什么是零售分析？终极指南

零售商过去主要依靠他们的直觉和预感，经过多年的经验磨练，决定要销售哪些商品，哪些地点可能会吸引最多的需求，库存量以及何时调整价格。虽然零售商经常为自己的敏锐度感到自豪，但本能已经不够了，特别是在利润率狭窄的行业。消费者太变态了，市场条件太多，人类无法准确地解释所有这些变量。数据分析软件可以增强受过良好教育的预感，并在某些情况下纠正这些预感，从而帮助零售商更准确地做出决策并实现盈利。

什么是零售分析？

零售分析包括使用软件收集和分析来自实体、在线和目录商店的数据，以深入了解客户行为和购物趋势。它还可以通过对来自内部来源（例如客户购买历史记录）和外部存储库（例如天气预报）的数据应用预测算法，为定价、库存、营销、商品销售和存储运营提供信息并改进决策。此外，零售分析还可以衡量客户忠诚度，识别购买模式，预测需求并优化商店布局，例如，零售商可以将经常一起购买的商品放在商店货架上，或者向经常购物的购物者提供个性化折扣，从而提高平均购物篮尺寸和访问频率。

关键要点

• 零售分析使用经验数据和科学在传统上由直觉主导的领域做出决策。
• 分析可帮助零售商设置库存水平、分配员工、将价格设为吸引购物者的水平，同时为企业提供足够的利润率，并获取市场份额。
• 零售分析使用大量数据源，包括销售点 (POS) 系统、店内视频馈送以及跟踪个人客户购买和服务历史记录的系统。
• 零售分析工具有时会使用 AI 和机器学习来帮助预测趋势，提供后续产品推荐，并为定价和库存分配决策提供依据。强大的可视化功能使这些工具比电子表格或其他纯文本商务智能报告更易于使用。

零售分析详解

零售分析是收集、分析和报告与零售商运营相关数据的科学。它补充了零售艺术。

零售分析涵盖了分析客户行为、跟踪库存水平、衡量营销活动效果等方面。例如，通过分析来自各种来源（例如客户购买历史记录、呼叫中心日志和 POS 系统）的数据，零售商可以对客户的习惯和偏好进行宝贵的洞察，从而相应地调整产品/服务、定价、退货政策，甚至实体店和在线商店布局。分析还可以帮助零售商更好地决定要开展哪些促销活动、重点关注哪些营销策略，以及何时上下人员配置。最终，数据分析可帮助零售商提高销售额、降低成本并提高客户满意度和忠诚度。

为什么零售分析如此重要？

简单地说，零售分析从许多类型的决策中解脱出来。经验丰富的员工往往是一种智慧，但随着婴儿潮一代的老龄化，经验不足的员工将有更少的见解分享。即使是最有经验和最精明的零售高管也必须通过大量的内部和外部数据点来了解包括罢工，商品趋势和天气预报在内的因素。分析可帮助零售商综合这些数据，并采取措施预测未来事件。

零售是一个竞争激烈的业务，由于在线商业的相对新颖性，零售利润率一直很薄，几乎没有出错的余地。即使在产品选择和库存管理方面略有调整，也可以大大减少缺货，或者在同一频谱的另一端，需要大幅折扣。这些调整反过来会对底线产生巨大的影响。例如，时尚零售商可以使用数据分析来根据每个地点的人口统计和购买趋势，确定要订购不同地点的款式和尺寸以及数量。

Retail Analytics 的优势

零售分析是一组工具，零售商可以使用这些工具来帮助他们增加收入、降低间接费用和人工成本并提高利润。零售分析可以通过以下方式实现这些目标：

零售数据分析的类型

零售数据分析有四大主要类型：用于反映和解释过去绩效的描述性分析；用于确定给定问题的根本原因的诊断性分析；用于预测未来结果的预测性分析；以及用于建议后续步骤的规范性分析。下面详细介绍了这四种方法中的每一种。

描述性分析

描述性分析是更复杂的分析类型（包括此列表中的分析类型）的基础。它解决了“多少、何时、何地和什么”的基本问题，即提供销售和库存水平每周报告的基本商务智能工具和仪表盘。

诊断分析

诊断分析可帮助零售组织识别和分析可能妨碍其绩效的问题。通过组合来自多个来源的数据（例如客户反馈、财务绩效和运营指标），零售商可以更全面地了解他们面临问题的根本原因。

预测性分析

预测性分析可帮助零售商基于多种变量预测未来事件，包括天气、经济趋势、供应链中断和新的竞争压力。这种方法通常采用假设分析的形式。例如，零售商可以了解提供 10% 的促销与 15% 的促销，结果会有什么不同；或者根据一组可能的操作，估计库存什么时候会缺品。

规范性分析

规范性分析让 AI 和大数据能够结合使用这些预测性分析结果并提出行动建议。例如，规范性分析可以为客户服务座席提供建议的报价，让他们可以即时传递给客户，无论是基于先前采购历史记录的追加销售还是为了满足新客户查询而进行的交叉销售。

零售分析是如何使用的？

公司使用零售分析来解释过去的运营和财务绩效，诊断可能出现的问题，提出其他方法，这些方法可以提高工作效率，预测需求，并提供建议，有时可以实时提供建议，包括门店员工、客户服务座席和其他人可用于交叉销售、追加销售或改善客户体验。在所有情况下，这些工具都旨在帮助零售商提高销售、利润和客户满意度。

