零售是指直接将商品或服务销售给个人消费者或最终消费者的商业活动，是商品或服务从流通领域进入消费领域的最后环节。在零售业大数据分析中，数据驱动的决策正成为企业提升竞争力的关键。

零售业大数据分析，包括了3个维度的分析，分别是人、货、场：

九数云BI提供零售业大数据分析门店解决方案，基于人、货、场三大核心元素，构建了全面的消费数据运营体系，通过精细化的数据分析，帮助零售企业优化商品管理、提升顾客体验，实现智能化运营和销售业绩的全面提升。

人：客户维度

客户维度代表了门店会员，零售渠道具有复杂度高、多样化的特点，导致商品功能难以匹配、满足多样化、多变性的会员消费需求。不同的会员群体在消费需求、购买行为和偏好上存在显著差异，既有日常的高频购买者，也有偶尔光顾的低频顾客，还有对特定商品或服务有独特需求的专门客户。下面介绍零售业大数据分析常用的会员RFM分析、会员增长分析。

会员RFM分析

会员增长分析

货：商品维度

对于零售业来说，通常商品种类繁多，每日产生的订单数据庞大，想要对每家店的每一种SKU进行精细化管理比较困难，更难以做到以消费者为中心的品类商品管理，所以需要详细的商品管理，更好地搭配商品进行销售。下面介绍零售业大数据分析常用的商品销售分析、购物篮分析、TGI分析、库存分析。

商品销售分析

九数云还提供了更深入的商品分析维度例如：

购物篮分析：通过购物篮模型可以了解什么样的产品搭配在一起销售效果更好，

TGI分析：通过TGI等模型，了解商品与区域的关联。

库存分析

此外，有效的库存管理是零售企业提升盈利能力的关键。九数云提供库存周转率、缺货率、滞销商品等关键指标的实时监控。零售企业可以根据这些数据，合理调整库存结构，避免缺货或过量库存问题，降低运营成本。

场：门店维度

场即门店管理，大部分零售企还停留在人工经验主导，事后EXCEL汇总分析， 数据处理、分析效率低下。门店店长、督导、导购缺乏过程性的指标追踪，导致问题暴露存在滞后性，门店人效、店效难以提升。下面介绍零售业大数据分析常用的单门店业绩分析和区域业绩分析。

门店业绩分析

区域业绩分析

总结

九数云BI提供零售业大数据分析门店解决方案，通过基于人、货、场的全面数据运营体系，帮助零售企业深度挖掘数据价值，实现精准营销、优化库存管理和提升门店运营效率。借助这一解决方案，零售企业能够实时监控销售情况、顾客流量及商品监控，实现精准营销和智能化运营。