活动口号
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2015年11月06日 Friday BI Fly 微信直播主题 - 零售行业相关的数据分析
主持人：加入本群的朋友们，感谢大家参加由天善智能举办的 Friday BIFly 活动，每周五微信直播，每周一个话题敬请关注。
【群规】本群为BI 行业、技术、工具交流和学习群。不准发广告，只能发红包，发广告者一律移除微信群。
社区专家介绍
Seng
15年 BIDW工作经验，擅长BIDW系统整体架构搭建，擅长OBIEE的环境应用和数据仓库数据处理，对Oracle DB优化独到心得，最近开始从事大数据,机器学习方面工作。
个人专栏：http://www.flybi.net/people/seng
博客专栏：http://www.flybi.net/blog/seng
Andrea_Zhou
BI 资深顾问，专注时尚及零售行业数据分析和商业智能建设。11年商业智能系统建设经验，服务客户包括政府、烟草、制造、高科技等行业。
专注于时尚行业及零售行业的数据分析及商业智能建设、零售管理、供应链管理等方面有心得。
个人专栏：http://www.flybi.net/people/andrea_zhou
博客专栏 时尚行业BI的博客http://www.flybi.net/blog/fashionBI
学院课程：轻松上手，BI 需求及管理 【免费连载中 每周两集】http://www.hellobi.com/course/38 【已更新到 第25课时】
百分百
03年出师后投身于零售行当，奈何天资愚钝，多年毫无建树，仅在连锁商超和供应链上略有所得，甚憾，逢机缘，遂逐流师于BI，望开化智商，愈解愈惑，迄今探索未止。。。
以下是直播活动的文字记录，在不影响大体记录的前提下略有整理和删减。
主持人：现在开始讨论第一个话题 ：
1、传统零售行业如何转型互联网+，以服饰零售为例？
百分百：
说起互联网+，那么就不得不说O2O，现在的O2O差不多成了互联网+的标签了。可O2O就是企业转换互联网+的良药么？众说纷纭，适合别人的未必适合自己。到现在为止，没有一个企业敢说自己找到一条O2O必然成功的捷径。那么就多参考那些失败者的前例，让自己少走弯路。最笨的成功的方法就是若把所有失败的路都走完，那么通向成功的路就在脚下了。
互联网改变你我的生活，这个不可逆的大环境大趋势已经无法抵抗，那么就只能改变自己，适应环境，才能生存。这里没有实例，只有思考。
先说供应链，供应链表面上是一个物的正向流通和一个现金的反向流通的过程，在这个过程中，信息流的双向流通是事实存在又必不可少的。假设前者是躯干和四肢，那么后者就是血液。
物料（商品）从供应商的供应商到供应商，然后至销售商，接着到顾客，现金流从顾客到销售商到供应商到供应商的供应商。那么信息流呢？例如供应商向供应商的供应商要货，什么时间，什么地点，什么运输方式，提供什么型号，多少数量等等，供应商的供应商反馈之，这是一个双向的信息流通。销售商和供应商，顾客和销售商等同，期间信息流双向往返。
