呼叫中心KPI指标常见的19条指标[推荐]

第一篇：呼叫中心KPI指标常见的19条指标[推荐]

每个呼叫中心都有自己的KPI指标，指标的数量各不相同，有的多到一百多个，有的少到只有三五个。这里介绍常用的19个KPI指标。KPI值应有挑战性，即应略高于现有水平或至少不低于现有水平，要对完成上一级目标有所贡献并成为完成上一级目标的主要推动力。

一、接通率：接通率是指IVR终级服务单元的接通量与人工座席的接通量之和与进入呼叫中心的呼叫总量之比。对于呼出式业务来说，接通率是指座席呼出电话后接通量与呼出电话总量

二、呼入项目占有率：一般是指某段统计时间内，座席员处理多通电话的总时长与实际登录系统时长的比率。对于没有座席操作系统的来说，占有率统计就比较困难，但是也可以通过对通话时长、在线等待时长、后处理时长、等待来话时长来进行粗略统计

三、呼出项目工作效率：一般指某段统计时间内，总处理时长与登录系统时长的比率。对于没有座席操作系统的呼叫中心可以将分母换成计划工作时长。

四、服务水平：是指对于呼入项目来说，某个统计时间段内X秒内应答电话数量与呼叫中心接入电话的百分比。

五、顾客满意度：顾客满意度是指顾客对于呼叫中心提供的服务的满意程度。

六、客户满意度：客户对于呼叫中心来说是那些委托呼叫中心代表本企业为最终消费进行服务的那些族群。客户满意度是指客户对呼叫中心提供的服务满意程度，一般客户关注的合同的完成质量和最终顾客的满意程度。

七、平均处理时间：座席在后处理时间里主要处理与通话有关的事务，呼叫中心应该致力于减少后处理时长，以控制呼叫成本。减少后处理时长的主要措施有：加快座席的录入速度、优化座席操作系统使界面具有亲和力、操作简单，减少不必要工作流程等。

八、平均振铃次数：是某段统计时间内，呼叫者听到IVR或是人工座席接起电话之前的电话振铃次数之和与呼叫次数之比。

九、平均排队时间：是指在某段统计时间内，呼叫者ACD列入名单后等待人工座席回答的等待的平均等待时长。

十、平均排队时间：是指在某段统计时间内，呼叫者ACD列入名单后等待人工座席回答的等待的平均等待时长。

十一、监听合格率：是指在某段统计时间内，质量人数通过监控、电话录音等手段抽查座席的服务质量的合格率。十二、一次性解决问题率：一次性解决问题率是在某段统计时间内，不需要顾客再次拨入呼叫中心也不需要座席员将电话回拨或转接就可以解决的电话量占座席员接起电话总量的百分比。

十三、CSR占有率：即一线员工的占有率，是指一线员工数量与项目总人数之比。

十四、日呼出量：一般是针对呼出项目制定的KPI，指座席每天需要呼出的电话量。

十四、日成功量：成功量的管理是实行座席目标管理的常用且有效的措施。改进措施与对呼出量的改进措施类似。

十五、出勤率：是指在某个统计时段内，某个班组实际出勤的人数与计划出勤的人数的百分率。

十六、平均单呼成本：是指某段统计时间内，呼叫中心的全部费用除以电话处理量。

十七、中文录入速度：指座席每分钟录入中文的字数。

十八、业务考核成绩：指呼叫中心座席对业务知识的掌握程度。

十九、服务态度投诉率：指某段统计时间内，顾客对座席服务态度的投诉量与呼叫量的比率。

第二篇：呼叫中心KPI指标

呼叫中心各项指标（KPI）

目前呼叫中心越来越趋向精细化、数字化管理，KPI管理成为一种有效的管理手段。通常，呼叫中心的运营管理者们通过分解运营目标制订各种KPI指标，通过KPI指标来引导座席代表行为，从而达到完成项目运营目标。

大部分呼叫中心采用呼叫中心集成系统和座席操作系统，另外还有强大的运营管理系统进行数据支持，所以为实行数字化管理奠定了良好的基础。KPI 的英文名字是Key Performance Indications，即指关键绩效指标，是通过对组织内部某一流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可运作的远景目标的工具，是企业绩效管理系统的基础。KPI符合一个重要的管理原理--“二八原则”。在一个企业的价值创造过程中，存在着“20/80”的规律，即20%的骨干人员创造企业80%的价值；而且在每一位员工身上“二八原理”同样适用，即80%的工作任务是由20%的关键行为完成的。因此，必须抓住20%的关键行为，对之进行分析和衡量，这样就能抓住业绩评价的重心。

每个呼叫中心都有自己的KPI指标，指标的数量各不相同，有的多到一百多个，有的少到只有三五个。这里介绍常用的20个KPI指标。这些KPI指标源于美国普度大学消费品质量监测中心琼·安顿教授提出了23个与客户服务中心运营相关的数字化规范指标，根据目前行业软硬件的发展及所在公司的经验，进行重新的修改。其中数据标准部分，一部分来源于行业标准，一部门来源于某些呼叫中心的历史数据。但是，无论怎样制定这些标准，KPI值应有挑战性，即应略高于现有水平或至少不低于现有水平，要对完成上一级目标有所贡献并成为完成上一级目标的主要推动力。

一、接通率

定义：对于具有IVR和ACD的呼入式呼叫中心，接通率是指IVR终级服务单元的接通量与人工座席的接通量之和与进入呼叫中心的呼叫总量之比。

对于呼出式业务来说，接通率是指座席呼出电话后接通量与呼出电话总量之比。数据来源：这些数据可以从呼叫中心的CTI中全部提取出来，进行分析统计。行业标准：呼入式业务的接通率为≥80%，呼出式业务的接通率≥60%。建议标准：呼入式业务的接通率≥85%，呼出式业务的接通率≥65%。改进措施：呼入式业务是影响顾客满意度的一个重要的指标，与接通率相对应的是呼叫中心的顾客丢失率，如果接通率过低，说明有很多顾客无法接入呼叫中心，这会造成顾客的抱怨。此时，管理者和质量管理者应该立即寻找接通率过低的原因，并采取改进措施。接通率过低一般由两种原因造成：一是呼叫中心的通信系统出现问题，导致系统丢失顾客数据而使顾客无法接入到IVR或是人工座席。另一个是相对呼入量来说呼叫中心的座席资源过少造成的。呼叫中心为了尽可能的节省人工成本，会牺牲一部分顾客，允许有一定时长的顾客等待或丢失。但是管理者应该随时关注接通率状况，通过灵活调配座席资源使其保持在规定的KPI值之内。

而对于呼出式业务来说，接通率是数据质量的一个重要的体现，如果接通率过低的话，说明数据中有大部分数据的电话是错误的。接通率过低会浪费呼叫中心的时间资源从而会浪费呼叫中心的人力资源。当呼叫中心的呼出接通率过低的时间，管理者应该立即分析接通率低的原因，如果可以排除呼叫中心技术系统的问题，管理者就需要关注数据质量，分析数据质量，安排对数据库进行更新和维护，尽可能的保证数据的正确性，从而节省呼叫中心的外呼成本。数据更新的工作可以跟随每个项目的呼出任务同时进行，也可以安排呼叫中心的剩余人员进行数据核实，以保证数据质量。

二、呼入项目占有率

定义：占有率是一个衡量呼入式业务座席工作负荷的指标，一般是指某段统计时间内，座席员处理多通电话的总时长与实际登录系统时长的比率。对于没有座席操作系统的来说，占有率统计就比较困难，但是也可以通过对通话时长、在线等待时长、后处理时长、等待来话时长来进行粗略统计。

数据来源：这些数据可以从CTI或是ACD中提取出来，进行分析统计得到。行业标准：≥90% 建议标准：≥80% 改进措施：占有率不仅衡量座席员工作负荷率的重要指标，也是呼叫中心成本控制的重要指标。如果占有率过低，说明员工在空闲状态的时间过长，座席数量相对于话务量来说配置过多。占有率过高会导致员工过于劳累从而不能保证接通率。所以当占有率过低的时间，管理者应该分析原因，如果是人为因素，即座席恶意将电话置忙或是做过多与工作无关的事务时，应该加强座席培训和监管。如果不是人为因素，管理者需要及时减少座席资源，以使座席工作饱和。如果占有率过高，管理就需要考虑增加座席数量了。

三、呼出项目工作效率

定义：呼出项目的工作效率是衡量呼出项目座席工作负荷率的主要KPI，一般指某段统计时间内，总处理时长与登录系统时长的比率。对于没有座席操作系统的呼叫中心可以将分母换成计划工作时长。

数据来源：这些数据可以从CTI或是ACD中提取出来，进行分析统计得到。行业标准：≥70% 建议标准：≥80% 改进措施：呼出项目工作效率不仅衡量座席员工作负荷率的重要指标，也是呼叫中心成本控制的重要指标。如果工作效率过低，说明员工的工作不饱和。所以当工作效率过低的时间，管理者应该分析原因，如果是人为因素，即座席做过多与工作无关的事务时，应该加强座席培训和监管。如果不是人为因素，管理者需要及时调整呼出的其它KPI，通过提高日呼出量或是成功量的KPI值来提高工作效率，以最大化的利用座席资源，以使座席工作饱和。如果占有率过高，管理就需要考虑减少其它KPI指标，以使座席免于过度疲劳。

四、服务水平

定义：是指对于呼入项目来说，某个统计时间段内X秒内应答电话数量与呼叫中心接入电话的百分比。

数据来源：可以从CTI或是ACD中直接提取。行业标准：80%的电话在20秒以内做出应答。建议标准：95%的电话在20秒以内做出应答。

改进措施：服务水平是衡量呼叫中心服务能力的重要指标，也是即影响客户满意度又影响呼叫中心成本的关键指标。呼叫中心在制定这个指标时，需要衡量满意度和成本之间的关系。如果指标定的过高会耗费呼叫中心大量的资源，过低会造成顾客等待时间过长，影响顾客的满意度。座席数量的配置与服务水平直接相关，质量管理者要随时关注服务水平状况，及时进行座席数据调配，以使呼叫中心在保持适当顾客满意度的基础上尽可能的降低成本。

五、客户满意度

定义：客户对于呼叫中心来说是那些委托呼叫中心代表本企业为最终消费进行服务的那些族群。客户满意度是指客户对呼叫中心提供的服务满意程度，一般客户关注的合同的完成质量和最终顾客的满意程度。数据来源：定期对客户进行满意调查获得。行业标准：无

建议标准：需要使客户100%的对我们的服务结果满意，并再次签单。

改进措施：如果出现客户对于服务结果不满意，质量管理者需要与客户进行深度的访谈，对客户的服务需求进行再分析和设计，制定严格的项目执行计划和控制方案，确保项目保质保量保时的完成。客户的满意度对于呼叫中心来说尤其重要，是呼叫中心的主要收益来源，呼叫中心的管理者和质量管理需要努力使服务超越客户的期望，深度开发客户的业务需求，提高客户的忠诚度。

六、顾客满意度

定义：顾客对于呼叫中心来说，是那些直接与呼叫中心话务员接触的企业最终的消费者们。顾客满意度是指顾客对于呼叫中心提供的服务的满意程度。数据来源：定期对顾客户进行满意度调查获得或是使用IVR进行在线调查。行业标准：无

建议标准：顾客满意度要达到85%以上。

改进措施：顾客的满意度直接会影响客户对呼叫中心的满意度，是呼叫中心质量管理的最为关键的两个指标之一。影响顾客满意度的因素有很多，呼叫中心作企业的服务受托方，主要需要从服务态度、解决问题的能力、解决问题的周期、业务知识的熟练度等等方面进行管理。如果顾客满意度下降，质量管理者需要对顾客满意度调查结果进行分析寻找顾客不满意的原因，并着手改进。可以通过加强监控、培训、现场指导、负强化等等手段来帮助员工提高服务质量，从而提高顾客满意度。

七、平均处理时间 定义：是指某一统计时段内，座席与顾客谈话时间、持线时间及事后处理与电话相关工作内容的时间的总和除以总的通话量。数据来源：可以从CTI或是ACD中直接提取。行业标准：210-330秒

建议标准：60－180秒，但是不同业务需要制定不同的处理时间。

改进措施：平均处理时间是衡量呼叫中心单通电话处理速度的重要指标，它的高低直接与呼叫中心员工的工作能力相关，影响呼叫中心的成本。呼叫中心在关注平均处理时间时，要分开分析谈话时长、持线时长和后处理时长。谈话时长过短时可能不能有效解决顾客的问题，产生座席应付顾客的现象；谈话时长过长可能是座席的工作能力有问题，这个时间，质量管理者要加强监控，调出录音仔细分析问题发生的原因。座席在后处理时间里主要处理与通话有关的事务，呼叫中心应该致力于减少后处理时长，以控制呼叫成本。减少后处理时长的主要措施有：加快座席的录入速度、优化座席操作系统使界面具有亲和力、操作简单，减少不必要工作流程等。

