网络零售数据分析流程 零售行业数据分析报告
从传统的线下零售(百货-连锁店-超市)，到前几年火热的线上电商零售(综合、垂直电商-社交电商)，再到近几年的线上线下新零售模式，零售业的运营模式发生了巨大的变化。大数据时代，
从传统的线下零售(百货-连锁店-超市)，到前几年火热的线上电商零售(综合、垂直电商-社交电商)，再到近几年的线上线下新零售模式，零售业的运营模式发生了巨大的变化。
大数据时代，零售业面对众多的客户和复杂多变的市场需求，要想适应市场变化，及时掌握市场动态，就需要对零售各方面的数据进行分析，得出科学有效的结论来指导决策。本文将谈谈新零售模式下零售业数据分析的指标体系和方法论。
无论商业模式如何变化，无论是传统零售还是新零售，都离不开“人、货、市场”三大核心要素。新旧模式的更迭，其实是“人、货、市”三要素的演变，从商品为王的“货、市、人”时代，到现在用户为王的“人、货、市”时代。
围绕“人、货、市场”三大核心要素，新零售数据分析指标体系整体可分为线下和线上两部分:
线下“人、货、场”
1。数据分析改善了“人”的效应
这里的人的作用有两个方面，一个是指员工，一个是指消费者。在这个消费者掌握主动权的时代，要做好零售，除了加强员工管理，提高员工效率，更重要的是提高消费者忠诚度，充分挖掘客户终身价值。
企业管理中的数据分析一般分为两个方面，一是员工效率分析，二是员工结构分析。员工效率分析主要关注员工的销售指标和服务效率指标，员工结构分析主要关注员工离职率、人力结构、薪酬结构等。，防止人力分配不均，薪酬不合理。
客户管理是零售业数据分析中非常重要的一部分，尤其是会员客户的管理。对客户的分析可以从客户群体的消费行为、分类、活动管理等特征入手。越丰富越好，对会员群体特征的了解越细致，越有利于客户关系的维护和发展。这里我简单列举一些分析指标供大家参考，更多的指标可能来源于实际的分析过程:
2。"商品"-商品分析
商品是指商品，商品数据分析的核心是围绕“购、销、存”，重点是商品结构分析和商品消化后续分析。结构分析常用指标包括各种结构比例指标，商品消化分析常用指标包括销售率、存销比等。详细的指标结构如下:
3。数据分析提高“现场”效果
场是指消费场景。所有连接消费者和商品的终端都是“场”，比如线下门店、网购网站、app、小程序等。“市场”效应分析的核心是对业绩和各种运营指标的监控，即销售指标、销售跟踪指标、效率指标等等。
对于线下门店来说，有一个关键指标叫“肖平”，指的是每平方米每年产生的营收。
地板效应=销售额/店铺面积，销售额=流量x转化率x客单价x复购率。
流量是制约ping效率的重要因素。当流量增长缓慢时，企业的ping效率就很难增长。这时候企业就会增加线上销售，增加线上流量。
在线电子商务数据分析指标
线上线下零售的核心都是“人货场”，围绕商品运营、用户运营、产品运营。传统线下零售重在商品分析，线上电商重在用户和流量的分析。有五个关键的数据分析指标:活跃用户、转化、留存、重购、GMV、从注册用户、购买额外商品、最终下单、确认收货。
电商线上商品种类多，首页商品更新快。因此，在分析电商产品时，要重点关注产品的转化率，根据转化率和业务体验调整运营策略，提高我们的转化率和GMV。
另一个重要的部分是对用户数据的分析，通过分析可以实现精细化运营。做好用户精细化运营有两个关键:一是重视用户留存；第二，通过用户分组实现有针对性的运营策略。
此外，线上电商往往会有各种线上促销活动。通过营销活动过程中的数据，我们可以分析和监控某种营销活动的效果和广告的效率。
整体数据指标体系如下，因为我之前写过一篇关于线上电商数据分析指标的文章:电商数据分析的四大思路八大指标，这里就不赘述了:
线上和线下指标汇总:
零售业常用的数据分析方法
了解零售行业的数据分析指标体系，然后说说零售数据分析中常用的几种数据分析方法:
1。ABC分析
ABC分析法又称帕累托分析法，是商品管理中常用的数据分析方法。通过对一段时间内商品销售情况的分析，将商品分为A、B、C三类，调整不同类别商品的经营策略。
以ABC规则在商品库存管理中的一个常见应用为例。如果我们打算分析库存商品的年销售额，第一步是收集每一类商品的年销售量和单价数据，然后对数据进行处理，计算销售量、累计销售量、累计销售百分比等。，并按销量降序排列商品，累计销售额占A类商品的0-50%，B类商品的50-90%。
根据商品管理和销售的情况，可以对ABC理论进行一定程度的修改，对零售业的商品管理更具操作性。
2。RFM分析模型
RFM模型常用于成员价值分析。根据最近一次消费(新近)、消费频率(频率)和消费金额(货币)将客户分为八个等级来判断客户价值。
据RFM的分析结果，调整运营策略，维护好重要价值的客户，关注流失的客户，分析客户流失的原因，减少流失率。根据RFM的分析结果，调整经营策略，维护重要价值客户，关注流失客户，分析客户流失原因，降低流失率。
3。关联分析
相关性分析是分析两组随机变量之间相关性的方法。零售业最典型的应用就是商品相关性分析，也叫“购物篮分析”。通过分析用户的消费数据，对不同的商品进行关联，挖掘它们之间的关系，从而制定商品包装促销策略。
此外，相关性分析还可以用来分析商品数量与销售额的关系，企业员工数量与销售额的关系等等。
4。漏斗分析
漏斗分析在数据分析中有很多应用场景，比如典型营销漏斗，AARRR模型等等。其核心思想是分解和量化。比如下面这个营销漏斗，包含了从商品购买到最终购买的全过程。然后，通过计算每个过程之间的转化率来衡量每个过程的性能。通过检测各个环节之间的用户转化，找到电商各个环节中可以优化的点，从而提高购买转化率。
