用九数云做好零售数据分析的方法

零售数据分析应用背景

1.数据的统一性、完整性较差

由于数据整合系统的缺失，票务、餐饮、零售系统各自独立，没能对各个系统数据进行整合，导致数据相互独立，形成一个个数据孤岛，数据价值难以得到充分的发挥。很难得到统一、完整、直观，并能从各个业务主题与维度展现运营活动的管理数据。

同时，在企业经营管理、经营决策、战略决策、风险管控上，经常出现信息数据依据不足、不准确，判断困难的情况。如何有效进行数据整合以响应企业运行效率，也是零售行业数据决策的实际需求。

 

2.数据响应不及时

现在行业应用的业务系统比较多，随着业务系统的越来越多，收集的数据越来越细，使用系统的时间越来越长，零售数据分析量的增长越来越快。但现有的系统无法对数据量比较大的数据进行快速响应。

而且，传统的数据应用模式中，业务部门需要将数据需求提交给IT处理，但IT的人力不能保证对分析需求的及时响应，对一些报表的调整也十分不容易。

 

3.缺少多维度的数据分析平台

以顾客分析为例：

一、不能掌握顾客消费轨迹，无法对顾客的消费进行引导经营。通过对会员消费数据的积累，可以对会员消费轨迹、消费规律进行分析，以此来调整计划公司运营策略，提升会员的二次消费能力。

二、无法掌握顾客群体属性，导致缺少提升服务水平的重要参考项。服务业市场化充分，竞争压力相对较大，顾客对服务质量的要求相对较高，缺少对会员的有效管理，无法掌握企业顾客群体属性，企业难以走到消费者签名，提供更出色的服务体验

 

九数云——零售数据分析神器

倘若能解决零售数据分析业务人员分析数据“难上加难”的困境，对于提高内部企业人效和对外赋能都具有极其重要的战略价值

利用公司ERP和九数云的结合，从最规范的财务数据分析，到各个业务部门的数据分析，再到公司投资企业的数据监控等等。九数云可以快速应用于公司各个能产生有效数据的地方。

• 业务人员通过新建自助数据集，可以从不同的表中取出自己需要分析的字段，通过九数云内置的数据处理功能，进一步对数据进行简单处理加工。

• 数据处理好后，可以新建仪表板，九数云的组件能够自动识别出哪些是维度，哪些是指标。通过简单的拖拽操作，将数据通过不同的图表类型展示出来。

应用九数云后，零售数据分析境况会发生很大转变，数据的处理速度提高了40%，对于数据处理和数据呈现分配的员工资源节省了30%，同时：

1、 数据分析门槛降低，业务人员也能够对数据进行处理，无需大量的使用函数、复杂的公式或者是sql，需要做的就是思考清楚自己想要将数据处理成什么样的效果，九数云中都有现成的功能，直接使用即可，这大大降低了数据分析的门槛；

2、 财经中心作为九数云首先试水的部门，基本实现了财务共享中心的对账结算的自动化。财务结算人员只需要导入订单数据，便能够与业务数据进行对账和生成收入成本的核算数据。

3、 同时投融资部门通过九数云导入数据，分析被投业务的经营损益，对于敏感业务能够做到每日跟踪被投单位的数据变化；

4、 对于业务部，九数云可以每次在历史数据的基础上追加数据，做好的分析同步更新，业务部门省去了做日报、周报、月报的时间。大大解放了员工劳动力的同时，也增加了数据报出的及时性和准确性；所以九数云可以为零售数据分析大大提升效率。

 

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