零售o2o该如何做数据分析
如何分析零售数据分析？
如何分析零售数据分析？
来自零售企业的大量BI数据可视化分析咨询足以说明，在大数据飙升、市场竞争越来越高效的今天，系统的报表功能早已无法满足零售数据高效、深入、直观分析的需求。无法及时对大量零售数据进行深度分析和挖掘，也无法有效指导经营决策。
零售数据分析软件不更新，损失的不是短期利润，而是更长期的巨大商机。系统的报表功能可以实现固定报表的自动化，如日报、周报、月报等重复性报表的数据查询，但不能有效支持响应业务变化挖掘数据信息，实现数据驱动业务的效果。BI智能零售数据分析软件可以面向没有IT背景的商务人士。在没有IT辅助的情况下，通过独立分析实现业务探索和业务落地，真正实现“数据驱动业务”的效果。
简单来说，利用BI数据分析技术分析零售数据，你会得到以下明显的变化：
1.你会以更快的速度掌握销售趋势、店铺销售额、成本、利润等零售数据的分析。
零售数据分析四个维度？
1)分析企业的财务状况，了解企业的流动性、现金流量、债务水平以及偿还长期和短期债务的能力，从而评价企业的财务状况和风险；
2)分析企业资产管理水平，了解企业资产管理状况和资金周转情况；
3)分析企业的盈利能力；
4)分析企业发展趋势，预测企业经营前景；
实体门店经营中，什么数据是管理层最关注的？如何采集这些数据？
线下实体店每天都在和客户接触，但是和线上最大的区别就是缺少客户数据。
线上可以精准推送各类销售信息给客户，线下客户ID字很难推进。收集并利用好这些数据，是线下门店迎接电商O2O挑战的根本举措。先说收藏。对于门店来说，重要的客户数据包括这几个方面：性别、年龄、进店人数、进店人数、提货人数、店内热点、熟客等等。这些基本都可以靠人力解决，但是费时费力。现在市场上广泛使用的监控设备可以为我们解决这个问题。先说大数据时代的分析，挖掘和掌握数据背后的秘密可以说是商业营销的必由之路。这是个人无法实现的，需要技术团队来操作。尽管有技术门槛草案，但智能视频监控领域发展迅速，很多企业进入。老品牌如海康、大华、时宇、科达，年的如优罗专做连锁店，甚至360、小米都在寻求突破。实体店关店潮过去后，新店还在开。有了数据，精准营销就有了可行的方法，管理层肯定不会再头疼了。
销售数据分析主要从哪几方面进行？
1.按周、月、季、年汇总分类销售数据；
2.月度和年度销售汇总数据的同比和环比分析，了解变化情况；
3、计划完成情况及未完成原因分析；
4.按时间序列预测未来的销售和需求；
5.客户分类管理；
6、消费者的消费习惯、购物模式等。
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年度和月度分析、价格细分分析、品牌分析、产品线分析等。具体分析方法和维度请参考决策狗平台。
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年度和月度分析、价格细分分析、品牌分析、产品线分析等。具体分析方法和维度请参考决策狗平台。
经营数据分析及思路？
商业数据分析的思考：
1.分解想法
做互联网运营的数据分析，首先要学会“分解”。
分解数据，分解问题。所有的数据都可以逐层分解，找到更多的“子数据”。通过对子数据的挖掘和优化，往往可以逐个击破，找到方向，提高最终的“关键指标”。
跟随思路
运营问题是有迹可循的，不是一下子就能看到的。
所有的数据，只有积累沉淀才能找到。
单独跟踪一个数据会“片面”，得出结论甚至错误。因为所有电商的核心数据都是偶然的，在一段时间内是相关的。
4.对比想法
对比是与他人比较。另一个人必须选择“正确的”。
可以是和自己品牌定位相似的店铺数据，也可以是同行业做的比较好的店铺数据。
最有可比性的就是和自己“同级”的店。
通过对比，找到自己的差距在哪里，找到优化的正确方向。
5.节点创意
节点的思路是把大的营销事件单独标记为节点，把数据去掉单独分析。
6.锚想法
锚的概念有两层含义。第一层含义是在业务数据分析中，当有多个因素影响一个数据指标时，只留下一个因素作为变量，其他因素保持不变，然后检验这个因素对最终指标的影响程度。
第二层意思是产品竞争力。通过主播策略，用户可以更快地做出决策，让产品卖得更好。
7.行为标记理念
行为标记法是在数据报表中及时标记大动作的优化和大项目的上线。以便以后通过数据验证其是否有效。