在消费行业，一切的业务分析基本都逃脱不开“人货场”这个基础模型。基础的人货场分析，是基于商品、消费者、门店展开，把商品给用户进行价值交换。在进行品类数据分析时，“人货匹配”至关重要。本文九数云BI将结合品类数据分析的模板向大家介绍。

核心分析思路有三点，通过以下三个重点场景，进行企业经营预测：

人找货：确定目标客群后定位对应货品群

“人找货”是指通过分析目标客群的需求和偏好，确定适合他们的商品种类。这一策略的核心在于了解消费者，进而为他们提供符合其需求的产品。

九数云的平台用户监控，按照“人找货”策略，通过分析用户的复购情况、RFM、留存分析和下单习惯，帮助运营者快速定位客群更喜爱的产品特征区间，进而实现根据“人”去找“货”，提高消费者的购买意愿和转化率，增强客户满意度和忠诚度，而不是拍脑袋做决策。

货找人：获取相对明确的预期客群画像

“货找人”是指根据已有品类数据分析的特性和市场表现，寻找适合的消费群体。在设计会员的营销计划以及在对产品进行销售预测时，往往会员管理部的人员和商品设计研发部门会基于未来订货会的基本信息去设计对应商品预期的消费客群是哪些，进而设计针对性的标签和市场营销计划。

这一策略的核心在于从产品出发，寻找潜在的购买者。首先需要分析产品的功能、用途、价格和市场表现等特性，并了解市场上同类产品的竞争情况。

例如，通过九数云的TGI分析，实行“货找人”策略，可以根据产品的偏好，优化营销策略，集中资源在高潜力地区。

人货匹配：判断人货匹配后的商品市场空间

“人货匹配”是指通过分析消费者和产品的匹配度，评估商品的市场潜力和空间。当我们对商品的设计与营销有了预期设计，同时我们预设了这批商品预期的客群特点后，商品运营部往往会基于这个逻辑去寻找未来的可能市场空间，往往其测算逻辑就来自历史的销售情况。这一策略的核心在于最大化产品与消费者需求的契合度，提升市场竞争力。

九数云波士顿矩阵分析和零售分析都是典型的品类数据分析模型，通过“人货匹配”策略，综合对比销量及商品，提升产品在市场中的竞争力和占有率，合理配置资源，集中力量发展高潜力产品和市场。

波士顿矩阵

零售商品分析

通过“人找货”、“货找人”以及“人货匹配”三种策略，企业可以更加精准地定位目标市场，提升产品与消费者需求的契合度，从而在激烈的市场竞争中取得优势。这些品类数据分析策略不仅能够提高销售转化率，还能优化营销资源配置，为企业创造更大的市场价值。