admin 一、零售通怎么导出数据？
零售通有一系列的导出数据功能，可以方便用户将所需数据导出到文本、EXCEL、PDF等格式的文件中。
用户可以在需要导出的页面中，选择“菜单-数据导出”，根据实际情况，选择所需的数据条件，点击“导出”按钮即可完成数据导出操作。
二、零售数据发展
零售数据发展：未来零售行业的核心驱动力
随着科技的进步和互联网的普及，零售行业正在经历前所未有的变革。在这个变革中，零售数据的发展起到了至关重要的作用。它是未来零售行业的核心驱动力，因为它提供了无数的机会和挑战，让我们更好地理解消费者，提升购物体验，并实现更高效的运营。 零售数据是指零售企业在销售过程中收集的各种数据，包括销售量、销售额、顾客行为、商品库存、地理位置等信息。这些数据可以帮助企业了解市场趋势，预测未来需求，优化供应链管理，提高运营效率，以及制定有针对性的市场营销策略。 在过去的几年中，零售数据的发展已经取得了显著的进步。首先，大数据和人工智能技术的广泛应用，使得零售企业能够处理和分析大量的数据，从而获得更深入的洞察。其次，移动支付和电子商务的普及，使得零售数据的收集和传输变得更加便捷。最后，社交媒体和数字媒体的兴起，为零售企业提供了更多的数据来源和营销渠道。 然而，零售数据的发展也面临着一些挑战。首先，数据的准确性和完整性是一个重要的问题。由于数据来源的多样性和复杂性，零售企业需要采取有效的数据清洗和验证方法，以确保数据的准确性和可靠性。其次，数据的安全性和隐私保护也是一个不容忽视的问题。零售企业需要采取有效的安全措施，以确保数据不被泄露或滥用。 展望未来，零售数据将继续在零售行业中发挥关键作用。随着技术的不断进步和市场的不断变化，零售企业需要不断探索和创新，以充分利用零售数据带来的机会和挑战。这将需要更多的专业人才和技术的支持，以帮助企业更好地理解和应对市场变化。 总的来说，零售数据的发展是未来零售行业的核心驱动力。它不仅提供了无数的机会和挑战，也推动了零售行业的创新和发展。对于零售企业来说，如何有效地利用和管理零售数据，将成为他们在竞争激烈的市场中取得成功的重要因素。 在未来，我们期待看到更多的创新和突破，以推动零售数据的发展和应用，为零售行业带来更多的机会和价值。三、中汽数据终端零售数据怎么查？
中汽数据终端零售数据可以通过以下步骤进行查询：
打开中汽数据官网（http://www.cada.cc/）。
点击页面上方的“数据产品”选项卡，选择“终端销售数据”，进入数据查询页面。
在页面的查询工具栏中，选择所需要查询的品牌、车型、地区和时间范围等信息，点击“查询”按钮。
在查询结果页面中，您可以看到所选择的品牌、车型在不同地区、时间范围内的终端销售数据，包括销售数量、市场份额、平均价格等信息。
请注意，中汽数据的终端销售数据仅供参考，请谨慎使用。
四、如何分析零售数据分析？
大量来自零售企业的BI数据可视化分析咨询就已足够说明：在大数据飙升、市场竞争越来越讲究效率的当下，系统自带的报表功能早已满足不了零售数据分析高效、深入、直观易懂的分析需求。无法及时对大量零售数据进行深度分析挖掘，也就无法有效地指导经营决策。
零售数据分析软件不更新换代，失去的不是短时间的盈利，是更长远巨大的商机。系统自带的报表功能能够实现固定报表自动化，如日报、周报、月报等重复性报表的数据查询，但在响应业务变化挖掘数据信息，实现数据驱动业务等效果上却无法给予有效支持。而BI智能零售数据分析软件则可面向不具备IT背景的业务人员。在无需IT协助的前提下，通过自主分析实现业务探索、追踪业务落地情况，真正实现“数据驱动业务”的效果。
简单来说，使用BI数据分析技术做零售数据分析，你将获得以下的明显改变：
1、你将以更快的速度掌握销售趋势、门店销售、成本利润等零售数据分析
