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零售行业数据分析报告 网络零售数据分析流程

从传统的线下零售(百货-连锁店-超市)到前几年火热的线上电商零售(综合、垂直电商-社交电商)，再到近几年的线上线下新零售模式，零售业的运营模式发生了巨大的变化 。
大数据时代，在零售行业，面对众多的客户和复杂多变的市场需求，为了适应市场变化，及时把握市场趋势，需要对零售各方面的数据进行分析，得出科学有效的结论来指导决策 。本文将谈谈新零售模式下零售业的数据分析 。
的指标体系和方法论 。
无论商业模式如何变化，无论是传统零售还是新零售，都离不开“人、货、市场”三大核心要素 。新旧模式的变化本质上是“人、货、市”三要素的演变，从商品为王的“货、市、人”时代到现在用户为王的“人、货、市”时代 。
围绕“人、货、市”三大核心要素，新零售数据分析指标体系整体可分为线下和线上两部分:
线下的“人、货、场” 1 。数据分析提高了“人”的效果
【零售行业数据分析报告 网络零售数据分析流程】这里的人的效率有两个方面，一是指企业的员工，二是指消费者 。在这个消费者掌握主动权的时代，要做好零售，除了加强员工管理，提高员工效率，更重要的是提高消费者忠诚度，充分挖掘顾客的终身价值 。
企业管理中的数据分析一般分为两个方面，一是员工效率分析，二是员工结构分析 。员工效率分析主要关注员工的销售指数和服务效率指数，员工结构分析主要关注员工离职率、人力结构、薪酬结构等，防止人力分配不均和薪酬不合理 。
客户管理是零售业数据分析中非常重要的一部分，尤其是会员客户的管理 。对客户的分析可以从客户群体的消费行为特征、层次结构和活动管理入手 。越丰富越好，对会员群体特征的了解越详细，越有利于客户关系的维护和发展 。这里我简单列举一些分析指标供大家参考，实际分析过程中可能会衍生出更多的指标:
2 。"商品"-商品分析
商品是指商品，商品数据分析的核心是以“进销存”为核心，重点是商品结构的分析和商品消化的后续分析 。结构分析常用的指标有各种结构比例指标，商品消化分析常用的指标有售罄率、存销比等 。详细的指标结构如下:
3 。通过数据分析提高“场”的效果
场是指消费场景 。所有连接消费者和商品的终端都是“场”，比如线下门店、网购网站、app、小程序等等 。“场”效应分析的核心是对业绩和各种运营指标的监控，即销售指标、销售跟踪指标、效率指标等等 。
对于线下门店，有一个关键指标叫“肖平”，指的是每平方米面积创造的年收入 。
效率=销售额/店铺面积，销售额=流量x转化率x客单价x复购率
流量是制约ping效率的重要因素 。当流量增长缓慢时，企业的ping效率就很难增长 。这时候企业就会增加线上销售，增加线上流量 。
线上电商数据分析指标 线上零售和线下零售的核心是“人货场”，重点是商品运营、用户运营和产品运营 。传统线下零售重在商品分析，线上电商更注重用户和流量的分析 。从用户注册、浏览商品、购买商品、下单、确认收货，有五个关键数据分析指标:活跃用户数、转化、留存、复购、GMV 。
电商上线的商品品类多，首页商品更新速度快 。因此，在电子商务的产品分析中，我们应该重点关注产品的转化率，并根据转化率和业务体验调整运营策略，以提高我们的转化率和GMV 。
另一个重要的部分是对用户数据的分析，通过分析可以实现精细化运营 。做好用户精细化运营有两个关键点:一是重视用户留存；第二，通过对用户进行分组，实现有针对性的运营策略 。
此外，线上电商往往会有各种各样的线上促销活动 。通过营销活动过程中的数据，我们可以分析和监控某个营销活动所带来的效果和广告效率 。
整体数据指标体系如下，因为之前写过一篇关于线上电商数据分析指标的文章:电商数据分析的四个思路八个指标，这里就不赘述了:
线上和线下指标汇总:
零售行业常用数据分析方法 了解零售行业的数据分析指标体系，然后说说零售数据分析中常用的几种数据分析方法:
1 。ABC分析法
ABC分析法又称帕累托分析法，是商品管理中常用的数据分析方法 。通过分析一段时间内商品的销售情况，将商品分为A、B、C三类，调整不同类别商品的经营策略 。
以ABC规则在商品库存管理中的应用为例 。如果我们打算分析库存商品的年销售额，第一步是收集各种类别商品的年销售量和单价数据，然后对数据进行处理，计算出销售量、累计销售量和累计销售百分比等 。，并按销量大小降序排列商品，累计销量占A类商品的0-50%，B类商品的50-90% 。


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