读书笔记-权重指数

2019-01-03 本文已影响32人橘猫吃不胖

《数据化管理》的读书笔记，第二章“寻找零售密码”

零售行业和我们生活息息相关，每周5天工作日+2天周末，零售的经营也是要满足消费者生活作息的，所以也形成了以周为单位的一些经营规律，像我们公司的便利店，每周的经营规律都比较类似，假设从历史数据看周三销量最高，没有特殊情况的话，下周三也会是销量最高的日子。

“以普通消费者为销售或服务对象的业态”都有这种规律

我们很多便利店都是在办公区、写字楼附近，主要消费者都是上班的人，所以工作日就很热闹，而周末基本就没什么人了；而像在商圈的店，周末的销量就会更好些，而平时也不差，毕竟人流量大。

那我们怎么判断周一到底比周二好/差多少呢？作者在这里引入了“权重指数”这个概念，

周权重指数是以某段销售周期内的历史日销售额数据为基础，以周为单位，进行权重分析处理的一种管理工具。周权重指数是一个相对的概念，一般介于7.0~14.0之间，值越大表示该店铺或企业的日销售额波动幅度越大。

周权重指数等于周一到周日每天的权重指数相加，也就是说，一周7天，每天都有一个权重值，权重高的，销售额也就高，这样，每天的一个表现情况就很直观了，日权重指数累加后就是周权重值

计算权重指数，需要统计公司 近1年 的销售数据，按周一到周日的维度统计好，像这种格式：

平时不是很喜欢用第几周这种方式，可以使用周一~周日（20180101 ~ 20180107）的拼接形式，或使用周一日期来代替。

像我们普通上班族，一般都很规律，大部分都是周一到周五上班，周末休息，法定节假日休息，因此，在这些特殊的日期，销售情况也会不同。所以，为了获得常规的销售规律，我们在分析的时候需要 将特殊日期剔除掉 ，以免产生影响

法定节假日
春节、元旦、国庆......每年国务院都会发布下一年的节假日安排，节假日这天，他已经不是普通的周几了，会影响我们寻找规律。比如：2019-01-01是元旦，也是周二，但是它已经不是普通的周二了，本来周二是上班的，现在变成了休息日，销售规律会发生变化。
法定假期的调休日
上面我们休假的时候，为了连休会进行工作日调整，比如，今年是2019-02-04开始春节假期，二月2号和3号就是调休日，需要上班，2号、3号本来是周末，但是需要上班，它就失去了周末的属性，所以也需要剔除。
行业特殊日期
还有其他的一些假期，比如：情人节、圣诞节、儿童节、妇女节等。这些日期对不同的零售业态也有影响，需要根据行业特性进行剔除。
非正常销售日
指不可抗力或人为影响的销售日，像台风、暴雨，店庆日的话，属于重大活动日期，也需要剔除掉。

一般公司的数据团队完备，或者有数仓的话，上面2部可以直接在取数据的时候就处理掉，使用 日历维度表就可以，日历表中可以标识该日期是否是节假日等，可以关联后直接剔除掉，或者导出到Excel中，手工剔除下。

先分别计算每一天的平均值，然后选取数值最小的1天为基准值，权重为1，比如下面的例子中，周三值最小，它的权重就为1，分别用其他日期去除以周三的值，倍数则为该周几的权重值，而周权重指数则为每天的日权重指数相加

举例

上面我们是用公司级数据来统计的，周权重指数为13.4，那公司下面每一家店是否都要单独取计算呢？
答：每家店都有自己的权重指数会很乱，不利于标准化应用，一般计算一个 公司级的周权重指数 ，公司统一用这个，单店使用周权重指数重新计算日权重指数。

计算分店的日权重指数，可以只选取近2个月的数据+去年同期月份的数据，既考虑了时效性，又考虑了同期的可参照性。

分店日权重指数=(平均销售额/平均周销售额)*企业周权重指数

分店日权重指数计算

上面我们在统计的时候都将特殊日期剔除了，那它们的日权重指数需要单独计算，书中介绍的方法，稍微有点儿复杂，我也并不是非常理解，这里就不分享了，感兴趣的同学自己去研究下吧，欢迎讨论。

发现规律，辅助营运
权重指数是一个相对的概念，通过分析每家店铺的权重指数，可以分析店铺的销售规律，比如：立地的不同、畅销日的不同等。我们可以根据每家店的特点，优化员工排班，门店陈列调整时间，部署送货时间等
分解日销售目标
公司都会对销售有一个目标的期望值，我们需要将目标拆解，逐步去完成，使用权重指数就可以很好地将目标拆解到每一天，来进行追踪。

日销售目标=月销售目标*(日权重指数/月权重指数)
月权重指数=当月每天的日权重指数之和

通过追踪每天的目标完成情况，可以实现销售最大化。这里可以结合“K线图”来展示。

月销售预测值=Σ日销售额/(Σ日权重指数/月权重指数)