奥威BI零售数据分析_会员销售分析
如果你在使用奥威BI数据可视化分析软件的同时，还搭配了奥威BI零售行业数据分析方案，那么恭喜你。只需更新数据，你就能立即获得一整个企业完整的零售数据分析。这是因为奥威BI零售行业数据分析方案自带分析模型与零售数据分析报表模板，因此只需更新数据，系统即可智能匹配并完成各项数据运算、分析挖掘，形成图形化零售数据分析报表。
即使没有搭配奥威BI零售数据分析方案，在以拖拉拽为报表制作模式、点击应用为智能分析功能使用模式的奥威BI数据可视化分析软件上，你也能根据业务变化快速制作新的零售数据分析报表。
2、你将可以根据自己的分析思维和需要，秒速获得所需的分析报表
奥威BI零售数据分析_联动效果
根据自己的思维变化、个性化分析需求去灵活分析数据，秒速获得更适合自己的数据分析报表，才能更灵活及时地掌握销售变化规律，以数据为动力支持引导销售，提高零售企业的销售额、销售利润。同样地，由于可更灵活地根据需求自助式分析数据，不同部门的员工都能实现数据驱动业务，提升业务能力的效果。
在奥威BI数据可视化分析软件的demo平台上，打开任意零售数据分析报表，都能体验秒响应的自助式数据分析效果。
3、对同一组数据，你将获得意想不到的观察分析效果
别人家的零售数据分析报表只有一个固定的分析角度，但BI零售数据分析报表却具有多个。高效联动、智能钻取（任意钻取）、筛选、多维动态可视化分析等，在众多智能分析功能的共同支持下，你能通过联动多个主题分析图表进行联合分析，或者以数据关联为纽带顺藤摸瓜挖出整个数据链，又或者自行筛选数据、修改字段与维度组合来切换不同视角分析数据。在这种多维度的分析挖掘下，你将得到一个更为高效、透彻的零售数据可视化分析体验。
4、你将能够更直观清晰地看到整个零售情况
只需简单地点击，大到整个零售数据业务，小到个人业务完成分析都将一一直观呈现在眼前。因此不管是要发现并解决眼前的零售业务问题，还是要制定整个企业的战略策略，你都能通过简单的操作来获得足够的数据支持。
零售企业要提升零售利润不能只着眼于当下，还需放眼于未来，能够随时根据零售市场动向快速制定、修正经营策略，而在这个过程中少不了借助BI零售数据分析报表的帮助。
五、主体零售份额是什么数据？
主体零售份额就是商业集团的主体部分，所售出商品占集团的百分比。
六、大零售是什么？
是指贯彻农业生产资料大零售的概念。农资大零售既包括各种资料如农药化肥种子等，还包括一览子优质农产品解决方案等。
七、如何做服装零售数据分析？
最近做接触零售分析比较多，老李就来和大家聊聊你们最头疼的门店数据分析怎么做。
先看两组指标：
核心业绩指标：销售额、销售量、客单价、客流量、连带率等过程性指标：库存趋势、销售趋势、同环比分析等
不管是区域负责人还是店长，上来就是说“这个季度销售额下降严重”、“最近客流量太低了”这类问题，关注的也都是核心指标，当讨论到库存趋势、销售额同比分析之类的，就含糊其辞，不十分明确了。
这就是我们在做门店数据分析方面的误区，我们习惯于对业绩达成的核心指标进行追踪分析，而经常忽略对过程性指标的分析，种种导致了门店管理维度不足，门店运营策略调整存在一定的滞后性，无法紧跟市场需求变化情况。
今天老李就从整体门店经营分析、异常情况分析以及会员管理三个层面，带大家体系化学习如何通过门店分析，更好地进行门店管理。
开始讲方法论之前，先给大家分享一本零售行业的数字化场景手册，包含电商、门店管理、精益生产、供应链等多种场景，有需要的可以看一下：
消费场景手册门店经营分析
“门店选址决定门店经营业绩的下限，而门店店长决定门店经营业绩的上限。”