八、平均振铃次数

定义：是某段统计时间内，呼叫者听到IVR或是人工座席接起电话之前的电话振铃次数之和与呼叫次数之比。

数据来源：可以从CTI或是ACD中直接提取。行业标准：2-3次 建议标准：2次

改进措施：平均振铃次数是影响顾客满意度的重要指标，顾客一般可以忍受的振铃次数为3次，否则会失去耐心而抱怨。呼叫中心需要严格控制电话振铃次数，以减少顾客等待时长，同时控制振铃次数也可以提高线路的使用率，从而节省呼叫中心的成本。质量管理需要经常检查这一个指标，如果不合乎要求，要及时采取纠正措施。可以通过对座席理念的培训、监控等等手段控制该指标。

九、平均排队时间

定义：是指在某段统计时间内，呼叫者ACD列入名单后等待人工座席回答的等待的平均等待时长。数据来源：可以从CTI或是ACD中直接提取。行业标准：≤20秒 建议标准：≤15秒

改进措施：平均等待时长也是影响顾客满意度的重要指标，如果顾客等待时间过长，就会放弃本次呼叫，并再次进行拨打，这个时间，不仅使顾客产生抱怨，也增加了交换机的负担。直接影响平均等待时长的因素主要有座席量和呼叫量的匹配、座席的平均电话处理时长。改进平均处理时长可以通过对这两个指标的改进行来实现。

十、监听合格率

定义：是指在某段统计时间内，质量人数通过监控、电话录音等手段抽查座席的服务质量的合格率。数据来源：质检员统计。行业标准： 建议标准：99% 改进措施：在呼叫中心监控、监听是服务质量管理的重要手段。质量管理人员必须对所监听的电话进行问题分析，找出服务不合格的原因，通过录音共享、座席自我监听、培训等手段提高座席的服务意识和服务质量。十一、一次性解决问题率

定义：一次性解决问题率是在某段统计时间内，不需要顾客再次拨入呼叫中心也不需要座席员将电话回拨或转接就可以解决的电话量占座席员接起电话总量的百分比。

数据来源：可以从CTI和ACD中提取所需要的数据。行业标准：85% 建议标准：≥85% 改进措施：一次性解决问题率是影响顾客满意度的重要指标，如果顾客需要多次致电呼叫中心或是电话被多次转接后才能解决问题，顾客就会对呼叫中心的工作能力和工作效率产生疑问，影响顾客对呼叫中心信任度，如果呼叫中心受企业委托为顾客服务，顾客也会对企业的服务能力和服务态度产生怀疑。另外大量的回呼和转接会使呼叫中心成本大幅度增加。如果该指标过于低的话，管理者需要对问题进行分析，并采取相应措施。一般有几个方面：

一、座席业务知识或工作经验不足导致不能一次解决顾客问题，此时管理者需要加强对座席的培训。

二、呼叫中心问题解决流程不能支持座席员一次性的解决问题，此时，管理者需要对流程进行分析并进行改造。

十二、CSR占有率

定义：即一线员工的占有率，是指一线员工数量与项目总人数之比。

数据来源：人力资源部可以提供 行业标准：没有

建议标准：建议每个人配备一个主管，每20个人配备一个项目经理，一个主管。改进措施：呼叫中心的主要生产力是一线员工，过多的管理人员会造成成本的急剧增加。对于CSR占有率过低的项目，应该及时进行工作内容分析和工作饱和度分析，与人力资源部一起商量项目岗位的重要设计问题，尽可能降低管理层次和管理人员数量。

十三、日呼出量

定义：一般是针对呼出项目制定的KPI，指座席每天需要呼出的电话量。数据来源：项目经理根据业务特点、对通话时长、后处理时长的分析，确定每个员工的每天的呼出量，是实行座席目标管理的一种有力的措施。行业标准：无

建议标准：根据业务不同，范围在150-350个之间。

改进措施：对于呼出项目，呼出量是实行目标管理的有效方法，但是呼出量必须与呼出成功量、数据质量配合使用。管理者需要定期检查座席的呼出量完成情况，对于经常不能完成的员工进行问题分析，帮助员工提高业务知识、呼出技巧、控制非工作事务的浪费等等。如果项目里有大部分员工不能达到要求，项目经理就需要考虑KPI值制定的合理性了，需要调整KPI值。

十四、日成功量

定义：针对呼出项目制定的KPI，是指员工每天需要成功完成的电话量。数据来源：项目经理根据业务特点、对通话时长、后处理时长、数据质量的分析，确定每个员工的每天的呼出成功量。行业标准：无

建议标准：由于项目业务特点的不同，不同的项目往往具有不同的成功量KPI。改进措施：成功量的管理是实行座席目标管理的常用且有效的措施。改进措施与对呼出量的改进措施类似。

十五、出勤率

定义：是指在某个统计时段内，某个班组实际出勤的人数与计划出勤的人数的百分率。

数据来源：可以从人力资源部或是项目管理者处获得。行业标准：≥95% 建议标准：根据项目数量的不同，制定不同的出勤率。但是基本要控制在90%以上。

改进措施：出勤率对于保证呼叫中心项目正常运营具有非常重大的意义。如果某个项目的出勤率一直较低，要进行详细的问题调查，分析是员工个体行为还是整个项目的普遍存在的问题，如果某个员工的原因，需要与员工进行充分沟通。如果是普遍存在的问题，需要检查公司激励机制和管理制度。

十六、平均单呼成本

定义：是指某段统计时间内，呼叫中心的全部费用除以电话处理量 数据来源：财务部门获得。行业标准：行业不同，标准不同。

建议标准：在实行项目管理制的呼叫中心，单呼成本也实行项目管理制，不同项目的单呼成本的标准不同。

改进措施：单呼成本是体现呼叫中心成本管理的重要指标，但是由于该指标受呼叫中心自身营建成本的影响过大，所以与行业的横向可比性不大。呼叫中心在进行单呼成本控制时，应该注重进行纵向比较，项目应该努力在保证客户满意度的情况使单呼成本越来越小。控制单呼成本可以通过提高座席服务能力、减少平均处理时长、允许稍微等待时长、减少座席不必要浪费、简化工作流程、优化操作界面、控制座席投入等等方法实现。

十七、中文录入速度

定义：指座席每分钟录入中文的字数。数据来源：可以进行抽查和每月例行考核。行业标准：≥60字/分钟 建议标准：≥80字/分钟

改进措施：中文录入速度是呼叫中心座席的一种基本技能，速度过慢会影响员工的工作速度，增加呼叫中心的成本。所以管理者必须对录入速度做出明确的规定，并定期进行检查，并将检查的结果与员工的奖金或是其它工资进行挂钩，产生控制和激励的作用。

十八、业务考核成绩

定义：指呼叫中心座席对业务知识的掌握程度。数据来源：可以进行抽查和每月例行考核。行业标准：无

建议标准：座席对业务知识的掌握程度直接影响到顾客的满意程度和工作效率，是呼叫中心进行质量管理的重要指标。要求座席的业务知识的考核成绩在80分以上。

改进措施：呼叫中心需要明确规定对座席业务知识熟练程度的要求。呼叫中心管理需要制定抽查或是考核的方法、内容、周期。对于不合格的座席要对其业务掌握程度进行分析，并寻求培训部的帮助，及时对员工进行指导和培训。如果大部分对某一业务知识掌握普遍较差，管理者需要将问题提交到培训部进行统一培训指导。质量管理者需要加强对业务知识的监听和指导。

十九、服务态度投诉率

1、定义：指某段统计时间内，顾客对座席服务态度的投诉量与呼叫量的比率。数据来源：可以从运营报表进行统计后得到。行业标准：5

建议标准：≤3

改进措施：服务态度投诉率是影响客户满意度的关键指标。呼叫中心应该通过服务素质培训、服务理念灌输、通话过程监听、录音保存、负强化等手段努力预防服务态度的投诉率。由于服务的一致性，当顾客产生投诉时，呼叫中心已经造到无可挽救的损失，所以呼叫中心应该致力于对投诉率的预防上。

二十、其它指标

呼叫中心质量管理的KPI指标远远不止这些，不同的呼叫中心制定不同数量的KPI指标数量，但是在进行KPI指标选择时，务必得根据呼叫中心的质量管理目标进行结合。除了关注以上19个KPI指标时，还需要对平均通话时长、平均后处理时长、呼叫转接率、呼叫放弃率等等指标做出明确的要求。

第三篇：呼叫中心统计指标

一、实际工作率：是一种测试客服代表是否如所计划的那样在他们岗位上工作的方法。实际工作率的计算结果是一个百分比，它等于客服代表签入系统准备回答电话的实际时间除以客服代表按照计划应当回答电话的总时间，再乘以100。实际工作率百分比数据一般来自ACD，并且应当每日都作一次报告，并按周和月进行追踪。我曾经在运作一个外呼项目时做出测试：每个客服代表的最佳实际工作率应该达到92%或者更高。如果员工实际工作率低于规定目标，应就以下几项内容进行调查：1.呼叫中心现场管理者，如现场主管或TL(TEAM LEADER)在教育与督促员工保持较高实际工作率方面可能做得不够;

2.监管人员或质检人员可能不够，新员工没有得到及时指导和帮助;

3.客服代表可能对规定有误解;

4.缺勤率可能太高;

5.相较于呼叫电话量，客服代表从事其他事情的时间可能太多;

二、事后处理时间：指一次呼叫电话接听完后，客服代表完成与此呼叫有关的整理工作所需要的时间。此数据也可从ACD得到。这一规范应由小组或个人制成日表、周表和月表，还应该做成图形来与过去的记录进行比较。我曾经做过长时间的测试，一般呼叫中心平均事后处理时间为60秒，建议目标是30秒至60秒。

三、平均放弃时间：指呼叫者放弃呼叫前平均等待的时间，以秒来计算。

与其追踪这一数据，不如追踪放弃率更有价值。我个人观点认为除非特殊需要，此一数据也是由ACD收集，应每日和每周都做出报告。据专业人士统计全行业平均时间为60秒，建议标准范围为20-60秒。以下有两种情况：

1.等待时间很短即放弃，表明顾客等待的耐心有限，原因可能是有其它呼叫中心可以选择，也可能是拨打时总是不成功。两者都值得引起重视，并采取措施。

2.检查放弃的数目、没有拨通的情况的排队的时间，看是否存在呼叫者拨不进来的情况，这一问题如果对顾客很重要，呼叫者的满意率就会明显下降。

四、平均单呼成本：等于某段时间内中心所花的全部费用除以这段时间中心所接听的所有电话数，它包括无论何种理由打入的无论什么电话，不管是由客服代表接听的，还是由技术系统接听的。打入的电话数将有ACD所做的记录，呼叫中心总费用可以从财务取得。呼叫中心管理层应该每周对此都做一次检查和计算。行业不同，此一规范的数字变化很大。就所有行业的平均情况看，每打入一个电话需要花费成本4元。建议标准范围价于2元至5元之间。

五、平均通话时间：指谈话时间和事后处理时间的总和。ACD将会提供这一规范的数据。应该每天都计算，每周、每月都统计。设计一个由客服代表、小组和中心自己制定好格式的平均通话时间报告，做出曲线图来表示情况的变化。

六、平均持线时间：客服代表让顾客在线上等待的平均时间。ACD会提供每一客服代表的持线时间数据，并给出平均值。每日、每周、每月报告和图示这一规范，并每周、每月进行一次管理上的考察。

七、平均振铃次数：指顾客听到回话之前电话铃振响的次数，不论这个电话是由客服代表、还是IVR回的。此数据资料也是由ACD收集，每天都作报告，以便中心管理人员参考，或应呼叫者满意程度测试计划所需要。一般我要求现场管理者在现场要做到平均振铃次数应该保持在最低，尽管高峰期可能会有所增加，因此应该经过讨论来确定次数。此外，还可以将铃振次数作为掌握排队时间的一个准则。只要遇到的不是忙音，这一数字的多少对呼叫者不具有特别的意义。

八、平均排队时间：指呼叫者被ACD列入名单后等待客服代表回答的时间。ACD能按照适用或呼叫类型将所有到达中心的电话记录下来，我以前是将这一数字每日、每周和每月张贴公布给员工们看。

九、平均应答速度：指总排队时间除以所回答的总电话数。此规范也可直接得自ACD，应以半小时为单位进行报告，并以图表显示走势。平均应答速度过高意味着以下几点：

1、事后处理时间超出了目标规定;

