零售行业数据分析报告网络零售数据分析流程 _分析

从传统的线下零售（百货商店-连锁商店-超级市场），到前几年火热的线上电商零售（综合、垂直电商-社交电商），再到这几年线上线下结合的新零售模式，零售行业的运营模式发生了巨大的变化。
大数据时代下的零售行业，面对众多的顾客和复杂多变的市场需求，要想及时适应市场变化，掌握市场动态，就需要对零售各个环节的数据进行分析，得到科学有效的结论来指导决策。本文我们就来说说新零售模式下零售行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、场”这三个核心要素，新旧模式的变化，本质上其实就是“人、货、场”三要素的进化，从原来商品为王的“货、场、人”时代，变成了如今用户为王的“人、货、场”时代。
围绕“人、货、场”这个三个核心要素，新零售数据分析指标体系整体上可以分成线下、线上两个部分：
线下的“人、货、场” 1、数据分析提升“人”效
这里的人效有两个方面，一指企业员工，二指消费者。在这个消费者掌握主动权的时代，想做好零售，除了加强员工管理，提升人员效率之外，更重要的是提高消费者忠诚度、充分挖掘客户终身价值。
企业员工管理中的数据分析一般分为两个方面，一个是员工效能分析，一个是员工结构分析，员工效能分析主要关注的就是员工的销售指标和服务效能指标，员工结构分析主要关注企业员工的流失率、人力结构、薪资结构等等，防止出现人力分布不均匀、薪资不合理的情况。
顾客管理是零售行业数据分析中相当重要的一部分，尤其是其中的会员顾客的管理。会员顾客的分析，可以从客户群体的消费行为特点、等级划分、活动管理等方面入手，越丰富越好，越细致的了解到会员群体的特征，越有利于客户关系的维护和发展，这里我简单列一些分析指标给大家参考，实际的分析过程中还可能会衍生出更多的指标：
2、“货”——商品分析
【零售行业数据分析报告网络零售数据分析流程】货就是指商品，商品数据分析的核心就是围绕“进销存”展开，重点就是商品结构的分析和商品消化跟进分析，结构分析常用指标有各类结构占比指标，商品消化跟分析常用指标有售罄率、存销比等，详细的指标架构如下：
3、数据分析提升“场”效
场，指的是消费场景，所有连接消费者和商品的终端，都是“场” ，比如线下门店、线上的购物网站、APP、小程序等。“场”效的分析，核心是业绩与各项运营指标的监控，店铺的销售指标、销售追踪指标、效率指标等等

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