零售行业数据分析

~ 零售行业数据分析

本文从个人的角度去谈一下如何使用数据挖掘帮助零售商提升生意，让数据真正地去指导企业经营，最大限度地发挥数据提供商业决策的作用。
第一、开展会员制能够帮助企业采集更多会员数据，更有利于开展数据挖掘的工作，同时也有利于培养客户忠诚度。
在实施会员制的时候，必须要特别注意两个关键信息的采集：会员卡ID、客户联系号码或者邮箱，因为这两个关键信息对信息采集及后期的精准营销有很大的帮助作用。而微信、微博等社交媒体的横行，若零售商能够通过相关活动让客户关注企业的微信、微博，对培养客户忠诚度也是有很大的帮助。
会员制有助于为企业培养众多忠实的顾客，建立起一个长期稳定的市场，提高企业的竞争力。通过会员制，可以有效稳定老客户，同时开发新顾客。因为零售商给会员提供的是优惠的价格，对新顾客吸引力很大，同时大部分会员卡是可以外借的，也给新客户提供了机会，大大增加其成为会员的可能性。
会员制营销能够促进企业与顾客双向交流。顾客成为会员后，通常能定期收到商家有关新商品的信息并了解商品信息和商家动态，有针对性地选购商品。除此之外，企业能够及时了解消费者需求的变化，以及他们对产品、服务等方面的意见，为改进企业的营销模式提供了依据。
第二、开展零售商的数据挖掘项目，必须要重点提供以下几个表的关键信息：
销售表：卡号、销售店ID、销售日期、产品名称、产品价格、销售数量、销售金额、折扣等信息。
产品表：产品ID、产品名称、建议零售价、实际销售价、一级类别、二级类别、三级类别、四级类别、品牌等信息。
客户表：卡号、发卡店ID、城市、号码、邮箱、企业或个人标识、企业名称、所在行业、地址等。
零售店表：店ID、店名、所属城市、店等级等。
其中销售表、产品表、客户表比较重要，而产品表梳理对数据分析及数据挖掘团队而言，是做好项目的关键，必须要耗费大量的时间。
第三、与零售商明确数据挖掘目的，能够让分析团队与零售商之间获得更大的信任，同时有利于项目的顺利开展。
成熟的分析团队，比较关注零售商的商业出发点，从客户商业价值出发，抓住客户关注点，一点一点地做好相应的落地分析工作。
客户最常见想让数据帮助其解答的几大问题：
如何让活跃的客户购买更多的产品，最大程度地释放其价值？
如何唤醒沉默客户，让其转化为活跃客户？
哪些客户是我的重点客户群？其有什么样的特征？
哪些重点客户流失了？为什么流失？后期怎样开展挽留手段？……
第四、通过数据开展客户细分，明确各个群体的特征。
对于零售数据而言，必须要深入零售行业两大客户群：企业及个人。企业客户的特征和个人客户的特征有很大的区别。
企业特征主要表现：采购量比较大，经常进行团购或批发，销售量和销售额都比较大，为零售商的重点客户群。尽管数量不多，但是却贡献了零售商的60%以上的销售额。而企业的行为经常有：超大型采购、中型采购、一般采购。对企业数据挖掘，需要深入了解企业的所属行业、采购额度、采购规律、采购产品偏好、是否流失、流失的原因调查等信息，有助于帮助零售商开展相应的营销策略。
对于个人，则需要关注哪些是活跃客户、哪些是新增客户、哪些是沉默客户、客户价值是怎样的、哪些节日是重点高峰期、偏好的产品是哪些等等，这些有助于零售商开展销售、备货等工作。
第五、结合5W1H分析法开展零售分析与挖掘。
What：销售情况怎么样？有多少用户？来了多少次？每次消费多少钱？买了什么东西…….
Where：哪些门店销售最好？为什么呢？（交通、地区等） …….
When：哪个月份销售得最好？哪个节日是销售高峰期…….
Who：是哪些客户？有什么样的特征？偏好买哪些产品？产品规格是怎么样的…….
Why：为什么买哪些产品？为什么买那么多?会不会继续购买…….
How：怎样提高客户重购？怎样唤醒客户？怎么进行交叉销售？怎样帮助铺货……
第六、协助零售商开展营销活动设计、营销活动执行、营销评估与优化。
因为数据挖掘是一个闭环的流程，不是撰写挖掘报告、输出营销客户名单就是项目成功的，必须协助零售商开展相应的营销设计、营销活动执行、营销评估及优化工作。从而确保数据挖掘有效落地，为客户真实产生商业价值，扩大生意规模。
营销活动设计常有：优惠打折、派发试用装、赠送礼品、多倍积分等，可以通过不同的细分客户群有针对性地开展不同的营销活动，并计算不同群体及不同活动的投入产出比，便于后期不断优化数据挖掘规则。
第七、关键成果固化IT系统，实现数据挖掘成果固化落地。
对于零售商而言，数据挖掘是个不大不小的投入，对于关键的成果输出，总希望能够把成果规则进行IT固化，实现自动代替手工操作，这个时候经常需要搭建一个成果固化模块或系统，让数据挖掘能够最大限度帮助企业。

