如何分析零售數據？
剛剛畢業的大學本科生，從事生鮮零售行業，想通過數據分析在零售方面做一些突破，面對紛雜的數據，如何下手？如何理清思路？
特別同意@四十大盜的答案。
數據是工具，各個指標是我們看問題的不同維度。業務是核心，數據是輔助，所以一定要努力去理解生意，理解一線，理解零售。否則做的只是一些紙上談兵的工作。如果不考慮實際店鋪情況，用既有的數據標準套到任何一個案例都會貽笑大方。而作為數據人員，一旦分析數據的能力被人質疑，那他的工作真的會變得特別困難。所以建議題主能夠一方面多學習下貨品，零售的書籍，一方面多實踐，多去一線學習和觀察。理論結合實際，學以致用。
零售業數據分析，首先要懂零售，深刻了解你所涉及的業務，理清業務邏輯規律，然後才會對各項零售指標有敏感度，然後才能做數據分析，指導業務運營發展。推薦黃成明的這本書《數據化管理》，可以有個整體脈絡。
看了些其他的回答，很多提到了要深入了解業務，這個是都知道的道理，就不多說了。我說下我的思路。
第一，聚焦業務模塊：零售行業的業務模塊是很多的，你想通過數據分析在零售方面有些突破，請問是哪一個模塊呢。全面突破是不現實的，將工作聚焦在自己的負責的模塊上，採購、銷售、供應鏈、營銷等等。
第二，明確目標：這是在第一步基礎之上的，沒個模塊你關心的內容不一樣，你想做數據分析的目標也就不一樣，比如採購，目標就是降低成本、避免浪費、避免斷貨相關；銷售，目標就是提升銷售額、利潤率。這個模塊就會涉及到為什麼你需要對業務有很深的了解了，因為在不了解的情況下，你只能定個大目標，目標定的越大越寬泛(比如提升銷售額)，實現起來就越困難，當你對業務很熟悉的時候，你會了解業務痛點，所定的目標就一定是有價值可實現的(比如你要通過數據來找到，貨損的規律以及因素)。第三，做分析模型：在有目標、熟悉業務的基礎之上，你就清楚，需要什麼樣的數據，來驗證我的假設或者達到我分析的目的。你要列出來，哪些數據是你手裡有的，哪些是沒有的；有的數據哪些是可靠的，哪些是不可到的，沒有的數據可以通過哪些渠道來獲取，或者可以換成哪些數據來代替。第四，整理數據：數據可以這樣劃分，不能用的數據、直接可用的數據、計算得來的數據、預測的數據。對於基礎的分析來說，用的最多的就是直接用的數據和計算得來的數據，這部分會涉及到很多行業內的指標，比如庫存周轉率、動銷率、連帶率等等，明確目標，做好分析模型後，就可以想辦法獲取數據，然後依據獲取的數據來轉化成各種你需要的指標。第五，分析數據：前面都是為這一步提供基礎，你將數據都已經收集並整理好之後，就可以針對目標進行分析了，你需要在數據中發現規律，當你的目標比較清晰的時候，這一點也就比較容易。分析也是有很多技巧的，怎樣展現更容易發現規律之類的。但是話說回來，你要是願意肯，把必要的數據列在那也啃的下來，啃一段時間就自然知道什麼樣的數據要怎樣展現怎樣分析了。最後，說下，你應該具備的一些技能技能上：相信你們公司應該是有業務系統給你用的，如果你自己來做數據分析的話，要有最基本的sql能力。此外excel能力必備。業務上：你需要快速了解你們公司的業務特點，同時打通業務和數據分析的關係，有幾位回答中都推薦了《數據化管理》這本書，是值得看一看的。
