零售分析工具

Ⅰ 淺析零售業大數據構成要素

淺析零售業大數據構成要素

馬雲說人類社會已經從IT（信息技術）時代進入DT（數據技術）時代，《大數據時代》一書的大賣也昭示了大數據的重要性。各個行業都在研究大數據對自己行業的變革，作為精益零售研究工作者，我也來淺析一下零售業的大數據構成要素。

一、大數據的對象包括企業內部信息與外部信息

外部信息主要指的是市場信息、流行趨勢、廠商信息、消費結構的變化、政策與制度改變、新商品新技術的革新等；

內部信息主要指的是POS信息、商品銷售動向、顧客信息、競爭對手信息、公司的方針與指示、門店所在樓盤相關信息、銷售額與利潤的分析、門店周邊商圈分析等。

二、大數據使用者應該普及到所有基層員工

大數據不只是給企業高層經營分析用的，而是要普及到公司所有一線員工，包括訂貨、配貨、采購、物流、人事、財務等所有的基層員工，他們在做業務決策時如何通過大數據提高預測的准確性。

三、大數據應該是業務過程分析而不是財務結果分析

企業目前使用的BI系統大多是面向財務結果的分析系統，主要是企業高層分析財務指標用的，而大數據應該是面向業務過程分析，即貫穿於企業各職能部門的業務主線，在日常工作中就要活用大數據，如商品部與營運部每天都要分析商品構成評價、商品動向分析、ABC分析、趨勢分析、矩陣分析、商品動向的地區間對比分析、滯銷商品分析、新品與重點商品的銷售分析等等。通過每日分析就能及時發現問題所在，迅速調整經營決策。

四、大數據更強調的是業務模型而非技術本身

目前國內BI(一般稱為商業智能)系統應用好的企業遠低於ERP的應用，原因並非BI技術架構的問題，而是業務模型不知道如何建立，業務部門也很難說清楚他們要什麼樣的報表才是業務最優的報表，而IT技術構建者是很難理解業務模型的。對比日本與中國BI分析系統的特點，中國企業的領導者喜歡看類似於儀表盤、駕駛艙的很炫的界面，最好還要有智能報警器，而日本企業只看二維的數據表格，數據很枯燥，但卻很實用。

五、日本廣泛在用的零售業大數據分析系統

日本零售業到底在用什麼樣的大數據分析系統？最核心的有三點：1、一定要有銷售計劃或預算系統：通過預算的銷售額、毛利、折扣率、來客數與實際結果的對比，找出差異並分析原因，從而修正下一次計劃，日益精進，最終目的是提高計劃的精確性，從而在商品開發、生產、物流配送時就能精確地分配資源，不浪費，這也是精益零售的核心；2、一定是定型分析而非自由分析：中國的BI系統強調工具的靈活性與強大，可以讓企業自由拖拽，其結果分導致各業務部門拉出來的數據差異較大，無法形成統一的數據語言，而日本BI系統強調的是定型分析，將各業務部門要分析的報表固定成統一的報表格式，這樣每周開經營分析會議時各業務部門的數據就完全統一了；3、非結構化數據比結構化數據重要：結構化數據指的是ERP系統中能看到的信息，而非結構化數據來自於員工每一次假設-驗證後形成的經驗信息，相當於是員工經常試錯後的日誌記錄，這樣的日誌一定要記入系統，等來年同比時作為重要的參考信息，舉例來說，在做周同比分析時，某門店附近學校運動會去年與今年的春季運動會並不在同一周舉行，則同比分析時就要找出舉辦運動會的不同周數去對比。這個現象也能解釋一個問題：為什麼一家優秀的門店店長去了別的門店當店長後，業績不升反降，原因是這個優秀的店長不了解新門店的過去的試錯經驗，也就是說門店的知識沉澱工作不充分，知識都被原來的店長記在大腦里帶走了，沒有沉澱到IT系統中去。而市面上常見的KM知識管理系統流於形式變成OA辦公系統了，最好的做法是把日誌信息記錄到POS系統裡面，作為門店的知識管理系統。

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Ⅱ 哪些企業需要大數據分析

大數抄據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。
數據蘊藏著各種信息，企業可以通過大量的數據信息總結出很多有用信息，從而依據這些結論來制定相關的決策去幫助企業的運作。因此，各行各業都需要大數據分析，而且大數據分析現在的發展趨勢良好。
目前來說，應用大數據分析較多的企業為大型零售商，比如各大型連鎖超市；各類銀行；各類軟體公司比如甲骨文，IBM，微軟和SAP等

Ⅲ 如何分析銷售數據與報表

為什麼要做銷售數據分析？

企業的業務數據涉及銷售數據、財務數據、人力數據、產品數據等多種類型，而銷售數據在所有數據中的重要性毋庸置疑。通過分析銷售數據，將有助於發現經營問題，降低銷售成本，最終提高企業銷售利潤。

關鍵指標提取

不同行業對銷售指標的側重各有不同，本文將以建材行業為例進行說明。

其中涉及的銷售數據指標包括：銷售數量、銷售單價、銷售收入、單位成本、銷售成本、銷售毛利等，原始數據中還會涉及月份、城市、分類、計量單位、對應客戶等信息。

圖表與看板製作

提取完重要數據指標後，您就可以根據需求製作相關看板與圖表。在此之前，用戶必須對需要監控的指標做到心中有數。

一般來說，製作看板時，根據目的不同可以分為三類：

1. 基礎數據看板：總覽全局

這類看板大家都比較熟悉，主要是由包括地圖、條形圖、餅圖等一系列的基礎圖表組成，用於查看不同地區、時間、類別的銷售收入、銷售成本等基礎數據。下圖是根據建材行業的示例數據生成的一個看板：

（以上圖表使用DataHunter製作）

Ⅳ 零售業做數據分析用什麼數據分析軟體可以達到數據可視化效果

零售企來業在經營過源程中產生了海量的信息，這些信息蘊藏了豐富的經營視點和市場規律。怎樣有效地利用這些寶貴的信息，讓它們更好地為企業經營服務，成為了零售企業的一個迫切願望和現實難點。普通的零售業信息系統只能夠提供普通的分析數據，不能提供立體化的、多視角的、有滲透力的數據，更不能提供具有預測性的、潛在的市場信息。而BI（Business Intelligence， 商業智能）恰恰彌補了一般零售業系統在分析上的不足。讓數據達到數據可視化效果。