[分享] 一文看懂零售行業資料分析的五大場景：商品、門店、庫存、活動、會員
零售行業一直是資料分析的重要領域，資料分析能助力零售企業更好地把握客戶需求、預測市場趨勢、提升銷售效率等。
梳理零售事業可發現，在零售行業的資料分析中，商品、門店、庫存、促銷活動和會員管理這五個方面尤為關鍵。分析這些方面的資料，零售企業就能更好地洞悉產品和市場需求，制定更科學的經營策略，提高客戶滿意度與銷售業績。
本篇文章先簡要闡述這五大場景，分析工具均為FineBI。
01商品分析
商品是零售行業的關注焦點，商品分析時常會遇見如下問題：
· 哪些商品受消費者青睞且持續暢銷？哪些商品又該被淘汰？
· 同類商品的價格分佈怎樣？競爭對手的價格策略如何？怎樣推算出商品的最適售價？
對此，可用FineBI進行如下分析：
1、ABC分析：依據商品的銷售貢獻度與顧客需求，把商品按貢獻度從高到低劃分為A、B、C三類，分別佔70%、20%、10%。接著，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。
2、商品價格帶分析：分析同類商品在不同價格帶的銷售情況，以此瞭解此類商品的使用者消費水平和數量，進而助力超市明確該商品的市場需求程度。超市採購人員可根據店面定位和需求，選擇採購該商品的層級和數量。
3、品牌效益分析：借助月度變化趨勢追蹤各品牌的銷售額、利潤、客單價和銷售成本率等指標，以評估品牌的表現效果，最終幫助零售企業辨識並優化高效益品牌，提升企業的銷售和盈利能力。
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FineBI完成的分析報告
02門店分析
實體零售門店通常把營業額作為業績指標，但僅關注營業額難以深入探究數字背後的情況。以下是三個值得探究的問題：
· 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？未來應開設直營店還是加盟店？
· 門店整體銷售額隨時間的變化趨勢怎樣？是否應推出促銷活動提高銷售額？
· 在每年的節假日、雙11、618等行銷活動中，哪些活動效果最佳？
對此，可採取如下措施：
1、利用FineBI豐富的圖表和元件聯動功能，深入探究銷售額和利潤率排名前10的門店，以及不同類別門店的行銷情況。這些資料分析結果將幫助零售商瞭解哪些門店表現出色，哪些門店需進一步提升，以及不同類別門店間的行銷差異。
2、透過設定關鍵指標的警戒線監控每月資料，及時發現並解決潛在問題，保障事業營運的穩定。
3、針對關鍵指標排序，結合前面的分析元件，深入探究每個行銷關鍵節點，瞭解各門店在銷售、利潤佔比等方面的表現。
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03庫存分析
零售行業的庫存分析有兩個需考量的關鍵點：避免缺貨和避免庫存過多佔用大量資金。過去因缺乏資料化管理，常出現以下問題：
· 哪些商品庫存最多？庫存積壓的原因是什麼？
· 商品的庫存週轉週期多長？怎樣採取措施縮短週期，提高資金流動性？
為解決這些問題，可這樣做：
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分析庫存情況。
2、把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，得出改進方案。
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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重要手段。透過有效的客戶分析，企業能瞭解不同客戶的需求，分析客戶消費特徵與商業效益的關係，進而制定最優營運策略。然而，過去因缺乏資料支持，瞭解以下問題往往具有挑戰性：
· 會員的特徵分佈如何？不同特徵會員的消費偏好是什麼？怎樣針對性地提出行銷手段？
· 會員的消費行為怎樣？喜歡何時消費？不同時間喜好購買的品牌是否相同？
針對上述問題，可按如下方式處理：
1、利用FineBI的多源資料整合功能，打通crm、erp等系統的資料，建立完善的使用者畫像和使用者分類。
2、依據使用者特徵，結合以往歷史資料的消費特徵，制定差異化/精細化的行銷計劃。
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05活動分析
及時的資料監控對活動的有效營運極為重要，可確保活動穩定執行並快速解決問題。然而，過去活動效果的評估僅基於銷售額等基本指標，不能進行更精細的指標分析，也不能解決以下問題：
· 活動效果怎樣？活動的轉化率多少？是否有助於提升品牌知名度？
· 活動是否對不同地區的消費者產生不同影響？不同類別的消費者是否有不同的活動類型偏好？
· 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？如何改進？
為解決上述問題，可採取如下措施：
1、利用FineBI的直連資料模式，及時監測活動資料並依據情況調整策略，實現活動效果最大化。
2、活動結束後，通過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。
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