零售数据分析

1、门店管理应用 应用模板包括：店长维度-门店评分；总部运营维度-门店分析；门店销售日报；商品搜索引擎 本模型主要是在门店角度对零售公司经营进行分析，其中店长维度和总部运营维度是从两个不同的视角对门店进行分析。店长是单个店铺的情况，以及本店铺在整体中的排名。而总部运营则是整体的视角，看所有的店铺。 对于门店来说，每天查看基本的业绩情况，是对于门店运营的关键，…

知瓜数据：“他经济”Q1男装、男鞋数据分析报告。

小家电人群中25-35岁、女性用户比例较高，一线城市、高消费能力的特征显著，这部分人追求家居生活的质量。

如何建立零售行业的数据分析模型？

新零售时代是顾客为王的时代，谁能更懂顾客的心，谁才能真的占地为王。

零售大数据分析应用的四个阶段：集成展示、分析判断、预测未来、指导决策。

对于线下的商超、零售店，关注的重点在于如何进行客流统计分析，并应用到商业化的提升之中。目前主流的方案是利用客流统计摄像头来精准采集客流数，跟踪店内行动轨迹，形成热点数据，对接POS/ERP数据，汇总成报表，形成单/多个门店、周期内的变化曲线，并掌握星期、天气、活动等因素给客流带来的影响，促进门店业绩增量。

本文选取了3个现代零售业发展进程中重要的变革节点，回顾数据技术的进步是如何引领零售业变革的。

如今，市场环境日趋复杂，零售行业态势整体走低，在大数据的影响下，机遇与挑战并存。本文阐述零售行业现状，并从便利店着手分析现有问题，提供数据层面的解决方案。

正如马云所说：“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”经过多年发展，大数据在各行各业已呈现遍地开花之势。在零售行业，大数据的创新应用正推动其走向智慧零售。

所有的促销活动，本质上都是透支利润换销量。

成立于2010年的Trax公司总部位于新加坡，是一家图像识别解决方案供应商，主要基于图像识别、数据分析等技术，为零售商，特别是超市、卖场等提供“实时货架分析”服务。

零售业的出路不仅是线上线下的成功融合，更源于对数据的收集、整理、分析，实现可预测、可指导，也就是“数据化管理”。

未来，工厂生产的需求稳定的标准产品，物流将逐渐向仓配模式转型，这是一个不可抗拒的趋势。

帮助零售企业追踪客户行为的创企Euclid Analytics最近获得2000万美元C轮投资，由传媒集团Cox Enterprises领投。Groupe Arnault和Gold Sky Capital跟投，Benchmark Capital、NEA和Harrison Metal续投。 截至目前，Euclid总融资额达4360万美元。据悉，此轮融资将被用于获…