2、持线时间比预期的要高;

3、呼叫量的预测不准确;

4、计划实际工作率不够。

十、平均交谈时间：指呼叫者与客服代表联系后交谈的时间长度。这一数据也是由ACD、客服代表、业务小组或呼叫中心收集和报告得出，我要求现场管理者每周和每月评估一次。如果客服代表的业务活动是特意根据呼叫类型分组进行的，则此一规范对于管理的用处更大。个人及小组的业务表现可能是一很有力的反馈数据，但重要的是要用呼叫者满意程度测试计划所产生的反馈数据对它加以平衡。如果相对较长的谈话能够提高客户的满意度，那么增加点话费也值得。因此，有些客服代表就需要再培训沟通技巧，以便他/她们能用稍长些的谈话来获得客户较高的满意度。

十一、每小时呼叫次数：指每个客服代表每小时接待呼叫的平均次数。它等于一个交接班中，客服代表接听的电话总数除以他/她接入电话系统后的总时数。此数据也可从ACD得到，我在运营管理中要求客服代表每天报告一次。并且要求班组长对自己的班组成员做好详细记录。

十二、监听分值：指由质检专员对客服代表的回话质量所做的等级评价。可以设计各种表格对客服代表的话务质量进行评估并每个月上报给相关负责人。

十三、占线率：占线率等于(通话时间+持线时间)除以(通话时间+持线时间+闲置时间)乘100。此项数据也是来自ACD，报表计算一般是按班组和客服代表加以平均。

十四、呼叫放弃率：一个放弃电话是指已经被接通到呼叫中心，但又被呼叫者在客服代表、呼出电话员和信息通知部接听之前自动挂断了的电话。放弃率是指放弃电话数与全部接通电话数的比率。ACD也能为呼叫中心提供此一数据，报告应该每日、每周和每月都作。必须确定“短时放弃”的时间长度到底是多少，并保证将这一数据在报表中清除掉。“短时放弃”按通常标准是20秒或者更少。

十五、出勤率：指一个班组实际工作的人数除以计划工作的人数乘100。这一数据的议案可以通过打卡机或门禁设施得来。如果出勤率较低，一般是检查缺工原由和与缺工员工谈话，了解所存在的个人问题。

十六、忙音率：指受到忙音信号阻滞，连ACD都没有到达的呼叫电话的百分数。此数据可从ACD或电话经营商处获得，应该每小时检查一次，看看受阻高峰出现在哪里。十七、一次性解决问题的呼叫率：指不需要呼叫者再呼、也不需要客服代表回呼就将问题解决了的电话的百分数。ACD可用编码的形式在呼后处理的过程中产生出这一信息，客服代表和呼叫中心都应该每日报告一次。

十八、队列放置率：即列入排队名单的电话数量除以中心所接到的所有电话的数量再乘以100。此数据同样由ACD收集，我曾经是每周计算和检查一次。一般是检查增加的客服代表是全时的、半时的、还是超呼叫量时才用到的。此一规范数值的上升可能引起电话成本的增加，因此此数据也对呼叫中心降低成本很有用。

十九、转接呼叫率：由客服代表转给其他人员接听的电话的百分比。可由ACD和客服代表报告这一数据，应每天、每周和每月都进行报告，并附带上客服代表的反馈信息，这些反馈信息至少一月最好一周汇报一次，要确定究竟是什么原因造成了转接。我曾经要求整个呼入部每一百个电话最多只有一到两个被转接，而且此电话转给的是非常精通此业务的相关负责人。

1.如果客服代表技术上有差别，则应该使用以技术为基础的软件，使客服代表有能力回答呼叫者的问题。

2.如果呼叫者一定要转电话，可以通过自动转接装置将呼叫者的录音转过去，这样可节省时间和费用。

3.不通知客户就转接(即盲目转接BLIND TRANSFER)常常意味着呼叫者需要重新向客服代表进行解释，这种重复会对呼叫者的满意感产生消极影响。

4.从一开始就确定是进行盲目转接还是告知后转接，而且不要试图脱离这个原则。

5.有些中心只在线路很忙的时候才盲目转接，但是有些客服代表有时会忘记他正在使用这个平时不该使用的办法。

6.转接的电话太多意味着问题或者是顾客迷惑了，或者是客服代表缺少应有的资料。

7.电话转接过多将耗费成本，成立一个由客服代表和呼叫者组成的讲座小组，认真商讨一下，确定和解决这个问题。

8.让监管人员写出一份转接次数统计报告和提供一个减少未来转接电话的解决方案。

二十、应答电话百分比：等于回答过的电话数除以所有接入的电话数乘100。此数据资料也是由ACD提供，我当时也是要求现场管理者每日报告一次。

二

十一、服务水平：服务水平的计算公式是：回答时间少于X秒种的电话数除以所接入的电话总数乘以100。这一数据可以从ACD得到。服务水平应该建立在不断监听的基础上，因为这一规范预示着所存在的主要问题。目前大多数呼叫中心的标准是：80%的电话都是在20秒钟之前做出的回答。

二十二、总呼叫数：指所有打入中心的电话，包括受到阻塞的、中途放弃的和已经答复的电话。ACD可提供这一规范数据来源，应该每小时、每天、每周、每月都进行检查。为了更好地组织安排工作人员，需要对打入的电话进行跟踪，并将它们按类型细致地划分一下。越早地预见到呼叫类型的变化，越便于管理人员作出及时有效的调整与安排。

二十三、客服代表流动率：指一月、一季或一年中离开中心的客服代表人数在全时工作总人数中的比例。此数据则由人力资源专员提供，应该每月和每季度都进行查验、统计。据专家统计，呼叫中心的行业平均辞职率为25%，我们的现场管理者应该通过提升管理水平而将此数据控制在15%至30%之间。我觉得让呼叫中心之外的人事部工作人员与辞职客服代表作一次辞职谈话会很有效，这样将得到更有价值的信息资料，这些资料会帮助呼叫中心采取改正措施，这样在新的更好的客服代表到来之前就有了一个更好的工作环境。同时我在与辞职员工沟通交流中发现报酬是客服代表辞职理由中最少被提及的原因之一，而更多提及的是监管人员、工作环境和工作压力等方面的问题，以至工作场所被客服代表形容为“人间地狱”。但是适当的客服代表流动率则十分有益，辞职率太低意味着此呼叫中心的客服代表没有责任感或者没有不断地提高自己的挑战精神。

第四篇：服装行业KPI指标

服装行业KPI指标

服装行业KPI指标 1.1 1.1.1 服装行业KPI指标

服装行业通用指标

售罄率

售罄率=(一个周期内)销售件数/进货件数

通常情况下，畅销的产品是不需促销的，只有滞销的产品才需要促销。滞销产品可通过售罄率来确定。一般而言，服装的销售生命周期为3个月，鞋子为5个月。如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60%，则大致可判断此产品的销售是有问题的；当然也不必等到三个月后才可以确定，一般而言，三个月内，服装行业KPI指标

1.1.11 坪效

坪效=销售额/经营面积

坪效即卖场单位面积上产生的销售额。通过分析店铺单位面积所创造的营业额，衡量店铺面积与销售额的匹配程度。指导管理人员及时发现、并整改产出过低或不合理的区域，调整陈列或减少无效坪数，采取合理措施使无效的坪数转变为有效的坪数。

通过坪效分析，能够衡量店铺单位面积的生产力，了解存货数量与销售数量比例是否合理，了解店铺销售真实情况。坪效越高，表示卖场（全场）面积所创造的营业额越高；面积效越低，表示卖场（全场）面积所创造的营业额越低。通过分析能更直观地检讨生产力低的原因：如果过低要考虑空间、陈列是否合理；如果过高则考虑是否扩大营业面积等。1.1.12 人效

人效 = 销售金额/员工数

人效越高，表示员工的平均绩效越高，店铺整体的销售情况越好；人效越低，表示员工的平均绩效越低，店铺整体的销售能力越差。

作为员工个人绩效考核衡量标准时，可以把这个指标作为一个平衡点，提高低于这个平均人效水平员工的销售能力；可以用于分析员工对产品知识掌握的熟练程度、销售技巧、员工与货品的匹配性及排班的合理性。

门店员工总数包括店长、收银、导购、仓管，不含夜间值班员和保安。1.1.13 店效

该销售区域（总部）下属的门店的销售额之和/终端数 1.1.14 品效

品效（SU）=销售金额/品项数目

通过报表分析品项的平均销售贡献度，衡量店铺货品的整体组合水平，据此调整店铺的商品组合，也是考核店长货品管理能力的绩效指标。

通过品效分析，还可以为设计人员在进行产品规划时提供依据。

品效是衡量店铺货品整体组合水平的标准，也是衡量店长对于货品管理能力的绩效指标。

品效越高，品项的平均销售贡献率越高，表示商品开发及淘汰管理越好；品效越低，品项的平均销售贡献率越低，表示商品开发及淘汰管理越差。1.1.15 交叉比率

交叉比率=毛利率×周转率

交叉比率通常以每季为计算周期，交叉比率低的优先淘汰商品。交叉比率数值愈大愈好，因它同时兼顾商品的毛利率及周转率，其数值愈大，表示毛利率高且周转又快。1.1.16 连带率

连带率=（一周期内）销售数量/成交单数

连带率是考察单次交易的数量。通过连带率考察店铺的实际成交数，以此来分析店铺平日、双休日以及节假日的销售差异。

用于分析店铺整体的货品组合在促进顾客连带购买方面是否合理有效；也可用于对店员的绩效考核，衡量店员连带销售的技巧。

连带率考察的是店铺整体货品组合水平和员工的连带销售能力。通过连带率的分析有助于了解货品搭配销售的情况、客人的消费心理及检讨店员附加销售技巧。员工个人的连带销售水平主要随着陈列、服装搭配技术和附加推销技术等因素所影响。所以单票销售多件的搭配特点可以判断出员工个人的附加推销能力以及其服装搭配习惯，乃至于可以分析出陈列水平以及订货的货品组合能力、色彩组合能力。

客单数是实际发生交易的小票数，要减去退货后的最终小票数。

通常连带率在1.7-1.8间是不错的；如果低于1.3，对于店铺说明整体附加存在严重问题，对于店员说明个人附加存在严重问题。可以通过调整货品配置和提高店员连带销售技巧改善。

在时尚行业，连带率一直是专卖店的必考指标之一。据调研资料，女人购买女装时，更多地情况是一次购买两件以上，而不是一件，这是为何？原来，服装是要同一个风格的搭配起来，才能出现更好的效果，如果几种不同风格的品牌服装组合在一块，可能就会把自己塑造成一个四不像。同样，人们在购买床单、被罩等家纺产品的时候，也会考虑到其风格与自己的家居环境、个人偏好的匹配问题。提高连带率，就成了企业快速提升销量的一个最佳选择。

服装行业KPI指标

沃尔玛在经营中曾经发现，一些年轻男士往往在为孩子购买尿布的时候，会顺便为自己购买一些啤酒，于是，沃尔玛采取了集散控制陈列法，在卖尿布的地方，放置一些啤酒，在卖啤酒的地方，也放置一些尿布，从而利用一种产品的畅销，来带动另一种产品的销量提升。这个案例对时尚企业的启示是，在产品陈列和策略规划时，眼里既要有树，更要有森林，做好产品线的系统规划和有效组合工作，卖出一件产品，不是目的，通过提示和连接，卖出一组才是关键。1.1.17 客单数

客单数（TV）＝客流量×成交率

客单数是指在一定时间内顾客完成的购买交易笔数，通过客单数看店铺成交率，从而分析店铺的环境、服务、货品等是否适合消费者，找到问题加以改善。

客单数体现成交率，所以还可以衡量店员的销售能力。

如何吸引顾客前来卖场和如何使更多的来到卖场的客人成为有效的客流，是提高客单数的两个控制点。通过吸引人的促销活动、有特色的卖场经营、良好的服务和购物环境等方式吸引更多的顾客前来卖场；通过良好的动线设计、商品布局、商品陈列、商品价格和特色等手段使更多的来到卖场的客人成为有效的客流。

客单数越高，说明卖场的购物环境、商品组合越符合消费者需求，卖场的客源越广；客单数越低，说明卖场的购物环境、商品组合与消费者需求符合度越低，卖场的客源越窄。1.1.18 库存周转率

库存周转率（ST）=销货额/（期初存货额＋期未存货额）／２(以零售价计)服饰产品的流行性、季节性较强，产品的生命周期比较短，这种特性决定了容易造成产品积压，所以库存管理对于服装企业是致关重要的。

库存周转率表示一定时间内平均存货的周转次数。通过分析店铺货品库存的周转速度，指导报表使用人员及早找出店铺库存管理中存在的问题，采取相应的解决方案，提高库存周转速度，以减少产品积压。

