『壹』 零售行业数据分析 用数据发现更多商机
零售行业数据分析：用数据发现更多商机
随着智能时代的到来，智能商业的思想日益深入人心。零售行业数据分析越来越常见，近日，在在2018中国互联网+产业创新发展论坛上，就再度认同了零售数据可视化的重要性，零售企业如果能实现数据可视化，将发现更多的商机，走在更多行业前端。
近日，麦可思研究院发布的一份中国在校大学生手机使用调查显示，大学生的消费习惯，除去基本伙食费外，大学生最爱“吃吃吃”，零食、饮料和营养品等其他食品是最主要的支出项。男生每月主要消费在其他食品（51%）、社交和娱乐（46%）、生活日用品（37%）方面，女生每月主要在其他食品、形象消费（均为62%）和生活日用品（48%）方面消费。男生将钱用在通讯/上网费（32%）和数码电子产品方面（19%）的比例分别比女生高12个和15个百分点。
从这个调查报告中可以看出，其实站在消费者的角度，消费者的需求十分明显，那么企业想要抓住，就必须具备几个必要条件：第一，企业必须可以掌握充足的数据，并且这些数据可以随时被利用，并且形成数据反馈闭环，这也就是零售行业数据分析的过程；第二，企业必须拥有一套算法模型，可以通过已知数据，算出你想要的结果，并且可以根据数据回流，不断更新算法模型；第三，算法和数据必须融入企业的经营场景。
其实随着智能时代的到来，智能商业的思想日益深入人心。智能商业的核心是越来越多的决策由机器完成，实行更多的零售数据可视化分析，数据成为企业的重要资产；快和准是智能商业时代的主要特点，快是快速，准是精准；企业经营的地域限制被打破；工业时代以厂商为中心的B2C模式，将被智能商业时代以用户为中心的C2B模式所取代。
在2018中国互联网+产业创新发展论坛上，再次强调了企业零售行业数据分析的不凡前景，“智公司”是未来零售企业的发展目标，即对智能商业具备洞察，并实现模式创新的公司，他们将在智能商业时代先行一步。智公司具备三大特点：更聪明，更了解消费者;反应更快，以更快的服务迭代产品、服务，以及模式的快速推陈出新;同时具备不断学习、不断自我优化的能力。
『贰』 零售业数据分析的人员分析
通过对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标（销售指标为主，毛利指标为辅）和采购员指标（销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，为人力资源的合理利用提供科学依据的目的。主要分析主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于开单销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。
『叁』 零售行业数据分析的常见指标，以可视化图表展示
零售行业由于低毛利的特点，要求必须更加精细化地管理。
零售经营利润=门店数量×均店销售额×毛利率-存货成本-房租成本-人员成本-管理成本
将以上利润指标进行拆解，观远数据相应地从战略计划、门店运营、商品运营、市场营销、顾客关系（会员管理）、全渠道运营、人力资源、财务分析等环节进行流程优化，覆盖目标的制定、实施、评估和分析改善，构建基于数据能力的持续改善循环模型，实现产品与服务增值。
一、战略计划
『肆』 零售业数据分析指标有哪些
产品销量 地区 购买时段 及购买对象！