1、员工流失率可能会大于100%吗？为什么

2、2014年某个零售商场的的盈利目标是-2,000万元（这个就可以称之为战略性亏损目标吧），如果亏损2000万就是100%达标，但是最后实际完成了-1,000万元，请问完成率是多少？

答：1、流失率可能会大于100%，例如某部门月初有20名员工，本月全部离职，月底人数0，按昨天的公式来算离职率就是200%。为什么这样？在我们心目中的离职率应该是100%才对啊，这就是离职率的公式多样性。改天写篇文章详细说明；

2、当目标为负数时计算完成率的公式会有点复杂，完成率=（2－实际完成数÷目标数）x100%。上面的题目套入这个公式后，结论就是完成率150%，达标！有兴趣的还可以测试一下目标为-2,000万元，最后达成分别是-3,000万元，0元，1,000万元的时的完成率。

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丑话说在前面：在分析会员顾客（或VIP顾客）各项指标之前，务必做数据清洗，因为会员消费记录中那些“非会员”消费的痕迹太重，这些销售行为会影响到你的分析：

1、会员卡在店员或收银员手中，可以随意将非会员顾客的消费刷为会员顾客消费，自己赚积分或差价。我曾经见过一个服装店铺年销售的六成都来自于几张固定会员卡产生的销售；

2、晒卡一族，在互联网上公开自己拥有的某些品牌的会员卡号，其他网友就可以凭此号码去店铺享受会员价格购物，而晒卡人则可以赚到相应的积分（因为很多专卖店可以不用出示会员卡就可以享受会员待遇）。我们曾经监控到一张会员卡，一天内时间在祖国的8个城市产生了14次购物纪录。现在很多公司的对策是要求顾客出示会员卡后才能享受会员权益，但是这样造成会员使用的不方便，从而影响销售。未来随着科技不断进步，特别是智能手机的普及，这个问题会很快得到解决的。

这两种情况的销售都是真实记录，但却不是会员的消费记录，需要在做会员对应分析时根据刷卡频率异常的原则剔除掉这些记录。记住不是剔除销售记录，只是去掉会员消费记录。作为数据分析人员可以专门设定一个异常卡消费指数，就是计算异常卡占总销售的百分比。用它来监控门店、分公司等的数据异常状态。

会员数据分析还需要注意的一项是必须要求店铺尽可能准确的录入顾客的基本信息，包括出生日期，手机号，性别，职业等。基础信息越多，可供分析的维度就越多。

【新增会员数】

新增会员数=期末会员总数-期初会员总数

如果将会员看着是企业的财富，新增会员就是在不断的积累财富。大部分零售企业会把这一项作为店铺员工KPI考核指标之一。

【会员增长率】

会员增长率=某段时间内新增会员数÷期初有效会员数x100%

会员增长率体现企业会员增长速度的一个指标。

【会员贡献率】

会员贡献率=会员销售总金额÷销售总金额x100%

会员贡献率不是越高越好，在每个企业会有一个合理的区间，例如传统零售女装品牌的合理会员贡献率大约在30-70%之间，太高就显得新增顾客太少，增长被局限了，太低则没有稳定的销售来源。行业不一样这个区间段也会不一样，店铺间也会不一样，例如商业区的店铺和写字楼、社区店铺的会员贡献率都是是不一样的。

【有效会员数】

会员总数多不一定强，有效会员数多才是硬道理。有效会员就是满足一定贸易条件的会员。随着企业的发展，必然会存在很多在一段时间内没有交易过的会员，这些会员实际上已经没有任何的价值了，需要在分析中剔除出去，否则会员分析也没有意义。有些公司会在系统中直接停掉顾客的会员资格，大部分公司则让他们静静的躺在系统中。有效会员的贸易条件一般根据时间和交易量来设定，例如在12个月内必须有至少一次消费，6个月内必须有不少于3次消费记录……这两个设定标准需要结合顾客的消费频率来定，行业不同标准也会有差异。有效会员是一个滚动概念。

【有效会员占比】

有效会员占比=有效会员数÷累计会员总数x100%

不过由于累计会员数的时效性不强，这个指标的实际意义并不大。

【会员回购率】

会员回购率=某段时间内有交易的老会员数÷期初有效会员总数x100%

会员回购率也叫会员复购率，一般用在月、季和年度的分析上，会员回购率是衡量顾客忠诚度的一个指标。严格的说这是一个老会员的回购率公式，因为期间新增会员的回购不包含在其中。

