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。
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。
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。
3、市场营销
市场营销应用模板包括：客户画像
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。
更多的数据分析模型，可以到麦粉市场查看。
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