• 店内分析工具使用 POS 系统和店内摄像机生成的数据，帮助零售商分析客户购物模式，从而更有效地将产品放入通道，确保适当的库存水平并减少盗窃。例如，视频片段可以显示客户在查看给定显示器时是否放慢速度，而 POS 系统数据可以显示销售对使用忠诚度卡的客户的有效性。
• 客户分析使用来自客户交互的系统的数据，包括 POS 系统、网站、电话日志和客户服务聊天。分析这些数据有助于零售商确定哪些和哪些商品最受欢迎，为什么某些商品被退回或交换，或者哪些促销或建议对客户最有效。例如，它可以帮助确定哪种营销语言在手机上最有效，而不是在聊天中，以推广新产品。
• 根据名称建议，库存分析可评估零售商提供的商品的库存水平。它用于制定更高效的仓储和配送策略，例如当配送中心优于更本地的仓库时，以及何时根据库存水平和预计需求补充货品。例如，库存分析可以降低与承载过多安全库存相关的人工和发运成本。
• 商品分析可帮助零售商确定他们是否有效展示商品，主要是在实体店，其目标是通过引人注目的品类或优惠吸引消费者进行购买。商品分析还可以帮助零售商调整价格，以提高各个产品的利润率。
• Web 分析跟踪消费者在网页的某些部分徘徊或从一个页面单击到另一个页面时的数字足迹。它跟着他们从源头，引导他们到他们离开的那一刻。这种类型的分析可以帮助在线零售商决定如何在网站上展示他们的商品、收取的价格以及他们应该开展的营销促销活动。
• 商务智能 (Business Intelligence，BI) 报告（通常以仪表盘形式显示）预设，以显示某些关键绩效指标，例如库存周转率和销售率。它们主要用于与同行和高级管理层分享顶级趋势。
• 需求预测根据客户查看这些货品、将其移至购物车、删除这些货品或完全放弃购物车的路径，预测在线销售的特定货品的需求。虽然这些行动不计为销售，但它们可以推断未来的需求。
• 销售预测可帮助零售商根据实际销售数据和其他因素预测未来销售。与需求预测结合使用，它可以预测所有渠道中货品的总需求，并可以帮助零售商确保他们拥有满足该需求所需的库存。

零售分析工具

零售分析依赖于通过各种方式捕获的数据，包括实体店位置和网站。您可以使用以下工具：

1. 销售点系统：零售商使用这些系统来跟踪和管理客户事务处理。POS 系统提供客户采购数据，并可生成销售和客户趋势报告。
2. 客户关系管理 (CRM) 软件：此软件类别包括用于管理销售、营销、客户服务和电子商务流程的应用。零售商使用这些应用来跟踪与客户的交互、保留单个客户的数据，并根据这些信息确定潜在的销售、营销和客户服务机会。
3. 商务智能工具：零售商使用 BI 工具来综合从大量和不同数据集收集的信息，主要用于跟踪关键绩效指标，例如客户忠诚度、库存周转率、销售率和现有天数。零售商可以轻松地从这些工具生成报告，并将其分发给高管和其他决策者。
4. 库存管理系统：零售商使用此软件跟踪库存中的货品、仓库和配送中心的监视库存级别，以及创建需求预测。它还可以帮助零售商确定存储某些货品的最佳位置，以最大限度地减少运输费用，并确保货物能够满足客户需求。
5. 预测分析：这种类型的分析使用来自以前事务处理、通信和其他操作的数据来预测未来的趋势和行为。零售分析的四种最常见的类型是描述性、诊断性、预测性和规范性（定义见上文），用于识别增长机会和新客户群。

5 个零售分析优秀实践

零售分析的未来

在未来几年里，零售分析将变得更加广泛，不太明显，当然讨论得更少。用户和应用程序将持续、经常在不知不觉中利用分析，这与智能手机不断使用位置跟踪来快速满足用户需求的方式不同。

对于业务用户来说，零售分析将减少生产或审查每周报告，并更多地嵌入到他们的日常工作流程中。越来越多的人可以在他们的日常业务活动中获得人工智能的成果，即使没有意识到这一点。基于 AI 的数据分析将规范化，不再被炒作。

利用 Retail Analytics 软件提高收入

在选择零售分析工具时，请考虑能够从各种内部和外部来源摄取和关联数据的工具，使用 AI 生成深入洞察，并随着业务发展进行扩展。Oracle Retail 的集成云服务套件包括用于商品运营、库存计划和管理以及跨渠道客户互动的分析工具，并且可以在短短几个月内完成全面部署。

Retail Analytics 常见问题解答

什么是分析示例？
零售商使用分析有多种原因：预测需求，指导经理购买和分配足够的库存以满足需求，帮助了解客户行为，优化定价，并做出人员配备决策。

零售分析中使用了哪些类型的数据？
零售分析使用来自内部和外部来源的各种数据，包括客户购买历史记录、呼叫中心日志、电子商务站点导航、POS 系统、店内视频和客户人口统计。

零售分析可以帮助零售商做出哪些决策？
零售分析可为行业高管提供指导，帮助他们了解特定商品的订单量、商品的存储位置、商品的收费以及商品类型之间的相互购买，从而消除零售中的猜测。