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零售企业如何利用数据分析提升销售额?销额分析哪些方面?

作者:FineBI

发布时间:2024.3.27

浏览次数:206 次浏览

一、数据分析对于零售企业的重要性

在数字化浪潮席卷全球的今天,数据分析已不再是遥不可及的高科技手段,而是逐渐渗透到各行各业,助力企业实现转型升级。

数据分析在零售企业中的应用广泛而深刻:

例如,通过对用户购买路径的分析,零售商可以清晰地看到消费者是如何一步步被吸引、决策并最终完成购买的。这种洞察有助于零售商优化产品的展示和推荐策略,引导消费者更顺畅地完成购买流程,从而提高转化率。

同时,产品销售趋势分析也为零售商提供了宝贵的市场情报。通过对历史销售数据的挖掘和分析,零售商可以准确预测未来产品的销售走势,合理安排库存和采购计划,避免库存积压和浪费,确保产品供应的及时性和充足性。

此外,顾客细分分析也是数据分析在零售行业中的重要应用之一。通过对消费者行为数据的细致分析,零售商可以将庞大的客户群体划分为不同的细分市场,针对不同的细分市场制定个性化的营销策略和服务方案。这种精细化的市场划分有助于零售商更精准地满足消费者的个性化需求,提升客户满意度和忠诚度,进而实现销售额的稳步增长。

这些分析方向,归根结底都指向完成零售企业的终极KPI——销售额。

那么,究竟从哪些方向入手,能高效且科学地提升销售额呢?

二、 销售额分析的逻辑是什么?

对于零售行业来说,产品的销售额是保证经营情况最根本的一个考量,想要了解销售额如何提升,需要先了解销售额的基本公式:

销售分析图

销售额=销售数量×销售价格

价格是市场营销策略中的核心要素之一,它不仅决定了产品的市场定位,而且对消费者的购买决策有着直接的影响。

MSRP(The manufacturer's suggested retail price)即销售定价一般固定不变。一个产品的定价策略需要综合考虑成本、竞争环境、消费者心理、品牌定位以及市场需求等多个因素。

但产品具体的销售价格会根据企业当前的促销节奏在一定的范围内浮动

而影响销售数量的因素主要有三个方面:促销活动,销售产品营销渠道下面让我们来结合对于淘天零售业类目的销额分析的例子,让大家对这三个因素有更加直观的了解。

1. 促销活动

销售分析图

分析淘天零售业类目的销量波动时,观察到与4月份相比,销量出现了显著的增长。这一增长与五一劳动节、母亲节以及520淘宝天猫的促销活动有关,这些节日促销在2020年和2021年的5月均促进了销量的显著提升。进一步分析2021年的数据显示,11月份的销量较9月和12月有所上升。通过这一分析折线图,我们可以肯定,促销活动对于该零售业产品销量的增加是有显著的效果的。

2. 产品品类

在查阅19年至21年5月份的商品ID数量变化时,我们注意到21年5月份的品类数目有了显著的增长,尽管20年5月份的品类数目也有所增加。销量的对比结果显示,20年和21年5月份的销量均呈现出上涨的趋势。进一步分析19年至21年11月份的商品ID数量,我们发现每个年份的品类数目都有小幅增加。销量方面的对比揭示,19年和21年11月份的销量波动与品类数目的变化趋势相符,而20年11月份的销量则表现出持续上升的态势。这也说明了产品品类的增加对于销售额来说是有帮助的。

销售分析图

3. 营销渠道

根据历年销售量趋势分析来说,在经历了5月份和11月份的销量增长之后,销量并没有持续走高。如果渠道扩充是正确的,那么预计在后续月份中不应该出现大幅度的销量下跌。所以对于零售业扩张渠道销售对于产品销量并没有帮助。

销售分析图

4. 更多维度分析下钻

  • 热销产品,冷门产品销售情况分析

销售分析图

经过对比发现,零售业品类中的YYCP-A-01的品类销售量最大,其次是04和03,但是03的品类订单量最多。

在分析销量排行前三的三个产品类别时,我们发现YYCP-A-03类别的订单量位居榜首,其订单量在多数月份超过了YYCP-A-01和YYCP-A-04类别的订单量。尽管如此,YYCP-A-01类别的销售量实际上是最高的,因为它在大多数月份的销量超过了YYCP-A-03和YYCP-A-04类别的销量。另一方面,YYCP-A-04类别的订单量是三者中最少的,同时,YYCP-A-03类别的销售量也是最低的。这表明尽管YYCP-A-03类别的吸引力在订单量上表现突出,但在转化为实际销量方面却不如YYCP-A-01类别的产品,而YYCP-A-04类别的产品则在两个指标上均表现不佳。

销售分析图

销售分析图

总结来看,YYCP-A-03品类是最畅销的产品,其次是YYCP-A-01品类。相比之下,YYCP-A-02和YYCP-A-05品类的销量较低,属于较为冷门的产品。在统计的所有商品中,销量分布遵循了典型的二八法则,即大约20%的商品贡献了80%的总销量,这表明已经成功打造了一些热门商品。

  • 不同年龄端用户群体的分析

我们还是以零售业品类为例,经过FineBI的分析我们得到了以下数据:

