?終端業績，是服裝行業零售管理的一個重中之重。是企業里從終端店鋪到督導再到經理及總監，各個級別管理者均極為關心的核心內容之一。因此，對終端業績進行診斷分析，亦是一項較為常用的工作。近年來，終端業績下滑的情況，在服裝行業許多企業均有發生，僅看2014年度一季報鞋業幾家上市公司數據，可知單店同比增長率少的負兩三個點，多則接近下跌十個點。這個現象的背后，有企業內因，也有行業外因。本文便借此，舉例一個具體終端某月業績下降的場景，以直營業務管理者的角度，基于可能獲得的數據，闡述終端診斷的若干內容。當在常規的業績監控中，對當期所有終端，進行可比同比增長率倒序排序。關注TOPN的終端。從上往下開始逐個觀察終端具體情況。假設某終端某月度業績有提示同比下降預警，如下降超過20%，下滑排名靠前，下面開始對其展開單店診斷分析。首先，關注終端的業績趨勢，通過趨勢分析，結合月度業績同比增長率以及達成率展開時間軸上的發展情況分析。了解：本年度至今，有幾個月度業績下降，幾個月度沒有達成目標？幾個月度的增長率或是計劃達成率低于平均水平，低于同類可比終端的平均水平？關注年度計劃相對達成率，有沒有風險？基于以上數據，分析此終端是本月單個月度業績下降，還是今年以來各個月份業績均不理想，從年度角度上來看對計劃達成影響多大；簡而言之，通過趨勢觀察，了解是一時的問題，還是累計的問題，嚴重否？

其次，終端店鋪的外部競品品牌數據；大部分服裝零售企業的終端都有收集同場競品終端店鋪的業績數據。說白了，通過此部分數據的對比，大致了解是自己一家店鋪在下滑，還是大家普遍情況不理想。對于零售業終端業績的分解，有一個經典公式：

終端店鋪業績=客流數×進店率×進店試穿率×試穿成交率×連帶率×平均單價這些指標中，基于系統可以采集到進店人數，部分企業通過手工統計采集試穿人數也是可行的。那么，運用進店人數、試穿人數、進店試穿率、試穿成交率、連帶率以及平均單價等指標，通過對比（與自身往期值、當前可比終端平均數據及標桿數據等）發現其異動，以判斷可能存在的問題。如：

進店人數，可能與客流相關，也可能與陳列等因素相關；店試穿率、試穿成交率，可能與貨品相關，也可能與成交技巧相關；連帶率與客單價，可能與終端店鋪員工的連帶銷售能力及銷售高價格商品的能力相關；不能指望通過這些指標便能準確定位到問題所在，但通過逐個方面的評估與檢查，發現終端店鋪現場管理中的不足之處，診斷之后可以進行針對性的提升。人員流動，從“人”的角度進行探究，期望結合人力資源相關的數據，對終端店鋪的人員團隊方面進行一個了解。這方面的數據，目前的應用是不多的。舉例一下，可以通過關注員工離職率，掌握終端人員穩定性，間接的看出終端的凝聚力與執行力。另外，更換店長這樣的事件，亦可視為重要情況。試想，結合終端的離職率與店長更換事件，查看終端業績的趨勢狀況，一定是很有意思的一項應用。此為從一線員工，“人”的角度來評估，來看團隊有無問題。

VIP顧客消費狀況。對于較為重視VIP管理的企業，可運用終端的VIP相關指標進行分析。譬如，VIP消費占比及一個月內有消費的VIP顧客占比等，通過其趨勢發展曲線，來了解此終端的VIP顧客貢獻度及VIP顧客群體的發展或流失情況。對于那些比較依靠VIP消費的企業，如果終端店鋪的VIP顧客群體存在消費流失的情況，那業績也很可能存在同步的下滑。此為從外部的主體，“顧客”的角度，尋找業績異動的可能因素。既然有“場”、“員工”與“VIP顧客”這些方面的剖析，那么也可以嘗試著從“貨品”的角度進行解讀，譬如貨品結構的差異等。以上所述各點，是對示例的終端店鋪業績下滑場景，展開多角度的一系列的評估分析，以圖可以輔助管理人員或分析人員找到業績下滑之原因所在。事實上，如果的對于業績的上升，也可以依此展開。當然，所列因素，不能確保全面，是隨著企業需求或可采集的數據狀況可以進行補充的。說到可采集的數據，想要更全面更準確的定位問題，就需要