库存周转率侧重于反映店铺存货的销售速度，其经济含义是反映一定时间内平均存货周转了几次，通过存货周转速度分析，可以帮助使用人员找出存货管理中的问题，尽可能降低资金占用水平。存货周转速度越快，存货的占用水平越低，流动性越强，存货转化成现金的速度就越快。

库存周转率越高，表示店铺经营效率越高或存货管理越好；比率越低，表示经营效率越低或存货管理越差。1.1.19 库存数

截止日库存。包括总部库存、总部商店库存以及加盟店库存部分。1.1.20 库存金额

根据库存削价公式计算所有库存产品总金额 1.1.21 周转天数

总天数（指自然天数，即从1月1日到当前的天数）/库存周转率 1.1.22 连带率

销售量/小票数(消费次数)1.1.23 货品售罄率

售罄率（SOP）=实际销售货品金额（数量）/总进货金额（数量）×100% 售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例。售罄率的分析，可以辅助管理者根据销售速度，预测销售量，进行合理的定补货；还可以为管理人员进行货品促销决策时提供依据。

售罄率是衡量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。即假设一批进货已经收回销售成本，剩余存货就可进行折扣销售了。

售罄率计算期间通常为一周、一个月或一个季。售罄率反映了产品的销售速度——是否受欢迎，要充分关注新货上市的售罄率，发现问题研究问题，及时采取措施。售罄率与产品的价位基本无关。通过售罄率的研究，可以指导产品的定补货，根据销售速度，预测销量。

售罄率还可以为管理人员进行促销决策提供依据。畅销的产品是不需促销的，只有滞销的产品才需要促销。滞销产品可通过售罄率来确定。一般而言，服装的销售生命周期为3个月，鞋子为5个月。如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60％，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定，一般而言，三个月内，服装行业KPI指标

售罄率还与销售折扣率有关，折扣越多，费用越高，售罄率考核指标会确定的越高。1.1.24 流失率

货品流失率（PD）=（实盘数-帐面库存数）×盘点缺货吊牌价/月销售额×100% 流失率主要用于掌握店铺货品的丢失、损坏等状况，采取相应的措施减少货品的丢失及损坏。还可作为店员考核的绩效指标，用于衡量收货及调货时点货的准确性。

能直观地了解到货品丢失及损耗情况，加强员工的警惕心理，员工间的传接配合要到位，避免空场。比率越高说明货品丢失及损耗的程度越高，比率越低说明货品丢失及损耗的程度越低。

同时还可了解店员收货及调货时点货的准确性。衡量此项时，比率高或低都说明店员点货的准确性差。1.1.25 RFM RFM分析表统计了会员R、F、M值及结果，营销人员可以通过这个表来衡量每位客户的价值和创利能力，密切关注对营业额贡献度较大的客户群，采取方法扩大市场占有率。

最近购买日分析是考察上一次来店购物时间为1个月前或6个月前的客户数占比，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品也最有可能会有反应。

最近购买频率分析展现了购买频率为F1、F2、F3的客户数占比，在限定期间内最常购买的顾客也是满意度最高的顾客。

最近购买金额统计了顾客最近一次消费金额为M1、M2、M3的客户数占比，帮助企业分析对公司营业额贡献最大的顾客比例。

在客户关系管理过程中，商家不断追逐获得客户的信息，而客户往往不愿意主动透露自己的信息或意图，除非客户能立即看到这样做给自己带来的好处。即使商家使出浑身解数，获得的往往也是一些外在的客户行为数据，对于客户内心真实想法及消费趋势，商家仍然知之不多。这正应了一句俗话：“知人知面不知心”。

为了得到客户的“心”（如客户满意度、忠诚度等），从客户那里获得更大的生命周期价值，RFM分析模型应运而生。RFM中，每个英文字母代表一种相对容易获得的已成交客户的行为参数。R(Recency 最近)表示客户最近一次购买的时间距当前有多远，也就是停止采购的时间，例如20天、8周、3个月等；F(Frequency 频率)表示客户在最近一段时间内购买的次数；M(Monetary Value货币价值)表示客户在最近一段时间内每次购买的平均金额。

作为一种对客户分类的方法，RFM分析模型起初主要用于直效营销(Direct Marketing)领域，目的是提高老客户交易的次数

1.1.26 客户增长率

客户增长率=新增客户数/总客户数×100% 1.1.27 VIP客户贡献度

VIP客户的销售额 1.1.28 VIP客户销售占比

VIP客户销售占比=VIP客户的销售额/总销售额* 100% 1.1.29 退货率

顾客退货数量/销售量* 100% 1.1.30 销售目标达成率

实际销售额（量）/计划销售额（量）* 100 1.1.31 活跃客户数

半年之内有销售的客户。

1.1.32 日平均销售额

一定时间内平均每天的销售额（成本）1.1.33 日平均库存

一定时期内平均每天的商品库存金额（成本）1.1.34平均库存

平均库存是指一段时间内商品库存的平均值平均库存=期初库存+期末库存/2

服装行业KPI指标

1.1.35 库存周转天数

库存周转天数说明一个商品从进入门店需要多常时间可以销售出去，也就是什么时间能将商品变为销售款。如果周转天数过长有可能变为滞销商品，应该考虑变换陈列位置、加大促销力度、申请返货等等

公式: 周转天数=平均库存成本/月销售成本 * 30 或(期初库存成本+期末库存成本)/2/月销售成本*30 或月平均库存成本/(月销售成本/30)

1.1.36 周转次数

周转次数是一段时期内以商品的周转天数为基础，能够周转多少次。周转次数越高，说明企业的运作越好；反之，则说明企业在库存管理方面存在着问题

周期周转次数=周期天数/库存天数 年周转次数=365/库存天数.1.1.37 周转率

周转率是企业一定时期的销售成本与平均存货的比率 周转率越高，说明企业运作的越好 公式：

周转率=本期销售额/本期平均库存*100%

1.1.38 动销率

动销率:以课别为单位统计，可归入其他销售数据报表进行分析

评价部分业绩的主要指标，与之相对应（相反）的则是商品不动销率，可单选一类作为考核指标

公式：商品动销率= 动销品种数/经营总品种数(有效单品)*100% 也可对品类、部门、门店进行统计，通常以课为单位

1.1.39 缺货率

缺货率：缺货单品数占整个单品数比重，是评价店长、采购、营运工作的重要手段 缺货率的统计不是任何超市都能做的 为什么？

因为很多超市的系统里还残留着大量的无效商品数据，严重影响了缺货率统计的准确性。有的超市实际经营单品不过12000支左右，但电脑经营单品却能高达25000支。如此，即使卖场不缺货，店长也是不合格的。我们呢？

公式： 缺货率 = 缺货单品数/单品总数*100%

2.1 服装行业主题分析

销售主题分析

根据前期对现有的销售相关报表调研，我们发现在的现有报表中，在分析的时间周期和内容上有重叠的部分，但受原系统和相关统计软件的功能限制，在表现形式、统计维度等都方面都不够完美。结合百胜BI和销售类报表的特点，我们将销售类报表重新规划。本主题主要针对应季产品的销售业绩、品类分析、区域分析、畅滞销等进行统计和分析。包含的主题：

服装行业KPI指标

销售业绩总览：指定时间的产品销售总体状况总览，简单明了的呈现销售的总体状况

品类销售状况分析：统计指定时间产品的本期、上期、同期业绩，分析品类销售的业绩增长状况

区域销售状况分析：统计各销售区域的销售状况，以方便业务人员做不同区域产品的跟踪，及时调整销售策略 区域销售趋势分析：统计各销售区域的产品的销售趋势，以方便相关部门根据产品所处的不同生命周期做相应的销售策略的调整

畅销品销售排行分析：统计区域内门店销售的畅销品排名 滞销品销售排行分析：统计区域内门店销售的滞销品排名 2.1.1 销售业绩总览

2.1.1.1 2.1.1.2 分析目的 分析主题 统计年、月、周的销售总体状况

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.1.1.3 2.1.1.4 衍生指标：

a)销售目标达成率=实际销售额（量）/计划销售额（量）* 100 % b)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % c)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % 2.1.1.5 分析维度

1、时间：年－月－周，年-周

2、客户类型：总部-区域-分公司/一级代理

数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额

服装行业KPI指标

3、业务类型：批发、零售 2.1.1.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择指标销售额

b)选择维度：如选择时间、客户、业务类型等 c)自由组合统计销售额的值

2、主要目的：分析销售业绩 2.1.1.7

2.1.2 报表展示

品类销售状况分析

2.1.2.1 2.1.2.2 分析目的 分析主题 统计产品的销售状况，以方便业务人员做该类产品的跟踪、及时的调整销售策略。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.1.2.3 2.1.2.4 衍生指标：

a)销售目标达成率=实际销售额（量）/计划销售额（量）* 100 % b)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % c)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % d)适销率=商品销售额/库存商品总额* 100 % 2.1.2.5 分析维度

1、时间：年－月－周，年-周

2、业务类型：批发、零售

3、产品类型：大类-中类-小类（即系列名称、商品属性2）2.1.2.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择指标销售额

b)选择维度：如选择时间、业务类型、产品类型等 c)自由组合统计销售额以及衍生指标的值

2、主要目的：分析该品类商品的销售状况 2.1.2.7

2.1.3 报表展示

数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额

区域销售状况分析

2.1.3.1 2.1.3.2 分析目的 分析主题 统计各销售区域的产品的销售状况，以方便业务人员做不同区域产品的跟踪，及时的调整销售策略。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.1.3.3 数据来源

本表的数据来源于ERP系统。

服装行业KPI指标

2.1.3.4 衍生指标：

a)销售目标达成率=实际销售额（量）/计划销售额（量）* 100 % b)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % c)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % d)适销率=商品销售额/库存商品总额* 100 % 2.1.3.5 分析维度

1、时间：年－月－周，年-周

2、业务类型：批发、零售

3、产品类型：大类-中类-小类（即系列名称、商品属性2）2.1.3.6 分析案例

1、分析路径示例：

a)用户选择指标销售区域、分公司等 b)选择维度：如选择时间、产品类型等

a)自由组合统计、钻取该区域产品的销售基本指标及衍生指标的值

2、主要目的：分析不同区域的销售业绩 2.1.3.7

2.1.4 报表展示

分析指标

基础指标：销售量 销售额

区域销售趋势分析

2.1.4.1 2.1.4.2 分析目的 分析主题 统计各销售区域的产品的销售趋势，以方便根据销售趋势的起伏调整各区域的产品销售策略。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.1.4.3 2.1.4.4 衍生指标： 2.1.4.5 分析维度

a)时间：年-周，年-月 b)客户：总部–区域–门店 c)销售类型：代理、托管、直营

d)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.1.4.6 分析案例

区域销售状况分析: 汇总了各区域的销售自有统计开始到当前日期每个月的销售情况，也可以单独查看一个区域某一年中各月份的销售情况。2.1.4.7

2.1.5 报表展示

数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额

畅销品销售排行分析

2.1.5.1 分析目的

统计分析畅销品的销售情况

服装行业KPI指标

2.1.5.2 分析主题

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.1.5.3 2.1.5.4 衍生指标： 2.1.5.5 分析维度

a)时间：年-周，年-月 b)客户：总部–区域–门店 c)销售类型：代理、托管、直营

d)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.1.5.6 分析案例

销售排名分析: 凡是有 按钮都可以进行向上或向下钻取，图销售排名展现的是区域及其门店的销售排名，默认的最大可见数是销售排名TOP 10的区域或门店，用户也可以根据使用习惯自行设置参数的值。2.1.5.7

2.1.6 报表展示

数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额

滞销品销售排行分析

2.1.6.1 2.1.6.2 分析目的 分析主题 统计分析滞销品的销售情况

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.1.6.3 2.1.6.4 衍生指标： 2.1.6.5 分析维度

a)时间：年-周，年-月 b)客户：总部–区域–门店 c)销售类型：代理、托管、直营

d)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.1.6.6 2.1.6.7

2.2 管理驾驶舱综合分析

根据前期对现有的各个相关报表分析，我们提炼了更加适合管理者监控企业发展的关键指标，并对这些指标进行分类，以帮助管理者及时的发现问题。本主题主要对的销售、库存、门店、品类管理等几个层面的KPI进行监控。包含的内容： 分析案例 报表展示 滞销品销售排行分析与畅销品销售分析的方法是一样的，只是销售排行TOP 10是滞销品。数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额

