美容院数据分析讲课讲稿.pdf

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1、 美容院数据分析 精品文档 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除 没有大数据的分析，就不知道我们的优势与劣势;没有大数据的管控，就不知道每一次的决策是否正确;没有大数据的指引，我们就会茫然不知该往哪儿。在当今美容会所中，很多经营者都在推行着数据化管理，究竟美容会所中关键的数据有哪些?这些数据背后又存在着美容会所生存的哪些秘密?那么今天我将分享会所的 18 大数据分析管控计划：一、员工数据 1、店长、顾问：业绩、客数和客次、到店率、客单价、整店相比往年增长率、增长来源;重点分析顾问的售前、售中、售后服务与销售能力;2、美容师：指定客数、年服务客次、客单价、项目掌握能力(专业、操作、销售);重点分

2、析出该员工的工资来源，现金业绩高还是手工收入高，常规项目高还是特殊项目高，该员工勤快还是懒散数据下一目了然;3、员工 VS 顾客分析：为何同样的工作时间，收入却有不同，试问优质顾客都在谁的手上，难道优秀员工靠的仅仅是运气吗?4、员工 VS 项目分析：指定率高、满意度高、技术好、客情好、工资却不高，亲，是不是忽略了院里真正出钱的大项目了呢?二、顾客数据 5、罗列出会所全部客户的消费档案，包含：姓名、顾问、指定美容师、去年总现金消费、去年未消耗卡金、老客还是新客、上了哪些项目、项目余次是多少，此表非常重要，千万别怕麻烦，录入电脑后有重用，2 年也仅需这一次，来年只需上新客档案即可;6、根据顾客去年

3、消费金额、普及项目、到店率、平均月消费，将顾客分为ABCD 类，这样做的目的一是让员工完全清晰业绩是从哪些顾客来的，A 类顾客都在谁手上，二是要立刻计划不同类型顾客的不同服务流程、不同点心水果、不同生日礼物、不同预约制度、不同护理房间等;7、客户到店率分析：详细的顾客到店率分析可以看出顾问的工作成绩，反预约成果、售后跟踪成果、常规项目普及率、包括顾问对项目的专业程度、美容师技能的专业度;精品文档 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除 三、项目分析 8、将店内所有项目盘点，分为面部高中低、身体高中低、仪器高中低、口服高中低、特殊项目等，按照纳、留、养、提、耗的原理将项目分类;9、顾客 VS 项目

4、分析：这一条相对会麻烦一些，将 ABCD 类的顾客和所有的品项对应起来分析，看看院内的项目普及率情况如何;重点分析每个项目的普及人数，以及普及在 ABCD 哪一类顾客;10、分析各项目产能盘点表，根据百分比评选：业绩排名前三、普及人数排名前三、平均客单价排名前三、看看我们的项目中美容占多数还是美体占多数;11、分析各项目业绩构成汇总表，分别是现金+划卡，各项目总业绩占全院总业绩的百分比，进行排名，再分析有的项目为什么高，高的原因是什么?有的常规项目为什么普及率不够，原因在哪里?12、分析完项目之后，仔细想想，业绩不高的原因是：项目不够?还是项目普及率不高?还是到店率不高?13、员工 VS 项目

5、技能分析：各项目员工的掌握能力如何?培训系统、考核系统是否建设?14、制定详细的 ABCD 各类顾客的服务流程，接待流程，项目匹配度，新年项目替换计划，将老的一些项目和未耗卡金替换为新的项目，顾客满意度将会更高;15、根据 ABCD 不同类别的顾客，量身定制新年的消费计划，避免每一次来都销售，为顾客做好健康管理规划，私人定制：美容、美体、养生、口服、仪器、微整、抗衰，360 度提供高端专属定制服务;16、根据员工去年的收入数据，详细分析新年员工的成长计划、培训计划、考核计划、制定今年的成长目标，例如今年各层次员工收入翻一倍;17、根据顾客大数据分析，今年春季的计划，是纳客、还是激活老客、是需要大力提升大客、A 客?还是大力普及 B 客、C 客基础项目、提升到店率，不同数据将制定不同的战略和战术;精品文档 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除 18、最后做整院十项大数据汇总分析，分别是：总业绩、总耗卡、总客人数、总客次数、平均人次客单价、年度新客成单人数及金额、年度净利润、退卡、投诉、员工流失、产品成本。