那么再说O2O，大家耳熟能详了，什么线上线下打通，什么线上引流，线下体验等等技巧可以说是层出不穷了。可这些仅仅是让你我走在成功和失败的路上，还没到终点呢。人说要练神功，先练内功。若深研供应链的每一个环节，好像都是零售商和消费者的角色，都可以和O2O粘上边，好像都可行，可怎么实现呢？销售商对供应商说你今天给我送来货物A，供应商却送来了货物B，诸如此类，没有血液的充分供应能量，再强壮的躯干和四肢都成了笑谈。可怎么把内功练起呢？各自搞套ERP，各自再来个先进的BI系统分析分析，这样就可以了么？其实则不然，ERP、BI，这些都是工具，只能也只是为了帮你更好的实现目标，可若你的目标就是错误的，又能如何成功呢。现在最最主要壁垒就是两个主体之间的信息壁垒未完全打通，为何？商业机密，技术专利等等不一而足，既是合作者，又是竞争者，那么最多就是适度共享，能力有用到50%以上就已经很不错了。做为IT，那么如何搞好信息流就是你我当前的主攻方向了！线上线下如何配合，如何决策等等都取决于你对信息流维护、使用、挖掘的程度。
Seng：
百分百说的很好，传统服装零售行业如何转型互联网？我的理解如下：
互联网打破一切已有渠道的瓶颈或壁垒，以新的方式重新定义了零售的渠道方式。哪些是适合线下体验的，哪些是适合线上销售的，需要我们重新考虑。具体到服装零售，要分2类，一类是功能性的，如新薄羽绒，就是拼价格、拼质量。但是还有些，我觉得是大多数，还是需要体验的，还是需要线下门店的。那线下门店怎么利用互联网的技术充分满足客户需求？怎么利用互联网的技术改善供应链？怎么解决缺货造成的机会丧失？这些是老问题了，但是互联网革命带来了新技术，和改革的迫切动力，要求大家改变。有本书叫醒悟（高德拉特TOC系列），建议有兴趣的看一下，道理很简单，但是做到很难，观念转变也很难。说到底就是顾客想买了，就能买到，而且觉得价格和服务很合适很舒服。当然如何创造出需求，就是另一个层次了。总结以上就是说，利用互联网的技术改变以前弊端。
Andrea_Zhou：
零售行业互联网+的玩法，现在都是尝试与摸索，多种多样的，与业态相关。商场，超市，与服装、化妆品连锁专卖是不一样。具体拿服装行业O2O来说，线上线下，不同性质的商品，会有各种适合的。譬如高价值，服务讲究，要体验，低频率，尽量吸引用户到店。另外一些低价，高频，标准化程度较高的，可能还是线上购买再配送比较能合适用户习惯。线上线下只是渠道，一加一带来的实现难度大于二。重要的是给用户统一商品，如线上线下互补，如门店虚拟货架，统一服务，譬如，提货退货客服。总的来说给用户提供更好的体验。具体推进层面，会存在统一库存，统一价格，等等方面的问题。
百分百：
Seng大拿高见，科技是第一生产力。那么怎么利用线上线下的资源，怎么打通，让信息流畅通，让物流畅通，就是我们要充分发挥和深挖潜力的地方。
问题一自由讨论环节
主持人：三位嘉宾已经针对“传统行业如何转型互联网+”表达了各自的看法，大家对上述的观点有任何疑问或有零售行业其他方面的问题希望咨询嘉宾的都可以提出来，我们大家一起来讨论。
深圳+：都说到供应链了，那么，牛鞭效应如何避免？各种erp不一定就能处理好。
百分百：避免不了，只能说尽量降低影响。信息流通畅了，影响就降低了。但这个打通的过程中，壁垒太多。只能仅可能的降低。还是没有办法解决。除非你什么都做。但还会存在一定影响的。毕竟预测是没有100%准确的事情。
强子：零售作业转型互联网，需要一个ERP,一个客户可高订制，操作简单方便的管理系统。
Seng：门店 + 商品 + 供应链 我觉得基础啊， 这几块每个要求都不一样。
卡皮球：新技术的产生如何去落地、让企业现阶段的瓶颈能得到突破；同时业务的痛点是否能从新技术中得到解脱！
百分百：嗯。说到定位，我到想起来一个网传的实例。说是zara的新品，根据高科技的定位，利用大数据确定该件新品是否淘汰。
强子：O2O实现的一个例子就是会员管理。
Seng：是啊，原来办实体会员卡的人很少，门槛也搞。 微信会员一上 都是会员了
Andrea_Zhou:统一的顾客视图。个性化的服务。提升用户体验。
百分百：其实大家对会员最想干的事不是发展新会员，而是挖掘已有会员中的沉淀价值。