說點個人的看法1、零售業分析跳不出去幾個關鍵數據就是：進、銷、存、銷售額、毛利率、毛利額、利潤、客流，生鮮行業還要特別關注商品周轉率的問題2、關於分析，首先需要把以上數據列出來，然後大體思路無非是要探索增加銷售額，毛利額，利潤和周轉率的手段。請注意，毛利率只是一個綜合作用下的結果3、短期快速出結果的做法，其實是大數據分析法，就是跳開各種主觀因素的情況，直接從數據出發進行分析，找到高銷售、高利潤的觸發點。舉個例子：比如某件商品的出現，拉動了短期業績提升；某種商品擺放位置的調整，組合，出現了周轉率提高的情況；某個活動期促銷，導致銷售額、客流、利潤的變化……4、長期想在行業內有較為專業的發展，一定要了解產品，消費者購買習慣，消費心理等方面的知識，這裡可以多看些相關書籍，但是個人感覺不要過分依賴書籍，因為人心和市場變化的都快過書籍印刷出版的速度，更多的只是從中學習思路和方法。最直接的手段建議就是站在賣場觀察，同時結合數據去思考5、零售業更多的是看經驗，其實很多時候一個拍腦門的想法，不管看似多麼不合理，但就是會有奇效，這裡更多是多年來經驗積累下所引發的直覺，有時候準的可怕6、做分析一開始更多是去看，嘗試著用各種數據去做比較，如何會數學建模那應該會更完美，就是一個探索和找靈感的過程，不要一套思路把自己困死
數據在現代零售行業的發展與變遷過程中扮演著極為重要的角色。無論是沃爾瑪為代表大型購物中心的成功，還是711為代表小型便利店的崛起，它們的核心共同點就是數據化水平很高。進入電子商務時代，數據的價值越發彰顯。如今，每個零售商的手中一般都會有以下四類數據：
- POS數據
- 供應鏈數據
- 電子商務數據
- 社交媒體數據
但是對於很多零售商而言，儘管積累了大量的業務數據，卻並沒有從中獲益。只有那些願意並能找到收集、訪問、使用這些數據的方法的零售商才將數據變成了成就其優勢地位的「秘密武器」。下面，我們就具體看下如何才能充分發揮這些數據的價值。
1、POS系統
POS機能夠通過對商品條型碼的識別，全方位、多角度地獲取賣場產生的數據。POS可以瞬時獲取誰銷售（售貨員）、什麼時間銷售（時間）、在什麼地方銷售（賣場位置）、誰購買（顧客屬性）、購買了多少（價格和品牌）、怎樣結算（現金或銀行卡）等多角度的數據。這些信息為制定決策、銷售管理、促銷和市場活動以及制定客戶忠誠度計劃提供了基本依據。POS數據如何應用?
居於我國購物中心品牌榜第二名的中糧大悅城，通過對POS系統下每天數百萬的交易數據進行深度挖掘，主動跟蹤客戶買了什麼，在哪兒買，以及什麼時候買，實現對上千家商戶和數萬種品類商品銷售狀況的精準把握，不僅能很容易發現暢銷品和滯銷品，還能做到提前60天預測出商品銷售將會達到什麼水平，再根據預測結果指導運營。
POS機僅是一個開端，它無法跟蹤商品賣出後的情況。隨著競爭的激烈，零售商們迫切想知道購買這些商品的顧客屬性是什麼，他們為什麼要購買這些商品，使用這些商品的感覺，以及使用後的評價。這就意味也就意味著他們需要將不同來源的數據整合在一起，然後進行不同場景的分析，這時，就需要一個能夠整合不同數據源的數據分析系統來幫助他們實現這一要求。
查看屏幕上的一大串數據並不是一件容易完成的工作。為了實現營銷目標，零售商必須結合特定場景去分析數據，這就意味著他們需要將不同來源的數據整合在一起，然後去進行分析，這時就需要一個功能強大的數據管理與分析系統來幫助他們了。
將POS機、CRM、供應鏈以及社交數據整合在一起，並以可視化方式將其分析結果直觀呈現，零售商可以隨時了解到商品是否正以正確的數量從適合的渠道出售給需要的人。通過POS數據共享，整個公司就可以作為一個整體為客戶提供針對性體驗。
2、供應鏈
藉助庫存定位和分類擊敗競爭對手，是零售商創建和維護客戶忠誠度的一種常見方式。當人們進入你的商店，你的貨架上是否有他們需要的東西，直接決定了他們是否會從陌生人變成你的客戶。這一切開始於供應鏈數據。
供應鏈數據如何應用?
