池网科技 一、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。
二、零售行业数据分析从哪些维度分析？
我认为零售行业数据分析可从人、场、货三个纬度分析。
人又分为用户跟员工：
员工常见的指标有：新老员工占比、完成率、成交率、投诉率、员工流失率等
用户常见的指标有：新增用户数、客单价、留存率、回购率、流失率等
场：
场常见的指标有：坪效、完成率、同比增长率等
货：
货常见的指标有：订单执行率、库存周转率、库龄、动销率，折扣率、销售占比等
三、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。
四、零售数据分析四个维度？
1）分析企业的财务状况，了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力，从而评价企业的财务状况和风险；
2）分析企业的资产管理水平，了解企业对资产的管理状况，资金周转情况；
3）分析企业的获利能力；
4）分析企业的发展趋势，预测企业的经营前景；
五、服装行业零售数据分析的好书推荐?
比较经典的是这本《数据化管理》，出版年份较早了，但是不过时。作者拥有15年的销售及数据分析经验，历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司。目前是数据化管理的咨询顾问和培训师。书的内容在服装业基本通用。
如果对新式的自助式BI分析感兴趣，可以看下我的这本《Power BI商业数据分析项目实战》，以服饰业为蓝本，有技术讲解也有些运营思路。
六、零售批发业会计主要分析哪些数据？
营业状况分析，即经营分析，可以从以下五个方面分析：客户、财务、员工、内部运营、风险管理，五个方面相辅相成基于你是会计人员，那么你的分析应该定位于财务分析，具体可参考以下几方面：
1、盈利能力分析有一批指标，包括利润（可做同比、环比，其他指标相同）、收益率指标（可参考杜邦分析法，如净资产收益率），如果你分析能力较强，可通过回归或者其他方法进行预测分析。
2、发展能力分析市场占有率、增长率、完成率等3、风险分析净资本、预算等方面进行分析。
七、数据分析 零售
零售行业的现状与发展
零售行业是一个庞大的市场，涉及到众多的商家和消费者。随着科技的发展，零售业也在不断地转型升级。数据分析在这个过程中起着至关重要的作用。
数据分析在零售业的应用
数据分析在零售业的应用范围非常广泛，包括但不限于：销售额预测、商品库存管理、消费者行为分析、店铺选址等方面。通过数据分析，商家可以更好地了解市场需求，优化商品结构，提高运营效率，从而在竞争中取得优势。
零售数据分析的关键技术
零售数据分析需要用到一系列的技术和方法，包括数据采集、数据清洗、数据挖掘、机器学习等。这些技术可以帮助商家从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
未来的零售数据分析
随着大数据和人工智能技术的发展，零售数据分析将会越来越智能化。未来的零售数据分析将会更加精细化、个性化，为商家提供更加精准的决策支持。
结语
数据分析在零售业中的应用前景十分广阔，它将会成为零售行业转型升级的重要驱动力。我们期待着零售数据分析在未来能够带来更多的惊喜和变革。
八、零售 数据分析
零售数据分析的重要性
在当今竞争激烈的零售市场中，数据分析已成为企业取得成功的重要手段。零售数据分析是指通过收集、整理和分析零售业务中的数据，以了解消费者的购买行为、市场趋势和竞争状况，从而为企业的战略规划和运营管理提供数据支持。随着大数据技术的不断发展，零售数据分析已经成为了企业不可或缺的一部分。
零售数据分析的方法
零售数据分析的方法多种多样，包括数据挖掘、统计分析、机器学习等。通过这些方法，企业可以深入挖掘数据中的价值，发现潜在的市场机会和业务模式，提高企业的竞争力和盈利能力。在零售数据分析中，数据的质量和准确性至关重要，因此企业需要建立完善的数据管理体系，确保数据的准确性和可靠性。
零售数据分析的应用
零售数据分析在许多领域都有广泛的应用，如库存管理、销售预测、市场定位、客户分析等。通过零售数据分析，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，制定更加精准的市场营销策略，提高客户满意度和忠诚度。同时，零售数据分析还可以帮助企业优化供应链管理，降低成本，提高运营效率。
未来零售数据分析的趋势
随着人工智能和物联网技术的发展，零售数据分析将越来越智能化和自动化。未来，零售企业将更加注重数据驱动的决策，通过人工智能和机器学习技术来预测市场趋势、发现潜在机会、优化业务流程等。此外，数据隐私和安全也将成为零售数据分析中越来越重要的问题，企业需要建立完善的数据保护机制，确保数据的合法、合规和安全。
九、新零售数据分析
新零售数据分析：开启商业智能的新篇章
随着新零售行业的蓬勃发展，数据分析已经成为了企业运营的核心驱动力。在这个大数据时代，掌握有效的数据分析技能不仅能够帮助企业提升效率，更可以洞察消费者需求，为未来的发展打下坚实的基础。然而，对于新零售数据分析的理解和应用，许多人还停留在表面。本文将带您深入了解新零售数据分析的全貌，探讨其在商业智能中的应用价值，并分享一些实用的技巧和方法。一、新零售数据分析的定义和重要性
新零售数据分析是指通过对海量数据的收集、整理和分析，挖掘出有价值的信息，为企业的决策提供科学依据。在当今竞争激烈的市场环境中，数据已经成为了企业竞争的核心资源。通过数据分析，企业可以更好地理解消费者需求，优化产品和服务，提升客户满意度，从而实现商业价值的最大化。二、新零售数据分析的应用场景
1. 销售预测：通过对历史销售数据的分析，预测未来的销售趋势，为企业的生产和库存管理提供科学依据。 2. 客户画像：通过分析客户的行为数据和属性数据，为企业提供更精准的客户画像，制定个性化的营销策略。 3. 商品定价：通过对市场价格和消费者购买行为的分析，制定合理的商品定价策略，提高销售额。三、新零售数据分析的技巧和方法
1. 选择合适的数据分析工具：根据企业的实际情况和需求，选择适合的数据分析工具，如Excel、Python、R等。 2. 培养数据素养：加强对数据的管理和保护意识，提高数据分析和解读的能力。 3. 建立数据规范：制定数据采集、整理、分析和使用的规范流程，确保数据的准确性和可靠性。 4. 团队协作：加强团队协作，共同参与数据分析和决策过程，提高数据分析的效率和准确性。