卡皮球：实体会员与虚拟会员需有效、合理的进行关注与标签分析！如何利用POS端、微信商、客流端、停车场数据端、CRM数据端正确的进行会员标签画象分析！
强子：对的，微信会员是个比较简单而又直接的方案。
Seng:服装行业不过确实也有特殊性，有些衣服就是要花很长时间生产， 生产出来可能就过季了。 这块真的很难
面包君:进入互联网+，什么用户画像、行为数据都是过去式了，现在都讲deep learning了。
百分百:大家用的没有那么高深了。
卡皮球:对会员的忠诚度维护提升是关键！一站式的购物中心的会员体系与传统百货的会员权益有相同与不同之处！提升服务加大线上与线下的互动体验才是关键
强子:会员制可以解决很多常见的线上线下销售，活动，实体店体验等问题
Kimi:现在能做到会员一进门店 自动连上wifi 就能获取该vip的最近购买记录 喜好 等等
百分百：其实现在用的比较多的就是利用粉丝的力量，提高粉丝忠诚度。挖掘和引导粉丝的消费理念。
面包君：这些还是挺有难度的，毕竟每个商家IT水平参差不齐，就像银泰城当时接入这个收集数据的wifi，当时人家都不很配合你去打孔安装。
百分百：像线上预售，像线下粉丝见面会等等，不一而足。前周就在coco park看到河狸家的线下体验活动。当时人员爆满的。
Andrea_Zhou：实施有难度，采集有障碍，精度有缺陷，但是终归是在迈步了
Seng：嗯， 粉丝的力量是巨大的。 品牌效应很强啊
强子：所以商家要选的就是一个这个行业的ERP解决方案，最好能够有一定的自定制空间。
面包君：河狸家的红包活动是挺给力的，哈哈哈
李辉春：请问老师，如何挖掘粉丝的价值？如何才能提升其再次购买欲望呢？从数据分析的角度有何高见？
强子：粉丝的水份还是大点
卡皮球：需要一个过程！就是股票一下。在一个低端时会有上升
百分百：吃螃蟹的人都是勇敢的人。就好像现在推崇的室内定位。动线导航。自动推荐。等等都是需要有人去尝试和体验的。在现有技术上都是可以实现的。
Seng：无印良品的理念或者文化 就做得很好，折扣永远是个双刃剑啊
百分百：粉丝经济其实就是一个文化引导和消费理念的灌输。因为接受了你的文化理念，对你有了认可，才会有其它接下去的东西。
强子：销售肯定得做活动啊
面包君：运营还是主要靠钱来砸得，想通过数据改变，有些困难。数据适合做锦上添花的事情。
iNaNa：产品和陈列，这两块大家讲讲怎么提升吧，用数据？
刘劲：零售时候存在售后的问题呢？各位大拿
Seng：陈列目前很难，但是产品还是有些想法的
百分百：产品的话。分析滞销、畅销品。然后分析其价格敏感度，根据模型预测增加价格或者减少价格对销量，销售金额，毛利等等的影响。方便进行决策。
iNaNa：总归就是，用数据怎么能够完整的透视服装生产到销售及售后的全部业务流程？
卡皮球：陈列是否可以尝试货架商品排列销售分析进行有效的推荐货架上排、下排、中排、前后的商品组合。
Seng：我所在的是休闲服饰，每年都有很多新款，实际上风险很大。
百分百：分析品类是否齐全，价格带是否合理，是否引入新商品，淘汰旧商品等等。
Seng：怎么归纳总结那些商品是好卖的， 那些品类或款式可以年年买。 这个就是数据分析的发力点了。
卡皮球：对于品牌数据分析有哪好工具呢老师
刘劲：就服装来说款式更新也是挺快的。
iNaNa：以我多年购物习惯，先看品牌，然后品质，再者就是方便程度了；所以，数据是否支持这些假设，就不得而知了
卡皮球：品牌商品、从品牌、品项、品类、数量、价格带、连带率；连同CRM数据的标签。
面包君：打爆款啊，这是主流的玩法。
iNaNa：有些单品是很多年都喜欢的，像无印良品，翻来覆去总感觉一样的东西反复卖。
