零售行業一直是資料分析的重要領域之一，資料分析可以幫助零售企業更好地瞭解客戶需求、預測市場趨勢、提高銷售效率等。
透過對零售業務的梳理，可以發現在零售行業的資料分析中，有五個方面尤為重要，它們分別是商品、門店、庫存、促銷活動和會員管理。透過對這些方面的資料進行分析，零售企業可以更好地瞭解產品和市場需求，制定更科學的經營策略，提高客戶滿意度和銷售業績。
今天這篇文章先對這五大場景進行一個簡單闡述，後續會出單獨的文章逐一探討這五個場景在資料分析中的應用和實踐案例。
以下分析的工具均為FineBI，相關demo見文末。
01 商品分析
作為零售行業關注的重點，在進行商品分析時，常常會遇到以下問題：
1.哪些商品深受消費者喜愛並持續走紅？而哪些商品又應該淘汰？
2.同類商品的價格分佈如何？競爭對手的價格策略又是如何？如何推算出商品最合適的售價？
對此，可以使用FineBI進行以下分析：
1.ABC 分析：根據商品的銷售貢獻度和顧客需求，將商品按照貢獻度從高到低分為 A、B、C 三類，分別佔 70%、20% 和 10%。然後，對不同類別的商品進行分類資料分析，包括 SKU 數量、銷售額和庫存金額等等。
2.商品價格帶分析：透過分析同類商品在不同價格帶下的銷售情況，來了解此類商品的使用者消費水平和數量，進而幫助超市確定該商品在市場上的需求程度。超市的採購人員可以根據店面的定位和需求選擇採購該商品的層級和數量。
3.品牌效益分析：利用月度變化趨勢來追蹤每個品牌的銷售額、利潤、客單價和銷售成本率等指標，以評估品牌表現的效果，最終幫助零售企業識別和最佳化高效益的品牌，從而提高企業的銷售和盈利能力。
02 門店分析
實體零售門店通常以營業額作為業績指標，但僅僅關注營業額，難以進行更為深入的數字觀察。以下是三個值得探索的問題：
1.哪些門店銷售額最高？直營店和加盟店的利潤佔比有何差異？未來應該開設直營店還是加盟店？
2.門店整體銷售額隨時間的變化趨勢如何？是否應該推出促銷活動提升銷售額？
3.在每年的節假日、雙11、618等行銷活動中，哪些活動的效果最好？
對此，可以：
1.利用FineBI 豐富的圖表和元件聯動功能，深入探索銷售額和利潤率前10名的門店，以及不同型別門店的行銷情況。這些資料分析結果將幫助零售商瞭解哪些門店表現優異，哪些門店需要進一步提升，並瞭解不同型別門店之間的行銷差異。
2.透過設定關鍵指標的警戒線進行每月資料的監控，及時發現並解決潛在問題，確保業務營運穩定。
3.針對關鍵指標的排序，結合前面的分析元件，深入探索每個行銷關鍵節點，瞭解每個門店在銷售、利潤佔比等方面的表現。
03 庫存分析
對於零售行業的庫存分析，有兩個關鍵方面需要考慮：一是避免缺貨，二是避免庫存過多佔用過多的資金。過去，由於缺乏資料化管理，通常會出現以下問題：
1.哪些商品的庫存最多？庫存積壓的原因是什麼？
2.商品的庫存週轉週期分別是多長？如何採取措施縮短週期，提高資金流動性？
為解決這些問題，可以採取以下方法：
1.利用FineBI的前端OLAP多維分析功能，從庫存量、庫齡、庫存金額、商品數量等多個角度對庫存情況進行分析。
2.將得出的結論與商品分析、門店分析等其他分析結果進行對比，以得出改進方案。
04 會員分析
深度分析客戶需求並應對其變化是客戶細分的關鍵手段。透過有效的客戶分析，企業可以瞭解不同客戶的需求，分析客戶消費特徵與商業效益之間的關係，進而制定最優的營運策略。然而，在過去，由於缺乏資料支援，瞭解以下問題常常具有挑戰性：
1.會員的特徵分佈是怎樣的？不同特徵會員的消費偏好是怎樣的？怎樣才能針對性提出行銷手段？
2.會員的消費行為是怎樣的？喜歡在哪些時間消費？在不同的時間喜歡購買的品牌是否一樣？
針對以上問題，可以：
1.利用FineBI的多源資料整合功能，將crm、erp等系統的資料打通，建立完善的使用者畫像與使用者分類。
2.根據使用者特徵，結合過去歷史資料的消費特徵，制定差異化/精細化的行銷計劃。
05 活動分析
及時的資料監控對於活動的有效營運至關重要，它可以確保活動的穩定執行並快速解決問題。然而，在過去，活動效果的評估通常只基於銷售額等基本指標，無法進行更精細的指標分析，也無法解決以下問題：
1.活動效果如何？活動的轉化率是多少？是否對品牌知名度的提升有幫助？
2.活動是否對不同地區的消費者產生了不同的影響？不同型別的消費者是否有不同的活動型別偏好？
3.哪些區域、門店效果最好？哪些效果較差？效果不佳的原因是什麼？如何進行改進？
為解決以上問題，可以：
1.利用FineBI的直連資料模式，及時監測活動資料並根據情況調整策略，以實現活動效果最大化。
2.在活動結束後，透過OLAP多維分析和鑽取聯動等功能，綜合分析活動在不同維度下的效果、轉化率等。
