1、客户数据分析：

城市消费者分析（近几年，购买产品的消费者数据，可以看出集中在哪些职业，哪些时间段，哪些品类等）；

潜在消费群分析（比如家居建材业，需要了解未来1年，将要开盘的社区及业主购买情况，计算潜在消费者，入住5-10年的老社区业主情况，计算新装和更换家具的消费者）；

消费趋势分析（查看近2个月的订单，看产品集中在哪些品类，哪几个社区）；

到店客户分析（每天进店客户的记录，分析客户的到店规律、购买习惯）。

2、店铺销售数据分析：

每日销售订单结构（畅销产品排名、价格结构，观察成交率、未成交原因等）；

每日意向客户记录（到店客户数量与意向客户数量的对比，观察导购接待水平、探知需求水平、成交率等）；

竞品数据（月度、周、、日销售对比）；

个人销售贡献率（周、日销售对比，分析员工优势与不足）。

3、售后及库存数据分析：

送货记录（送货周期、客户提货规律）；

客户评估及投诉记录；

库存数据（分析现有存货对销售效益的影响）。

数据分析还可以继续深化。比如，在销售数据的分析中，店长最常用的内容包括全店的营业额增长率（包括年度、月份、周、日的营业额）、员工个人业绩占总业绩比重、部门业绩占总业绩比重、同比（同期）销售比较、分类销售比较，等等。

又如，在计算销售额达成率的时候，也应该看重下面的内容：不同年度、月份和促销阶段中的销售额达成率，营业目标的达成率，等等。

另外，还要根据员工收人，来进行销售工作倾向的数据分析。看看导购常卖什么货，有什么销售习惯，是否会出现导购之间“拼业绩”现象。

不仅需要有自己的工作经验和方法，还需要对客观数据充分敏感，才能有效地把握门店管理的重点。