百分百：这个根据个人的喜好。就好像喜欢中山装一样。一直那个款式。你懂的。
iNaNa：不过，忠实粉丝就是直奔过去
卡皮球：Seng老师！对于品牌销售商品数据分析可加于利用的工具有哪些呢！您能推荐一下嘛。谢谢。
如风：我所在的是休闲服饰，每年都有很多新款，实际上风险很大。为什么说这风险大呢
李辉春：关键应该在于预测未来哪些产品是畅销的吧。哪些产品可能是供不应求的吧。
刘劲：这个就是品牌的效应了
Andrea_Zhou：用数据去发现一些你品牌用户不喜欢的元素，做风险规避也是不错
iNaNa：看来，做数据分析的要经常关注巴黎喽？哈哈
Seng：前几年 价格是重点 最近有些像质量上要求了。
面包君：究其原因，还是因为老百姓有钱了，开始向品质生活靠拢。
cognos-bj-店小二：也是思想上进步了
iNaNa：总体趋势是这样的，能不能也出几个中国风格的服饰，不全是数据分析的事
seng：@ iNaNa，我们要解决的是在品牌影响力相当的情况下，怎么提高了
suky：互联网+对传统的零售行业冲击很大
刘劲：这个是肯定的。冲击大但是不会被取代。至少就目前而言。
主持人：上述的讨论非常激烈，大家聊到了供应链的牛鞭效应，线上线下结合的会员管理，零售行业的室内定位、动线导航、自动推荐等新技术，以及如何用数据从产品陈列的角度来增加销量等等，大家的思维很发散，可讨论的内容很多，也碰撞出来很多火花，这正是我们天善期望看到的，以后我们也会有更多的线上及线下的活动供大家交流，给大家无论是工具技术还是行业应用插上腾飞的翅膀，下面我们开始第二个话题讨论：
2、零售行业的发展趋势
百分百：
那我抛砖引玉咯。张三有一片瓜地，李四有一片蔬菜地，因为不知道交换，张三只能吃自己的瓜，李四只能吃自己的菜，后来张三想吃李四的菜，李四想吃张三的瓜，有了需求，就有了交换，以物易物，后来又有了王五、赵六等等，这个时候，诸如王五想要张三的瓜，张三想要赵六的马等等，由于交换的复杂性，货币出现了，然后零售的车轮滚滚开始了。可以说只要自己是创造者，自己不能满足自己的所有需求，就会有交换，就会有零售存在。欲望无止境，零售无止境。未来零售发展如何，你我都不知晓，最少以目前来看，零售还会继续存在，还会存在一段好长好长的时间。
Seng：
发展趋势这个是每个人都有自己的看法了，我说一下我的想法：传统渠道的由于各种原因从信息瓶颈或物流瓶颈获得的利润率由于互联网的介入会逐渐消失。但线下门店还是需要的，人们对产品或体验的要求越来越高，目前互联网的技术无法打破这个瓶颈。
Andrea_Zhou：
我总结了以下几个趋势：趋势一，精细化管理，零售就是细节，以前赚钱容易经常忽略细节现在不同了，就要玩细节了；趋势二，精准化营销，这就得靠数据分析了；趋势三，新技术应用，WIFI定位，rfid等新技术的应用使获取客户的行为数据以及物品的追踪等更容易，数据更容易收集，为下一步的数据分析提供了基础；趋势四，提升效率，渠道扁平化，供应链环节缩短，譬如去代理化，譬如商场零供直采。
主持人：好，针对第二个话题，大家有哪些需要讨论的问题，放马过来吧，咱们嘉宾和其他零售行业的资深人士已经等不及要回答啦。
问题二自由讨论
网友提问一：商家有多少意识到用数据分析来辅助销售？
一路向西：上面说到精细化管理、精准化营销，客群分析等等，商家是否都意识到了这样的问题？
Andrea_Zhou：@一路向西，有意识，只是行动少，投入少。
百分百：必须这样。现在的客户都是个性化的需求居多。例如你上街撞衫了。多尴尬。
卡皮球：客群分析来缘于标签化的数据采集！准确性决定了所有。
刘劲：零售业中的某些过程会被取代，我觉得很多商家没有意识到这一点。
