终极指南丨什么是零售分析？
零售商过去主要依靠他们的直觉和直觉，通过多年的经验来决定销售哪些商品，哪些地点可能会吸引最大的需求，携带多少库存以及何时调整价格。虽然零售商往往为自己的敏锐度感到自豪，但直觉已经不够了，尤其是在利润率很窄的行业中。消费者太善变了，市场条件太多，人类无法准确解释所有这些变量。数据分析软件可以通过增强（在某些情况下，纠正）这些受过良好教育的预感，帮助零售商做出更精确、更有利可图的决策。
什么是零售分析？
零售分析涉及使用软件收集和分析来自实体店、在线店和目录店的数据，为零售商提供对客户行为和购物趋势的洞察。它还可用于通过对来自内部来源（如客户购买历史记录）和外部存储库（如天气预报）的数据应用预测算法来通知和改进有关定价、库存、营销、销售和商店运营的决策。此外，零售分析可以衡量客户忠诚度、识别购买模式、预测需求和优化商店布局，例如，零售商可以将经常一起购买的商品放在商店货架上，或者为经常购物的人提供个性化折扣，这将导致更高的平均购物篮大小和更频繁的访问。
关键要点
- 零售分析使用经验数据和科学在传统上以直觉为主导的领域做出决策。
- 分析可帮助零售商设定库存水平、分配员工、将价格设定在能够吸引购物者的水平，同时为企业提供足够的利润率，并占领市场份额。
- 零售分析使用大量数据源，包括销售点 （POS） 系统、店内视频源以及跟踪单个客户购买和服务历史记录的系统。
- 零售分析工具有时使用 AI 和机器学习来帮助预测趋势、建议下一个报价，并为定价和库存分配决策提供基础。强大的可视化效果使这些工具比电子表格或其他纯文本商业智能报告更易于使用。
零售分析解释
零售分析是一门收集、分析和报告与零售商运营相关的数据的科学。它与零售艺术相辅相成。
零售分析可以应用于分析客户行为、跟踪库存水平、衡量营销活动的有效性等。例如，通过分析来自各种来源的数据，例如客户购买历史记录、呼叫中心日志和 POS 系统，零售商可以获得对客户习惯和偏好的宝贵见解，以便他们可以相应地调整他们的产品供应、定价、退货政策，甚至他们的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开展哪些促销活动、关注哪些营销策略，以及何时增加和减少人员。最终，数据分析可帮助零售商增加销售额、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？
简而言之，零售分析消除了许多类型决策中的猜测。有经验的员工通常是智慧的源泉，但随着婴儿潮一代退出劳动力市场，经验不足的员工可以分享的见解将越来越少。即使是最有经验和最精明的零售业高管也必须浏览大量内部和外部数据点，这些数据点涉及劳工罢工、商品趋势和天气预报等因素。分析可帮助零售商综合此类数据并采取措施预测未来事件。
零售业是一项竞争激烈的业务，由于在线商务的相对新颖性而变得复杂，零售利润率一直很薄，几乎没有犯错的余地。即使对产品选择和库存管理进行微小的调整，也可以大大减少缺货，或者在同一频谱的另一端，减少对大幅折扣的需求。反过来，这些调整会对底线产生巨大影响。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来决定为不同地点订购哪些款式和尺寸以及数量。
零售分析的优势
零售分析是零售商用来帮助他们增加收入、降低间接费用和劳动力成本以及提高利润率的一组工具。零售分析可以实现这些目标的一些方法包括：
- 减少缺货和折扣需求：零售分析可帮助用户了解需求趋势，以便他们手头有足够的产品，但又不会过多，以至于他们诉诸大幅折扣来摆脱多余的库存。例如，分析可以帮助确定由社交影响者的受欢迎程度驱动的时尚单品的需求下降速度。
- 改善个性化：分析帮助零售商了解客户的偏好，从而比竞争对手捕获更多需求。例如，当历史学家罗恩·切尔诺 （Ron Chernow） 的新书可供预订时，图书零售商可以使用购买历史记录来提醒对美国历史表现出兴趣的客户。
- 改进定价决策：数据分析可以通过综合各种因素（包括废弃的购物车、有竞争力的定价信息和销售商品的成本）来帮助零售商为其商品设定最佳价格。因此，零售商可以通过避免将价格设定为高于市场承受或低于客户愿意支付的价格来最大化利润。
- 改善产品分配：分析可以帮助零售商决定如何在不同的地理区域、配送中心和商店分配产品，从而减少不必要的运输成本。例如，一家运动服装零售商可以使用分析来查看即使温度相差两度也会影响保暖汗衫的销售，并可以将更多此类商品分配到最接近特定冬季预计温度较低的地区的配送中心。
零售数据分析的类型
零售数据分析主要有四种类型：反映和解释过去业绩的描述性分析;诊断分析，以确定给定问题的根本原因;预测分析以预测未来结果;以及规范性分析，以推荐后续步骤。以下是有关这四种方法的更多详细信息。
