零售行业主要的数据分析思路就是人货场基础。不管是传统的精益零售概念，还是最近几年开始频繁提到的020、全渠道、新零售概念，都万象不离其宗。本文从货的角度出发看如何做好零售数据分析？并介绍一个零售大数据分析平台-九数云。

一、零售数据分析：品类业绩分析

整体业绩回顾、季节性分析、细分类别分析、价格带分析、供应商业绩表现、品牌业绩表现、企业热销单品表现....

1、整体业绩回顾

从宏观上了解品类在企业的内部表现：贡献了企业多少生意额？影响力如何？与去年相比，影响力是增强了，还是减弱了？品类的发展趋势是什么样的？使用零售大数据分析平台-九数云可以很快捷的完成各项业绩指标的计算。

销售额(量)份额：销售额(量)份额是衡量品类影响力重要指标，通过计算品类对企业总体生意的贡献比例，反映品类的重要性，结合去年同期数据，也可看出品类重要度的比变化情况。计算公式：品类销售额(量) / 企业总体销售额(量) *100%。

例如：企业 总体销售额为100万元，品类A销售额为18万，销售额份额为18%；品类B销售额为8万元，销售额份额为8%，说明品类A为企业贡献了18%的生意，而品类B为企业贡献了8%的生意，品类A要比品类B的影响力强；

销售额(量)增长：销售额(量)增长是衡量品类未来发展趋势的重要指标，通过计算品类在历史数据中的变化情况，可以预测该品类未来发展趋势。计算公式：[品类销售额(量)-去年同期品类销售额(量) ]/去年同期品类销售额(量)*100%。

例如：品类A今年销售额为18万元，去年销售额为16万元，销售额增长为 12.5%；品类B今年销售额为20万元，去年销售额为25万元，销售额增长为-20%；说明：与去年相比，品类A健康发展，销售增长了12.5%，而品类B则呈现萎缩，销售额下跌了20.0%；

2、季节性分析

分析品类在一定时间内的销售变化规律，品类的销售高峰一般发生在什么时间？哪些月份是品类销售的淡季？与去年相比旺淡季有变化吗？

季节性指数是由至少12个月历史数据总结出来，用以发现和衡量季节性销售规律的指标，可以利用它来预测未来某一段时间的市场需求量。计算公式：各月销售额(量) / 年度平均月度销售额(量) * 100%

3、细分类别分析

分析品类下不同细分特征的销售情况，什么特征的商品是销售主流？什么特征的商品未来更具有发展潜力？

参考指标：销售额(量)份额 ，+/- 去年同期销售额(量)份额  ，销售额(量)增长

4、价格带分析

供应商业绩表现；

品牌业绩表现；

企业热销单品表现；

二、零售大数据分析平台

九数云是一款零代码的在线数据分析、数据可视化工具，帮助零售行业的从业人员快速地进行百万级别以上的数据分析，并搭建各类报表系统。九数云提供数据分析、图表制作、仪表板搭建、故事报告等功能模块，业务人员可自由地构建自己所需要的财务仪表盘、市场仪表盘、销售仪表盘等，并可与团队成员在线共享数据与报表。