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随着大数据时代的到来,数据分析已经成为零售业非常重要的一环,也是精细化运营的基础。此外,零售行业的数据解决方案标准也在不断演化,更多的零售和消费品公司在向管理人员和一线员工开放自己的数据。因此,人们越来越需要更快、更简单且支持移动设备的工具。
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针对以上零售业面临以下几大问题:
1.门店的顾客量有所下降,出现客户流失的现象
2.面对众多顾客,不知道如何分析顾客的回头率
3.海量数据如何转化为商业价值
4.在数据挖掘方面还有很大空间,尤其用户价值分析方面
5.如何按照需求合理的降低整个进销存上的需求量,获得最优的订货策略
一套完整的数据解决方案必须要满足以下功能:
销售情况分析
由图“销售情况分析”,我们可以明显看到分性别服装大类(上装和下装)的占比情况,其中男式上装占比大,并且男士销售额最高。依据此情况,可以考虑进货时着重进男士上装。由“各月份销售情况”区域图,我们可看到2、3月份和11、12月份的实际销售额和销售件数都明显大于其他月份。这给我们一个明显的进货量方向:为满足客户需求,2、3月份和11、12月份进存货量一定要充足。
2.明晰资金状况,把握进销存能力
从“资金结构”饼状图可以直观了解到,固定资产和货币资金是此门店资金占比大的两大块。饼状图右边是资产负债表,此表运用了“突出显示表”这一Tableau可视化报表功能,用颜色“突出显示”的方式,使我们的资产负债情况一目了然。
3.直观的财务报表
传统的财务报表是由一串串数字组成的表格,这样的优点是各明细数据都可追寻,但不能直观的反映趋势和结构确实其一大缺点。使各类营业收入对比结构及趋势都直观显现出来,另外还添加了各类收入与预算的对比分析。
“大数据解决方案,提高了我们的销售,也降低了我们的成本,起到了直接的效果,能够让我们更快地获得见解。 同时,也让我们可以更快更好地完成自己职位的所有目标。 我认为它会在整个组织中产生巨大的、积极的涟漪效应。”-某线下零售业运营总监。
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