平均水平？
关注年度计划相对达成率，有没有风险？
基于以上数据，分析此终端是本月单个月度业绩下降，还是今年以来各个月份业绩均不理想，从年度角度上来看对计划达成影响多大；
简而言之，通过趋势观察，了解是一时的问题，还是累计的问题，严重否？
其次，终端店铺的外部竞品品牌数据；大部分服装零售企业的终端都有收集同场竞品终端店铺的业绩数据。说白了，通过此部分数据的对比，大致了解是自己一家店铺在下滑，还是大家普遍情况不理想。
对于零售业终端业绩的分解，有一个经典公式：
终端店铺业绩=客流数×进店率×进店试穿率×试穿成交率×连带率×平均单价
这些指标中，基于系统可以采集到进店人数，部分企业通过手工统计采集试穿人数也是可行的。那么，运用进店人数、试穿人数、进店试穿率、试穿成交率、连带率以及平均单价等指标，通过对比（与自身往期值、当前可比终端平均数据及标杆数据等）发现其异动，以判断可能存在的问题。如：
进店人数，可能与客流相关，也可能与陈列等因素相关；
进店试穿率、试穿成交率，可能与货品相关，也可能与成交技巧相关；
连带率与客单价，可能与终端店铺员工的连带销售能力及销售高价格商品的能力相关；
不能指望通过这些指标便能准确定位到问题所在，但通过逐个方面的评估与检查，发现终端店铺现场管理中的不足之处，诊断之后可以进行针对性的提升。
人员流动，从“人”的角度进行探究，期望结合人力资源相关的数据，对终端店铺的人员团队方面进行一个了解。这方面的数据，目前的应用是不多的。举例一下，可以通过关注员工离职率，掌握终端人员稳定性，间接的看出终端的凝聚力与执行力。另外，更换店长这样的事件，亦可视为重要情况。试想，结合终端的离职率与店长更换事件，查看终端业绩的趋势状况，一定是很有意思的一项应用。
此为从一线员工，“人”的角度来评估，来看团队有无问题。
VIP顾客消费状况。对于较为重视VIP管理的企业，可运用终端的VIP相关指标进行分析。譬如，VIP消费占比及一个月内有消费的VIP顾客占比等，通过其趋势发展曲线，来了解此终端的VIP顾客贡献度及VIP顾客群体的发展或流失情况。对于那些比较依靠VIP消费的企业，如果终端店铺的VIP顾客群体存在消费流失的情况，那业绩也很可能存在同步的下滑。此为从外部的主体，“顾客”的角度，寻找业绩异动的可能因素。
既然有“场”、“员工”与“VIP顾客”这些方面的剖析，那么也可以尝试着从“货品”的角度进行解读，譬如货品结构的差异等。
以上所述各点，是对示例的终端店铺业绩下滑场景，展开多角度的一系列的评估分析，以图可以辅助管理人员或分析人员找到业绩下滑之原因所在。事实上，如果的对于业绩的上升，也可以依此展开。当然，所列因素，不能确保全面，是随着企业需求或可采集的数据状况可以进行补充的。说到可采集的数据，又回到笔者之前所提，“More data, More analysis.”想要更全面更准确的定位问题，就需要尽可能多的数据基础。在当下这个大数据已经被纷纷热议的时代，我们服装企业，又是否应该要先花些心思，先整理好发生在自己的一线，业绩与利润的源泉——终端店铺上那诸多的细节数据呢？