描述性分析
描述性分析是更复杂的分析类型的基础，包括本列表中的分析类型。它解决了“数量、时间、地点和内容”等基本问题，这些基本商业智能工具和仪表板每周提供有关销售和库存水平的报告。
诊断分析
诊断分析可帮助零售组织识别和分析可能阻碍其绩效的问题。通过结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的问题的根本原因。
预测分析
预测分析可帮助零售商根据多个变量预测未来事件，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，让零售商绘制出如果提供 10% 的折扣而不是 15% 的产品会发生什么，或者根据给定的一组可能的行动估计何时会缺货。
规范性分析
规范性分析是人工智能和大数据相结合的地方，可以得出这些预测性分析结果并推荐行动。例如，规范性分析可以为客户服务代理提供建议的报价，他们可以即时传递给客户，无论是基于先前购买历史的追加销售，还是满足新客户查询的交叉销售。
如何使用零售分析？
公司使用零售分析来解释过去的运营和财务业绩，诊断可能出现的问题，建议更有效率的替代方法，预测需求，并提供建议，有时是实时的，商店员工、客户服务代理和其他人可以使用这些建议进行交叉销售、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额、利润和客户满意度。
- 店内分析工具使用从 POS 系统和店内摄像机生成的数据来帮助零售商分析客户的购物模式，以便他们能够更有效地将产品放置在过道中，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是否放慢了速度以查看给定的显示器，而 POS 系统数据可以显示对使用会员卡的客户进行商品推销的有效性。
- 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、电话记录和客户服务聊天。分析这些数据有助于零售商确定哪些商品在哪些商品和哪些地方最受欢迎，为什么某些商品被退货或换货，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电话中比在聊天中更有效，以推广新项目。
- 顾名思义，库存分析评估零售商提供的商品的库存水平。它用于制定更有效的仓储和配送策略，例如何时配送中心比更本地化的仓库更可取，以及何时根据库存水平和预计需求补充物品。例如，库存分析可以减少与携带过多安全库存相关的劳动力和运输成本。
- 商品分析可帮助零售商确定他们是否有效地展示他们的商品，主要是在实体店中，目的是通过使用引人注目的分类或优惠来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产品的利润率。
- 网络分析跟踪消费者在网页的某些部分徘徊或从一个页面点击到另一个页面时的数字足迹。它从将他们带到现场的源头一直跟踪他们，直到他们离开的那一刻。这种类型的分析可帮助在线零售商决定在网站上展示商品的方式和位置、他们收取的价格以及他们应该开展的营销促销活动。
- 商业智能 （BI） 报告通常以仪表板的形式呈现，预设为显示某些关键绩效指标，例如库存周转率和售出率。它们主要用于与同行和高级管理层分享顶线趋势。
- 需求预测根据客户查看这些商品、将商品移动到购物车、删除这些商品或完全放弃购物车所遵循的路径来预测对在线销售的特定商品的需求。虽然这些行为不计入销售额，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的销售。与需求预测结合使用，它可以预测所有渠道对商品的总需求，并可以帮助零售商确保他们拥有必要的库存来满足该需求。
零售分析工具
零售分析依赖于通过各种方式捕获的数据，无论是在实体店还是在网站上。以下是使用的一些工具：
- 销售点系统：这些是零售商用来跟踪和管理客户交易的系统。POS 系统提供有关客户购买的数据，并可以生成有关销售和客户趋势的报告。
- 客户关系管理 （CRM） 软件：此软件类别包括管理销售、营销、客户服务和电子商务流程的应用程序。零售商使用这些应用程序来跟踪与客户的互动，保留有关单个客户的数据，并根据这些信息识别潜在的销售、营销和客户服务机会。
- 商业智能工具：零售商使用 BI 工具来综合从大量和不同数据集中收集的信息，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。
- 库存管理系统：零售商使用此软件来跟踪库存商品，监控仓库和配送中心的库存水平，并创建需求预测。它还可以帮助零售商确定存储某些物品的最佳位置，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。
