5.是否应当从销售数据中排除某次团购商品的大金额销售信息呢？

　　在分析某种商品是否是“滞销”时，总要分析它的销售数据。那么，是否在销售数据中保留超出平时销售很多倍的特殊销售事件？

　　例如某个商品在1～30日的销售数量为3个，而在31日商品的销售数量为100个，这个数据如果参与数据分析，那么下周就会订货数字就会产生巨大的差异。门店的库存数量是为了保证正常的商品销售情况，不是为了某一次的突发销售事件而在囤积商品。因此，对于零售门店的大型团构销售是绝对不能参与商品的经营分析中。

　　当然，当前大部分的零售软件都会将这种异常数字予以排除在外，因为这种情况的数据保留并参与销售分析，容易产生巨大的分析差异，不符合门店的实际销售情况。

　　有些零售企业对于团购销售的商品，并不是在前台收款机的POS上进行收款结算，而是统一由门店的客户服务部或者团购服务部门进行相关的服务，并将其团购脱离正常的数据类型进行销售统计。因此也使团购数据不会出现在“滞销”判断中。

　　6.是否为了某个固定购买某个滞销商品的大客户而保留商品位置呢？

　　在零售企业的门店中，有些时候，会遇到这样一个尴尬的局面：该种商品的正常销售不是很好，一直是处于淘汰的边缘，但是有一个固定的大客户会定期对其购买。

　　基于这种情况，门店应当从三个方面进行分析解决：

　　其一，从商品的自身角度发现销售潜力，这个商品是否具有可扩大销售的特点，能否吸引更多的消费者购买？是否能够通过销售该种商品拉动其他商品的销售？

　　其二，从消费者的角度出发，这种商品能够满足消费者的哪些需求？门店内是否有可替代的商品？

　　其三，该集团客户的消费能力是多少？门店能否通过该种商品获得一定的利益？

　　在通过上述的评估之后，如果通过商品的分析找出改变商品销售的突破点，那么这是最好的现象。如果不成功，门店通过介绍比较畅销的可替代品改变消费者的消费习惯，从而达到平稳调整商品品类结构的目的。

　　下策就只有合理评估消费者的消费能力和绩效，选择是否放弃该客户。如果门店需要继续服务该客户，那么可以通过了解客户的需求情况，根据客户的周期性需求规律，直接由配送中心（如果是厂商发货，容易影响到零售终端的利益）发货到客户办公地址进行验收，这样既不影响门店的单位销售业绩，也能够保住这个重要的零售客户。

　　贴块：针对大型消费客户的RFM模式分析

　　在评估和判断该客户的购买绩效时，我们可以参考RFM模式。R（Recency）表示客户最近一次购买的时间有多远，F（Frequency）表示客户在最近一段时间内购买的次数，M（Monetary）表示客户在最近一段时间内购买的金额。

　　最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是什么时候来店里、在你的超市买牛奶最近的一次是什么时候。

　　最近才买你的商品、服务或是光顾你商店的消费者，是最有可能再向你购买东西的顾客。再则，要吸引一个半个月前才上门的顾客购买，比吸引一个半年多以前来过的顾客要容易得多。这里所蕴涵的营销哲学就是——与顾客建立长期的关系而不仅是卖东西，会让顾客持续保持往来，并赢得他们的忠诚度。

　　消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。我们可以说最常购买的顾客，也是满意度最高的顾客。如果相信品牌及商店忠诚度的话，最常购买的消费者，忠诚度也就最高。增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处获取了市场占有率，由别人的手中赚取营业额。

　　消费金额是所有数据库报告的支柱，也可以验证“帕雷托法则”——公司80％的收入来自20％的顾客。如果你的预算不多，那你就可以考虑瞄准其中一些重点的消费客户。

　　RFM是测算消费者价值最重要也是最容易的方法，我们可以尝试去使用这个指标综合考评我们的重点消费客户——如果该客户很久都已不来，且最近频率越来越低，即使来了购买量也不大，则可认为本店商品结构不适合该客户，可以舍弃“滞销品”。

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