從傳統的線下零售（百貨商店-連鎖商店-超級市場），到前幾年火熱的線上電商零售（綜合、垂直電商-社交電商），再到這幾年線上線下結合的新零售模式，零售行業的運營模式發生了巨大的變化。

大數據時代下的零售行業，面對眾多的顧客和復雜多變的市場需求，要想及時適應市場變化，掌握市場動態，就需要對零售各個環節的數據進行分析，得到科學有效的結論來指導決策。本文我們就來說說新零售模式下零售行業數據分析的指標體系和方法論。

無論商業模式如何變化，無論是傳統零售還是新零售，都離不開“人、貨、場”這三個核心要素，新舊模式的變化，本質上其實就是“人、貨、場”三要素的進化，從原來商品為王的“貨、場、人”時代，變成了如今用戶為王的“人、貨、場”時代。

圍繞“人、貨、場”這個三個核心要素，新零售數據分析指標體系整體上可以分成線下、線上兩個部分：

線下的“人、貨、場”

1、數據分析提升“人”效

這里的人效有兩個方面，一指企業員工，二指消費者。在這個消費者掌握主動權的時代，想做好零售，除了加強員工管理，提升人員效率之外，更重要的是提高消費者忠誠度、充分挖掘客戶終身價值。

企業員工管理中的數據分析一般分為兩個方面，一個是員工效能分析，一個是員工結構分析，員工效能分析主要關注的就是員工的銷售指標和服務效能指標，員工結構分析主要關注企業員工的流失率、人力結構、薪資結構等等，防止出現人力分布不均勻、薪資不合理的情況。

顧客管理是零售行業數據分析中相當重要的一部分，尤其是其中的會員顧客的管理。會員顧客的分析，可以從客戶群體的消費行為特點、等級劃分、活動管理等方面入手，越豐富越好，越細致的了解到會員群體的特征，越有利于客戶關系的維護和發展，這里我簡單列一些分析指標給大家參考，實際的分析過程中還可能會衍生出更多的指標：

2、“貨”——商品分析

貨就是指商品，商品數據分析的核心就是圍繞“進銷存”展開，重點就是商品結構的分析和商品消化跟進分析，結構分析常用指標有各類結構占比指標，商品消化跟分析常用指標有售罄率、存銷比等，詳細的指標架構如下：

3、數據分析提升“場”效

場，指的是消費場景，所有連接消費者和商品的終端，都是“場”，比如線下門店、線上的購物網站、APP、小程序等?！皥觥毙У姆治觯诵氖菢I績與各項運營指標的監控，店鋪的銷售指標、銷售追蹤指標、效率指標等等

對線下門店來說，有一個關鍵的指標叫做“坪效”，指的是每平方米面積創造的年收入

坪效=銷售額/店鋪面積，銷售額=流量x轉化率x客單價x復購率

流量是制約坪效率的重要因素，當流量新增緩慢時，企業的坪效就會難以增長，此時企業就會增加線上銷售額，增大線上流量

線上電商數據分析指標

線上零售和線下零售的核心都是“人貨場”，圍繞商品運營、用戶運營和產品運營展開。傳統的線下零售側重于商品分析，線上電商則側更重于對用戶和流量的分析。從用戶注冊、瀏覽商品、加購商品、到最后的下單、確認收貨，這中間有五個關鍵的數據分析指標：活躍用戶量、轉化、留存、復購、GMV。

線上電商的商品品類眾多，首頁商品更新速度快，因此在電商的商品分析中，要重點關注商品的轉化率，根據根據轉化率，結合業務經驗，調整運營策略，來提高我們的轉化率和GMV

另一個重要部分就是用戶數據的分析，通過對用戶數據的分析實現精細化運營。做好用戶精細化運營關鍵有兩點：一是關注用戶留存，二是通過對用戶分群，實現針對性的運營策略。

除此之外，線上電商經常會有各種各樣的線上促銷活動，通過營銷活動過程中的數據，分析監控某次營銷活動給帶來的效果、以及廣告的投放效率

整體的數據指標體系如下，因為之前針對線上電商數據分析指標寫過一篇：電商數據分析的4大思維和8個指標，這里就不細講了：

線上、線下指標匯總：

零售行業常用數據分析方法

理清楚了零售行業的數據分析指標體系，接下來再講幾個在零售數據分析中常用的數據分析方法：

1、ABC分析法

ABC分析法又稱帕雷托分析法，是商品管理中常用的數據分析方法。通過對一段時間內商品銷售情況的分析，把商品分為A、B、C類，調整不同類別商品的管理策略。

舉個常見的ABC法則在商品庫存管理中的應用，假如我們打算對庫存商品進行年銷售額分析，第一步要先收集各品類商品的年銷售量、商品單價數據，然后對數據進行處理，計算出銷售額、累計銷售額、累計銷售額百分數等，將商品按照銷售額的大小降序排列，將累計銷售額占比累計占比0至50%為A類商品，50%-90%為B類商品，90%-100%為C類商品，然后根據分析結果，對ABC三類商品采取不同的管理策略。

根據商品管理及銷售的情況，還可對ABC理論進行一定的變化，這樣對零售業的商品管理來說更具有操作性。

2、RFM分析模型

RFM模型在會員價值分析中經常用到，把客戶按最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額 (Monetary)三個維度分成八個等級，判斷客戶價值

據RFM的分析結果，調整運營策略，維護好重要價值的客戶，關注流失的客戶，分析客戶流失的原因，減少流失率。

3、關聯分析

關聯分析是分析兩組隨機變量間關聯關系的方法，在零售行業中最典型的應用就是商品關聯分析，商品關聯分析又叫做“購物籃分析”，通過分析用戶消費數據，將不同的商品之間進行關聯，并挖掘兩者之間的聯系，制定商品打包促銷策略。

除此以外，關聯分析還可以用在分析商品數量與銷售額的關系、員工數量于企業銷售額之間的關系等等。

4、漏斗分析法

漏斗分析法在數據分析中的應用場景有很多，典型有的營銷漏斗、AARRR模型等等。它的核心思想是分解和量化，比如下面的營銷漏斗，包含了用戶從選購商品到最終購買的整個流程，然后通過計算各個流程之間的轉化率來衡量每一個流程的表現，通過對每個環節之間的用戶轉化情況的檢測，尋找電商各個環節可以優化的點，從而提升購買轉化率