服装行业KPI指标

1、销售仪表盘：总销售额、总销售量、同比增长、环比增长、批发/零售占比

2、库存仪表盘：总库存量、总库存金额、库存周转率、周转天数、大类库存占比、品类库存占比

3、门店仪表盘：店效、坪效、人效、客单数、客单价、连带率、门店排名

4、商品仪表盘：品效、平均零售单价、价格带占比、大类占比、品类占比、畅销TOP10

5、客户管理仪表盘：新客户增长率、VIP客户贡献度（后面没有指标说明）、卡类占比、购买次数分布、购买金额分布

2.2.1 销售仪表盘分析

2.2.1.1 2.2.1.2 分析目的 分析主题 查看集团当时的销售类KPI，了解集团销售的整体状况

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.2.1.3 2.2.1.4 衍生指标：

a)累计销售量 b)累计销售额

c)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % d)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % e)累计批发（零售）占比=累计批发（零售）/总销售 2.2.1.5 2.2.1.6 分析维度 分析案例 渠道：总部-销售区域

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间段

b)总体显示集团总部所有的关键指标

c)选择想要查看的KPI，可以查看到十个销售区域在该KPI方面的表现，并标识出高于还是低于集团平均水平

数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量，销售额

服装行业KPI指标

2、主要目的：监控集团的销售方面的发展状况 2.2.1.7

2.2.2 报表展示

库存仪表盘分析

2.2.2.1 2.2.2.2 分析目的 分析主题 查看集团当时的库存类KPI，了解集团库存的整体状况

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.2.2.3 2.2.2.4 衍生指标：

a)库存金额：根据库存削价公式计算所有库存产品总金额 b)库存周转率=总销售量（批发+零售）/月平均库存 注：库存周转率分新品库存周转率和旧品库存周转率

c)周转天数=总天数（指自然天数，即从1月1日到当前的天数）/库存周转率 d)库存结构占比=该大类库存量/总库存量* 100 % 2.2.2.5 2.2.2.6 分析维度 分析案例 渠道：总部-销售区域

1、分析路径示例：

a)总体显示集团总部所有的关键指标

b)选择想要查看的KPI，可以查看到十个销售区域在该KPI方面的表现，并标识出高于还是低于集团平均水平

2、主要目的：监控集团的库存方面的发展状况 2.2.2.7

2.2.3 报表展示 数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存量

门店仪表盘分析

2.2.3.1 2.2.3.2 分析目的 分析主题 查看集团的门店管理的关键指标，了解集团门店的发展状况

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.2.3.3 2.2.3.4 数据来源 分析指标 b)销售额 c)小票数 d)终端数 e)门店面积

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：a)销售量

服装行业KPI指标

f)导购人数

衍生指标：

a)客单数=小票数

b)客单价=销售额/小票数* 100 % c)销售平均单价=销售额/销售量* 100 % d)连带率=销售量/小票数* 100 % e)平均店效=该销售区域（总部）下属的门店的销售额之和/终端数 f)平均坪效=销售额/门店面积 g)平均人效=销售额/导购人数 2.2.3.5 2.2.3.6 分析维度 分析案例 渠道：总部-销售区域

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间段

b)总体显示集团总部所有的关键指标

c)选择想要查看的KPI，可以查看到十个销售区域在该KPI方面的表现，并标识出高于还是低于集团平均水平

2、主要目的：监控集团的门店管理方面的发展状况 2.2.3.7

2.2.4 报表展示

商品仪表盘分析

2.2.4.1 2.2.4.2 分析目的 分析主题 查看集团的商品管理的关键指标，了解集团商品的状况

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.2.4.3 2.2.4.4 数据来源 分析指标 b)销售额 c)花色数

衍生指标：

a)品效=销售额/花色数

b)销售占比=该大类（品类）销售额（量）/总销售额（量）* 100 % c)畅销品，显示销售额/量最高的TOP10商品货号 2.2.4.5 2.2.4.6 分析维度 分析案例 渠道：总部-销售区域

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间段

b)总体显示集团总部所有的关键指标

c)选择想要查看的KPI，可以查看到十个销售区域在该KPI方面的表现，并标识出高于还是低于集团平均水平

2、主要目的：监控集团的商品管理方面的发展状况

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：a)销售量

服装行业KPI指标

2.2.4.7

2.2.5 报表展示

客户管理仪表盘分析

2.2.5.1 2.2.5.2 分析目的 分析主题 查看集团的VIP客户管理的关键指标，了解集团VIP客户发展的状况

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.2.5.3 2.2.5.4 数据来源 分析指标 b)销售额 c)客户数 d)卡类

衍生指标：

a)卡类占比=不同卡类的客户数/总客户数* 100 % b)客户增长率=新增客户数/总客户数×100% 注：新增客户指的是本月内新注册的客户 c)客户流失率 d)VIP客户贡献度

e)VIP客户销售占比=VIP客户的销售额/总销售额* 100 % f)购买次数分布

g)平均购买单价=购买金额/小票数，按照800以下，800-1500元，1500元以上分为三类，分别算占比（这个指标有问题，请重新说明，购买金额分布？）

2.2.5.5 2.2.5.6 分析维度 分析案例 渠道：总部-销售区域

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间段

b)总体显示集团总部所有的关键指标

c)选择想要查看的KPI，可以查看到十个销售区域在该KPI方面的表现，并标识出高于还是低于集团平均水平

2、主要目的：监控集团的客户管理方面的发展状况 2.2.5.7

2.3 VIP主题分析

在客户关系管理过程中，商家不断追逐获得客户的信息，而客户往往不愿意主动透露自己的信息或意图，除非客户能立即看到这样做给自己带来的好处。即使商家使出浑身解数，获得的往往也是一些外在的客户行为数据，对于客户内心真实想法及消费趋势，商家仍然知之不多。这正应了一句俗话：“知人知面不知心”。

为了得到客户的“心”（如客户满意度、忠诚度等），从客户那里获得更大的生命周期价值，RFM分析模型应运而生。RFM中，每个英文字母代表一种相对容易获得的已成交客户的行为参数。R(Recency 最近)表示客户最近一次购买的时间距当前有多远，也就是停止采购的时间，例如20天、8周、3个月等；F(Frequency 频率)表示客户在最近一段时间内购买的次数；M(Monetary Value货币价值)表示客户在最近一段时间内每次购买的平均金额。

作为一种对客户分类的方法，RFM分析模型起初主要用于直效营销(Direct Marketing)领域，目的是提高老客户交易的 报表展示 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：a)销售量

服装行业KPI指标

次数。

客户增长趋势分析：分析新客户的增长，了解VIP客户的发展趋势

客户结构分析：查看VIP客户的结构，主要分析客户年龄、性别、、卡类等基本占比状况。客户贡献度分析：分析VIP客户的消费在所有的销售额中的占比，按照客户类型进行汇总

客户购买行为分析：分析不同类型的客户在购买产品、购买频率、购买金额等购买行为的差异，以方便客户的管理，更有效的促销。

客户RFM分析：根据用户的R、F、M三个指标，建立立方体，对客户进行合理分类，更科学的进行客户管理。

2.3.1 客户结构分析

2.3.1.1 2.3.1.2 分析目的 分析主题 查看VIP客户的结构，主要分析客户年龄、性别、卡类等基本占比状况。

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.3.1.3 2.3.1.4 衍生指标：

性别占比=男性客户（女性客户）/总客户数* 100 % 注：性别未定义的标注为保密

年龄占比=不同年龄段的客户数/总客户数* 100 % 注：年龄段区间分布为30岁以下，30-45岁，45-60岁，60岁以上,注：年龄未定义的标注为保密

卡类占比=不同卡类的客户数/总客户数* 100 % 2.3.1.5 分析维度

1、时间：年－月

2、渠道：总部-销售区域-分公司

3、客户：总体-卡类

4、发卡机构：直营、经销商 2.3.1.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间

数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：客户数

服装行业KPI指标

b)选择维度：如选择渠道、客户等

c)自由组合统计选择范围内的客户结构状况情况

2、主要目的：分析VIP客户结构 2.3.1.7 报表展示

2.3.2 客户增长趋势分析

2.3.2.1 2.3.2.2 分析目的 分析主题 分析新客户的增长和老客户的流失状况，了解VIP客户的发展趋势

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.3.2.3 2.3.2.4 衍生指标：

客户增长率=新增客户数/总客户数×100% 注：新增客户指的是本月内新注册的客户 客户增长率环比=（本期客户增长率-上期客户增长率）/上期客户增长率×100% 活跃客户占比=在半年内曾经消费过的客户数/总客户数* 100 % 活跃客户环比增长=（本期活跃客户数-上期活跃用户数）/上期活跃用户数×100% 2.3.2.5 分析维度

1、时间：年－月

2、渠道：总部-销售区域-分公司

数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：客户数

服装行业KPI指标

3、客户：总体-卡类

4、发卡机构：直营、经销商 2.3.2.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间

b)选择维度：如选择渠道、客户等

c)自由组合统计选择范围内的客户增长趋势情况

2、主要目的：分析VIP增长趋势 2.3.2.7 报表展示

2.3.3 客户贡献度分析

2.3.3.1 2.3.3.2 分析目的 分析主题 分析VIP客户的消费在所有的销售额中的占比，按照客户类型进行汇总

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.3.3.3 2.3.3.4 衍生指标：

VIP客户销售占比=VIP客户的销售额/总销售额* 100 %

数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量、销售额、客户数

服装行业KPI指标

VIP客户环比增长率=（本期VIP客户的销售额（量）－上期VIP客户的销售额（量））/上期VIP客户的销售额（量）* 100 % 新老客户销售占比=新增客户的销售额（老客户销售额）/VIP客户销售额* 100 % 2.3.3.5 分析维度

1、时间：年－月

2、渠道：集团-销售区域-分公司

3、客户卡类型：总体-卡类

4、新老客户占比：总体-新客户/老客户

5、发卡机构：直营、经销商 2.3.3.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间

b)选择维度：如选择渠道、客户等

c)自由组合统计该区域客户的销售占比及衍生指标

2、主要目的：分析不同类型客户贡献度 2.3.3.7 报表展示

2.3.4 客户购买行为分析

2.3.4.12.3.4.2 分析主题

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物分析目的

分析不同类型的客户在购买产品、购买频率、购买金额等购买行为的差异，以方便客户的管理，更有效的促销。

流经理、物流专员等

服装行业KPI指标

按年－月分析。2.3.4.3 2.3.4.4 衍生指标：

客单数=时间段内小票交易数量

平均客单价=时间段内销售金额/小票交易数量 购买频率，单位时间内购买次数分布 销售占比=该品类产品销售额/总售额* 100 % 2.3.4.5 分析维度

1、时间：年－月

2、渠道：集团-销售区域-分公司

3、客户卡类型：总体-卡类

4、新老客户占比：总体-新客户/老客户

5、发卡机构：直营、经销商 2.3.4.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间

b)选择维度：如选择渠道、客户等 c)自由组合该类客户的购买行为

2、主要目的：展示各类型客户购买行为之间的差异性，以方便针对不同的客户类型进行促销策略 2.3.4.7 报表展示 数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量、销售额、客户数

服装行业KPI指标

2.3.5 客户RFM分析

2.3.5.1 分析目的

根据用户的R、F、M三个指标，建立立方体，对客户进行合理分类，更科学的进行客户管理。

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。

2.3.5.2 分析主题

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.3.5.3 2.3.5.4 数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。

基础指标：最近一次购买时间 购买频率 购买金额（客单价）客户数 衍生指标：销售占比

a)在RFM模式中，R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，根据目前VIP客户的消费状况，R分为三个等级，分别是R3、R2、R1，各个级别的说明如下：

R3：最近一次消费时间在一个月之内的客户，例如，如果VIP客户的分析时间为2010年11月，则最近一次消费时间在2010年11月的客户标记为R3级别

R2：最近一次消费时间在一个月到6个月之内的客户，例如，如果VIP客户的分析时间为2010年11月，则最近一次消费时间在2010年6月-10月的客户标记为R2级别

R1：最近一次消费时间在6个月之前的客户，例如，如果VIP客户的分析时间为2010年11月，则最近一次消费时间在2010年5月及之前的客户标记为R1级别

b)F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，根据目前VIP客户的消费状况，按照客户最近一年的消费次数将客户分为分为三个等级，分别是F3、F2、F1，各个级别的说明如下：

F3：在最近一年内消费在5次及以上的客户，例如，如果VIP客户的分析时间为2010年11月，则在最近12个月内，消费次数≥5的客户标记为F3级别

F2：在最近一年内消费在2-4次的客户，例如，如果VIP客户的分析时间为2010年11月，则在最近12个月内，2≦消费次数≦4的客户标记为F2级别

F1：在最近一年内消费1次的客户，例如，如果VIP客户的分析时间为2010年11月，则在最近12个月内，消费次数=1的客户标记为F1级别

c)M(Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额，根据目前VIP客户的消费状况，按照客户最近一次的消费金额将客户分为分为三个等级，分别是M3、M2、M1，各个级别的说明如下：

