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。
5、如何分析 销售数据?自己做销售分析只是你的基础功课。除此之外，还有很多事情需要去做，去澄清。有一次，采购部在做明年采购计划的提案，他们做了一个非常详细的销售 -0/，把这个品类的过往销售数据、月度变化、增长率、材质、色彩喜好分析一个一个报出来，他们说，我问了一个问题:这个产品去年买了多少件销售？答案是:822。
6、【零售数据】|关键性指标-零售行业商品 数据分析常用商品的数据分析 index可以从生产、采购、仓储销售售后等方面进行分析。所以根据一个月或者一年的零售数据，可以分析整个商品的状态，找出各个节点的问题。如下图所示，每个节点一般有以下数据(零售管理不考虑生产环节)。第三度购买主要是确认广度(品类数量)、宽度(SKU数量)和深度(每件商品平均购买数量)。
比如按照自然的性质，按照国家，或者按照体重，或者按照四季，上衣，大衣等等。越是宽度大于宽度，品类就越丰富，比如超市，商场，品类就越多，而专卖店的垂直店品类就越少。广度比较小，也可以通过这个数据对比竞品的广度。广度要求越多，对采购人员和供应商的要求就越高，保证能采购那么多品类。
7、 销售数据如何分析按月统计前两年的数据，然后做成图表(这个可以在excel里做吧？)，对比前两年的发展趋势，有哪些异同，你大概可以判断该商品一年的表现销售，其中一定要排除一些偶然因素，也就是注意销量的产生，无论是团购、批发还是零售？尤其是团购批发，还需要看客户的稳定性。如果购买不稳定，我们仍然需要排除这些数据进行分析。
8、 零售业 数据分析的商品分析商品分析的主要数据来源于销售商品的数据和基础数据，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。
9、零售行业 数据分析Retail Industry数据分析本文讲述如何利用数据挖掘帮助零售商改善业务，让数据真正指导企业运营，充分发挥数据在提供经营决策中的作用。首先，开发会员系统可以帮助企业收集更多的会员数据，更有利于数据挖掘和培养客户忠诚度。在实行会员制的时候，一定要特别注意两个关键信息的收集:会员卡ID、客户联系电话或者邮箱，因为这两个关键信息对后期的信息收集和精准营销有很大的帮助。
会员制有助于为企业培养众多忠诚客户，建立长期稳定的市场，提高企业竞争力。通过会员制，可以有效稳定老客户，开发新客户，因为零售商给会员优惠的价格，对新客户很有吸引力，会员卡大部分可以外借，这也给新客户提供了机会，大大增加了成为会员的可能性。会员制营销可以促进企业与客户的双向沟通。
