零售数据分析之基础数据篇—九数云

标签：零售数据分析 | 发布时间： 2022-11-02 9:54:42

做零售数据分析，思路很重要，剩下的再用Excel和九数云BI等系统工具实现即可。

今天开始给大家更新几篇零售方面的数据分析文章。作者某知名鞋服的市场部经理，擅长零售运营和数据分析。

现在的零售企业越来越关注数据分析的重要性，不再是早年粗狂是管理模式，最典型的就是服装行业中的波司登，在2000年年初的那几年时间，各地经销商都是到波司登总部抢货的形式，而如今虽然行业下滑，但数据管理做的却很精细，一个季节的商品订货精细的分为18次之多，这也许更是印证了在行业或者企业不景气的时候，更需要去修炼内功，已保证自己不至于被行业洗牌所淘汰。修炼内购需要做好基础数据的标准完善工作。

零售数据分析中基础数据存在的问题：

1.基础资料不完备：比如我从事的女装行业，很多品牌会出现，产品的编码（通俗说：SKU代码）长短、标准不统一。导致整理基础数据花费很长时间。SKU代码里面一般包含产品线系列，生产日期尺寸等信息。所以常常要处理SKU代码数据，进而分析产品。

2.产品的类别定义没有标准：最容易混淆的莫过于产品的类别，去年和今年的定义名称就不一样，去年是长衫，今年可能又命名为衬衫。导致产品的分析核算出现很大的数据差异。从而对下一年商品规划带来影响。产品类别在线上的变化尤其频繁，主要是为了更符合用户的感知和认知。用户理解的品类和我们理解的品类其实是有冲突和差异的。品类类别定义线上或线下都有个类似叫商品管理或品类管理的部门，主要就是做品类规划管理。

3.基础数据执行不到位：实体零售企业最主要的数据管理方面简单归为三个数字：进销存（如果细分：采购、进货、调拨、零售、退仓、调整、零售退货、库存盘点）。其中很多店铺都会出现到货不审核如何、做不到月度盘点。导致门店经常会出现负库存。购买流转库存，是零售的主要流程环节。做好了这几步，整个零售的效益会提升很多。

4.零售单数据采集不标准：早年在绫致公司的时候，很多收银的店铺，门店录销售单都是集中在每天快下班的前一个小时录入。只有自收银的店铺才会实时的录入零售单，现在很多店铺为了完成连带等指标，经常会出现拼单录入数据，导致指标数据异常。线下很多数据都靠人工采集，准确率低，时效差，尽量使用系统来减少人工的工作量和出错率，进而提升数据准确性。数据分析的前提是养正确的数据，不然后面的分析都是错的。

5.会员资料录入不完备：现在零售企业的会员使用相对比较领先，比如会员卡直接使用手机号匹配，但是很多企业的会员基础资料的录入数据，手机号码字符长度有不等于11位，也就是少录或者多录，导致很多顾客使用时，无法匹配，进而导致客户丢失的可能性，很多门店还在使用自己的会员卡赚钱积分，以及通过会员卡使用赚取利润的差价。导致会员数据异常，带来不了分析指导的意义。数据录入很多问题其实是可以用Excel或系统进行规范。比如说身份证就是15或18，还有中间几位是年月日等等规范。手机号码必须第一位是1，一共11位等等都是可以数据规范的。思路很重要，剩下用Excel和九数云BI等系统工具。

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