零售数据分析与应用-全套PPT课件.pptx

零 售 数 据 分 析概 述 010203 零售数据分析认知零售数据分析基本思路零售数据分析常用方法目 录ONTENTSC Part 01 零售数据分析认知零售数据分析的概念零售数据分析的对象零售数据分析的必要性零售数据分析的基本流程 零售数据分析的概念数据分析是指根据分析目的，用适当的分析方法和工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。 若是针对零售行业的数据分析，则被称为零售数据分析。包括：对销售业绩的分析、对商品的分析、对顾客的分析、对财务状况的分析等多个方面。 零售数据分析 零售数据分析的必要性13分析前提零售企业每天产生的大量数据主要分布在实体店铺、网店、微信社交平台、手机软件、物流送货、电话服务中心、在线支付等渠道，数据不仅支持交易，其中蕴含的规律将帮助企业发现商业机会和市场趋势，进而弥补决策能力，极大地降低决策风险。 分析目的进行零售数据分析，最终的目的，就是将这些看似繁琐的数据总结汇总起来，帮助管理者进行有效的决策和判断，从而实现店铺成功运营并实现盈利最大化的目标。 分析过程 零售数据分析的对象货人财场“人”的概念通常对“人”的理解包含两层含义，第一是选对购买的目标群体，也就是购物者；第二是选对优秀合格的导购人员。“货”的概念货品分析的主要数据来自商品基础数据和销售数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。 “财”的概念通过对报表数据的各种变换计算，运用模型建立起一系列评价体系，从各个方面、各个角度分析企业经营成果并预测未来。 “场”的概念商圈促销、商场促销、竞争品牌促销信息、顾客行为等必须实时收集，这非常有利于我们自己制定出行之有效的营销方案。 零售数据分析的基本流程在最开始的明确分析目的和思路的阶段，我们就应当确定采用何种手段对数据进行分析。 零售数据分析 我们一般将数据分析的最终结果通过各种图形、表格的方式进行归纳总结。 数据结果展现根据分析出来的种种问题和结论，找到切实可行的解决办法。 解决方案总结主要包括数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载等。 零售数据的处理 数据收集能够帮助零售企业采集到顾客更多的数据信息，更有利于开展数据挖掘的工作 零售数据的收集 首先确认本次分析所要解决的问题是什么。对于经营决策者有没有指导意义。 明确分析目的思路 Part 02 零售数据分析基本思路 “5W2H”分析法“4P”营销理论分析法 用户行为理论分析法 逻辑树分析法 “5W2H”分析法顾客购买的目的是什么？我们如何吸引顾客来店购物？ ■ What何种商品 我们能提供什么样的商品？我们能否满足顾客需求？ ■ Who何人购买 我们的顾客是谁？这些顾客有何特点？ ■ When何时购买 顾客一般何时来购买？多久会再次购买？ 5W2HWhatWhyWhenHow muchWhoHow to doWhere■ Where何处购买 购买地周边的环境如何？ ■ How much购买价格 顾客的购买承受价格是多少？人均购买量是多少？ ■ How to do如何成交 顾客习惯的支付方式是什么？如何让顾客更方便付款？ ■ Why原因目的 用户行为理论分析法 熟悉 顾客平均在店铺停留时长是多久？顾客感兴趣的商品是哪些？ 认知 顾客来店的数量有多少？顾客从何处得知店铺的位置？ 试用 顾客初次购买的产品是哪种？顾客初次消费金额多少？ 使用 顾客来店频率？顾客常购买的商品?顾客订购的商品？忠诚 顾客再次来店的比率？顾客流失率？ “4P”营销理论分析法 产品价格促销 渠道 产品(Product) 店铺能提供什么产品或服务？哪个产品销量最好？ 渠道(Place) 店铺有多少销售渠道？渠道政策是否有吸引力？ 价格(Price) 用户接受的合理价格是多少？店铺销售收入怎样？ 促销(Promotion) 投入多少促销资源？投放多少宣传广告？ 逻辑树分析法 罗列问题逻辑树将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 找出问题关联项目把一个已知问题当成树干，找出问题的所有相关联项目。将大问题按照逻辑关系派生出一连串的小问题。 逐步解决问题将这些小问题逐步进行解决，最终实现完成大问题的解决 Part 03 零售数据分析常用方法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法交叉分析法综合评价分析法矩阵关联分析法预测分析法 对比分析法010203对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。 对比分析法的概念对比分析法可以分为静态比较和动态比较两类。这两种方法既可以单独使用，也可结合使用。 对比分析法的类别与目标对比。 不同时期对比。 同级部门、单位、地区对比 。活动效果对比。 对比分析法常用维度 分组分析法分组分析法是在分组的基础