强子：这种冲击最后就变成融合了，互联网是传统零售行业的一个有力发力点。
BingBee：@一路向西 传统商户过去到的用户数据通道太窄。
Suky：线下体验线上交易也是一个趋势。
Seng：线下体验如果能立刻拿到货或者到家就能拿到货，我是认为无所谓是否线上的。
网友提问二：零售行业的渠道有哪些？
Aimee：@Seng 刚刚提了传统渠道，什么是全渠道？
百分百：零售的传统渠道就是线下。全渠道就包含线上线下等等。
Kimi：电商渠道、特许、自营渠道
刘劲：各种渠道方式的总称，称为全渠道。
网友提问三：零售行业的数据采集方式有哪些？比如服装实体零售，如何统计进店人数，试穿人数？
Andrea_Zhou：@阿虎 rfid可以，就是成本高
阿虎：扫描人头数记录进店数？
强子：在店进口的地方装个红外感应器，在试衣间门上装个计数器
刘劲：rfid会不会出现重复记录的情况？
BingBee：Erp记录的是商品的流动，没办法知道人的流动。采集这些现在有Wifi.、Ones on、Ibeacon。
Data-BI：wifi，rfid商场都在用。
百分百：所以现在有商场的免费wifi呀。你连接上的时候，就会采集你的数据进行分析。
BingBee：采集哪一端？@ 面包君
星星：但是很多人不连接。
刘劲：这个不属于客户的隐私数据吗？
廖勇：连接就会提取你的历史数据吗
刘劲：对，我现在出门从来不连接免费wifi了。这个存在安全隐患。
一路向西：不会，只会抓取你的行为，不会读手机信息。
百分百：不会，你想多了。只是抓取你的行为。比如你在酒架哪里停留了10分钟，在奶粉那里经过。它肯定不会给你推荐奶粉，会给你推荐酒类一样。根据定位，根据你的停留时间，根据商品的rfid等等，给你推荐相似款式，价格不同阶段的款式等等。
李辉春：作为一个消费者，我觉得增加渠道只是在一个点上发力是不够的，主要还是营销策略与用户体验比较重要。
四川_小龙虾：美国已出现虚假WiFi ，你接入以后提取收集里的全部信息。
Seng：wifi追踪路径是不需要连接的，只需要你开着wifi。
刘劲：客户还是存在这种安全性疑问的。
Kimi：用户取了哪件衣服，逗留时间，次数，会收集到类似的信息。
Andrea_Zhou：这年头，连灯泡都能捕捉你动线了
BingBee：@刘劲 只要你触碰互联网，无论wifi 4G 都不安全
星星：顿时觉得没有安全感。
一路向西：看你怎么定义安全？
百分百：说句不中听的话，大家现在都是在网上裸奔，只是你不知道罢了。
BingBee：现在很多都用ibeacon 替代rfid
Andrea_Zhou：@BingBee 是的，了解不少啊
BingBee：我在阿里的标签似乎有2000个，如何安全？
刘劲：安全这东西也是没有绝对的。只能相对而言了。
网友提问四：论数据思维的重要性：
BingBee：棱镜门为什么会有？数据的价值不在于你拥有多少数据，而在于你是否具备数据的思维。
Seng：是啊，数据思维很重要。很多时候不是没数据，而不是没找到应用点
刘劲：如果数据不全面。是不是就失去了数据分析的意义呢？或者说分析出来的结果失真。
Seng：这个不一定，太精确的数据也可能是数据噪音。
四川_小龙虾：首先，要站在一定的高度来看数据给企业带来的价值。
瞅瞅：这个问题可以看一下大数据时代这本书，里面说的很很详细。
BingBee：所有数据都是片段性的，谁能把一个人的全部数据串接起来？中间缺失的维度就需要靠算法和思维去补全，最终形成有价值的数据。
百分百：曾经看到一本书说大数据不是数据量大，而是以大数据的思维去思考。就好像谷歌翻译一样，当样本足够多，精度也可以很高的。
