如今，大数据已经是一个在商业世界里无处不在的概念。

对于零售商铺而言，数据分析更是一个能帮助洞察先机抢占市场的“制胜法器”。

今天我们将从四个不同的维度去剖析一下，数据分析将怎么样有效助力零售行业。

更贴近地去了解你的顾客

数据分析能够让商铺更加清晰和全面地了解顾客的消费行为，这其中包括了流量分析。

流量分析是大数据应用在零售行业重要的一环。具体而言，流量分析可以细分为：

从不同维度分析线上和线下的流量数据，能够使得经营者更加全面和准确的掌握顾客的群体特征和动向。

分析涉及的数据指标可以根据经营和产品状况的不同，而有不同的选择和侧重点。

然而，基本的数据收集包括了次数、用户数、人均次数和点击率等。掌握这几个基本的数据点则是进行全面分析的基础。

同时，我们 可以进行不同的“横向”和“纵向”的对比，进一步去剖析数据的走势。

横向的对比包括了在同一平台（线上或者线下）的不同时间维度的数值对比（例如，日均流量到年均流量）等，而纵向的对比则包括了线上和线下的数据的比较、不同店面的数据比较等。

另外，分布类型的数据也是我们需要额外留意的。

关注分布特征能够让我们对于客户特征的识别有一个直观清晰的认识。常见的几个分布类型的数据有：顾客来源地分布、顾客产品偏好分布、顾客特征分布（例如年龄层分布、性别分布等）。

目前，搭建一个有效的数据仪表板（data dashboard）是许多行业进行分析的第一步。

例如，许多Youtube上面成功的网店，他们背后都有一个强大的数据仪表板去支持和监测顾客的动向。我们也可以看一下一些企业搭建仪表板的例子：

（资料来源：华为公司的网络流量分析仪表板）

（资料来源：FineReport的流量数据分析仪表板）

除了从销售渠道不同的角度进行数据的收集，从消费者行为的维度切入的数据分析也是必不可少的。

通过消费者角度的数据分析，我们可以去发现用户购卖行为的趋势变化、了解新增用户的行为模式，从而更好地助力企业精确把握用户需求，把流量实现为销量。

分析消费者需求的趋势

大数据分析其中一个重要的价值，就是在于对于趋势的洞见。

精确的数据能够对于零售商铺未来的销售方向和策略的制定有着十分重要的引导作用。

持续的实时数据能够让商家更加客观清楚的掌握总体的销售情况、不同产品线的受欢迎程度、顾客的喜好的转变和潮流风向。

例如，一个普遍都会比较关注的指标就是顾客流失率。

通过更具体的流失率分析（流失人数占总销售人数的比例、较高顾客流失的产品占总产品销售额的比例、流失人数的日均速率、流失-新增顾客差率等），商铺可以描绘出更加具有立体视觉的销售蓝图，从而对未来的销售动向有进一步的掌握。

同时，趋势分析是动态的，它是通过一系列的数据收集和整合，从多方面展现销售的情况。

因此在进行数据分析的时候，我们需要额外的注意数据的及时性，并且收集不同时间维度的数据。例如，日均数、周均数、月均数均能在短期和长期展示出不同的销售变化情况。

构建短中长期的结合分析能够有效地支持制定全方位的销售计划。

例如，如果某产品线的销售在短期是呈现一种上升的态势、然而在长期而言数据显示则是下降趋势。相应的销售计划则可以侧重于短期的促销活动、优惠价格的设定等，而避免投入过度的资金在其长期的发展上面。

发现“真正成本”的含义

除了对于市场的分析，数据分析对于零售行业的另外一个重要的意义在于成本的分析。

数据是一种客观事实的反映，它能够帮助商家在日常繁多的经营和销售中发现价值增加点和成本消耗点。从而进行有效的“成本瘦身”。

例如，通过一系列的支出项分析、支出和利润比例分析、投资回报率(ROI)，我们能够挖掘到平日开销最多、产生利润至少的地方，从而进行经营的改善。

我们看以下的例子：

通过一系列的数据分析，A商铺发现他们的租金支出占了总支出的很大的份额（30%）。

然而对于消费者偏好和销售情况的数据收集并分析后，发现通过口头宣传的（worth-of-mouth）的销售量和顾客群体占了总销售额的绝大部分。

商铺的地址对于顾客群体的留存率(retention rate) 并没有很强的数据联系。

因此，A商铺可以在租金的缩减上进行进一步的考虑。

所以我们可以感受到，数据分析是一个有机结合的过程。它能够帮助商铺“拨开云雾见青天”，去真正地识别那些并没有创造价值的支出。

通常有效的分析是需要结合销售和经营的情况，通过不同的比率而呈现的。

几个有价值的数据

下面我们可以来了解一下对于零售行业，有哪几个普遍的比率是十分重要的：

每平方的销售额是每平方销售空间的平均收入。这个数据是衡量你的商店性能的最佳指标之一，因为它决定了你如何有效地使用你的零售空间。对于零售的行业，这项数据能帮助改善商家的店布局。

例如，Express是采用数据驱动方法重新安排其商店的零售商之一。通过有效的数据分析，这家服装商店把减价商品移到后面，把全价商品移到前面，大大增加了其销售额。

零售转换衡量的是在你的商店购物的顾客数量。这是一个很关键的数据显示商店在把“流量”转换成”买家”方面有多成功。

同时，它也能有效地帮助进一步分析顾客“看而不买”的原因：过长的等候结账队伍？糟糕的产品展示？或者没有足够优秀的销售代表均有可能是相关的原因。

同时，结合转化率，我们也需要去分析一系列的顾客轨迹数据。

通过评级顾客的满意程度、平均搜寻产品的时长、获得满意信息的渠道比例等，我们可以去了解顾客对于促销活动的反应、以及他们是否满意购买体验等。

此类数据能够帮助商店了解顾客与商店的互动，从而找到改进顾客体验的方法。

净利润率是指公司每一澳元的销售额占总收入的百分比。

它考虑了所有的业务成本，包括营销、工资、运输等。这项数据能够它会告诉你某个月的真实盈利或者亏损的情况。

同时，此项数据通常被称为“底线（bottom line）”，它是企业成功的有力指标，被认为是对企业盈利能力的准确衡量。

低的净利润率表明你的成本已经开始失控。这意味着经营需要找到削减运营费用的方法，比如取消未使用的服务，或者通过外包最小化支出来增加利润。

在如今大数据的时代，数据分析的技能已经深入到各行各业的方方面面。

对于零售行业，精确地掌握数据更是能够有力地帮助商家节约成本、改善经营。

希望通过本文对数据分析于零售行业的应用分析，读者们都能够有效地抓住数据分析这个“商业神器”。