企业会投入大量成本进行门店选址，但对店长的管理和培训是不到位的，所以会出现同一个门店由不同的店长经营，业绩相差巨大。之前做过一次女鞋店调研，整体调研下来就发现店长问题很大，经营全凭店长经验，补货全靠店长感觉，有的鞋子库存积压一大堆，出的新品也提高不了顾客的新鲜感，营业额自然上不去。
所以，要想门店经营得好，店长的选拔和管理要做好。
店长选拔
好的售货员不一定是好的店长，而好的店长肯定是好的售货员。作为门店店长，应该具备以下几个维度的能力
- 会看数据，能够及时发现异常，并对门店销售效率负责。
- 会分析数据，能够对经营数据从不同维度分析，寻找业绩增长点 。
- 会根据数据决策，能够及时锁定异常，并进行PDCA闭环整顿，为决策提供依据。
店长管理
构建赛马场体系，让门店进入马场竞争状态。在绩效层面，把门店的绩效和店长的绩效绑定，提高店长对于门店管理积极性，提高整体运营水平。在操作层面，将门店的关键绩效指标如营业额、会员运营情况等与对标门店、区域平均值进行对比，让落后门店处于紧张中。
异常情况分析
异常情况几乎出现在99%的门店中，但大多数门店发现不了问题或者发现的时候已经产生了严重的后果。那如何及时发现异常情况呢？这里强调的是门店管理评分体系的搭建，从数据和指标层面去发现问题。
如果你要反驳我，说自己干了20年店长，门店经营情况每次都排前三，压根不需要数据支撑。那我只能说你太厉害了，但你的能力无法被复制，也没有企业愿意花20年培养一个店长。
我这边给大家讲一些通用的做法，将门店异常管理分成三个板块：门店经营异常管理、品类异常管理、单品异常管理，再针对门店异常管理的15个指标，设置总分为15分，异常指标-1，从而得出门店综合评分，旨在对低分门店进行宏观把控，再去查看相应的异常指标明细。
具体指标如下图：
门店维度
从业绩（销售）趋势变化、指标达成、连带率、客单价、人员工龄、会员销售六个指标设定异常规则，监控指标异常门店，及时整改。
品类维度
从全店库龄结构、TOP15小类库龄结构、品类销售环比、毛利管控、新品销售五个指标设定指标异常规则，针对存在异常指标的品类及时调整库采购、销售策略，确保品类结构合理。
单品维度
从门店TOP商品、品牌TOP商品、重点关注商品、五周无动销商品四个维度追踪商品销售情况
会员管理
会员管理也是一门大讲究，虽然不同于奢侈品那么显性，但依旧至关重要。会员分析有一个重要的数据分析模型是二八分析法，感兴趣的朋友们可以去看一下这篇文章：如何通过分析数据，把合适的理财产品推荐给潜在购买用户，实现针对性营销？
这里给大家讲的会员管理核心作用是对会员进行分类统计，将会员分为新会员、复购会员及高价值会员，并对各类型会员销售额，会员数量及相应消费习惯，为后续营销活动的制定提供数据支撑。
数量相关指标：
- 新增会员数
- 活动新老会员占比
- 非会员新老会员占比
质量相关指标：
- 活动高等级会员占比
- 活动复购数量
- 非活动复购数量
最后给大家分享一些之前写过的零售行业的内容，希望对大家有所帮助：
我是做数据分析的 @李启方 ，觉得不错点点赞。
八、零售大数据应用
零售大数据应用已经成为当今商业世界中的热门话题。随着科技的不断发展，零售业界逐渐意识到大数据的重要性，并开始积极探索如何应用大数据来提升业务效率和增加竞争力。
大数据在零售业的意义
随着互联网和移动技术的普及，消费者的购物行为发生了很大的变化。他们可以通过各种渠道获得商品信息，进行比价和购买决策。而这些信息对零售商来说都是非常宝贵的资源。在这样的背景下，零售大数据应用扮演着重要的角色。
零售大数据应用可以帮助零售商更好地了解消费者的需求和购物偏好。通过分析大数据，零售商可以得知消费者的购物历史、偏好品牌、购买频次等信息，从而精确定位目标消费群体，有效进行市场推广和产品定价。
此外，零售大数据应用还可以帮助零售商优化供应链管理。通过分析消费者的购买行为和需求趋势，零售商可以精确预测销售量和库存需求，以避免库存积压和缺货情况的发生。这将大大提升企业的运营效率，减少了损失和成本。
