传统零售业数据分析,2015零售业数据分析

零售业是反映一个国家和地区经济运行状况的晴雨表，是检验国民经济发展是否和谐、社会经济结构是否合理的重要标准。2015年全国商品零售总额为26.9亿元，到2020年约为39.2亿元。五年复合增长率为7.82%。其中，网络零售额占比从2015年的10.8%提升至2020年的24.9%。

证券日报5月13日报道，阿里巴巴集团公布了截至2021年3月31日的季度及2021财年业绩。在本财年，阿里巴巴的生态系统已为全球超过10亿活跃消费者提供服务，商品交易额(GMV)为8.119万亿元人民币(1.239万亿美元)。如今电商兴起，销售火爆。众所周知，线上销售具有线下销售不具备的优势，可以打破时间和空间限制，降低店面租金和人力成本，控制库存损耗。就渠道而言，在实体渠道集中化的过程中，也存在诸多问题和挑战，主要体现在:管理层级多、流程长、运营效率低，难以控制各种问题和风险，成本压力日益凸显(黄英2018)。

Analysis 零售业大数据的要素马云说，人类社会已经从IT(信息技术)时代进入DT(数据技术)时代，《大数据时代》这本书的大卖也说明了大数据的重要性。各个行业都在研究大数据在自己行业的变化。作为一个精益零售研究者，我也会分析零售业的大数据组成部分。一、大数据的对象包括企业内部信息和外部信息。外部信息主要指市场信息、流行趋势、厂商信息、消费结构变化、政策制度变化、新产品新技术创新等。内部信息主要指POS机信息、商品销售趋势、客户信息、竞争对手信息、公司政策和指令、店铺所在楼盘的相关信息、销售和利润分析、店铺周边商圈分析等。

现阶段公司的数据分析系统是以数据报表集合的形式呈现的，系统设计纯粹是从数据呈现的思维出发，很难从报表中直观的发现业务问题。各级管理者为了做出决策，需要更多的手工表格，最终的决策无法回流到系统中，决策难以量化和跟踪。零售中心是零售企业的第一线，是零售决策的中心。为了实现数据驱动决策的愿景，笔者计划通过设计a 数据分析和服务于零售中心的决策协同系统，为企业数据决策赋能，帮助数据分析更好地与商业战略结合。

在设计之前，我们可以先看看基于现有数据决策平台的数据决策是什么样的。需要满足哪些核心需求？公司采购的零和商品系统建立在处理商品管理业务的基础上，构建了各工作节点的业务控制模型。虽然是完全为商品服务的体系，但商品的最终质量还是体现在零售端，所有的商品策略也是基于零售结果。

big数据分析:数据显示，截至2013年底，中国电子商务市场交易规模达到10.2万亿，同比增长29.9%。在电子商务如火如荼的时候，传统 零售业受到挤压，线上线下遭遇完全不同:客流减少，业绩不佳，甚至门店实体被迫关闭零售业经营陷入困境。

一些不愿意成为“试衣间”的零售商勇敢试水O2O，打通线上线下渠道。虽然来自更多渠道的数据重塑了商业模式，但它也让零售商看到了其商业价值。数据中丰富的客户洞察也推动了“以客户为中心”的业务转型。大数据时代，急需突破的零售商如何在探索中抢占先机？SAS公司根据国外零售商的最佳实践给出了以下建议:以客户为中心的数据驱动营销管理，从多种渠道成功转型。在技术的帮助下，零售商可以通过社交媒体、移动应用程序、位置服务和电子邮件等更多渠道与消费者沟通。

商品分析的主要数据来源于商品的销售数据和基础数据，从而产生一个以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据包括商品品类结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品替代率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节性商品等等各种指标。通过对这些指标的分析，可以指导企业商品结构的调整，增强我们所经营商品的竞争力和合理配置。