回购率和回头率常被误解为一回事，其实会员回购率和会员回头率是有区别的，回头率公式中的分子应该是某段时间内到达过店铺的会员，他们不一定实施了购物。对于店铺来说，先得让顾客回头，其次才是回购，所以这两个指标是有先后顺序的。没有高的回头率，哪来的高回购率，所以零售商们都在想尽办法促使会员顾客高频次的回头。

【会员流失率】

会员流失率=某段时间内流失掉的会员数÷期初有效会员总数x100%

这个指标反映了会员顾客的流失速度，也反映了企业营运现状，它和会员增长率是一对相向指标，建议每月都追踪这俩个指标。会员流失有它合理的一面，例如对定位在20-30岁的服装品牌来说，顾客年龄变大自然就会流失，再如对超市来说，如果顾客搬家了，流失也是合理的。建议大家继续用人货场的思维逻辑来分析一下“影响会员顾客流失的那些因素”。

会员流失率反映了顾客总量的流失情况，却没有办法反映出流失顾客的质量，流失掉一个客单价为300元和流失掉客单价为3000元的顾客显然不能化等号。

【会员回购频率】

会员回购频率1=某段时间内所有会员消费次数÷（期初有效会员总数 期中新增会员数）

会员回购频率2=某段时间内所有老会员消费次数÷期初有效会员总数

该指标反应会员顾客在某个时间段内的消费频次，分析这个指标选取合适的时间周期很重要，时间周期太短，这个值基本上就接近为1.0，没有丝毫意义。服装专卖店、手机专卖、电器专卖等按12个月为一个滚动周期，百货商场一般用3或6个月为一个滚动周期，超市可以按1或3个月来滚动分析。3个月为一个滚动周期并不是说一个季度才分析一次，而是每个月都可以分析，只是每次分析的都是最近三个月的数据。

细心的读者可能已经发现回购频率公式中的分母是有效会员总数，而不是有交易的会员总数。其实可以是有交易的会员总数，只是意义不一样。

会员回购频率3=某段时间内所有会员消费次数÷期间有交易的会员总数

会员回购频率4=某段时间内所有老会员消费次数÷期间有交易的老会员总数

某商场截止到2013年第二季度末有效会员总数为4.5万，在2013年第三季度新增会员0.5万人。在第三季度会员总消费次数是15万次，其中老会员消费次数为14万次，有交易的老会员2.0万人。

根据上面的公式我们可以依次算出：

会员回购频率1为3.0【3.0=15÷（4.5 0.5）】

会员回购频率2为3.1【3.1=14÷4.5】

会员回购频率3为6.0【6.0=15÷（2.0 0.5）】

会员回购频率4为7.0【7.0=14÷2.0】

从这个案例可以看出这四个公式各有侧重，公式1和2侧重于研究回购频率的趋势，公式3和4侧重短期会员购买行为分析，零售企业在实际使用时应该以老会员的分析为主。

会员回购频率孪生指标是会员平均回购天数，也就是会员平均多少时间来消费一次。这俩个指标都是研究顾客忠诚度的。

【平均年龄】

平均年龄=某个时间点会员年龄总和÷有效会员总数

平均年龄是衡量品牌定位的一个标准，不过这个指标受数据源的影响非常大。有很多顾客不愿意提供自己的私人信息，还有就是终端店员不负责任的录入数据，所以在系统中很可能看到上有古稀老人，下有婴儿的年龄数据。解决办法之一是要求店员准确录入，下策是根据顾客外貌判断大致的年龄录入系统，第二种方法是在分析平均年龄的时候剔除掉这部分信息。如果你的品牌定位的年龄是20-30岁的人群，系统中有些90岁以上的顾客数据就足以把你的平均年龄拉大好几岁。对年龄的扩展分析是将顾客年龄分段分析，就是年龄段分析。

平均年龄属于对顾客基础信息分析的范畴，这个范畴还包括对性别、职业、地域、收入等。

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以上的指标分析来自于我的书【数据化管理：洞悉零售及电子商务运营】，值得大家读读。