零售業數據分析的媒介

當你需要從一堆復雜龐大的數據中分析出有用的信息和結論的時，想必你一定覺得力不從心；數據的冗余使得你分析起來困難重重，怎么辦呢？今天我們就來講一下使數據分析變得簡單有效的“手段”。

對于當今的中國零售行業來說，市場的競爭日趨激烈，電商的發展對傳統實體店帶來了新一輪的沖擊，成本費用的高漲，利潤持續走低；關于零售行業的其他方面在這里就不詳談了，現在我們主要從KPI的幾個指標通過BI工具來看下零售行業的數據分析

一張圖能看出什么東西？銷額？毛利？庫存？遠遠不止這些，我們來看下面一個例子：

如上圖所示，我們可以看到不僅有銷額，毛利，庫存，還有毛利率、周轉率、銷額占比、毛利貢獻率與交叉比率幾個不常用的指標。不僅如此，還可以同時看到各指標去年同期（或上期）的值以及同比（或環比）的情況；

在使用BI工具的情況下，對商品的種類，時間，品牌等不同的維度屬性進行上述指標的計算與分析；這樣我們就可以更加直觀的對公司的銷售情況進行一個分析。

除此之外，我們還可以通過BI工具對門店的運營情況做一個分析，評價門店運營水平的KPI指標非常多，評效、人效、任務完成率等，這些指標更多的是體現結果，而不體現過程，現在我們用BI工具對如何提升銷額這一塊做一個分析：

從上圖我們可以看出，將銷額的構成，分解成幾個體現過程，又環環相扣的指標來看，一個門店運營水平的好與壞就顯而易見了，那么我們從中看出了什么問題呢？

我們可以很明顯的的看出當期的銷額環比下降了9.2%，為什么會造成這種情況呢？

我們順著這個業績數展開來看，發現客流量是微增了1.8%的，主要是因為客單價下降10.8%給拖累的。那為什么客單價為下降這么明顯呢？這就需要我們有更多的數據去分析了，如果我們能再從各品類的維度去分析，就可以快速找到哪個品類客單價下降最快，然后再層層展開到各中類，小類，甚至可以定位到某個明細商品；我們還需要從門店的角度，去看是不是所有的門店都遇到同樣的問題，還是因為幾個占比較高的門店才有這樣的問題？或者，我們還可以從時間的維度來看，去年同期是不是也有同樣的趨勢？

僅從這些數字上來看，可以大概得到這樣的一個結論：雖然客流量微增，但因為品單價快速下降導致客單價明顯下降，所以，造成銷額下滑明顯。

數據能告訴我們什么？通過數據挖掘，我們可以得到有效的信息以便更好的服務于公司，利用BI工具對數據進行一個多維角度的分析，并且對數據進行有效的整合，快速準確的提供圖表并找出問題所在和提出決策依據，這是BI工具相比于其他數據分析手段的優勢，選擇BI工具去分析數據，能讓數據分析做到事半功倍，這也是在數據分析中，BI工具使用的大勢所趨。