用户年龄分析图

深入分析显示,不同年龄段的婴幼儿对YYCP系列产品有不同的偏好。具体来说,0岁婴儿以及2-3岁幼儿更倾向于选择YYCP-A-03和YYCP-A-04产品。对于1-2岁的幼儿,他们更喜欢YYCP-A-01和YYCP-A-04。而对于3-4岁的幼儿,各个产品品类的需求似乎没有特别明显的差异。对于4-5岁的儿童,YYCP-A-04产品更受欢迎。最后,5岁及以上儿童对YYCP-A-03产品表现出了较高的偏好。这些发现可以帮助针对不同年龄层的消费者调整产品推广和市场策略。

不同年龄段分析图

  • 根据性别不同的用户群体进行分析

分析显示,无论是男宝宝还是女宝宝用户,对YYCP-A-03品类产品的需求都相对较高,而对其他品类产品的需求则没有显著差异。不过,女宝宝用户对YYCP-A-04品类表现出了更强的偏好,并且对YYCP-A-05品类几乎没有需求。此外,女宝宝用户对不同产品品类的需求存在较大的差异,这一点与男宝宝用户相比更为显著。这一信息对于产品的市场细分和个性化营销策略具有重要意义。

不同性别分析图

  • 根据用户的复购情况分析

数据分析图

在分析了29,944名用户后发现,仅有52名用户进行了复购,表明复购率非常低。这种情况很可能是由于所销售的品类大多是一次性购买的产品,例如婴儿床和护栏等耐用商品。这些产品通常在购买后不需要频繁替换或补充,因而用户在购买一次之后通常不会再次购买相同的商品。

尽管如此,仍有一部分用户可能会因为几个原因进行复购:家庭中新增了第二个孩子,需要额外的产品;用户将产品作为礼物送给他人;或者原有产品损坏需要更换。此外,对于那些低消耗品,用户可能会一次性购买多件以备不时之需,这也会导致复购率的提高。

完整数据分析报告:

零售业数据分析报告
FineBI 官网入口

三、根据销售额逻辑可制定的策略

通过我们采用的这篇零售业品类销量分析的例子,利用FineBI强大的系统进行的数据分析,进一步佐证了影响销售额的因素主要包括促销活动、产品品类、销售渠道和价格定位。这些因素在一定程度上决定了企业的销售绩效,而针对提升销售额,我们可以从以下四个方向制定相应的策略调整建议:

定价策略调整:

  • 根据市场需求和竞争环境调整销售价格:定期对比竞争对手的定价策略,根据市场需求和竞争环境进行适当的价格调整,以保持产品的市场竞争力。
  • 灵活运用促销策略:在MSRP的基础上,通过临时促销、打折、买一送一等活动,引导消费者提前购买或增加购买数量,从而提高销售额。
  • 区分不同营销渠道的定价策略:针对不同的销售渠道(如线上、线下、直播电商等),制定不同的定价策略,以满足不同渠道的市场需求和消费者心理。

促销活动策略调整:

  • 定期进行促销活动:根据市场季节性和节假日等因素,定期进行促销活动,吸引消费者关注和购买。
  • 结合产品特点设计促销方案:根据产品的特点和消费者的需求,设计具有吸引力的促销方案,如买一送一、限时折扣等。
  • 提升促销活动的可见性和吸引力:通过广告、推广和合作等方式,提升促销活动的可见性和吸引力,吸引更多消费者参与和购买。

产品策略调整:

  • 优化产品组合和配置:根据市场需求和消费者反馈,优化产品组合和配置,满足消费者的不同需求和偏好。
  • 持续研发和创新:不断进行产品研发和创新,推出新产品或改进现有产品,提高产品的竞争力和吸引力。
  • 加强产品质量和服务:提高产品质量和服务水平,增强消费者的信任和忠诚度,促进再次购买和口碑传播。

营销渠道策略调整:

  • 多渠道布局和整合:根据产品特点和市场需求,选择合适的销售渠道,如线上、线下、直播电商等,并进行有效的渠道整合,提高销售覆盖范围和效率。
  • 优化渠道管理和合作:加强与渠道合作伙伴的沟通和协调,优化渠道管理和运营,提高渠道利润和效率。
  • 开发新的销售渠道:根据市场变化和消费者需求,开发新的销售渠道,如直播电商、社交媒体等,拓展销售渠道,增加销售机会。

四、结语

综上所述,数据分析在零售企业中的应用价值不言而喻。通过充分利用数据分析工具和技术,零售商可以更好地了解市场、把握消费者需求、优化运营策略,从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。未来,随着大数据技术的不断发展和应用场景的不断拓展,数据分析将在零售行业中发挥更加重要的作用,推动零售行业实现更加智能化、高效化的发展。而在众多的数据分析工具中,FineBI凭借其强大的功能和易用性,成为了零售企业提升销售额的得力助手。

FineBI不仅提供了全面的数据分析和可视化功能,还能根据零售企业的实际需求,定制个性化的数据分析解决方案。无论是用户购买路径分析、产品销售趋势分析还是顾客细分分析,FineBI都能帮助零售商轻松应对,提供精准的数据支持和决策依据。

在这个数据驱动的时代,选择FineBI,就是选择了一个强大的数据分析伙伴,为零售企业的发展注入新的活力。让我们携手FineBI,共同开启零售行业的数据分析之旅,实现销售额的持续增长和客户体验的不断提升!

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