很多人都和你一樣，在為供應鏈效率而煩惱。供應鏈系統本身是剛性的，當銷售和需求的趨勢提出必須改變供應鏈系統的時候，你就不得不花費很多時間和精力來進行調整。複雜的貿易協定、繁瑣的訂單流程以及存有法律風險的銷售和促銷交易，這些都成為改變供應鏈時要面對的挑戰。你需要一個強大的工具，從數據角度讓供應鏈中的隱性成本和錯失機會清晰的暴露出來。亞馬遜在大數據利用方面一直走在前列。他們藉助物流數據和地理信息數據來監控、追蹤、確保其15億庫存商品準確的存放於全球200個訂單履行中心。用預測分析技術可以實現「預期發貨」的情景，即：當客戶打算購買一件商品的時候（打算購買尚未正式下單），亞馬遜就將貨物提前發運到離客戶最近的倉儲中心。這種對供應鏈管理的優化極大提升了其客戶的體驗。
雖然零售商大多能從供應鏈數據獲益，但是很多零售商因為系統不靈活而無法很好的實現這些數據的價值，他們缺乏一個有效的工具將供應鏈數據與其他數據（諸如POS數據、會員卡數據、社交數據等）進行關聯性分析，繼而無法對銷售進行精準預測，這就直接導致了庫存成本居高不下。這將成為零售商的一個競爭弱點，現在越來越多的零售商開始使用數據觀這類數據管理與分析工具，幫助他們實現多數據源的管理與分析。
3、電子商務
阿里巴巴引領了國內電子商務的熱潮。從2011年起，電子商務倒逼傳統零售商紛紛「觸網」。毫無疑問，網路是最「可追蹤」的商業環境，零售商可以通過電子商務網站發現業務機會和獲得數據分析帶來的收益。網上提供的機會也擴展到線下實體店，當零售商將線上數據與店內數據結合在一起就獲得了市場的360度視圖。因此，電子商務數據更有助於創建一個跨渠道品牌。電子商務數據如何應用?
三隻松鼠是一家食品零售商。2015年雙11，三隻松鼠完成了日銷2.51億元的銷售額，成為食品類目的銷量4冠王，同年，三隻松鼠旗艦店單店銷售額突破18億元，成為當前中國銷售規模最大的食品類零售電商企業。
在2015年剛開始時，通過強大的數據分析系統，三隻松鼠運營團隊就對銷售數據、客戶信息、交易指數、搜索熱詞等數據進行了綜合分析，結果發現，與堅果強關聯的品類如果幹、肉類等正快速崛起，且受眾人群驚 人相似，由此，公司決定以果乾試水零食全品類擴充。
這一判斷最終被證明是正確的：在隨後的618大促中，新上線的果乾產品一舉實現日銷600萬元的成績。三隻松鼠由此決定，即刻進行零食全品類擴充。一年的時間，果乾類目在三隻松鼠旗艦店中就創造了超過4億元的銷售額。
現在更多的零售商正在努力創建全渠道品牌客戶體驗，藉助強大的數據管理與分析系統，對不同來源的數據進行關聯性分析（如電商數據、POS數據、會員系統數據等），能夠幫助零售商作出零售商能夠做出更好的銷售和促銷決策。 在大數據時代，那些受限於數據的及時性和完整性而無法有效進行跨渠道客戶管理的零售商正在逐漸陷入經營困境。未來將屬於那些能夠靈活從跨渠道客戶活動中產生見解，並能在每一次接觸機會中將這些見解變成商業價值的零售商。
4、社交媒體數據
2015年微信的日登陸用戶量近6億，微博悅活用戶超過2億，社交媒體正在創造著令人難以置信的消費者偏好數據。如果零售商能夠藉助強大的數據分析系統充分挖掘這些數據中隱含的趨勢，並積極地去制定並執行商品銷售和促銷策略，他們將獲得前所未有的發展機會。社交媒體數據如何使用?
