『壹』 零售行業數據分析 用數據發現更多商機
零售行業數據分析：用數據發現更多商機
隨著智能時代的到來，智能商業的思想日益深入人心。零售行業數據分析越來越常見，近日，在在2018中國互聯網+產業創新發展論壇上，就再度認同了零售數據可視化的重要性，零售企業如果能實現數據可視化，將發現更多的商機，走在更多行業前端。
近日，麥可思研究院發布的一份中國在校大學生手機使用調查顯示，大學生的消費習慣，除去基本伙食費外，大學生最愛「吃吃吃」，零食、飲料和營養品等其他食品是最主要的支出項。男生每月主要消費在其他食品（51%）、社交和娛樂（46%）、生活日用品（37%）方面，女生每月主要在其他食品、形象消費（均為62%）和生活日用品（48%）方面消費。男生將錢用在通訊/上網費（32%）和數碼電子產品方面（19%）的比例分別比女生高12個和15個百分點。
從這個調查報告中可以看出，其實站在消費者的角度，消費者的需求十分明顯，那麼企業想要抓住，就必須具備幾個必要條件：第一，企業必須可以掌握充足的數據，並且這些數據可以隨時被利用，並且形成數據反饋閉環，這也就是零售行業數據分析的過程；第二，企業必須擁有一套演算法模型，可以通過已知數據，算出你想要的結果，並且可以根據數據迴流，不斷更新演算法模型；第三，演算法和數據必須融入企業的經營場景。
其實隨著智能時代的到來，智能商業的思想日益深入人心。智能商業的核心是越來越多的決策由機器完成，實行更多的零售數據可視化分析，數據成為企業的重要資產；快和準是智能商業時代的主要特點，快是快速，準是精準；企業經營的地域限制被打破；工業時代以廠商為中心的B2C模式，將被智能商業時代以用戶為中心的C2B模式所取代。
在2018中國互聯網+產業創新發展論壇上，再次強調了企業零售行業數據分析的不凡前景，「智公司」是未來零售企業的發展目標，即對智能商業具備洞察，並實現模式創新的公司，他們將在智能商業時代先行一步。智公司具備三大特點：更聰明，更了解消費者;反應更快，以更快的服務迭代產品、服務，以及模式的快速推陳出新;同時具備不斷學習、不斷自我優化的能力。
『貳』 零售業數據分析的人員分析
通過對公司的人員指標進行分析，特別是對銷售人員指標（銷售指標為主，毛利指標為輔）和采購員指標（銷售額、毛利、供應商更換、購銷商品數、代銷商品數、資金佔用、資金周轉等）的分析，以達到考核員工業績，提高員工積極性，為人力資源的合理利用提供科學依據的目的。主要分析主題有，員工的人員構成、銷售人員的人均銷售額、對於開單銷售的個人銷售業績、各管理架構的人均銷售額、毛利貢獻、采購人員分管商品的進貨多少、購銷代銷的比例、引進的商品銷量如何等等。
『叄』 零售行業數據分析的常見指標，以可視化圖表展示
零售行業由於低毛利的特點，要求必須更加精細化地管理。
零售經營利潤=門店數量×均店銷售額×毛利率-存貨成本-房租成本-人員成本-管理成本
將以上利潤指標進行拆解，觀遠數據相應地從戰略計劃、門店運營、商品運營、市場營銷、顧客關系（會員管理）、全渠道運營、人力資源、財務分析等環節進行流程優化，覆蓋目標的制定、實施、評估和分析改善，構建基於數據能力的持續改善循環模型，實現產品與服務增值。
一、戰略計劃
『肆』 零售業數據分析指標有哪些
產品銷量 地區 購買時段 及購買對象！