零售分析工具

Ⅰ 浅析零售业大数据构成要素

浅析零售业大数据构成要素

马云说人类社会已经从IT（信息技术）时代进入DT（数据技术）时代，《大数据时代》一书的大卖也昭示了大数据的重要性。各个行业都在研究大数据对自己行业的变革，作为精益零售研究工作者，我也来浅析一下零售业的大数据构成要素。

一、大数据的对象包括企业内部信息与外部信息

外部信息主要指的是市场信息、流行趋势、厂商信息、消费结构的变化、政策与制度改变、新商品新技术的革新等；

内部信息主要指的是POS信息、商品销售动向、顾客信息、竞争对手信息、公司的方针与指示、门店所在楼盘相关信息、销售额与利润的分析、门店周边商圈分析等。

二、大数据使用者应该普及到所有基层员工

大数据不只是给企业高层经营分析用的，而是要普及到公司所有一线员工，包括订货、配货、采购、物流、人事、财务等所有的基层员工，他们在做业务决策时如何通过大数据提高预测的准确性。

三、大数据应该是业务过程分析而不是财务结果分析

企业目前使用的BI系统大多是面向财务结果的分析系统，主要是企业高层分析财务指标用的，而大数据应该是面向业务过程分析，即贯穿于企业各职能部门的业务主线，在日常工作中就要活用大数据，如商品部与营运部每天都要分析商品构成评价、商品动向分析、ABC分析、趋势分析、矩阵分析、商品动向的地区间对比分析、滞销商品分析、新品与重点商品的销售分析等等。通过每日分析就能及时发现问题所在，迅速调整经营决策。

四、大数据更强调的是业务模型而非技术本身

目前国内BI(一般称为商业智能)系统应用好的企业远低于ERP的应用，原因并非BI技术架构的问题，而是业务模型不知道如何建立，业务部门也很难说清楚他们要什么样的报表才是业务最优的报表，而IT技术构建者是很难理解业务模型的。对比日本与中国BI分析系统的特点，中国企业的领导者喜欢看类似于仪表盘、驾驶舱的很炫的界面，最好还要有智能报警器，而日本企业只看二维的数据表格，数据很枯燥，但却很实用。

五、日本广泛在用的零售业大数据分析系统

日本零售业到底在用什么样的大数据分析系统？最核心的有三点：1、一定要有销售计划或预算系统：通过预算的销售额、毛利、折扣率、来客数与实际结果的对比，找出差异并分析原因，从而修正下一次计划，日益精进，最终目的是提高计划的精确性，从而在商品开发、生产、物流配送时就能精确地分配资源，不浪费，这也是精益零售的核心；2、一定是定型分析而非自由分析：中国的BI系统强调工具的灵活性与强大，可以让企业自由拖拽，其结果分导致各业务部门拉出来的数据差异较大，无法形成统一的数据语言，而日本BI系统强调的是定型分析，将各业务部门要分析的报表固定成统一的报表格式，这样每周开经营分析会议时各业务部门的数据就完全统一了；3、非结构化数据比结构化数据重要：结构化数据指的是ERP系统中能看到的信息，而非结构化数据来自于员工每一次假设-验证后形成的经验信息，相当于是员工经常试错后的日志记录，这样的日志一定要记入系统，等来年同比时作为重要的参考信息，举例来说，在做周同比分析时，某门店附近学校运动会去年与今年的春季运动会并不在同一周举行，则同比分析时就要找出举办运动会的不同周数去对比。这个现象也能解释一个问题：为什么一家优秀的门店店长去了别的门店当店长后，业绩不升反降，原因是这个优秀的店长不了解新门店的过去的试错经验，也就是说门店的知识沉淀工作不充分，知识都被原来的店长记在大脑里带走了，没有沉淀到IT系统中去。而市面上常见的KM知识管理系统流于形式变成OA办公系统了，最好的做法是把日志信息记录到POS系统里面，作为门店的知识管理系统。

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Ⅱ 哪些企业需要大数据分析

大数抄据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
数据蕴藏着各种信息，企业可以通过大量的数据信息总结出很多有用信息，从而依据这些结论来制定相关的决策去帮助企业的运作。因此，各行各业都需要大数据分析，而且大数据分析现在的发展趋势良好。
目前来说，应用大数据分析较多的企业为大型零售商，比如各大型连锁超市；各类银行；各类软件公司比如甲骨文，IBM，微软和SAP等

Ⅲ 如何分析销售数据与报表

为什么要做销售数据分析？

企业的业务数据涉及销售数据、财务数据、人力数据、产品数据等多种类型，而销售数据在所有数据中的重要性毋庸置疑。通过分析销售数据，将有助于发现经营问题，降低销售成本，最终提高企业销售利润。

关键指标提取

不同行业对销售指标的侧重各有不同，本文将以建材行业为例进行说明。

其中涉及的销售数据指标包括：销售数量、销售单价、销售收入、单位成本、销售成本、销售毛利等，原始数据中还会涉及月份、城市、分类、计量单位、对应客户等信息。

图表与看板制作

提取完重要数据指标后，您就可以根据需求制作相关看板与图表。在此之前，用户必须对需要监控的指标做到心中有数。

一般来说，制作看板时，根据目的不同可以分为三类：

1. 基础数据看板：总览全局

这类看板大家都比较熟悉，主要是由包括地图、条形图、饼图等一系列的基础图表组成，用于查看不同地区、时间、类别的销售收入、销售成本等基础数据。下图是根据建材行业的示例数据生成的一个看板：

（以上图表使用DataHunter制作）

Ⅳ 零售业做数据分析用什么数据分析软件可以达到数据可视化效果

零售企来业在经营过源程中产生了海量的信息，这些信息蕴藏了丰富的经营视点和市场规律。怎样有效地利用这些宝贵的信息，让它们更好地为企业经营服务，成为了零售企业的一个迫切愿望和现实难点。普通的零售业信息系统只能够提供普通的分析数据，不能提供立体化的、多视角的、有渗透力的数据，更不能提供具有预测性的、潜在的市场信息。而BI（Business Intelligence， 商业智能）恰恰弥补了一般零售业系统在分析上的不足。让数据达到数据可视化效果。