刘劲：对呀。得样本足够，样本本身就是数据的一种。其实数据的着落点是否也是蛮重要的。
Suky：数据不够多的话如何通过历史看未来？
BingBee：@suky 通过数据的思维依靠算法补齐。
Seng：这是两个角度 1.收集数据的人就是要尽可能多的收集 2.分析数据的人要从已有的数据中排除噪音，发现规律。
百分百：有时候数据也是不可靠的。就好像之前说谷歌根据人在网络上搜集感冒药之类的预测感冒比联邦还准确一样，但随着这个例子的出现，很多不是感冒的人也去搜索这个词条，从而导致谷歌预测也会出现和联邦不一致不准确的情况。
网友提问五：数据准确性对数据分析的影响？
Gaea：BI要做到啥程度算好啊？我们公司也有，但是数据不准，也没人看，还是要靠每天导数据汇总
杨烈兵：数据都不准，做BI有意思吗？
刘劲：数据不准就失去数据本身的意义了，数据不准是致命的。没人看真的就失去意义了。
百分百：有意义。就好像你之前在商家开了一个会员卡。填写了名字为A，虽然A不存在，但你的消费记录还是有意义的。
刘劲：如果是年龄、收入等这些数据呢？这些一般都不准的吧
百分百：可以通过购物记录，消费习惯，品牌偏好等等纠正的呀。但可以自己预估一个区间贴标签。
Suky：先有数据——数据标准——数据治理——数据应用——数据价值
Kimi：应该是业务部门的口径不一致 才不用～～
春宇：@Gaea 每天系统一挂就有一万个电话过来骂娘，基本上你们BI就做的很好了。
Seng：春宇，说的太对了
春宇：大国企，特点是，系统挂了一个月，没人知道，连管理员都不知道
百分百：@春宇 这个标准必须赞。
网友提问六：一般的售罄率如何用，如何看 ？
Seng：我来先说吧，售罄率，我是这样想的。零售的机会，很多是由于缺货造成的。售罄率就是一个很好的衡量指标，服装由于特殊性（同一款商品在某一个颜色或一个尺码），很容易存在某sku售罄的，好销的商品一定要补足，这样才可能提高销售。当然怎么提前补货也是很重要的，可销天就是一个很好的指标。
熊猫晶晶：日本的便利店不是在收银机上标中年、青年、男人、女人，然后收款的时候敲进去吗？都是靠人。
阿虎：那些退货率客单价等数据，规范终端录入ERP即可轻松得到。
强子：我了解的售罄率一般按品牌，类别来看，不单独看某个货品。
Andrea_Zhou：@熊猫晶晶 所以说零售就是细节
百分百：
售罄率，度娘的答案：售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据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。产品任一时刻的售罄率可以由以下公式得出 ：售罄率 = 累计销售 ÷ 总进货。
售罄率不能单独发挥作用，需要结合其它变量才能反映业务事实。例如，结合产品进货成本可以反映产品盈利状况；结合时间可以反映产品滞销时间；对比不同产品的售罄率可以评估产品适销性。
一体两面，既是销售指标，又是缺货前奏，考量预测，物流等等配合能力的。
LO董VE：售罄率说明产品受欢迎度，是衡量货品销售数据的重要指标
强子：售罄率有时也会实合周转率来看
Andrea_Zhou：@强子 单个货品也是非常常用的
熊猫晶晶：就是整条线整个团队都得有这个意识，这个我感觉蛮难的。
Seng：和供应链密切相关的。
阿虎：翻单，整合，补货量，都要用到售罄率，结合可销天数，既定的销售速度，有时候会给售罄率加权。
廖勇：如果现在大型商场都采用这个分析，关门的会少些
杨烈兵：@百分百 ：请问你是否有一个有关售罄率的设计模型？看你刚才讲得很有道理。
百分百：在连锁商超中，会每天统计计算的，有自动补货模型的。