國內社交媒體營銷最成功的案例當屬小米了。到2015年底，小米社區論壇的註冊用戶達到900萬，微博粉絲超過1000萬，微信粉絲超過200萬，小米百度貼吧粉絲超過300萬，手機銷量達7000萬部。小米在成立之初就認識到從社交媒體中收集數據並將之用於銷售和促銷會產生極大的商業價值。
無論是產品更新迭代，還是日常粉絲活動，小米一直都是用數字進行量化管理。例如「橙色星期五」這一活動，小米每周五會收集800條粉絲意見，等到下周五發布新版本進行修改，然後繼續收集意見，繼續修改，周而復始。這種基於數據的管理，不但很清晰的的讓粉絲們知道小米的努力，也讓粉絲感受到了小米的成績，粉絲們就會更加容易接受和凝聚。
社交媒體上努力是值得的
在社交數據中存在無限的商業機會，因為這些數據來自你未來的客戶群。然而，許多零售商並沒有意識到他們可以將這些數據組合成有價值的業務線或深度洞察。 一款強大的數據分析工具可以幫助零售商收集、整合這些不同的非結構化數據，並形成直觀的可視化報告，從而幫助零售商制定那些能夠提高客戶管理、產品管理和營銷活動效率的決策，並高效執行。
需要注意的是，實現商品和品牌在社交領域的監控，並不局限於零售商自己的數據，零售商還可以整合外部數據，如熱門話題、主題標籤、搜索指數等，通過強大的數據分析工具將社交媒體數據與CRM數據、POS數據關聯在一起進行分析，零售商將發現巨大的商業機會，以及建立起難以超越的競爭優勢。
結論：更深的洞察力，更睿智的行動
數據為零售商提供了巨大的商業機會和發展潛力。當零售商在一個地方，實時在任何設備上訪問多個孤立數據源時，這種潛力呈指數級增長。數據觀可以直接連接任何地方的數據，然後將其轉換為基於雲的個性化儀錶板。 擁有數據觀的零售商能夠將數據轉變為更好決策，從而創建出競爭差異化。數據觀的解決方案
零售商面臨的許多增長和效率挑戰需要依賴數據去借解決。 然而，由於遺留問題和不同系統，大多數零售商的數據或者散落各處，或者無法實時訪問，而且缺少易用的工具幫助他們收集特定渠道中的數據以及將這些不同來源的數據關聯在一起進行分析。在數據觀中，零售商可以在任何設備上實時查看整個組織（無論是離線或在線）的各種孤立數據。 數據觀可以直接連接到POS系統、ERP系統、以及其他不同的數據源，然後將其轉換為一個基於雲的個性化儀錶板，這會更易於使用，而且可以隨時隨地看清這些數據。
數據觀的獨特解決方案旨在滿足零售商日益增長的數據需求，使用數據觀的零售商正在看到顯著的成效。 要了解數據觀如何改善您的運營，請在數據觀 | 所有人都會用的數據分析工具上申請免費使用。具體點的
1、看部門的數值目標以及達成狀況
銷售額，毛利，經費，純利潤等2、縱向比-時間軸看推移和趨勢圖同期比，環比等3、橫向比-門店軸同類型部門間比同部門不同門店比較4、經營效率賣場單位面積銷售額，毛利，費用5、重點商品分析ABC
6、跟非生鮮不一樣，生鮮的時間要短很多，也看時間帶別數據有點亂，算是拋磚吧面向各類服飾品牌商客戶，針對其面臨的服飾產業鏈路長復盤難、零售商訂貨基本靠經驗、不了解品牌購買人群畫像等問題，通過「1+1+N」的服飾大數據應用方案，助力企業從粗放式管理向精細數字化運營轉變。「1+1+N」即一個數據平台、一套服飾行業標籤類目體系、N個數據業務場景。提供服飾商品全鏈路復盤、訂貨助手、消費者畫像等大數據應用服務，通過大數據為品牌服飾企業從B2B2C模式轉型成S2B2C模式賦能。
服飾行業的痛點：
1、服飾設計、內審、訂貨、生產、零售鏈條太長，難以通過數據進行全鏈路復盤
2、零售商訂貨完全憑感覺決定訂什麼款式、訂多量，比較感性
3、如何知道品牌服飾的購買人群畫像特徵
4、商圈評估門店選址，數據採集模式太傳統，有沒有更好的工具
5、如何評價零售門店真實的經營狀況，分析門店經營健康度
6、如何通過銷售端銷量分析流行趨勢的變化
大數據提供場景服務以及價值：
歡迎交流。
