数字化零售：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。

面对如此多样化的会员消费需求，零售门店需要有针对性地对服务不同类型的会员，以满足不同群体的期望。

数字化零售：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。

数字化零售：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。

数字化零售：商品维度

对于零售行业来说，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。

数字化零售：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。

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。

数字化零售：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。

数字化零售：：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。

数字化零售：门店业绩分析

九数云每日门店业绩分析通过分析销售数据、员工绩效和门店布局等多维度数据，帮助企业优化门店运营。企业可以利用这些数据，改进店铺布局、优化员工排班，提高门店运营效率，进而提升整体业绩。

数字化零售：区域业绩分析

区域业绩分析看板围绕地图，展示销量、回款、客户数量这类总指标及其趋势，以及付款类型、交货情况、合同情况等情况，分析各个区域的销售目标达成情况，及时调整销售策略以确保目标的实现，进行更有针对性的资源配置和市场开拓。

总结

九数云零售门店解决方案，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。