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零售数据分析怎么做?零售数据分析基本思路分享!

作者:FineBI

发布时间:2024.5.31

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在零售业的激烈竞争中,数据分析正变得越来越关键。它不仅能够帮助企业深入理解消费者行为,优化产品布局,还能预测市场动向,提升决策的精准度。然而,零售数据分析的道路并非一帆风顺。企业常常面临数据孤岛、数据质量不一以及数据变化快等挑战。如何解决零售数据分析当前面临的问题?进行零售数据分析的方法是什么?本文将介绍零售行业如何充分为数据赋能,提高企业营业能力。

用到的数据分析工具是FineBI:

FineBI商业智能软件 - 新一代自助大数据分析的BI工具​​s.fanruan.com/tu0ox

一、业务痛点

1、业务数据和财务数据均是依靠Mysql数据库和Excel表进行信息的传递和保存,业务人员并不懂得数据在数据库中的存放规则;

2、技术人员和非技术人员对于数据的认知差异很大,纯开发工程师不懂得财务和业务的数据计算逻辑,需求响应不及时,业务人员又没有数据库基础和IT经验;

3、零售数据每天都以成十几万、几十万的速度产生,传统的ERP系统数据展示满足不了个性化的需求,数据导出以Excel为主,灵活性不够,且费时耗力;

4、数据量多、变化快、分析压力大,造成很多业务人员不敢尝试进行多元的数据分析,数据发挥的作用微乎其微,并不能做到人人都能以低成本进行数据分析。

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二、解决思路

针对上述零售数据分析痛点,我们可以从以下几个方面着手解决:

1.建立统一的数据仓库

首先,需要建立一个统一的数据仓库,将分散在不同数据库中的业务数据和财务数据进行整合。通过数据仓库,可以对数据进行清洗、转换和加载(ETL),确保数据的一致性和准确性,同时隐藏数据库的复杂性,让业务人员无需了解数据库的存放规则也能轻松使用数据。

FineBI提供了强大的数据整合功能。通过FineBI,企业可以将不同来源的数据集成到一个统一的数据仓库中,简化数据管理并提高数据透明度。这样,业务人员无需了解复杂的数据库规则,也能轻松访问和分析数据。

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2.降低数据分析门槛

降低数据分析的难度,让业务人员直接参与数据分析,才是提高零售业务效率的关键。FineBI工具以其用户友好的界面和自助式分析功能,显著降低了数据分析的技术门槛。业务人员可以通过拖拽组件、选择数据字段和应用内置计算逻辑,快速生成报表和仪表板,无需数据库基础或IT经验。

3.数据权限和责任制

建立数据权限体系,确保不同角色的业务人员能够访问到相应的数据,同时保护数据安全。每个业务包或数据组分配数据管理员,由他们负责数据的质量和发布,确保数据的准确性和及时性。FineBI允许企业根据角色和职责设定数据访问权限,确保员工仅访问相关数据,保护数据安全。它支持数据管理员制度,让指定的管理员负责特定数据包的质量和发布工作,通过审核流程保障数据准确性,并通过监控和审计跟踪数据使用情况,确保数据的及时更新和维护。

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4.数据人才培养和培训

对于技术人员和业务人员的数据认知差异问题,企业需要投入资源进行数据人才的培养和培训。通过培训,提高业务人员的数据意识和基础技能,同时也让技术人员更好地理解业务和财务的数据需求。

帆软提供了全面的培训和教育资源,帮助企业培养数据人才。通过FineBI的培训课程,业务人员可以学习如何进行自助式数据分析,而技术人员则可以了解如何优化数据中台和BI工具,以更好地支持业务需求。

5.优化数据流程体系

建立和优化数据流程体系,确保数据的及时更新和有效利用。通过流程体系,可以实现数据的自动化处理,减少人工干预,提高数据的响应速度和准确性。通过FineBI,企业可以实现数据的自动化处理和工作流管理,减少人工干预,提高数据的响应速度和准确性。

通过上述措施,零售企业可以有效地解决数据分析的痛点,实现数据的价值最大化,提升业务效率和竞争力。

三、具体方法

1. 数据对接

FineBI能够与企业现有的各种业务系统(如OA、ERP、CRM等)进行无缝对接,通过数据抽取、转换和加载(ETL)过程,将分散的数据统一集成到数据仓库中。这一步骤确保了数据的一致性和准确性,为后续分析打下坚实基础。

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2. 自定义角色门户

FineBI支持用户根据角色和需求自定义数据门户。零售企业的管理者和业务人员可以根据自己的需求,定制关键指标和数据视图,实现个性化的数据展示。这样,无论是高层管理者还是前线业务人员,都能快速获取所需的数据信息,提高决策效率。

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3. 经营管理驾驶舱

FineBI提供了丰富的数据可视化组件,帮助零售企业构建经营管理驾驶舱。通过实时数据分析和多维度展示,管理者可以全面掌握门店运营状况、商品销售趋势、库存情况等关键信息,及时发现问题并作出调整。

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4. 商品经营看板

利用FineBI,零售企业可以构建商品经营看板,对商品的销售额、销量排行、库存状况等进行综合分析。FineBI支持自定义指标和多维度数据分析,帮助企业深入理解不同品类商品的表现,优化商品结构和库存管理。

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5. 顾客关系看板

在开展会员差异化营销时,需要深入分析会员数据,构建会员画像,明确目标客户群体。FineBI的会员运营总览和会员监控看板功能,能够帮助零售企业深入分析会员数据,了解会员的消费习惯和偏好。通过会员画像和行为分析,企业可以制定更加精准的营销策略,提升会员满意度和忠诚度。

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6. 异常管控中心

FineBI的异常管控中心功能,通过数据预警和实时监控,帮助零售企业及时发现和处理商品运营中的异常情况。企业可以根据预警信息,快速响应市场变化,调整经营策略,减少潜在风险。

零售数据分析

通过上述方法,零售企业可以实现数据的高效管理和分析,提升数据驱动决策的能力。无论是数据对接、角色门户定制、驾驶舱构建,还是商品和顾客关系管理,FineBI都提供了强大的支持,帮助零售企业将数据分析转化为业务增长的动力,在数字化转型的道路上稳步前行。

最后分享一些相关资料:

大数据决策分析平台建设方案​​s.fanruan.com/g5vb4

BI建设地图(行业独家)​s.fanruan.com/5i428

帆软消费零售行业案例集​s.fanruan.com/qwgo3

商业智能BI产品更多介绍:www.finebi.com


   

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