剛剛畢業的大學本科生，從事生鮮零售行業，想通過數據分析在零售方面做一些突破，面對紛雜的數據，如何下手？如何理清思路？
萬事都講一個目的，數據分析的目的也可以有很多種，不同的目的需要取不同維度的數據的和欄位。研究數據的大目標主要有二：
- 助力業務提升（找到問題、發現趨勢）
- 學習活動經驗（活動效果、活動路徑）
那麼，數據是如何幫助零售企業的業務提升的呢？和所有的工作一樣，在做數據分析之前，你必須先了解這個行業的運作，中間會產生的問題和關鍵節點。理清業務邏輯是實行數據分析的第一步。
現在，我們以生鮮行業來說明，來嘗試規劃不同的數據分析維度。
第一步：羅列並了解數據分析的維度。
其實下述羅列的維度，不單單是生鮮行業的數據分析，許多其他行業也同樣適用。這些是一些基礎的數據羅列，可根據不同行業在不同的大類上添加項目。例如，生鮮行業也許會有毛利率分析等細緻化的分析，我這裡羅列的是個基礎大概。
第二步：根據想要研究的問題，連接單個數據，用層層遞進的邏輯找關聯
研究數據要有目的。例如每天的運維，每天做運維報表的目的就是看當日是否有異常。那麼異常又有哪些呢？可以預見的異常包括系統異常、渠道異常、銷售異常等常規異常。
我們這裡羅列幾種針對不同目的的報表：
1、效率最高的入會渠道：我們分析效率最高會是以下幾個層面。流量的大小、流量的質量（渠道註冊會員）、成本的輸出（渠道獲客成本），有這些判定標準之後，我們就從上述單條列表中找到關鍵欄位並形成報表。（當然，你也可以加入這些會員的表現，如首單均價、首單類目等）
* 下方數據均為捏造數據，請勿當真哈
2、日常運營報表：我們日常運營分析又是什麼層面呢？
流量分析（日報）：根據流量情況監測活動效果。不過，在這裡我們也能發現一些異常，例如第一條數據的UV為10，這顯然是不正常的，這時候我們就需要 IT 協助查看系統是否發生了故障。
商品分析（日報）：根據銷售情況調整商品比例分配及補貨時間點。在這裡我們可一看到，阿根廷紅蝦為同水產類目中訂單數量最少的，其庫存也僅存1，但此時應多方考慮存儲、銷量等數據情況，優先安排各SKU的進貨時間。不過，阿根廷紅蝦絕對不是最緊急的，最緊急的應該是澳洲牛排。的
銷售分析（月報）：根據銷售情況尋找問題並發現趨勢。人均客單價逐漸上升、人均客件數逐漸上升，是運營策略奏效的表現。總結之前的運營方式，將成功的經驗用以後續的運營。
第三步：數據分析的拓展
熟悉了基礎類報表之後，你就可以憑藉經驗從而在數據中挖掘更多具有關聯性的欄位。針對運營提出的問題，你可以嘗試通過多維度的數據報表去分析問題結點。不過，當利潤達到一定飽和程度後，就會需要一些專業化的工具來幫助品牌挖掘更深層次的分析，去佔領市場。
恩，所以這時候就需要一套CRM的工具啦，結合了大數據分析的 CRM 工具可是屌屌噠~鋪滿CRM 內含 Product Path、用戶數據分析產品，幫助品牌了解問題現狀，找到可連帶銷售產品、可連帶推薦產品，同時為不同購買力用戶設立不同購買節點，大力挖掘用戶價值。
希望我的回答能幫助你！:-)
在華***家做數據分析做過一段時間，大概有點想法，整理了一下，有點亂...
傳統零售數據分析基本離不開進、存、銷三個最基本的維度有了存貨數據，自然就會關注覆蓋率、缺貨率等指標，銷售數據，則相應會有銷售額、銷售量、動銷率、客單價、周轉天數等此外還需要關注存銷的結構，比如價位分布，暢款滯款佔比....如果遇到活動，還要計算活動帶來的效應當然還有財務方面的一些指標：營業額、毛利、毛利率、損耗巴拉巴拉的不過吧，實體零售的數據中很多小細節是異常複雜的，最好還是自己多看數，多找異常，多問為什麼，畢竟門店發生的很多事情，數據是看不出來的
參考書的話，前面也有人提到《數據化管理》，確實還是很不錯的。
