零售数据分析(如何分析零售销售数据)

如题所述

零售数据分析,如何分析零售销售数据。小编来告诉你更多相关信息。
随着大数据的发展,越来越多的企业开始重视数据的应用,都说数据能创造价值,但在数据应用的过程中,面临着诸多问题。比如零售行业,在数据应用的过程中面临着以下问题:
数据存储在多地,数据孤岛林立
业务复杂导致数据融合困难
缺乏数据规划导致数据质量不一致
数据分析维度单一导致数据利用率不高
......
尽管零售行业有统一的业务系统管理店面业务,也积累了大量的客户、交易等经营数据,但由于这些系统偏向于记录型,无法进行灵活的数据分析,导致导致分析效率低下,在面对海量的数据处理与深度分析时往往心有余而力不足。
而商业智能BI在避免重复建设数据仓库的同时,通过内置的智能ETL工具便可以对接来自不同业务系统的数据源,实现经营数据的快速分析与展现。
例如,零售行业的销售数据分析,假设管理层想从多维度了解销售数据情况,那怎么做销售数据分析?
当借助合适的BI工具后,我们便可以轻松做出灵活的销售数据分析,比如众多门店、区域数据一目了然:
(注:图表仅供参考)
如图所示,管理者可总览销售收入、成本、毛利、订单数等核心销售数据,且该分析图表直观展示了各区域收入占比、门店收入排名、商品销售明细情况等。管理层可灵活通过不同维度对销售数据进一步的分析,让这些销售数据可以快速有效地指导管理决策。
那具体如何借助BI工具做零售行业的销售数据分析呢?
其实很简单,这里我们大致将其分析分为三步骤:取数、建模、图表设计。
取数,大概是很多零售行业数据应用中遇到的最多的难题了,业务数据获取不到或难以获取的心酸,大概很多报表人深有感触。但随着数据时代的发展,借助BI其内置的ETL便可将不统一的业务数据抽取到统一的数据仓库中,方便了分析者随时随地调用数据,建模拖拽设计,完成所需的数据分析图表,如下BI架构图所示:
当数据获取变得比之前容易时,数据的准确性与安全性也变得更加重要了,借助BI我们可以通过层层权限的管控,将销售数据分析图表准确高效地分享给相关的浏览者分析查看。
关于具体的销售数据分析图表的设计实现步骤,感兴趣的伙伴可以参考我们之前分享的采购分析报表怎么做等文章,其图表工具的设计操作步骤类似,这里不再赘述。
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