张文迪的博客

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零售行业数据分析应用案例

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。


零售行业数据分析应用案例


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,所以门店的日报是非常必要的。是对前一天的总结和下一日的调整。同时在门店经营过程中,若产生了找库存的场景,商品的搜索引擎可以大大帮助我们的店员,快速找到商品,并看其所在库位。也可以及时指导店员进行上货。

零售行业数据分析应用案例


2、商品分析

商品分析应用模板包括:商品分析

麦粉市场中的商品分析可以帮助我们的分析商品的售卖情况,指导商品开发。对商品的生命周期进行管理,对销售不好的产品,及时推出市场。使用波士顿矩阵模型,可以将产品分成一般产品、明星产品、瘦狗产品、金牛产品。对于不同类型的商品,和考察内容的不同,四象限分析的指标也可以不同。本模型使用的销售量和连带率进行分析。

零售行业数据分析应用案例


3、市场营销

市场营销应用模板包括:客户画像

零售行业数据分析应用案例



客户画像中,包含漏斗模型、RFM模型,客户生命周期模型等。

对于漏斗模型,是遵循客户的AARRR转化的行为,将客户进行分群。在实际应用过程中,可以将数据进行下钻联动,将客户根据转化模型的不同阶段进行精准营销。同时,对于漏斗的形状,可以判断目前营销环节的问题。

对于RFM模型,此处是一个RFM矩阵,是传统的RFM模型,具体如下即是通过三个要素最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary),将客户分为8类,用户可以通过这8类客户进行精准营销。


5、供应链管理

供应链管理的行业模板中,包含仓储分析与物流分析。

仓储分析主要查看仓库的运行状态,分析滞销产品情况。及时监控各类产品的周转率情况,对于库内的陈货要及时的运作周转。

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更多的数据分析模型,可以到麦粉市场查看。


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