当今市场竞争异常激烈，零售企业不仅要保持产品品质和服务，还要与对手比拼销售额。在这个情景下，零售业数据分析成为帮助企业提升销售业绩的有效手段，可偏偏对于缺乏相关数据分析知识的员工，零售业的数据分析进展往往并不是那么顺利。

零售业数据分析的定义

零售行业的数据分析主要是分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、坪效。以百货公司为例, 店里不同的位置, 所吸引的客户数与类型也不同,。 一楼入口处, 通常是最容易吸引目光的地方, 在这样的黄金地段一定要放置能赚取最大利润的专柜, 所以你会发现百货公司的一楼通常都是化妆品专柜；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表，例如最常见的ABC分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等。

零售业数据分析有助于掌握市场变化

通过对市场数据的搜集和分析，企业可以更好地了解消费者的需求、习惯、喜好以及竞争对手的优缺点，从而制定更具针对性的营销策略，更好地开拓市场和拓展销售。

零售业数据分析能准确预测销售趋势

基于大数据技术，企业可以深入挖掘销售数据的规律和趋势，进而预测市场的变化，以便及时调整产品售价和营销策略，从而提高销售额。

零售业数据分析还能帮助企业优化库存管理

通过分析销售数据、商品知名度以及产品的销售情况，企业可以更好地掌握库存量的变化，精确预测销售量和销售速度，从而避免商品堆积和过期，减少库存成本。

可以运用的数据分析软件：九数云

九数云是一个由帆软公司创造的零代码的在线BI、报表和数据分析工具，旨在提供比Excel更强大、比SQL查询更简便的数据处理方式。九数云支持百万行数据实时处理及预览，拖拽式生成图表和数据看板，帮助用户快速搭建各类报表系统，优化业务流程并提升效率。相比电商公司来说，线下零售业在收集数据方面会困难很多。通过很多线下资料和线上工具才基本可以做到对每一笔营销支出和销售收入的大致追踪。并且，零商行业所面临的最大问题就在于如何对数量如此庞大的数据进行合理分析，从中得到有意义的洞察，并采取下一步调整和优化措施。因此，线下零售业对数据分析的需求也比很强烈。

总之，在这个数字化时代，只有掌握了大数据并利用好了它，才能在激烈的市场竞争中占据优势。因此，我们强烈推荐零售企业利用零售业数据分析提升销售业绩。