对于连锁零售业来说，要做好零售数据分析，掌握4个关键维度就够了，包括零售业绩总览、零售商品分析、零售门店分析、用户购买分析。本篇文章九数云为大家带来零售数据分析及其数据模板，看完直接上手，10分钟快速掌握连锁企业的零售情况！

1、总体零售业绩

不管是企业还是店铺，目标都非常明确，盈利！盈利！盈利！因此我们零售数据分析首要关注的重点一定是店铺总体的营业额、毛利情况。

具体做法：

可以关注行业正常毛利率情况，看毛利是否合理；

如高了，是因为哪项成本更高？如低了，是因为哪部分控制得好？

如服装零售行业利润一般在30%-50%

一方面可以分析零售是否有周期性规律，做销售预测；

另一方面可以快速定位异常情况，及时追查原因；

2、商品销售情况

对于零售行业来说，商品是零售商向消费者提供价值并实现利润的基础。拿跨境电商的话来说，就是“选品”，品选得好，门店实现盈利的能力就越高。因此在这一环节，零售数据分析主要是分析商品的各类数据情况。

具体做法：

各品类销售额/销售量占比；

关注销售额/销售量top20的产品

比如，白衬衫是不是在北京更受欢迎？可以针对不同地域推出营销活动、调节库存

可以使用TGI分析模型进行商品区域偏好分析，关于TGI模型可以看这篇文章：

用户一起购买概率大的产品，可以摆放在一起，增加销量、提高客单价

购物篮分析：可以用购物篮分析店内所有商品的支持度、置信度、提升度；进行合理的位置摆放

可以使用波士顿矩阵进行分析，右上角象限着重提高销量，左上角象限着重进行成本控制，右下角象限着重解决库存积压，左下角象限时着重减少投入，优化处理

3、单个门店销售情况

对于零售行业来说，门店是获取利润的载体，关注单个门店的销售情况并进行零售数据分析，有助于及时调整门店整体布局，优化库存调度等。

具体做法：

4、用户购买情况分析

顾客是上帝，对于用户购买情况的分析可以帮助决策营销活动的选择，做好客户关怀，提升客户粘性

具体做法：

会员分析

据此可以倒追会员数量高的原因，是举行了什么推广活动？或者某个销售的人格魅力？

如何提高会员等级提升转化率？

用户复购分析

是否有周期性规律、季节性因素？

忠实用户提供一定的优惠折扣、维护措施；高复购商品举行一定的促销活动，如满赠

以上就是一个零售店铺要进行零售数据分析的一些要点，希望可以帮到你！