零售大数据应用案例
零售大数据应用已经在各个领域取得了显著的成果。
作为中国最大的电商平台，阿里巴巴的零售大数据应用堪称典范。他们通过海量数据的分析，发现了很多消费者的购物习惯和行为规律。在这个基础上，他们推出了大数据驱动的个性化推荐系统，为每个用户提供个性化的购物体验。这不仅提升了用户的购物满意度，还增加了销售额。
另外一个成功的案例是美国连锁超市沃尔玛。他们利用零售大数据应用来优化库存管理和物流配送。通过实时监控销售数据和库存情况，他们能够精确预测不同商品的销售量，合理调配库存，并优化物流配送路线，从而提高了供应链的效率，降低了成本。
零售大数据应用的挑战
尽管零售大数据应用带来了很多好处，但也面临一些挑战。
首先，数据的获取和整合是一个难题。零售业涉及到的数据非常庞大，往往来自于不同的渠道和系统，不同的数据格式和结构，这给数据的整合和分析带来了困难。
其次，数据的隐私和安全问题也是一个需要解决的难题。零售业涉及到大量的消费者数据，比如购物历史、个人信息等。如何保护这些数据的安全和隐私成为了一个重要的问题。
另外，数据分析能力和人才的短缺也是一个制约零售大数据应用的因素。虽然有很多零售商已经意识到了大数据的重要性，但缺乏专业的数据分析人才和相应的分析工具，导致他们无法充分利用大数据的潜力。
未来展望
随着科技的不断进步和数据分析技术的成熟，零售大数据应用的前景仍然非常广阔。
一方面，人工智能和机器学习的发展将进一步改变零售大数据应用的方式和效果。通过智能算法的应用，零售商可以自动化分析大数据，并根据分析结果做出相应的决策，从而提高工作效率和精确度。
另一方面，区块链技术的应用也可以改善零售大数据应用中的数据安全和隐私问题。区块链技术具有去中心化、不可篡改等特点，可以有效保护消费者的隐私，提高数据的安全性。
综上所述，零售大数据应用是一个非常重要且具有潜力的领域。通过合理的数据分析和应用，零售商可以更好地满足消费者需求，实现业务增长和持续竞争优势。
九、零售行业 大数据
零售行业如何应用大数据？
在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各个行业的热门话题，而零售行业也不例外。对于零售商来说，大数据的应用可以帮助他们更好地了解消费者需求、优化供应链和提高市场营销策略。本文将探讨零售行业如何应用大数据，以及这种应用对企业发展的影响。
1. 消费者洞察
通过大数据分析，零售商可以深入了解消费者的购买行为、喜好和需求。利用大数据分析工具，企业可以对消费者进行细分，了解不同消费群体的购买喜好和消费习惯，从而进行精确的市场定位和产品定价。此外，大数据还可以帮助零售商预测消费者需求，提前做好商品备货，避免库存积压和断货情况的发生。
2. 供应链优化
大数据分析不仅可以优化零售商的供应链管理，提高运作效率，还可以降低库存成本和物流成本。通过对供应链中各个环节的数据进行分析，企业可以准确预测销量，合理安排生产和采购计划，避免库存积压或库存不足的情况。此外，大数据分析还可以对物流运输进行优化，选择最佳的运输路线和最优化的配送方案，从而降低物流成本。
3. 市场营销策略
大数据分析可以帮助零售商制定更精准的市场营销策略，提高广告投放的效果和销售转化率。通过对消费者行为和喜好的分析，企业可以精确选择目标受众，并根据消费者的购买需求和偏好定制个性化的营销方案。此外，大数据还可以帮助零售商研究竞争对手的市场策略和产品定价，从而制定更有竞争力的定价策略。
4. 销售预测