班門弄斧，我就匿了吧零售行業是比較紛繁複雜的，生鮮零售又有著本身的特殊性（損耗），這個過程應該是理清思路，確定關注點，收集分析數據，指導工作。1，如果你所在的企業是知名的零售企業（無外乎那幾家），你的工作中是會有考核的KPI，那些就是經營生意的關注點。訂貨，庫存，客流，轉換，客單，銷售周期，生鮮行業還有一個格外重要的點：損耗。2，零售的根本就是滿足顧客的需求或潛在需求。階段周期的銷售曲線，客流曲線，是生鮮零售特別要關注並分析總結。其他所有的KPI都是要完全圍繞著這兩點去開展的。3，生鮮零售要做到掌控單品，而不是泛泛的討論品類，部門的銷售曲線下，應該是單品的銷售曲線。4，階段的客流曲線會影響到你的每日訂貨總量，單品的銷售曲線決定你單品的每日下單。這兩點，會對控制損耗有很大的幫助。5，生鮮零售中，價格形象尤為重要。每個零售企業對樹立價格形象會有不同的策略，但無論怎樣，這是生鮮零售的命脈。價格形象的建立與毛利的平衡，就是考驗運營能力了。6，銷售和利潤出問題的時候，就是客單出現問題，著重從這裡入手。7，控制損耗，控制損耗，控制損耗以上。有時間詳細補充。
看看這篇文章吧！
「屌絲」崛起時代到來！大數據助力零售企業逆襲
隨著經濟的發展，網路和自媒體時代的到來重構了人們獲取信息和知識的方式，個人的思想更加活躍，個性更加張揚，更加註重生活質量和自我價值的實現。可以說，這是一個「屌絲」崛起的時代，人們不再僅僅跟隨於傳統的「權貴」與「精英」，而是強調自己的價值主張與感受，每個人都可能成為意見領袖，隨時隨地發出自己的聲音並影響他人。
在過去的一段時間中，我們看到傳統的大型零售企業的日子並不好過，隨著經濟的發展，產品無論從數量還是品種上都獲得了極大的豐富，消費者對產品的要求不再僅滿足於基本的生活需要，對各類消費品的需求變得愈發多元化，消費行為和消費模式也在不斷改變。與此同時，消費者獲取信息的方式與購物行為也在發生變化，電子商務的快速崛起為消費者提供了新的購物途徑，其中，數量可觀的消費者成為忠實的網購支持者，消費渠道發生遷徙。
這既是一個大時代也是一個小時代，對零售企業來說，「得『屌絲』者得天下」並非空談。我們看到，消費者已不再迷信於傳統的大企業、大品牌，傳統的廣告攻勢對消費者的影響力也日漸衰退，人們更傾向於選擇符合自己個性化需求和更契合自己價值主張的商品。
對於零售商來說，消費者似乎變得更加挑剔和難以捉摸，然而通過大數據技術可以幫助它們更好的了解形形色色的客戶，並起到良好的營銷與客戶維護的效果。
大數據與精準營銷用戶畫像讓商家讀懂用戶
零售業的核心是消費者，然而長久以來，零售業對消費者的了解只停留在訂單統計分析層面，針對個體消費者的分析處於空白階段，例如我們知道的經典的沃爾瑪啤酒與尿不濕的案例，就是基於對大量用戶整體購買行為的關聯推薦，但是在滿足個性化需求方面，則難以實現。
實現精準化營銷的關鍵是準確識別目標客戶，並清晰了解客戶的需求、購買行為特徵及消費者自身屬性等影響消費者購買決策的因素。可以說用戶畫像技術是幫助企業準確識別和分析目標客戶的有效工具，它往往能幫助企業將客戶的屬性、行為與購物偏好聯結起來，用戶畫像所形成的用戶角色是基於產品和市場構建出來的，形成的用戶角色能夠準確代表產品的主要受眾和目標群體。通過用戶畫像，挖掘出用戶的購物習慣、興趣和偏好等，針對用戶的差異化比較，挖掘出每類用戶特徵，進而建立模型將不同客戶的需求進行群分，並形成便簽，把原本冷冰冰的數據復原成栩栩如生的用戶形象，從而指導和驅動業務場景及運營，發現和把握蘊藏在細分海量用戶中的巨大商機。
圖：男女「屌絲」人群的用戶畫像圖片來源：騰訊
提供個性化的服務與商品推薦基於大數據的商品推薦和服務是零售企業服務用戶、提供價值的重要手段。一直以來，零售商都在設法將自己的商品推薦給消費者，例如，一些零售商會將暢銷的商品擺放在貨架顯眼的位置，期望以此獲得更高的銷量，書店的暢銷書專區就是基於這樣的思路。然而，這樣的推薦並不是個性化的，它背後的邏輯是由於之前買的人多，因此下一個進入書店的人買走這些書的可能性就更高，這樣的分析邏輯是有違滿足消費者個性化需求這個目標的。
