零售业大数据分析应用案例

1、零售业大数据分析应用案例随着大数据时代的到来,数据分析已经成为了零售业非常重要的一环,也是精细化运营的基础.零售业数据分析包括:财务分析销售分析商品分析顾客分析供应商分析人员分析本文将对这6个方面逐一解读.1财务分析1）分析企业的财务状况,了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力,从而评价企业的财务状况和风险；2）分析企业的资产管理水平,了解企业对资产的管理状况,资金周转情况；3）分析企业的获利能力；4）分析企业的发展趋势,预测企业的经营前景；同时,系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标,如:成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点

2、、销售数量、销售金额、市场占有率等等.2销售分析主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效（坪效是台湾经常拿来计算商场经营效益的指标,指的是每坪的面积可以产出多少营业额（营业额三专柜所占总坪数，以百货公司为例，店里不同的位置，所吸引的客户数也不同.一楼入口处,通常是最容易吸引目光的地方,在这样的黄金地段一定要放置能赚取最大利润的专柜,所以你会发现百货公司的一楼通常都是化妆品专柜）、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维度又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还

3、可根据各种销售指标产生新的透视表，例如最常见的abc分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等.这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的,老总们虽然知道他们非常有用,但由于无法得到,使得这些指标的地位也若有若无.直到bi技术出现之后，这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸.3商品分析商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以分析结构为主线的分析思路.主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标.通过对这些指标的分析来指导企业

4、商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合理配置.4顾客分析顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析.例如,如果将顾客简单地分成富人和穷人,那么什么人是富人,什么人是穷人呢？实行会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分,没有推行会员卡的,可通过小票每单金额来假设.比如大于100元的我们认为是富人,小于100元的我们认为是穷人.好了,现在老总需要知道很多事情了,比如,富人和穷人各喜欢什么样的商品；富人和穷人的购物时间各是什么时候；自己的商圈里是富人多还是穷人多；富人给商场作出的贡献大还是穷人作出的贡献大；富人和穷人各喜欢用什么方式来支付等等.此外还有商圈的客单量、购物高峰时间和假日经济对企

5、业影响等分析.5供应商分析通过对供应商在特定时间段内的各项指标,包括订货量、订货额进货量、进货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售量、销售额、所供商品毛利率、周转率、交叉比率等进行分析,为供应商的引进、储备、淘汰（或淘汰其部分品种）及供应商库存商品的处理提供依据.主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况,以及所供商品情况,如销售贡献、利润贡献等.通过分析,我们可能会发现有些供应商所提供的商品销售一直不错,它在某个时间段里的结款也非常稳定,而这个供应商的结算方式是代销.好了,分析显示出,这个供应商所供商品销售风险较小,如果资金不紧张,为什么不考虑将他们改为购销呢？这样可以降低成本呵.6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