- 预测分析：这种类型的分析使用来自先前交易、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分析、诊断分析、预测分析和规范性分析（定义如上所述），用于识别增长机会和新客户群。
5 零售分析最佳实践
1. 严重依赖客户数据
客户提供了大量关于他们的愿望和意图的显性和隐性信息，零售分析的最佳从业者使用这些数据来识别趋势并更好地了解这些客户。领先的零售商将来自他们自己的忠诚度计划的客户数据与他们从电子商务、POS 系统和其他来源收集的数据以及从经纪人那里购买的数据混合在一起。
专家通常将客户数据归类为人口统计、交易、行为甚至心理要点的混合体。收集、整合和利用这些种类的客户数据通常遵循一个进展，从广泛的人口统计多样性开始。零售商还区分了“客户”（已经与他们有业务往来的人）和“消费者”（包括那些可能带来良好前景的人）。消费者数据可以帮助为“相似建模”提供信息——例如，零售商将 Mark 确定为优秀客户，因此它会寻找更多具有相似属性的人，并针对他们提供特别优惠。
2.使用可视化工具
BI 软件中常见的可视化工具（如图表、图形和仪表板）对于理解数据和做出明智的决策至关重要。它们是一种比简单地盯着一行一列数据更有效的信息摸索方式。BI 可视化工具还将分析交到业务用户手中，而不是强迫他们等待 IT 生成报告和运行查询。
3. 分析多个数据源
分析多个数据源（包括销售数据、历史客户数据和库存数据）可以帮助零售商更细致地了解业务，尤其是在指标通常相互依赖的情况下。例如，零售商可以将店内分析与商品属性分析相关联，以确定如何优化实体店的布局，以帮助将购物者转化为付费客户。库存分析可以帮助确保零售商手头有足够的商品来支持商品销售布局。（零售商还应该注意，不同的应用程序可能对数据类型有不同的定义，如果不纠正，可能会导致不正确的分析。这是支持使用单一平台进行零售分析的论据，而不是采用所谓的同类最佳应用程序。
4. 跟踪 KPI
跟踪关键绩效指标有助于零售商衡量其绩效并确定需要改进的领域。大多数成功的零售商都采用每周 KPI 摘要（称为平衡计分卡），将最新指标与前一周的指标进行比较。这通常从对发生的事情进行审查（例如，某些商品的销售额下降）开始，然后对发生的原因进行更深入的分析（例如，由于缺货）。
5. 确定目标的优先次序
并非所有可以测量的东西都应该被测量。零售商可以使用新的分析工具和海量数据，但他们需要明智地衡量他们衡量的内容，否则就有可能被建议淹没决策者。零售商应首先确定可以对业务产生直接影响的高优先级机会。根据麦肯锡的说法，最好的分析可以解决特定的业务问题并实现可衡量的结果。
零售分析专家马克·劳伦斯（Mark Lawrence）认为，上述五种最佳实践是联系在一起的。他的建议是：从一个目标开始，然后可能是两三个基本目标。他说，为这一级别的进展提供信息的 KPI 是“领先的”KPI。他说，如果一个目标是“更贴近客户”，那么关键绩效指标可能是“将客户生命周期价值提高20%”，“实现15%的消费者转化率”和“优化库存水平以支持以客户为中心的目标”。可视化工具使企业领导者能够查看实现这些目标的进展情况，并刺激纠正措施，例如新的促销活动和产品分类的更改。
零售分析的未来
在未来几年，零售分析将变得更加普遍，不那么明显，而且可以肯定的是，讨论会越来越少。用户和应用程序将不断利用分析，通常是在不知不觉中，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，零售分析将不再是生成或审查每周报告，而是更多地嵌入到他们的日常工作流程中。更多的人将在日常商业活动中获得人工智能的成果，即使没有意识到这一点。基于人工智能的数据分析将被规范化，不再被炒作。
利用零售分析软件增加收入
在选择零售分析工具时，请考虑那些能够从各种内部和外部来源提取和关联数据、使用 AI 产生深入见解以及扩展以与您的业务一起增长的工具。Oracle 零售的集成云服务套件包括用于销售、库存规划和管理以及跨渠道客户互动的分析工具，可在短短几个月内完成全面部署。
零售分析常见问题解答
分析示例有哪些？
零售商出于多种原因使用分析：预测需求、指导经理购买和分配足够的库存以满足该需求、帮助了解客户行为、优化定价以及做出人员配备决策。
零售分析中使用哪些类型的数据？
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、电子商务网站导航、POS 系统、店内视频和客户人口统计数据。
零售分析可以帮助零售商做出哪些类型的决策？
零售分析通过为行业高管提供关于给定商品的订购量、存储位置、收费以及倾向于同时购买哪些类型的商品的指导，有助于消除零售业的猜测。
