「零售」概念：

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

从概念中，可以发现零售存在几个特点：直接为消费者服务、每笔交易数量小、交易次数频繁，经营的产品品种多。这几个特点都与消费者（人）、交易便利（场）、交易产品（货）相关。

在互联网和大数据不断发展的今天，「新零售」的概念中，就增加了线上线下结合的体验，互联网和大数据的技术运用，优化了生产流通销售的各个环节，但我们依然可以发现，人、货、场的基本要素并没有改变。

所以在零售行业中，大部分问题都可以从这个思维入手进行分析，我们结合一个案例来感受下「人货场」的分析思路：

某服装品牌客单价数据，该品牌营业面积268，有20位店铺员工，平均月销售62.3万，根据图可以发现，该品牌2013年10月的客单价同比下降，分析原因？

A: “我觉得是这个品牌10月促销活动打折力度太大的原因吧。”

B: “不一定，也有可能是这个月的新员工太多，销售技巧都不高，客单价自然会下降。”

C: “会不会是这个品牌10月上的新品价格偏低?或者是低价货进得比较多?”

D: “商品缺货，特别是主打商品的缺货会影响客单价的。”

E: “我觉得还有可能和今年10月天气太热，高单价商品不好卖有关。”

大家可以先自己区分一下，以上5个观点，分别属于人、货、场哪一种思路呢～

人：B

货：C、D

场：A、E

我们可以发现，每个人的分析都是从人货场的某一方面入手的，为了更加准确全面的找到问题，在分析前，我们需要先整理好自己的分析思路框架，按照人货场的整体框架，再分别独立的去分析每个部分涉及到的不同因素。

在新零售中，结合线上线下的优势，利用更多技术，从人货场三个方面分别提升了效率，所以也就增加了我们可以考虑分析的维度，之前我们总结了电商行业-线上的分析指标，这次我们针对线下零售的人货场进行分析又该关注哪些重要指标呢？

人

从传统零售到新零售，也是从【货场人—场货人—人货场】的变化过程，在传统零售中，更多关注的是货和场，有好而全的产品，价格的优势，有好的商圈地理位置和一站式的场的服务，是零售业务成功的关键；在新零售的背景下，更多关注了“人”的重要性，以人为中心，关注消费者的体验，通过大数据和互联网的技术，提供个性化的服务，实现新的发展。

所以在“人”的维度上，除了关注最重要的客单价、转化率、复购率和流量以外，我们还需要对用户画像进行分析，通过购买习惯等，关注用户的行为习惯和特征，只有确定明确、清晰的目标用户人群，才能获取更多流量，更好的匹配产品和服务。

除了顾客层面，员工层面也是分析“人”的维度的一部分，提高组织效率，关注员工的成交率、平均成交时长、投诉率、员工流失率等也是十分重要的。

货

分析商品，需要关注的是商品生产和商品流通，生产方面，在新零售的环境中，以人为核心，所以对于商品的价值的判定，不再是简单的使用价值，从人的需求出发，会赋予商品更多社会价值、精神文化价值等。所以有了对人的需求的精准分析，才能达到品-消共创的全方位的零售时代。

商品流通部分，为了避免传统的“经验供货”造成的库存积压等问题，提升流通效率、降低库存成本是新零售的重点。结合移动互联网、移动支付、大数据、云计算、物联网等多种技术，提升用户购买决策、仓储配送等环节的效率，优化供应链决策由供应方转向需求方，提升商品流通效率。

场

场指的其实就是消费场景，无论是线上还是线下，消费者和商品接触的终端都可以称为“场”，在这个过程中流动的是信息、资金和商品，所以分别发挥线上线下的优势，提高“场”的效率是这个过程中的重点。

——·【总结】·——

在零售行业的数据分析中，不管是分析客单价的下降、员工的流失率、库存问题、新品评价等，都可以依赖“人货场”的逻辑，梳理自己的分析思路，追踪问题，判断影响因素，最后得出结论。

在数据分析中，越来越多的人通过可视化的形式进行数据的展示和监控，对于零售行业，根据「人货场」的分析思路，我们也可以建立人货场不同维度的数据看板，例如可视化工具BDP中提供的零售行业模版

参考文献：

《新零售：低价高效的数据赋能之路》刘润

《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》黄成明

文中所用工具由海致BDP提供支持

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