主持人：中场休息啦，红包来袭~~~
主持人：抢红包结束，我们现在开始第三个话题的讨论，
3、零售行业的计划制定、业绩分解与销售预测。先来抛出我们嘉宾的见解：
百分百：
我来宏观的抛砖引玉。业绩是一个企业目标的体现，是能否实现盈利进而生存的必然条件；计划是为了更好的完成业绩从而制定的一系列目标的分解；预测是为了更好的制定计划，实现目标而存在的。
比如说某企业今年预计业绩1000W，这个是目标，那么怎么完成这个目标呢？预测，预测1月份完成50w。。。等等，不一而足，计划出现了。实际执行过程中发现1月份只完成了30W，那么这个30W就是一月份的业绩，这个时候呢，还要调整之后的预测，更改之前的计划，更好的实现业绩。最终10月份的时候发现，呀，目标的1000w已经完成了，BOSS大喜，说今年完成1500W，年底奖金翻番，于是大家为了年底奖金翻番继续努力。。。
这一系列下来，大家都可以看出，目标不是一成不变的，预测也是，计划更是；预测应该是有批次的轮番滚动的。计划是根据目标和实际业绩之间的不断变更和调整，还要根据配货周期之类的。
Seng：
销售的预测觉得所有计划的安排，包括做到少货，怎么营销。不同零售行业有不同的预测要求，这些比较通用吧。对客流的预测，对产品趋势的预测，如果还有生产商就是成本原材料的预测了。
群内高手杨烈兵也给出自己的看法：
销售预测，即销售目标，在我所参与的情况下有三种模式:
1.一下模式（由总部制定，直接到门店）
2.一上一下模式；
3.二上二下模式；
有关预算来说的话，一般会根据同比、环比（前四周的销售情况）。
店长（同比、环比）做目标的预算=》总部 一上；
总部汇总各门店的预算（增加根据领导的目标）进行调整后=》店长 一下；
店长收到总部发过来的目标进行确认，对有争议的进行修并提原因 =》 一上；
总部再进行汇总合并，并确认目标，拿总经理审批=》发全公司（店长）一下；
这样就叫二上二下模式。
参考的指标有：上年度销售情况，上月销售情况，政策、新产品等等...行业不同，确实有区别。但同环比一般是会参考。
问题三自由讨论环节
主持人：下面是自由讨论环节，有问题的抛问题，有见解的抛见解！
网友提问一：销售年目标的制定要考虑的因素有哪些？年目标分解到月，分解到周，日，参考哪些？ （阿虎）
杨烈兵：销售目标是月为单位，在本月末制定下个月的销售目标，根据月目标分解到周目标，这样能及时得到目标的完成情况。
Seng：销售年目标的制定是CEO对趋势的把握
Andrea_Zhou：一般公司每季度做otb。open to buy，买货计划。每月度也有的做滚动进销存计划。
四川_小龙虾：公司根据历史销售情况制定一个经营计划，在计划的执行过程中实时监测实际情况是否与计划同步，如果不同步则分析原因 更改计划，将更新后的计划重新加入监测。月末盘点，清理库存。
网友提问二：根据产品既成的销售如何预测其未来的销售？或者说是产品退市时售罄率预测？（阿虎）
四川_小龙虾：销售率最近持续上升，可预测未来一段时间内也会上升。
Seng：服装产品 在企划阶段是有计划的 导入期多少， 什么时候改打折， 什么时候清货， 能否有货品补上
四川_小龙虾：如果 最近销售率比较平稳，可以预测在未来这种产品销量可能会下降
Seng：这个不一定的， 要结合天气，最近就是很好的例子，前一阵全国都不冷，冬装销量就不是很好， 最近北方好点， 南方也就这样了。
百分百：天气对服装影响很大。
李辉春：对，这个跟零售商的活动有关，跟市场需求有关，时间，地域等因素。
杨烈兵：什么时候清货、补货，这些我个人认为这属于政策的范畴。
四川_小龙虾：品牌不一样