實時上，我們看到，無論是在實體店還是在網店，大數據技術都可以為零售商提供有效的解決辦法。我們知道，良好的購物體驗不僅是將用戶滿意的商品擺放到顯眼的貨架位置，業務人員為客戶提供的一系列服務同樣起到了至關重要的作用。對於很多顧客來說，與店鋪員工愉快的交流，獲得優質的服務、建議會為其帶來愉悅的購物體驗；然而很多時候店員導購會顯得過於「熱情」，為顧客推薦很多並不需要的商品，造成了顧客的困擾。通過大數據技術，實體零售商可以在客戶進店後第一時間識別其身份，並通過後台資料庫將該用戶的基本屬性、消費偏好和推薦商品清單等信息通過網路傳輸到店員導購持有的終端上，店員導購會根據掌握的用戶信息為顧客提供有針對性的服務。網路零售商藉助大數據分析，同樣可以為顧客提供更為個性化的服務，當顧客進行線上諮詢時，網店客服可以快速調取用戶特徵、偏好、網站行為、推薦結果等數據，為用戶提供個性化的線上服務。基於大數據技術的個性化服務避免了傳統導購方式對顧客造成的困擾，降低了買賣雙方的溝通成本，並使顧客產生賓至如歸的感覺。
大數據與用戶忠誠度管理提高客戶的忠誠度，對商業企業提高市場份額和利潤水平有著重要意義，關係到企業的生存和發展。如何提升自己的客戶忠誠度，創造更多的營業利潤是商業零售企業關注的焦點。除了要為用戶提供滿足其需求的商品和個性化的服務外，還需通過大數據技術聽取用戶的聲音，並進行有效的客戶忠誠度管理。
重要客戶的識別與維護忠誠度高的用戶會為零售企業帶來持續的訂單，並通過口碑傳播為企業帶來新的用戶；而高價值用戶通常會在近期多次光顧並消費較高金額，是提高盈利的關鍵。零售企業在日常經營中面對數量眾多的個人買家，在無法面面俱到的情況下可優先識別出以上兩類用戶並加以重點發展和維護。通過大數據分析技術，將用戶進行不同級別的劃分，識別出高忠誠度的用戶，對於忠誠度較高的用戶，企業應實時予以關注，並可採取一系列措施，儘力維持和提高這部分人的忠誠度。此外，通過大數據分析，可判識別出那些為零售企業營業額和利潤水平的提升意義重大，但忠誠度尚需培養，進而通過一系列吸引和維護活動使其轉化為忠誠度高的客戶。
提升用戶洞察力，優化產品與服務伴隨互聯網與自媒體時代的到來，人們有機會能夠充分的表達自己的見解和主張，也更希望自己的意見能夠獲得認可，並得到反饋。對此商業零售企業紛紛通過建立社交媒體、收集網站購物評論與客戶服務數據等多種方式來獲取用戶的聲音。然而，爆炸式增長的信息量和非結構化的數據為企業的信息收集和分析帶來了諸多不便。大數據改變了這一切，通過對海量異構數據的處理，並分析與業務相關的各方面感受和評價。通過大數據整合各類數據提升對用戶的洞察力，這種方式比傳統的用戶調研方法覆蓋面更廣，獲取的信息更為客觀，讓零售企業真正了解客戶，以便更好的改進產品和服務。
零售大數據帶來的挑戰與機遇我們看到，零售商家從未像現在如此重視和關注「屌絲」用戶，同時傳統的零售模式也受到了前所未有的挑戰。2016年5月，中國連鎖經營協會發布了「2015中國連鎖百強」及相關榜單，連鎖百強銷售規模為2.1萬億元，同比增長4.3%，其中31家企業銷售增長為負，是百強統計以來增長水平最低的一年。近年來，百強企業銷售增幅持續下降，2010-2015年的銷售增長分別為21.0%、12.0%、10.8%、9.9%、5.1%和4.3%。而另一方面，國家統計局數據顯示，2015年全年社會消費品零售總額實際增長10.6%(扣除價格因素)，這一增幅遠高於連鎖百強企業收入的增速，可見我國消費品市場還有廣闊的發展空間。
傳統的零售大企業、大品牌受到了巨大的挑戰，消費者消費方式及意識形態的變化，以及來自一批新型商業企業的挑戰使這些零售巨頭壓力空前，並已開始調整自己的業務與服務模式，積極迎接互聯網與大數據技術；同時，不少適應不了新環境的零售企業被收購，或者退出了市場競爭的舞台。從計劃經濟到互聯網時代，再到大數據時代，我國的經濟形態經歷了從供給經濟到過剩經濟的巨變，加上互聯網和大數據技術的出現和不斷成熟，普普通通的消費者前所未有的受到了零售商們的關注，大眾消費轉變為個性化消費的趨勢已勢不可擋。正是在這樣的當下，我們才更能理解適者生存的法則，更能感受行業洗牌的殘酷，也更有機會見證適應潮流、懂得運用新技術發現和迎合用戶個性化需求的新型零售巨頭的崛起。