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崇明县17117517180： 如何分析零售数据 - ？
利京多贝： 零售数据分析主要是指哪方面? 一,如果是大数据分析,因为数据量很多很杂,想要在中间发现自己想要的点很难. 所以一般采用对比分析法.比如永辉发布10月前零售销售额是400亿,利润是20%,我们要想看他在行业里怎么样就对比家乐福的数据.双方一对比就能看出差距. 如果想要看我们和行业的相差情况,就是算成单店产出然后进行对比就可以了. 二,如果你要分析的是单品销售数据,最好的方法就是商品ABC分析法.具体的方法,网上可以查到. 希望能够帮助到你!谢谢!

崇明县17117517180： 零售行业的数据分析如何做需要具备哪些专业知识 - ？
利京多贝： 1和着手办法:记数据发卖和库存哪个卖的好哪个卖的差时光长久了你就知道去问问什么好为什么差了;也是培养数据敏感性2和数据分析=数字分析 反馈信息分析3和脑筋里不要天天记得还有几个报表要做什么供销存啊你只有跳出这个圈子才能做好数据分析不然一无可取4和专业常识:天文地舆气象变更和季候转换和气象假日须要存眷的最好是列出时光表和面料常识天然纤维与化学纤维和数学数字分析很有学问哦和办公主动化什么函数啊和宏啊和excel等等5和吃饭去了临时那么多把啊

崇明县17117517180： 零售行业的数据分析怎么做?需要具备哪些专业知识? - ？
利京多贝： 1、着手方法:记数据(销售、库存),哪个卖的好,哪个卖的差,时间长久了,你就知道去问问什么好为什么差了;也是培养数据敏感性2、数据分析=数字分析+反馈信息分析3、脑子里不要天天记得还有几个报表要做,什么供销存啊,你只有跳出这个圈子才能做好数据分析,否则一无是处4、专业知识:天文地理(天气变化、季节转换、天气假日需要关注的,最好是列出时间表)、面料知识(天然纤维与化学纤维)、数学(数字分析很有学问哦)、办公自动化(什么函数啊、宏啊、excel等等)5、吃饭去了,暂时那么多把!

崇明县17117517180： 现在的零售行业如何进行大数据分析? - ？
利京多贝： 他们是有关客户、产品、供应商、采购、营运、商铺绩效、存货及供应链的实时数据整合为有价值的资料进行分析的

崇明县17117517180： 怎样做好销售数据分析工作 - ？
利京多贝： 分析离不开数据,这就要求数据准确性与可比性,从你从事的行业来看,我个人有以下看法. 1、每月的销售数量,最好是数量及销售额,将每月分解到每天,将每月的数量形成图形,看到其中的规律,一年做一个图,寻找规律. 2、同期比与环比的数值,这些数据与计划任务的差距,可以在一个图标中用曲线表示,能很清楚的看出规律. 3、通过这数据能看出什么款式受欢迎,占的比重不同,相应的调整你个侧重点,将实际数据大于计划数据

崇明县17117517180： 销售数据分析主要从哪几方面进行? - ？
利京多贝： 销售数据分析主要从: 1、单店货品销售数据分析 畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一.畅销款即在一定时间内销量较大的款式,而滞销款则相反,是指在一定时间内销量较小的款式. 款式的...

崇明县17117517180： 如何分析销售数据? - ？
利京多贝： 做自家的销售分析只是你的基本功课,除此之外还有很多事情需要做、需要厘清.曾经有一次,采购正在做明年度采购计划的提案,他们做了非常详尽的销售数据分析,把过去关于该品类的销售数据、月别变化、成长率、材质、颜色喜好度分...

崇明县17117517180： 零售业数据分析属于什么部门?？
利京多贝： 规模较大的、正规的公司,会有专门的数据部,销售数据的分析就由他们来做,一些小的公司可能直接由销售部做了.

崇明县17117517180： 零售行业前景如何? - ？
利京多贝： 近几年来,受人口红利消退、电子商务发展的等因素影响,传统零售领域表现持续萎靡,在被称为“新零售元年”的2017年,中国零售业现弱复苏趋势,迎5年来首次双增长. 据前瞻产业研究院数据显示,2018年1-2月全国社会消费品零售总额61082亿元,同比增长9.7%比上年同期加快0.2个百分点.过去几年,依托互联网、大数据,新零售快速兴起.这种新零售,既不同于传统的店铺式销售,也不同于单纯的电商销售,而是线上、线下无缝结合、消费与生产直接对接的一种新型业态.

崇明县17117517180： 服装零售行业数据分析如何着手开始? - ？
利京多贝： 1. 你要先了解你所销售的服装的市场定位 2. 根据客户购买的量去确定高销量产品 3. 涉及不同的摆放位置及促销活动观察数据变化 4. 给你推荐一本书《营销说服力》