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中国的鞋服行业非常发达，也诞生了很多耳熟能详的自主品牌，比如雅戈尔，杉杉，李宁，安踏，特步等，这些企业从诞生之初的鞋服加工和生产，向下延伸到分销渠道，自营门店；向上延伸到品牌运作，产品设计。在经历了20年的高速成长之后，伴随着国人消费升级、口味变迁、个性化消费的日趋明显，今天的鞋服行业已经进入一个需要提升管理，精耕细作的时代。
从行业竞争来看，淘宝，京东的兴起，带来网上消费的趋势；移动互联网，自媒体，直播带货的兴盛，促进了个性化消费，同时大大加快了流行传播的速度。从技术驱动来看，大数据，图像识别，机器学习等新技术浪潮已经从概念走向实用化。摄像头技术，人脸识别，物联网技术的迅速迭代和低成本化，数字化门店应运而生，可以更多地捕捉消费者的消费行为，购物偏好。全渠道的智能营销，线下智能化门店，C2M，供应链协同和快速反应，设计师品牌运营都是行业的热点话题。
很多领先企业已经构建了面向高层管理的管理驾驶舱/数字化董事会，然而作为鞋服零售行业作战在最前线的指挥官--门店店长，长期没有得到有效的数字化支持。本文就是探讨如何让店长更好地运作门店，提升单店绩效；更精准地理解客户，增加客户粘性；更快地赋能员工，完成日常工作。SAP分析云鞋服行业之店长分析，就是给店长配备的数字化武器。
SAP分析云鞋服行业之店长分析可以在电脑和移动设备上使用。店长由于是一线领导，最合适的方式还是移动设备，比如说iPad或者安卓平板。店长可以在门店里接待客户的同时，通过手持设备，迅速找到有用的信息。
我们来看店长分析的首页。这里可以看到对于店长的关键指标，比如说销量的进度，员工业绩的完成情况，门店获客的信息等。首页简洁明快地让店长知道自己的门店目前在整个公司和任务节点上处于一个什么样的位置。点击不同的进度条，可以直接跳到相关的业务分析。
作为鞋服零售企业，最重要的就是人、货、场三个要素，而SAP分析云鞋服行业之店长分析提供了数字化的人、货、场分析。人
首先来看“人”的情况,“人”就是围绕整体顾客的情况展开。我们希望客源是稳定的，所以每个进店的顾客，都会希望他/她能够成为会员。那么在这个页面上，我们可以方便地比较会员和非会员的购买情况。
从会员维度上，我们可以一路下钻到：金卡，银卡和普通会员。点击柱状图上的金卡会员，所有的数据会自动按金卡会员进行过滤。从图上可以看到金卡会员的平均消费水平比相应的普通会员高很多。
根据现有数据，从上图右下角的顾客画像热点图里面，我们可以看到金卡会员的消费情况，45~54岁的客群，消费能力最强，其次是35~44岁的客户。在客户画像图的左边我们还可以看到这些客群在门店里停留的时间。接下来我们来看一下所有客户的RFM模型：
最近一次消费(Recency)
消费频率(Frequency)
消费金额(Monetary)
RFM模型可以很好地分析VIP客群的消费层次，消费频率和最近跟我们的互动。不同于传统的金，银，铜会员等级，RFM是对会员的动态分析。我们可以方便地通过RFM模型构建的分析图表，来了解我们关键用户的交易模式和行为有没有发生变化。比如我们来看左下角的图，横轴是最后一次购买距今1-3个月；纵轴是购买金额的大小。距今2个月购买超过元的会员一共是+40=个，距今1个月的会员总数是50+=个。从会员购买的数量上有很大上升，不足之处是采购超过元的会员数量从下降到了50。通过RFM店长可以发现很多问题和机会，通过解决这些问题，抓住机会，就可以促进销售的进一步增长。
基于RFM模型我们可以从群体的角度来了解会员销售的变化情况，此外在会员管理中，我们也可以针对个体会员，根据FRM中最近一次交易的时间，安排店员进行相应的客户关怀服务。货
看完了“人”的情况，那么下一步我们来看“货”的情况。首先我们从总体上来掌握，哪些商品好卖，我们可以看商品分析。比如说品牌的销量占比，价格分类，销售情况等。我们也提供了销量，销售额，库存占比，按品牌的分析，可以很容易地相互比较。另外通过尺码颜色的对比分析，可以让我们比较好的了解客户的偏好。在这里也提供了本店爆款商品的销量排名信息。
在了解了商品的总体情况之后，我们就需要要进行相应库存调整。尤其是我们这些爆款商品，或者即将爆款的商品，现在的库存情况就尤为重要。因为对门店来说，我们的库位是有限的，要把宝贵的库位留给好卖的产品。在这个分析里面，我们也可以看到缺货商品，系统给出了附近可调货的门店情况。
下一步，我们要看一下我们整体的订单的履约情况。现在线上线下一体化会越来越多，很多的线上订单可以预约门店取货，甚至可以预约无货订单。有些订单存在缺货商品的情况，一旦补货动作完成，我们就可以通知客户来取货。
在今天精细化管控的时代，我们门店的每个商品，每一个SKU(StockKeepingUnit/最小存货单位),都可以设定一个目标库存。并且这个目标库存，随着产品的销售过程，也可以不断地调整来更加符合门店的实际需求。根据目标库存，我们可以计算出我们未来的补货需求。对一些特殊的商品，比如说爆款的产品，我们更需要
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