在现代行业中，数据驱动的决策正成为企业提升竞争力的关键，而在零售运营方面，数字化零售运营势在必行。

不管是电商还是传统零售行业，销售从来都离不开“人、货、场”，想要成功的销售也好，如题所说的“精细化运营”也好，无非就是不断优化人、货、场，让每个部分都能成功链接上顾客，从这个角度上来说，电商运营、零售运营，都只要做好两件事：

1、人找货：目标群体主动寻找能够满足自己需求的商品，怎么让自己的商品在众多的搜索产品中脱颖而出？进一步衍生：

2、货找人：产品很不错，但是不知道客户群体在哪里，怎么让合适的商品主动呈现到合适的人面前？进一步衍生

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：

零售行业的用户在进行数据分析时，需要基于人、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。

数字化零售运营：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。

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。

数字化零售运营：消费者分析主要涉及以下几个方面：

分析方法：包括用户画像、RFM分析、会员增长分析等。

用户画像分析

用户画像分析是一种基于数据的技术，用于描绘和理解特定用户群体的特征、行为和需求。这种分析方法通过收集和整合各种数据来源的信息，构建出一个或多个“用户画像”（User Personas），从而帮助企业更好地了解其用户，并制定更有针对性的营销、产品开发和客户服务策略。

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。

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。

数字化零售运营：货：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。

数字化零售运营：商品分析关注以下几个方面：

分析方法：ABC分析（基于销量和价值的重要性分类商品）、SWOT分析、生命周期分析、定价弹性分析等。

ABC分析

已知不同品类商品的销售额信息，计算不同品类商品累计销售额及其占比；按照累计销售占比将品类分成几类，示例将品类按照累计销售额占比

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。

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。

数字化零售运营：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。

数字化零售运营：场景分析涉及零售环境的布局、设计和营销策略，包括：

分析方法：门店销售状况分析、区域业绩分析等。

门店销售状况分析

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。看看哪家门店的业绩更好，那种门店类型盈利最高？

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。

数字化零售运营：综合应用

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。将"人、货、场"三要素的分析结果综合应用，可以帮助零售商制定更加精准的市场策略。例如：

大部分的分析往往会走向关键的下一步：“人货匹配”，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：

数字化零售运营：人找货

“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。

“人找货”策略，可以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，

数字化零售运营：货找人

“货找人”是指根据已有产品的特性和市场表现，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。

根据产品特性，描绘出潜在消费者的画像，包括年龄、性别、收入、兴趣等，确定产品在市场中的定位，找到潜在的消费群体。

通过“货找人”策略，可以根据产品特性精准定位潜在客户，优化营销策略，集中资源在高潜力客户群体，提升营销投入产出比。

数字化零售运营：人货匹配

“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。

通过“人货匹配”策略，可以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。

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。

总结

基于人、货、场的全面数据运营体系，不仅可以帮助零售企业深度挖掘数据价值，而且实现了精准营销、优化库存管理和提升门店运营效率。借助九数云零售企业能够实时监控销售情况，进行智能化运营。