本文發表於《大數據周刊》雜誌2016年01期
對於零售業，如何才能做數據分析簡易、清晰，可以讓老闆一目了然？
零售業實體店不同於電子商務類型擁有互聯網工具幫助，所以對於數據這一方面了解縱然是有所欠缺。隨著科技技術發展，實體門店數據這一塊統計技術層出無窮，從客流再到成交然後深入分析行業發展與現存在問題進行對症下藥。
例如，雅量門店寶這一家客流統計系統，採用視頻監控設備與軟體、app相結合，每天對到店人數統計，分析到店人群幫助店長確定主要消費群體對象；
再到對客流量時間段多少之分，確定該店黃金時間段是在什麼時候，可以幫助店長提前預知，進行店內人員增減決策達到利益最大化；還能夠追蹤客戶平常和以往購物習慣，了解到客戶主要消費行為和對某個產品熱愛程度，並記錄客戶自別識別為誰才是忠實客戶。從客流數據分析入手為客流量的多少？客戶群體分析？客戶忠誠度？產品熱銷？來提升門店客流量和銷售額的增長，以幫助店面管理運營使用，投資最大化回報和減少投入成本為目的。
零售客流統計分析系統：雅量門店寶|客流統計確實需要一些時間和經驗，說點可以實際操作的。
1、依靠系統。很多數據分析，其實超市的系統裡面就已經提供了，你需要做的是理解並能看出問題，並以此為依據，對經營進行指導和調整。這是數據的宏觀面。
2、自己積累數據並進行分析。有些小數據是系統無法完成的，比如天氣情況和生鮮銷售的對應數據，某種水果在某個季節的導入期、旺銷期、退市期的定價、銷量、損耗、促銷、毛利等數據。這是數據的微觀面。
3、將某些關鍵指標進行橫向、縱向、標杆對比分析，比如佔比、損耗率、毛利率等，沒有比較就沒有好壞，只有對比才會找到差異，才能看出異常，從而找到提升的方向。這是數據的對比面。
以上。
有在做電商淘寶的合作小夥伴嗎~~
這問題沒法回答，你做好3、5年後自已也會一些回答了。
那如果沒有零售企業內部數據，而且只有公網的爬蟲採集網路零售的數據，如何為電商做數據服務呢？
推薦看這本書入門： 數據化管理：洞悉零售及電子商務運營
【原創】生鮮綜合毛利率之實踐與提升 生鮮品類的管理與執行之法，可借鑒一下哦
銷售 構成 季節趨勢 看收入 也要看毛利
試著多分析下消費者的購買行為，是誰再買？為什麼要買？他們是怎麼樣決定買的？總結出一定共性來。比如紙尿褲和啤酒看似沒什麼關係擺在一起有時候銷量會很好，但是你試著去觀察下，你就會發現爸爸去超市買寶寶的紙尿褲的時候會「順手」拿一點自己喜歡的東西比（如一打啤酒）數據只是一個作為你得出結論的支撐的工具！沒什麼特別好分析的，做零售要多接地氣，做在電腦前面想是想不出來什麼好方案的
看薦大數據分析；大數據即將進入 2017 年了，大數據分析、大數據應用、大數據報告、大數據……在各行各業已成遍地開花之勢。但是有幾個人真正明白大數據是什麼呢？大數據的重點就是大，這個貌似大家都知道，但怎麼個大法呢，肯定多數都是知其然不知所以然。先從 " 大 " 字說起，其可以解構成 " 一 " 字和 " 人 " 字，重新組合是 " 個 " 字。由此可知，對於零售而言，大數據就是一個個人的數據的採集，並且去感知和認知顧客；大數據就是人一個個的數據的分析，從而去解讀和洞察顧客。大數據的根本是一個個人的數據以及人一個個的數據，然而人的數據隨時隨地都在發生和進行著，如果不進行數據收集與管理，那麼無法成為大數據。所以大數據的重點是把和人相關的消費行為數據管理起來、累積起來，並進行業務應用，進而達成大數據的應用目的：讓經營顧客更加有理有據，令營銷更加有的放矢。
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