M3：在最近一次消费在1500元以上的客户（不包括1500元）

M2：在最近一次消费在800元-1500元的客户

M1：在最近一次消费在800元以下的客户（不包括800元）2.3.5.5 分析维度

1、时间：年－月

2、渠道：集团-销售区域-分公司 2.3.5.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择查看时间

b)选择维度：如选择渠道、渠道等 c)了解客户的分类状况

2、主要目的：分析客户类型，调整促销推广策略

服装行业KPI指标

2.3.5.7 报表展示

2.4 订货会分析

根据前期对现有的报表订货会相关报表调研，我们发现在的现有报表中，大体上可以分为三类，一种是订货会目标规划，一种是订货会现场看板，还有一种是订货会之后相关业务的跟踪。在订货报表现有的基础上结合百胜BI的特点，我们对订货会相关报表重新整合整理。

本主题主要针对的订货会相关业务报表进行跟踪统计分析，包含的主题有以下几个方面：

1、订货会客户规划：在订货会开始之前，根据往年的情况，结合市场的变化，对相关的客户做出规划

2、订货会商品规划：在订货会开始之前，根据往年的情况，结合市场的变化，对相关的商品做出规划

3、订货会商品排行分析：订货会结束之后，按照商品的不同属性进行排行分析，对比分析规划和实际的订货情况，及时的调整策略

4、订货会客户汇总分析：在订货会结束之后，对经销商的订单达成情况、新老客户分布情况等做分析对比，及时调整策略

5、订单跟踪：对排单、取消、新增等报表进行汇总，及时的更新订货相关信息 2.4.1 订货会客户规划

2.4.1.1 2.4.1.2 分析目的 分析主题 本报表为本次订货会参与的客户作目标额规划，它会和实际订货情况做对比分析

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。

服装行业KPI指标

2.4.1.3 2.4.1.4 衍生指标：

备货规划

订货目标金额占比=该客户的目标订货金额/总目标订货金额 规划与往年统计进货增长比例=订货规划金额/往年统计进货额-1 2.4.1.5 分析维度

1、时间：每次订货会之前，一年两次，分为春夏订货会和秋冬订货会

2、客户类型：销售区域-分公司&一级代理商-二级客户

3、客户级别：新客户、老客户 2.4.1.6 分析案例

1、分析路径示例：

a)用户选择产品销售季节，例如2011年春夏 b)选择维度：如选择客户等

c)自由组合统计相关客户的往年销售情况和今年的订货目标金额以及备货计划

2、主要目的：做详细的订货规划 2.4.1.7

2.4.2 报表展示 数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。

基础指标：往年进货量 往年进货额 订货目标金额 订货目标量

订货会商品规划

2.4.2.1 2.4.2.2 分析目的 分析主题 本报表为本次订货会商品作目标额规划，它会和实际订货情况做对比分析

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.4.2.3 2.4.2.4 数据来源 分析指标

订货目标金额 订货目标量

衍生指标：

a)备货规划

b)品类占比=该品类的销售量（订货量）/总销售量（订货量）* 100 % c)规格占比=该规格的销售量（订货量）/总销售量（订货量）* 100 % d)颜色占比=该颜色的销售量（订货量）/总销售量（订货量）* 100 % e)尺码占比=该尺码的销售量（订货量）/总销售量（订货量）* 100 % f)订货目标金额占比=该客户的目标订货金额/总目标订货金额* 100 % g)订货同比增长率=（本期订货额（量）－去年同期订货额（量））/去年同期订货额（量）* 100 % h)规划与往年统计进货增长比例=订货规划金额/往年统计进货额-1 2.4.2.5 分析维度

1、时间：每次订货会之前，一年两次，分为春夏订货会和秋冬订货会

2、客户类型：销售区域-分公司&一级代理商-二级客户

3、产品：大类-中类-品类-SKU（具体到颜色、规格等）

本表的数据来源于ERP系统。

基础指标：去年同期进货量 去年同期进货额 去年同期销售量 去年同期销售额

服装行业KPI指标

2.4.2.6 分析案例

1、分析路径示例：

a)用户选择产品销售季节，例如2011年春夏 b)选择维度：如选择客户等

c)自由组合统计相关客户的往年销售情况和今年的订货目标金额以及备货计划

2、主要目的：做详细的订货规划 2.4.2.7

2.4.3 报表展示

订货会商品规划

2.4.3.1 2.4.3.2 分析目的 分析主题 通过品类、规格、花色等不同的维度的订货排行，让订货客户及时的了解订货会的现状，对订货有指导作用 报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.4.3.3 2.4.3.4 数据来源 分析指标 b)往年订货量 c)目标订货量 d)实际销售量 e)花色

衍生指标：

a)品类占比=该品类订货量/总订货量* 100 % b)花色占比=该花色订货量/总订货量* 100 % c)规格占比=该规格订货量/总订货量* 100 % d)标准平均单价=该品类所有产品的标准单价总和/款数 e)订货排名

f)订货增长率=（本期订货额（量）－去年同期订货额（量））/去年同期的订货额（量）* 100 % g)排名总数量：取前(后)10名订货量合计 h)排名总花色：合计前(后)10名货名数据即款数 i)总订货花色：对应商品组的所有订货款数 j)排名花色数占总花色比：排名总花色/总订货花色 k)排名数量占总订货量比：排名总数量/总订量 2.4.3.5 分析维度

1、时间：次订货会之前，一年两次，分为春夏订货会和秋冬订货会

2、客户：渠道下所有客户

3、产品类型：大类-中类-品类-SKU（花色、尺码）2.4.3.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择产品季节

b)选择维度：如选择客户、产品类型等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：a)实际订货量

服装行业KPI指标

c)了解产品订货排名

2、主要目的：分析该品类商品的订货排行 2.4.3.7

2.4.4 报表展示

订货客户汇总分析

2.4.4.1 2.4.4.2 分析目的 分析主题 通过经销商订单达成情况分析，新老客户订货情况对比等让订货客户及时的了解订货会的现状，对订货有指导作用 报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.4.4.3 2.4.4.4 衍生指标：

a)品类占比=该客户品类订货量/总订货量* 100 % b)花色占比=该客户花色订货量/总订货量* 100 % c)规格占比=该客户规格订货量/总订货量* 100 % d)标准平均单价=该品类所有产品的标准单价总和/款数 e)订货排名

f)订货增长率=（本期订货额（量）－去年同期订货额（量））/去年同期的订货额（量）* 100 % g)经销商订单达成=经销出货数/(经销商订单数-经销商取消订单)*100% 2.4.4.5 分析维度

1、时间：次订货会之前，一年两次，分为春夏订货会和秋冬订货会

2、客户：渠道下所有客户

3、客户级别：新客户、老客户

4、产品类型：大类-中类-品类-SKU（花色、尺码）2.4.4.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择产品季节

b)选择维度：如选择客户、产品类型等 c)了解产品订货排名

2、主要目的：分析客户汇总情况 2.4.4.7

2.4.5 报表展示 数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。

基础指标：实际订货量、往年订货量、目标订货量、花色

订货跟踪分析

2.4.5.1 分析目的

追踪订单的补充情况、例如补单、新增、排单等情况，及时的跟进产品的生产销售过程，并结合渠道和商品的实际情况及时的调整策略

服装行业KPI指标

2.4.5.2 分析主题

报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

按年－月分析。2.4.5.3 2.4.5.4 基础指标：

a)原订：统计货号在每个一级渠道对应直营和二级经销/代理的本次订货数，此数来至订货会系统 b)取消数：为手工报表

c)补单数：为手工报表（指客户主动要求补货数）d)新增数：为手工报表（指总部主动向客户新增的订单数）衍生指标：

a)实订数：=原订+补单-取消（指实际发货数，此数据是累积总的发货数）

b)达成率：实排/实订

c)总排数：直营实排+二级订货实排 d)总发货数：为DRP系统实际发货数 e)排单与发货单差异数：总排单-总发货数 f)区域合计：按区域合计列表中所有数据 g)分公司总计：统计列表所有区域分公司数据 h)总代理合计：统计列表中所有代理数据 i)总计：统计列表中所有分公司和总代数据

j)预估回款金额：取系统下订单折扣金额（经销商预估回款：标准价*数量*买断折率；直营的预估回款：标准价*数量*回款折率*直营适销率目标）

2.4.5.5 分析维度

1、时间：次订货会之前，一年两次，分为春夏订货会和秋冬订货会

2、客户：渠道下所有客户

3、客户级别：新客户、老客户

4、产品类型：大类-中类-品类-SKU（花色、尺码）2.4.5.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择产品季节

b)选择维度：自由组合统计该区域产品的订单取消、新增等状况 c)了解产品订货排名

2、主要目的：追踪产品的订单变化及执行情况 2.4.5.7 2.5 报表展示

商品主题分析

根据前期对现有的商品分析相关报表分析，我们发现在的现有的商品分析报表还不完整，在分析的内容上有还有部分没有顾及到，另外受原系统和相关统计软件的功能限制，在表现形式、统计维度等都方面都不够完美。结合百胜BI和商品分析报表的特点，我们将商品分析报表重新规划。本主题主要从商品的贡献度、价格、风格组合等角度对的商品进行分析。包含的主题： 数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。

服装行业KPI指标

商品贡献度分析：根据20/80原则分析产品的销售状况，通过帕累托分析了解不同产品的的贡献状况，以方便调整销售策略，方便产品规划。

商品价格带分析：根据不同价格段产品的销售表现对产品进行分类分析，以调整销售策略，方便产品的价格规划。商品系列分析：统计分析商品大类的销售业绩，了解区域内门店销售业绩的成长情况 商品年份分析：统计不同年份上市的商品的销售情况，以便调整商品销售策略 商品季节分析：统计各个季节上市的商品的销售状况，以便调整商品销售策略

商品价格分析：根据不同价格段产品的销售表现对产品进行分类分析，调整销售策略，进行产品价格规划 2.5.1 商品贡献度分析

2.5.1.1 分析目的

根据20/80原则分析产品的销售状况，通过帕累托分析了解不同产品的的贡献状况，以方便调整销售策略，方便产品规划。

2.5.1.2 分析主题

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.5.1.3 2.5.1.4 衍生指标：

a)销售占比=该产品销售额/总售额* 100 % b)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % c)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % 2.5.1.5 分析维度

1、时间：年－月－周

2、产品类型：大类-中类-品类-货号 数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额

服装行业KPI指标

2.5.1.6 分析案例

1、分析路径示例：

a)用户选择时间

b)选择维度：如选择产品品类等

a)自由组合统计、钻取该区域产品的销售基本指标及衍生指标的值

2、主要目的：分析不同产品贡献度 2.5.1.7

2.5.2 报表展示

商品价格分析

2.5.2.1 2.5.2.2 分析目的 分析主题 根据不同价格段产品的销售表现对产品进行分类分析，以调整销售策略，方便产品的价格规划。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.5.2.3 2.5.2.4 衍生指标：

a)标准平均单价=该品类所有产品的标准单价总和/款数 b)销售平均单价=该品类所有产品的销售金额/销售量 c)销售占比=该价格段产品销售额/总售额* 100 % d)货号数量占比=改价格段产品的花色数/总花色数 2.5.2.5 分析维度

1、时间：年－月－周

2、产品季节：产品-季节

3、产品类型：大类-中类-品类-花色 2.5.2.6 分析案例

1、分析路径示例：

a)用户选择指标产品类型（大类-中类-品类）等 b)选择维度：如选择时间、季节等

b)自由组合统计该区域产品的销售基本指标及衍生指标的值

2、主要目的：展示各价格段的货号数量和销售件数之间的关系，减少表现不足的价格段产品、增加表现过度的价格段产品 2.5.2.7

2.5.3 报表展示 数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额 价格

商品系列分析

2.5.3.1 2.5.3.2 分析目的 分析主题 统计分析大类的销售业绩、销售占比，并和去年做对比，了解各大类的贡献度，从而进行商品调整

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。

服装行业KPI指标

2.5.3.3 2.5.3.4 衍生指标：

a)销售占比=销售额/销售总额 * 100% b)累计销售占比 2.5.3.5 分析维度

a)时间：年-月，年-周 b)客户：总部-区域-门店 c)销售类型：代理、托管、直营

d)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.5.3.6 2.5.3.7

2.5.4 分析案例 报表展示 销售占比，贡献度分析 数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额

