零售业数据分析是通过对销售数据的深入挖掘，来揭示商场经营的各个方面。首先，核心的销售指标包括毛利、毛利率和坪效。坪效，作为衡量商场效益的重要工具，反映了每平方米面积的营收能力，如化妆品专柜常被安排在一楼入口，以最大化利润。交叉比、销进比和盈利能力等指标则用于评估销售效率和盈利能力，周转率则揭示了库存管理的效率。同比和环比则帮助我们了解销售趋势，从时间维度上观察变化。
分析维度广泛，涵盖了管理架构、类别品牌、日期和时段等多个角度，通过多级钻取，提供深度洞察。例如，通过BI技术，我们可以从海量数据中生成预测信息和报警信息，及时预警可能的问题。此外，还可以利用这些数据生成透视表，如ABC分类表、商品敏感分类表和商品盈利分类表，以便于更精确地理解商品的销售表现和盈利能力。
在BI技术出现之前，这些复杂的指标难以在传统的数据库系统中实现，使得它们的利用受到了限制，老总们虽知其重要性，但实际应用却受限。现在，BI技术的兴起使得这些关键销售指标得以充分利用，极大地提升了管理决策的科学性和效率。
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。
