零售行业数据分析报告网络零售数据分析流程( 二 ) _分析

对线下门店来说，有一个关键的指标叫做“坪效” ，指的是每平方米面积创造的年收入
坪效=销售额/店铺面积，销售额=流量x转化率x客单价x复购率
流量是制约坪效率的重要因素，当流量新增缓慢时，企业的坪效就会难以增长，此时企业就会增加线上销售额，增大线上流量
线上电商数据分析指标线上零售和线下零售的核心都是“人货场” ，围绕商品运营、用户运营和产品运营展开。传统的线下零售侧重于商品分析，线上电商则侧更重于对用户和流量的分析。从用户注册、浏览商品、加购商品、到最后的下单、确认收货，这中间有五个关键的数据分析指标：活跃用户量、转化、留存、复购、GMV 。
线上电商的商品品类众多，首页商品更新速度快，因此在电商的商品分析中，要重点关注商品的转化率，根据根据转化率，结合业务经验，调整运营策略，来提高我们的转化率和GMV
另一个重要部分就是用户数据的分析，通过对用户数据的分析实现精细化运营。做好用户精细化运营关键有两点：一是关注用户留存，二是通过对用户分群，实现针对性的运营策略。
除此之外，线上电商经常会有各种各样的线上促销活动，通过营销活动过程中的数据，分析监控某次营销活动给带来的效果、以及广告的投放效率
整体的数据指标体系如下，因为之前针对线上电商数据分析指标写过一篇：电商数据分析的4大思维和8个指标，这里就不细讲了：
线上、线下指标汇总：
零售行业常用数据分析方法理清楚了零售行业的数据分析指标体系，接下来再讲几个在零售数据分析中常用的数据分析方法：
1、ABC分析法
ABC分析法又称帕雷托分析法，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，把商品分为A、B、C类，调整不同类别商品的管理策略。
举个常见的ABC法则在商品库存管理中的应用，假如我们打算对库存商品进行年销售额分析，第一步要先收集各品类商品的年销售量、商品单价数据，然后对数据进行处理，计算出销售额、累计销售额、累计销售额百分数等，将商品按照销售额的大小降序排列，将累计销售额占比累计占比0至50%为A类商品， 50%-90%为B类商品， 90%-100%为C类商品，然后根据分析结果，对ABC三类商品采取不同的管理策略。
根据商品管理及销售的情况，还可对ABC理论进行一定的变化，这样对零售业的商品管理来说更具有操作性。
2、RFM分析模型
RFM模型在会员价值分析中经常用到，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个等级，判断客户价值

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