商品年份分析

2.5.4.1 2.5.4.2 分析目的 分析主题 统计不同年份上市的商品的销售情况，以便调整商品销售策略

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年－月－周分析。2.5.4.3 2.5.4.4 衍生指标：

a)销售占比=销售额/销售总额 * 100% b)累计销售占比 2.5.4.5 分析维度

a)时间：年-月，年-周 b)客户：总部-区域-门店 c)销售类型：代理、托管、直营

d)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.5.4.6 2.5.4.7

2.5.5 分析案例 报表展示 销售占比，贡献度分析 销售占比20/80图 数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额

商品季节分析

2.5.5.1 2.5.5.2 分析目的 分析主题 统计不同季节上市的商品的销售情况，以便调整商品销售策略

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

服装行业KPI指标

2、按年－月－周分析。2.5.5.3 2.5.5.4 衍生指标：

a)销售占比=销售额/销售总额 * 100% b)累计销售占比 2.5.5.5 分析维度

a)时间：年-月，年-周 b)客户：总部-区域-门店 c)销售类型：代理、托管、直营

d)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.5.5.6 2.5.5.7

2.6 门店主题分析

根据前期对现有的门店相关报表调研，我们发现在的现有报表中，和门店相关的仅有两张，分析相对比较少，因此在现有报表的基础上结合百胜BI的特点，我们对门店相关报表重新整合整理。本主题主要针对门店相关业务报表进行跟踪统计分析，包含的主题有以下几个方面： 分析案例 报表展示 销售占比，贡献度分析 销售占比20/80图 数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额

1、门店业绩看板：查看区域内门店的客单价、退货率等重点指标的状况，了解门店发展的状况

2、门店销售排名：查看区域内门店的销售业绩的变化状况

3、门店店效分析：查看区域内门店的店效变化状况，并和去年的店效做对比，了解门店的发展是否健康

4、门店坪效分析：查看区域内门店的坪效变化状况，并和去年的坪效做对比，了解门店的发展是否健康

5、门店人效分析：查看区域内门店的人效变化状况，并和去年的人效做对比，了解门店的发展是否健康

6、门店指标追踪：对门店的销售量、销售额、客单价、连带率、坪效、人效等关键指标做追踪，了解门店发展的健康状况

7、门店库存看板：查看区域内门店的库存状况，以便根据商品的销售及时调整门店商品库存。

服装行业KPI指标

2.6.1 门店业绩看板

2.6.1.1 2.6.1.2 分析目的 分析主题 查看区域内门店的业绩发展状况，重点关注门店的相关指标。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月-周进行分析。2.6.1.3 2.6.1.4 衍生指标：

a)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % b)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % c)客单价=销售额/小票数* 100 % d)销售平均单价=销售额/销售量* 100 % e)连带率=销售量/小票数* 100 % f)退货率=顾客退货数量/销售量* 100 % 2.6.1.5 分析维度

1、时间：按年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司-门店 2.6.1.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择时间

b)选择维度：如选择客户等

c)自由组合统计区域内门店的今年和往年的销售状况

2、主要目的：了解门店的销售状况 2.6.1.7

2.6.2 报表展示(通过仪表盘表现关键指标)数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额

门店销售排名

2.6.2.1 2.6.2.2 分析目的 分析主题 查看区域内门店的销售业绩发展状况，以及销售排名

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月-周进行分析。2.6.2.3 2.6.2.4 衍生指标： 2.6.2.5 分析维度

1、时间：按年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司-门店 数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额

服装行业KPI指标

2.6.2.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择时间

b)选择维度：如选择客户等

c)自由组合统计区域内门店在全国、分公司等区间的销售排名

2、主要目的：了解门店的销售情况 2.6.2.7

2.6.3 报表展示

门店店效排名

2.6.3.1 2.6.3.2 分析目的 分析主题 查看区域内门店的店效变化状况，并和去年的店效做对比，了解门店的发展是否健康

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月-周进行分析。2.6.3.3 2.6.3.4 衍生指标：

a)累计销售，指该门店从自然年的1月1日到截止时间的累计销售额 b)单店店效=该分公司下属的门店的销售额之和/终端数

c)单店累计店效=该分公司下属的门店的累计销售额之和/终端数 d)店效同比增长率=（本期店效－去年同期店效）/去年同期店效* 100 % e)店效环比增长率=（本期坪效－上期店效）/上期店效* 100 % f)累计店效同比增长率=（本期累计店效－去年同期累计店效）/去年同期累计店效* 100 % 2.6.3.5 分析维度

1、时间：年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司

3、终端类型：商场、专卖店

4、开业时间：一年以上、一年以下 2.6.3.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择时间

b)选择维度：如选择客户类型、终端类型、开业时间等 c)可以比较区域内门店的店效 d)可以查看区域内的坪效排名

2、主要目的：了解门店坪效变化 2.6.3.7

2.6.4 报表展示

数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额 终端数量

门店坪效分析

2.6.4.1 分析目的

查看区域内门店的坪效变化状况，并和去年的坪效做对比，了解门店的发展是否健康

服装行业KPI指标

2.6.4.2 分析主题

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月进行分析。2.6.4.3 2.6.4.4 衍生指标：

a)累计销售，指该门店从自然年的1月1日到截止时间的累计销售额 b)单店坪效=销售额/门店面积

c)累计单店坪效=累计销售额/门店面积

d)坪效同比增长率=（本期坪效－去年同期坪效）/去年同期坪效* 100 % e)坪效环比增长率=（本期坪效－上期坪效）/上期坪效* 100 % f)累计坪效同比增长率=（本期累计坪效－去年同期累计坪效）/去年同期累计坪效* 100 % 2.6.4.5 分析维度

1、时间：年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司-门店

3、终端类型：商场、专卖店

4、开业时间：一年以上、一年以下 2.6.4.6 分析案例

3、分析路径示例： a)用户选择时间

b)选择维度：如选择客户类型、终端类型、开业时间等 c)可以比较区域内门店的坪效 d)可以查看区域内的坪效排名

4、主要目的：了解门店坪效变化 2.6.4.7

2.6.5 报表展示

数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额 门店面积

门店人效分析

2.6.5.1 2.6.5.2 分析目的 分析主题 查看区域内门店的人效变化状况，并和去年的人效做对比，了解门店的发展是否健康

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月进行分析。2.6.5.3 2.6.5.4 衍生指标：

a)累计销售，指该门店从自然年的1月1日到截止时间的累计销售额 b)单店人效=销售额/导购员人数

c)单店累计人效=累计销售额/导购员人数

d)人效同比增长率=（本期人效－去年同期人效）/去年同期人效* 100 % e)人效环比增长率=（本期人效－上期人效）/上期人效* 100 %

数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额 导购员人数

服装行业KPI指标

f)累计人效同比增长率=（本期累计人效－去年同期累计人效）/去年同期累计人效* 100 % 2.6.5.5 分析维度

1、时间：年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司-门店

3、终端类型：商场、专卖店

4、开业时间：一年以上、一年以下 2.6.5.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择时间

b)选择维度：如选择客户类型、终端类型、开业时间等 c)可以比较区域内门店的人效 d)可以查看区域内的人效排名

2、主要目的：了解门店人效变化 2.6.5.7

2.6.6 报表展示

门店指标追踪

2.6.6.1 2.6.6.2 分析目的 分析主题 查看指定时间内门店关键指标的变化趋势，了解门店发展的健康状况。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月进行分析。2.6.6.3 2.6.6.4 衍生指标：

a)同比增长率=（本期销售额（量）－去年同期销售额（量））/去年同期的销售额（量）* 100 % b)环比增长率=（本期销售额（量）－上期销售额（量））/上期的销售额（量）* 100 % c)客单价=销售额/小票数* 100 % d)销售平均单价=销售额/销售量* 100 % e)连带率=销售量/小票数* 100 % f)单店坪效=销售额/门店面积

g)累计单店坪效=累计销售额/门店面积 h)单店坪效=销售额/门店面积

i)累计单店坪效=累计销售额/门店面积 a)单店人效=销售额/导购员人数

b)单店累计人效=累计销售额/导购员人数

2.6.6.5 分析维度

1、时间：按年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司-门店 2.6.6.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择一个时间段 b)选择维度：如选择客户等

c)自由组合统计区域内门店的关键指标的变化趋势

数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额 小票数

服装行业KPI指标

2、主要目的：了解门店发展的健康状况 2.6.6.7

2.6.7 报表展示

门店库存分析

2.6.7.1 2.6.7.2 分析目的 分析主题 查看指定时间内门店库存的变化趋势，了解应季新品的售罄率状况，以便及时的调整新产品的库存和销售策略。

1、销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)、财务区域经理、公司物流人员、物流主管、物流经理、物流专员等

2、按年-月进行分析。2.6.7.3 2.6.7.4 数据来源 分析指标 本表的数据来源于ERP系统。基础指标：销售量 销售额 库存量

衍生指标：售罄率=销售额（销售量）/（当前库存+累计销售）* 100 %=销售额（销售量）/总进货额（量）* 100 % 2.6.7.5 分析维度

1、时间：按年-月-周

2、客户类型：销售区域-分公司-门店

3、产品：大类-中类-品类-SKU(货号、颜色、尺码)2.6.7.6 分析案例

1、分析路径示例： a)用户选择一个时间段 b)选择维度：如选择客户等

c)自由组合统计、钻取该区域产品的库存基本指标及衍生指标的值

2、主要目的：分析不同区域的门店库存状况 2.6.7.7

2.7 库存主题分析

根据前期对现有的库存相关报表调研，我们发现在的现有报表中，和库存相关的报表比较多，分别针对所有产品的进销存、应季产品的订销分析、往年品的消化情况，以及库存的削价预警管理等，因此在现有报表的基础上结合百胜BI的特点，我们对库存相关报表重新整合整理。本主题主要针对的库存相关业务报表进行跟踪统计分析，包含的主题有以下几个方面： 报表展示

服装行业KPI指标

1.仓库库存分析：了解各仓库当前的库存状况，方便产品规划 2.商品库存分布分析：统计商品在各个仓库的分布情况

3.库存类别分析：统计分析各个品类的商品的库存状况及类别占比，了解商品的库存结构

4.库存商品年份分析：统计分析不同年份上市的商品的库存状况，了解库存结构，便于做商品销售调整 5.库存商品季节分析：统计分析不同季节的商品的库存状况，了解库存结构，便于做商品销售调整 6.库存排名分析：统计分析产品的库存状况，根据产品库存调整产品策略，从而合理配货

2.7.1 仓库库存分析

2.7.1.1 2.7.1.2 2.7.1.3 2.7.1.4 分析目的 分析主题 数据来源 分析指标 及时了解各仓库的库存状况，合理进行产品规划

销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存数 衍生指标： 2.7.1.5 分析维度

a)客户：总部-区域-门店 b)销售类型：代理、托管、直营

c)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.7.1.6

2.7.1.7

报表展示

分析案例

服装行业KPI指标

2.7.2 商品库存分布分析

2.7.2.1 2.7.2.2 2.7.2.3 2.7.2.4 分析目的 分析主题 数据来源 分析指标 统计商品在各区域的库存数，并对库存进行区域排名

销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存数 衍生指标： 2.7.2.5 分析维度

a)客户：总部-区域-门店 b)销售类型：代理、托管、直营

c)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.7.2.6 分析案例

仓库库存表统计了每个商品代码对应的商品在各区域的库存数和区域排名，选择要查看的维度就能看到每个商品代码的库存状况。当点击某个商品代码时，与该代码对应的商品各区域的库存状况会在右边的仓库库存表中展现，2.7.2.7

2.7.3 报表展示

库存类别分析

2.7.3.1 2.7.3.2 2.7.3.3 2.7.3.4 分析目的 分析主题 数据来源 分析指标 统计分析各个品类的商品的库存状况及类别占比，了解商品的库存结构 销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存数 衍生指标：

a)类别占比=该产品的库存/大类的总库存 b)总占比=产品的库存/总库存

2.7.3.5 分析维度

a)客户：总部-区域-门店 b)销售类型：代理、托管、直营

c)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.7.3.6 存的比例。

库存占比: 库存占比用饼图展示了品类的库存占比，通过 按钮切换可以分别查看大类和小类的库存占比。饼图中每一种颜色对应一个大类或小类，把鼠标在一种颜色上停留就会出现所示的突出显示画面，便于直观查看。

