零售数据分析的4个关键维度——九数云BI | 帆软九数云
对于连锁零售业来说，要做好零售数据分析，掌握4个关键维度就够了，包括零售业绩总览、零售商品分析、零售门店分析、用户购买分析。本篇文章九数云为大家带来零售数据分析及其数据模板，看完直接上手，10分钟快速掌握连锁企业的零售情况！
1、总体零售业绩
不管是企业还是店铺，目标都非常明确，盈利！盈利！盈利！因此我们零售数据分析首要关注的重点一定是店铺总体的营业额、毛利情况。
具体做法：
- 汇总所有零售门店的销售额、毛利润、毛利率；
可以关注行业正常毛利率情况，看毛利是否合理；
如高了，是因为哪项成本更高？如低了，是因为哪部分控制得好？
如服装零售行业利润一般在30%-50%
- 关注销售额、成本、毛利变化趋势；
一方面可以分析零售是否有周期性规律，做销售预测；
另一方面可以快速定位异常情况，及时追查原因；
2、商品销售情况
对于零售行业来说，商品是零售商向消费者提供价值并实现利润的基础。拿跨境电商的话来说，就是“选品”，品选得好，门店实现盈利的能力就越高。因此在这一环节，零售数据分析主要是分析商品的各类数据情况。
具体做法：
- 汇总经营商品数目、总销量、计算平均单价
- 关注不同类别产品销售情况
各品类销售额/销售量占比；
关注销售额/销售量top20的产品
- 关注商品的区域偏好
比如，白衬衫是不是在北京更受欢迎？可以针对不同地域推出营销活动、调节库存
可以使用TGI分析模型进行商品区域偏好分析，关于TGI模型可以看这篇文章：
- 关注商品连带购买情况
用户一起购买概率大的产品，可以摆放在一起，增加销量、提高客单价
购物篮分析：可以用购物篮分析店内所有商品的支持度、置信度、提升度；进行合理的位置摆放
- 关注店内商品价格段搭建是否合理、不同商品应该关注侧重点
可以使用波士顿矩阵进行分析，右上角象限着重提高销量，左上角象限着重进行成本控制，右下角象限着重解决库存积压，左下角象限时着重减少投入，优化处理
3、单个门店销售情况
对于零售行业来说，门店是获取利润的载体，关注单个门店的销售情况并进行零售数据分析，有助于及时调整门店整体布局，优化库存调度等。
具体做法：
- 关注门店总体销售业绩
- 关注门店的商品的销售类别占比
- 关注门店的热销商品
- 关注门店两周销量对比
4、用户购买情况分析
顾客是上帝，对于用户购买情况的分析可以帮助决策营销活动的选择，做好客户关怀，提升客户粘性
具体做法：
会员分析
- 关注店铺总的会员数、会员消费次数、消费总额
- 关注门店会员数量排行
据此可以倒追会员数量高的原因，是举行了什么推广活动？或者某个销售的人格魅力？
- 关注会员分布
如何提高会员等级提升转化率？
用户复购分析
- 复购用户数、用户复购率
- 复购变动趋势
是否有周期性规律、季节性因素？
- 忠实用户top10、高复购商品top10；
忠实用户提供一定的优惠折扣、维护措施；高复购商品举行一定的促销活动，如满赠
以上就是一个零售店铺要进行零售数据分析的一些要点，希望可以帮到你！
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