零售业数据分析用到的软件，简单的可以用Excel就能完成，复杂的则需要用到 BI（商业智能，推荐永洪BI，至于理由下文中会提到），至于复杂和简单的判断标准，就取决于你要分析哪些指标，要取得什么样的效果。零售业数据分析在进行过程中会遇到很多问题，选择软件是其中很小的一环。一、传统零售转型的关键传统零售向新零售转型的的三大关键——人+货+场“人”——传统零售经营以采销为主，模式简单粗放，对消费者关注不足。零售商要挖掘数据价值，如基于目标客群的特征和行踪数据，整合品牌商数据，掌握不同消费客户群的行为变化和趋势。“货”——零售业的发展客观原因造成零售供应链长期深度依赖供应商，采购团队把关注点放在了来自于供应商的收费和返点，而不是去经营及提升门店坪效和毛利率，从而导致零售行业在品类管理和供应链专业能力培养上长期滞后，并形成了地方管理团队各自为营的分散式管理局面。但在新环境下，零售商想打破在与供应商谈判和合作中被动局面，需要统一管理的业绩考核分析体系整合供应链能力。“场”——过去传统零售以线下门店为主导，现在是线上线下融合打通，多个场景融合；过去是以地理位置为ZX的商业，现在是场景化的、以人为ZX的商业。零售全渠道发展是大势所趋，通过大数据分析能力提升精细化运营，对目标客群消费场景洞察、通过品类运作配合创新促销活动等。二、零售大数据分析面临的问题diyi、零售企业内部的信息孤岛现象严重：不同业务部门，如运营、商品、生产、财务等内部均有大量数据产生，但是各部门各自为政，不愿公开自己数据库的真实数据，因而数据的获取和深度分析难度较大，而通过建立统一的数据平台有望打破这种信息孤岛格局，继而让数据因分享产生价值。第二、业务部门主要任务是自己部门日常的经营，包括操作流程、考核指标、门店管理、人员管理等，对于大数据能给自己带来什么样的价值则认知程度不高，同时加上对于数据分析的技术和工具知之甚少，因此很难把自己对于本职业务的理解和数据分析做紧密的结合，转化为数据分析所需要的种种要求，导致IT团队、大数据团队很难深入理解业务，而Z终IT部门交付的成果对业务带来的价值有限，而业务又提不出具体需求。第三、不少零售企业的整体性数据收集平台还不是很完善，数据提取、整合、可视化、探索分析等程度相对落后，定期的商业报告也还是通过抓取数据仓库里面的数据，组成固定格式的报表并用于简单分析。即便有的企业构建了自己的数据平台，虽然能够实时地呈现业务分析报告，也只是停留在报表的提供层面。三、如何搭建零售数据分析系统在搭建零售数据分析系统方面，可以参考永洪科技做的数据应用体系以及零售数据分析解决方案。以下是具体分析的类型：· 用户分析用户分析主要是对顾客群体的购买行为的分析。通过对用户的年龄、人均购买次数、购买总金额、消费地区、购买途径等数据进行分析，深入洞察消费者购物行为和偏好，寻找到高价值客户的消费规律，通过jing准营销，提升销售额。· 门店分析实体门店仰赖营业额作为绩效指标，但对于营业额不佳的门店，却难以有更进一层的数字观察与改进。通过数据分析，进行门店客流追踪，不仅能根据日、周、月、年等做周期分析、跨门店分析，还能结合POS营业额等销售数据做整合分析，进而预测下一周期的营运绩效，助力零售商达到经营效益Z大化。· 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。主要分析商品的类别结构、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、ZD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商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。· 渠道分析如果企业同时运营着线上渠道和线下渠道，需要对加盟商的情况做到心里有数，因为库存和缺货是所有的零售迫切解决的一个难题。如果零售商对用户的需求没有进行jing准的预测，则会导致供需失衡，造成高库存或者是缺货状态，Z终将造成成本上的浪费。通过对渠道数据进行分析，可以对供需平衡进行GX管控，降低成本。通过大数据分析可以解释：WHO——购买和使用产品的消费者是谁、WHEN——在什么时候购买、WHERE——在什么地方购买、WHAT——消费者购买了什么产品、WHY——消费者为什么购买，通过这种方式，零售企业可以发现顾客消费偏好，提高营销决策水平，实现销售额的增长。选择零售业数据分析软件，在选择工具的同时，如果能够共同解决指标体系的事情，才更具有价值。
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夕阳的沉默孤独 
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