数字零售数据分析产品九数云BI,6大分析场景介绍

标签: 数字零售数据分析产品 | 发布时间: 2024-07-19 10:48:16

本文为大家介绍了数字零售数据分析产品——九数云BI的一些典型数据分析,包括会员RFM分析、会员增长分析、商品销售分析、购物篮分析、TGI分析、库存分析等等。

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。在现代零售行业中,数据驱动的决策正成为企业提升竞争力的关键。今天为大家介绍一款数字零售数据分析产品——九数云BI。其零售门店解决方案,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。

下面为大家介绍数字零售数据分析产品——九数云BI的一些典型数据分析,包括会员RFM分析、会员增长分析、商品销售分析、购物篮分析、TGI分析、库存分析等等。

会员RFM分析

会员RFM分析是一种常用的市场分析工具,用于评估和管理客户价值。RFM代表最近一次购买(Recency)、购买频率(Frequency)和消费金额(Monetary)三个指标,通过这三个维度来对客户进行细分和评估,以识别出哪些客户对企业最有价值,哪些客户可能需要重新激活或者需要更多的关注,制定定向促销、个性化营销活动或客户维护计划,从而提升客户满意度和忠诚度。

数字零售数据分析产品九数云BI,6大分析场景介绍插图

会员增长分析

会员增长分析通过对比不同时间段内门店的会员数量的变化,了解会员数量的整体趋势;并通过研究会员的消费行为、偏好和消费习惯,识别高价值会员和潜在的交叉销售机会,以提高会员的活跃度和忠诚度。

数字零售数据分析产品九数云BI,6大分析场景介绍插图1

商品销售分析

商品维度的分析可以帮助企业深入了解每个产品的销售表现和趋势。通过分析销售量、销售额、平均销售价格等指标,企业可以识别畅销品、滞销品以及销售季节性变化,从而调整库存管理和采购计划,优化产品组合和定价策略。

数字零售数据分析产品九数云BI,6大分析场景介绍插图2

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,

客户行为关联度分析

TGI分析

通过TGI等模型,了解商品与区域的关联。

TGI分析模板应用1

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。

库存数据分析图

以上就是数字零售数据分析产品九数云BI的一些典型数据分析场景介绍,借助九数云BI数据分析产品工具,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。

 

 



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