利用大数据分析工具，零售商可以准确预测产品的销售趋势和销售额，从而制定更科学合理的销售计划。通过对历史销售数据和市场趋势的分析，企业可以发现销售的规律和变化趋势，为未来的销售做出科学的预测。这对于零售商来说尤为重要，因为准确的销售预测可以帮助企业合理安排生产和采购计划，从而降低库存成本和销售风险。
5. 客户关系管理
大数据分析也可以帮助零售商更好地管理客户关系，并提供个性化的客户服务。通过对消费者购买历史、消费偏好和客户反馈的分析，企业可以了解客户需求，提供更个性化、精准的产品推荐和购物建议。此外，大数据还可以帮助企业发现客户的潜在需求和购买动机，从而提供更好的客户体验和增加客户忠诚度。
结论
大数据在零售行业的应用有着广泛的潜力和重要性。通过对消费者洞察、供应链优化、市场营销策略、销售预测和客户关系管理的应用，零售商可以更好地理解市场需求、提高运作效率和提升客户满意度。然而，要实现这些潜力，零售商需要建立健全的数据收集和分析机制，并培养专业的数据分析团队。只有充分挖掘和利用大数据，零售行业才能更好地应对市场变化和提升竞争力。
十、大数据 零售行业
大数据在零售行业的应用
随着科技的不断进步和信息时代的到来，大数据正成为各个行业中一种重要的资源。在零售行业，大数据已经展现出了巨大的潜力和应用前景。零售企业可以利用大数据来改善运营效率，优化销售策略，并提升消费者的购物体验。
大数据为零售企业带来的改变
传统的零售业务主要依赖经验和直觉来做决策，但这种方式容易受到主观因素的影响，决策不够科学准确。而大数据的应用可以帮助零售企业从数据中发现隐藏的模式和规律，为决策提供客观的依据。
大数据可以帮助零售企业更好地了解消费者需求和购物习惯。通过分析消费者行为数据，零售企业可以了解到消费者的购物偏好、产品偏好、促销敏感度等信息。利用这些数据，零售企业可以优化产品组合、制定个性化的促销策略，提高销售额。
大数据在零售业务中的应用案例
1. 零售预测与库存管理
零售企业通常会面临库存积压和缺货的问题，这既会增加成本又会降低销售额。利用大数据分析技术，零售企业可以根据历史销售数据、天气情况等因素进行需求预测，合理安排商品采购和库存管理，降低库存风险。
2. 个性化推荐
大数据可以帮助零售企业进行个性化推荐。通过分析消费者的购买历史、浏览记录等数据，零售企业可以向消费者推荐符合其兴趣和偏好的产品，提高销售转化率。
3. 客户细分与营销策略
利用大数据分析技术，零售企业可以将消费者分为不同的细分群体，了解其特点和需求，并制定针对性的营销策略。不同的细分群体可能对产品的价格、品质、促销等有不同的关注点，因此定制化的营销策略能够更好地满足消费者的需求。
4. 智能化运营
大数据可以帮助零售企业实现智能化运营。通过对销售数据、库存数据等进行实时分析，零售企业可以快速发现问题和机会，并及时采取相应措施。例如，当某个产品的销售量突然增加时，零售企业可以根据这个信号及时增加采购量，以满足消费者的需求。
零售企业如何应对大数据挑战
虽然大数据对零售业带来了许多机遇，但同时也带来了一些挑战。零售企业需要克服以下几个方面的挑战：
数据收集和整合：零售企业可能需要从各个渠道收集大量的数据，包括销售数据、库存数据、消费者数据等。如何高效地收集和整合这些数据是一个重要的挑战。
数据安全和隐私：大数据的应用需要处理大量的个人信息和敏感数据，因此数据安全和隐私保护成为零售企业面临的重要问题。
人才需求：大数据分析需要专业的人才来处理和分析数据。零售企业需要培养或招聘具有数据分析能力的人才。
结语
大数据在零售行业的应用已经成为一个不可忽视的趋势。通过充分利用大数据分析技术，零售企业可以实现从经验主导到数据驱动的转变，优化运营决策，提升销售额和客户满意度。然而，零售企业在应用大数据时也需要面临一些挑战，包括数据整合、安全和隐私保护、人才需求等方面。只有克服这些挑战，零售企业才能真正受益于大数据的应用。