库存数: 库存数用条形图展现了品类的库存数，通过 按钮在大类和小类的库存数之间切换。2.7.3.7

报表展示

分析案例

库存结构分析: 短衬的类别占比是指短衬的库存数占衬衫的库存数的比例，短衬的总占比是指短衬的库存占总库

服装行业KPI指标

2.7.4 库存商品年份分析

2.7.4.1 2.7.4.2 2.7.4.3 2.7.4.4 分析目的 分析主题 数据来源 分析指标 统计分析不同年份上市的商品的库存状况，了解库存结构，便于做商品销售调整 销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存数 衍生指标：

a)总占比=产品的库存/总库存

2.7.4.5 分析维度

a)客户：总部-区域-门店 b)销售类型：代理、托管、直营

c)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.7.4.6 存的比例。

库存占比: 库存占比用饼图展示了品类的库存占比，通过 按钮切换可以分别查看大类和小类的库存占比。饼图中每一种颜色对应一个大类或小类，把鼠标在一种颜色上停留就会出现所示的突出显示画面，便于直观查看。

库存数: 库存数用条形图展现了品类的库存数，通过 按钮在大类和小类的库存数之间切换。2.7.4.7

2.7.5 报表展示

分析案例

库存结构分析: 短衬的类别占比是指短衬的库存数占衬衫的库存数的比例，短衬的总占比是指短衬的库存占总库库存商品季节分析

2.7.5.1 2.7.5.2 2.7.5.3 2.7.5.4 分析目的 分析主题 数据来源 分析指标 分析不同季节上市的商品的库存状况，了解库存结构，便于做产品销售调整 销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存数 衍生指标：

a)总占比=产品的库存/总库存

2.7.5.5 分析维度

a)客户：总部-区域-门店 b)销售类型：代理、托管、直营

c)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.7.5.6 存的比例。

库存占比: 库存占比用饼图展示了品类的库存占比，通过 按钮切换可以分别查看大类和小类的库存占比。饼图中每一种颜色对应一个大类或小类，把鼠标在一种颜色上停留就会出现所示的突出显示画面，便于直观查看。

库存数: 库存数用条形图展现了品类的库存数，通过 按钮在大类和小类的库存数之间切换。分析案例

库存结构分析: 短衬的类别占比是指短衬的库存数占衬衫的库存数的比例，短衬的总占比是指短衬的库存占总库

服装行业KPI指标

2.7.5.7

2.7.6 报表展示

库存排名分析

2.7.6.1 2.7.6.2 2.7.6.3 2.7.6.4 分析目的 分析主题 数据来源 分析指标 统计分析产品的库存状况，根据产品库存调整产品策略，从而合理配货 销售业绩报告对象主要包括：总监及以上级别(区域总监、总经理、董事长)等

本表的数据来源于ERP系统。基础指标：库存数 衍生指标：

a)类别占比=产品的库存/品类的库存

2.7.6.5 分析维度

a)客户：总部-区域-门店 b)销售类型：代理、托管、直营

c)商品维度：商品年份、商品季节、商品大类 2.7.6.6 2.7.6.7

分析案例 报表展示 大类库存排名，小类库存排名 当选择某个大类时，以上图表会分别展现相应大类及其下小类的库存排名

第五篇：说课堂-呼叫中心运营的关键KPI指标

呼叫中心运营的关键KPI指标

首期说客堂第一位分享说客——张彬，现任民享财富的用户体验总监。2003年进入呼叫中心行业，曾先后就职于工商银行和民生银行，并经历了两家客服中心从组建到成熟阶段，令他荣幸的是在民生十年期间，有幸管理过上千人的客服团队，并带领自己的客服团队连续3年获得银行的最佳客服中心。

本期说客堂，说客张彬将以金融行业严谨的视角解读他所认为的关键KPI指标，并与大家分享从业13年期间对呼叫中心运营的一些感悟与心得。以下内容为文字实录，有部分删减。

大家好，我觉得呼叫中心KPI管理目的定义，还是有必要跟大家做一个介绍，“呼叫中心的运营管理者们通过分解运营目标制订各种KPI指标，通过KPI指标来引导座席代表行为，从而达到完成项目运营目标。”为什么老提到座席代表？因为很多呼叫中心都是自上而下的，但很多客服人员却对KPI指标不知道，这对我们的管理实际上是有一些障碍的。我的想法是将关键的KPI指标分成效率指标和质量指标。

效率指标：员工利用率、小休次数、平均处理时长、自主服务解决率、服务水平； 质量指标：质检分数、一次解决率、客户满意度；有人说客服中心常用的28个KPI指标，为什么我只拿出5个，相信很多朋友是中小型呼叫中心，如果能够做到几千人的callcenter，咨询热线：400-686-9015网址：www.xiexiebang.com

地址：北京亦庄经济技术开发区地盛北街1号18号楼5层（北京云基地）

KPI指标一定是越多越严谨，但中小型呼叫中心我希望是小而精的，一定不要走大而全。大而全的最后就是指标根本完成不了，容易把自己拖累死。

效率指标

员工利用率：通话时间+空闲时间，除以签入系统的时间

很多呼叫中心考核座席是按接听数量，而我则是考核员工利用率。原因是人都会有惰性，而抽检比例又不可能达到10%，不能操控座席的每一条录音，考核接听数量导致的最恶劣情况就是，座席为了提高接听量，接起客户电话后直接挂掉。

高效的员工利用率大概是90%，员工要到90%的话，用8小时算一天会给自己留出45分钟离席+侍候的时间，其余全是在通话或者是等待空闲状态。当达到90%后，座席的效率会非常高，不需要考核接听通数。

小休次数：座席离开座位，把自己的状态放置在小休状态的次数

一些晋升空间比较狭小的员工，经常会出现不断的离席状态，将自己的接听量放在最后一个。这样频繁的操作，其实就是在逃避工作量。这个指标在民生很严苛，每天不能超5次，超过5次直属领导和员工要写书面说明的，我认为5-7次的小休次数是可以的。作为中小型的呼叫中心大家有必要关注这个问题。

平均处理时长：将所有通话时间，加上所有话后处理时间，总和除以总通话次数

如果说员工平均通话时长很长了，那就意味之他业务知识不过关，查找知识库的时间很慢，打字效率很低。将平均处理时长定到2分30秒，员工利用率定到90%，小休次数定到5次，基本上员工的工作量非常饱和。如果能够达到这个指标，员工一定是比较不错，不需要考核接多少通电话，肯定能够完成。如果通数越多的话，反而员工的满意度和疲倦期会增加，员工的请假和离职率会上升。

自助服务解决率：使用IVR自动语音查询系统和交互式Web应用程序占总呼叫量的比例 目前银行，电信都已经开始在用了，引导大家通过电话的ivr语音，或者web自主的应答式做交互，好的callcenter能够达到50%的比例。将自主服务解决率提升，首先能够降低人员的使用降低员工的疲劳度，其次能够降低单呼成本。

服务水平：规定的秒数里面（例如20秒或30秒）接起了多少％的电话

我们很多都是互联网公司的呼叫中心，从用户体验出发需要设置这个指标。我认为规定在20-30秒之间是可以的，百分比不宜过高，在75%-90%之间根据业务量找一个合适的值就可以。有的同事说我要不要设到100%，我觉得没有必要，设置100%就是人力浪费。

咨询热线：400-686-9015网址：www.xiexiebang.com

地址：北京亦庄经济技术开发区地盛北街1号18号楼5层（北京云基地）

质量指标

质检分数：质检人员听座席员的录音档，然后进行评分。质检评分主要分成正向评分和负向评分

最常见的就是质检，有的呼叫中心质检是这样的，把月考成绩，工单质量，投诉质量，都放在一起，我觉得也是可以的。我认为质检分数是一个相对主观的分数，定期要制定质量评分，中大型呼叫中心比较重视这个指标，保证解答准确率是否严谨就可以，这个权重以后可以在探讨。

一次解决率：客户来电当中，第一次就把客户问题解决的比率

大中小呼叫中心都有必要考虑这个指标，提到这个指标我们会提到重复来电，72小时之内同一号码甚至同一客户会不会再次来电。客户重复来电越多，说明解答的准确度越低，处理效率越低，客户满意度会下降。反之一次解决好，整体的来电量就会下降，整体的呼入量就会减少，客服的疲劳度减少，客服的解答准确率越准确，客户的满意度越高。我认为现在任何一个以客户体验为核心的呼叫中心，都要把一次解决率放到很关键的位置。考核时间我建议是72小时，这个指标如果低的话，对呼入量，对上面的效率指标都有帮助。

客户满意度：客户对呼叫中心提供的服务满意程度，一般客户关注的合同的完成质量和最终顾客的满意程度

我认为客户认可是对客服最好的检验，甚至比质检还要重要，衡量一个客服是不是很好，满意度能够说明一些问题，我认为75%以上是一个合格的指标。

呼叫中心运营的7点建议

1、为呼叫中心建立适当的服务水平目标；

大家不要说中国移动是90%，工商银行是90%，我也要定到90%，这个指标本身不合理，定多少指标，就意味着要招多少人，如果是90%的服务水平，每高一个百分点就意味着要多一名客服，大家可以算一下北京的客服成本是多少钱，这涉及到成本核算。

2、改进运营流程和体系，涵盖多种联络渠道

现在很多中小型呼叫中心，仅依靠电话会非常忙碌，我们需要多分流渠道，比如说微信，在线客服。我希望大家在意这个流程体系，将客服在运营中位置进行前置，通过客服发现业务问题，优化业务流程，如果把客服单独的孤立出来，客服中心是不会做的太好，应该跟产品市场，营销运营团队密切结合。

3、充分理解和重视业务量预测的重要性

咨询热线：400-686-9015网址：www.xiexiebang.com

地址：北京亦庄经济技术开发区地盛北街1号18号楼5层（北京云基地）

作为管理人员要对每天的定期业务要有一个预测，比如说要给客户群发短信，发送时段一定是客户致电的高峰，需要根据业务量提前设置人员安排，如果搞不清业务量，小型的呼叫中心，几个人都能够打瘫痪了，所以说大家要充分理解和重视业务量的预测问题。

4、时刻关注指标的变化，不断更新和调整员工的排班计划以应对突发事件。

作为管理者要时刻关注特殊事件，像很多p2p公司在e租宝事件出了之后，上午出了公告下午就出现了提现高峰，几万通的电话瞬间打过来，作为管理者要对指标不断的作调整。一种常用的方法，就餐时间往后调，午休砍掉，晚班早来，休息日过来加班，管理者上线接电话，储备兼职人员，最极端的方式是断线，但不建议用。

5、让一线员工充分了解呼叫中心的特殊的工作环境对他们的要求

很多客服做到三五年的时候不知道KPI指标什么意思，不知道怎么算出来的，不知道基本公式，我觉得是一个非常灾难性的事情，要让员工充分知道他的工作要求。

6、为每个员工、小组、部门设定清晰明确的核心KPI指标

员工要知道员工利用率是多少，如果员工利用率低于要求指标，不要拖延最好当天沟通，最差也是第二天沟通；团队的KPI指标一定要设置的非常明确，中小型呼叫中心的出勤率是最大问题，员工的离职率也是重要考核指标；部门的KPI指标是衡量客服团队好坏的重要依据，好的呼叫中心不是说出来的，而是依靠KPI指标呈现出来的。

7、确保呼叫中心的各层次管理人员充分和理解掌握呼叫中心运营特点和规律

呼叫中心是从上而下的，各管理层要理解运营特点，要让大家明白之所以要设置一些班次（晚班或周六日班次），是基于业务服务特征所决定的。

Q&A

Q：

客服这么多指标，在设置KPI上有没有一些基本的思路？ A：

不同阶段有不同指标，一上来就用28个KPI指标，一定就死定了。

第一阶段客服中心组建初期，需要考核的指标：考勤，人员流失率，接通率，平均通话时长，原因是该阶段的目的是要存活。

咨询热线：400-686-9015网址：www.xiexiebang.com

地址：北京亦庄经济技术开发区地盛北街1号18号楼5层（北京云基地）

第二个阶段团队组建完毕之后，需要考核质检成绩，客户满意度，这个时候还不需要说成本因为是不精准的，要提供放弃率，和一次解决率原因是该阶段要检验团队的质量和搭建的效果；

第三个阶段新的呼叫中心模式，在线+解答+交易+营销模式，需要考虑降低成本，重复处理率，一次解决率，自助服务率。

束语

虽然我现在有很多title，但我还认为自己作为一名客服还挺好的，所有的努力一定是厚积薄发的，感谢十几年来，几百万通电话，几万个投诉处理，日夜的排班，很高兴能够跟朋友分享我的这些心得和收获，有些东西我们可以后面在沟通。最后送给大家一段话，我们一起共勉：

“怀着一颗悠然的心，在春天播种，在夏天耕耘，在秋天收获，在冬天欢喜，将一份素雅、一份充实写进生命的诗行，那样我们的人生该多么的潇洒和惬意!”

咨询热线：400-686-9015网址：www.xiexiebang.com

地址：北京亦庄经济技术开发区地盛北街1号18号楼5层（北京云基地）