强子：呵呵，想起一个客户需要提供每天天气预报的需求。
阿虎：以单店月目标为销售目标，制定并汇总成年。各店再汇总成整体。还是先整体然后不同类别店铺，再到单店。
百分百：@杨烈兵 对的。各个公司考核口径不一样，可能有些指标宽松，有些指标严谨些。
火星：越细越复杂
Seng：这个要看是走流行风的还是基本款的，要求不一样啊。
Andrea_Zhou：记得前两年，有个厂商售卖天气及淘宝服装70多个品类的搜索热度数据
杨烈兵：年度目标虚数比较大，因为其变数较大。很多的公司都会有考核，特别是店长、区域经理、子公司总经理，这块的考核都是目标，其实也就是我们所说的销售预测。
四川_小龙虾：还得抓住消费者的消费心理：如反季节消费
Kimi：天气数据可以接入到日销量里面～～
Seng：反季节消费，是的，这个要靠抓住机会的能力和反应力。
Andrea_Zhou：服装企业计划可以从代理收入和自营角度拆分，另外横向扩张和纵向提升两个角度拆分。
Gaea：定目标时候细化到什么程度？
百分百：根据不同的实体就不同的目标吧。比如分店目标，比如产品目标等等。
杨烈兵：行业不同有所不同，看公司注重哪些。也是看公司权重，就是哪些对公司产生的利润较多。
百分百：嗯。有些产品涉及到排期、生产等等。所以需要预测到详细的粒度的。
Andrea_Zhou：@Gaea 现在流行单店考核，有的都采取了店铺合伙人制度了。
杨烈兵：服装行业我是外行，才只入门。但对于通讯行业我知道：1.手机销量；2.配件销售；3.新入户入网；这是关键，这几个为公司带来主要利润
Gaea：因为前面讲到同比环比这些，那肯定要有个固定的类别来比较，也就是店与店比，不会细化到单品了？
Seng：目标定制包括已有店 + 新开的 - 关的。
杨烈兵：目标制定，一般新店一个月都是预估。
Andrea_Zhou：@杨烈兵 都可以。看合同怎么签。净利润50%给团队也可。前提是单店核算到利润，现在很多企业做了。
网友提问三：购物篮分析真的有用吗？如何用？？
Seng：首先这个指标很重要，搭配销售时服装销售追求的目标，所以高连带率或高客单说明搭配销售很好。如何能将这些流行的搭配通过适当的形式告诉买家，引起关注？ 就很有意义。当然只看购物篮也有问题，客户很可能看了一套，但是只买一件，其他的想在看一下，这时候浏览过程也很重要。线上的数据采集很容易做到，但是线下怎么能收集到这个数据，是很有挑战性的。对于服装零售来说，常客是我们最求的用户，了解用户，提供用户更恰当的选择，也是很有意义的。
Andrea_Zhou：把购物篮的发现，及时传导到店员推广。或者分析下其所以然
百分百：典型的你的购物推荐就是购物篮分析，比如你买了个剃须刀，下面就会推荐你购买刮胡泡什么的，推荐多少人多少几率购买等等。
杨烈兵：购物篮分析可以看看数据挖掘的关联分析
熊猫晶晶：以前有个同事说过购物推荐有个点，就是不要重复推荐那种只需要买一次的，比如说婚庆用品。
阿虎：线下购物篮分析也可以，拿服装来说，畅销款的搭配款分析。
主持人：知道大家还有很多要说的，由于时间关系今天的讨论不得不结束了，以后我们还有更多的机会能一起讨论，我们每周五都有技术或业务方面的分享，大家可以多多关注。今天感谢三位嘉宾的精彩发言及其他朋友热情的参与，希望能对大家的工作带来帮助，咳，咳，这个微信群太火了，有图为证，感谢大家捧场，深感欣慰！
红包也是少不了的！！！！
参与方式
每周 Friday BI Fly 微信直播参加方式，加个人微信：liangyong1107 并发送微信：行业+姓名，参加天善智能微信直播。
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