零售业如何进行数据分析
零售业如何进行数据分析与策略调整
许多企业的生产活动都会产生大量的数据，而对这些数据的深层次挖掘所产生的数据分析报告，对企业的运营及策略调整至关重要。本文对数据的产生、归类、分析方法与关联的策略调整进行了有益的探讨。
在零售业中，连锁公司竞争的实质是管理的竞争。其管理的一个核心目标就是有目的、高效率的收集、处理、使用各种信息。而信息是建立在数据的基础上的，也就是说，对管理的对象进行量化处理。数据是对生产的直接记录，而信息则是在数据的基础上人为的反馈及判断，企业策略决策的依据。
对某一个行为的分析需要某一数据组合，对另一个行为的分析又需要另一数据组合，每一个不同行为分析所需要的数据组合都是不一样的。为了方便抽取数据，我们要对所有的数据进行分类。通常，我们把一些能直接反映商业行为表象的数据，如进货、销售、库存等数据作为直接数据; 把一些能影响商业行为的数据，如客流量、商品项数、费用成本等作为间接数据。我们不仅要分析进销存这些直接数据，更重要的是要分析间接数据，因为间接数据是改变直接数据质量的基础。
直接数据的分析
对直接数据进行分析，在现阶段的零售业已经非常普遍了，从中很容易出数据分析的结果进而调整策略。下面我们来看几个表格和案例:
1． 销售额及各分类商品销售比例
● 案例1: 某商场2004年可口可乐销售记录（见表1)
从这个表格可以看出在6、7、8月份可乐的销售呈大幅度上升的趋势，分析原因我们知道是因为夏季到来的缘故，根据这个直接数据模型我们对门店的指导策略是: 增大备货量，调整店面陈列，做好敏感商品的价格策略。
● 案例2: 销售日报表（见表2)
在进行商品的品类管理时，我们都有一个初始的各类销售占比模型，根据这个表格我们就直接知道占比的差异，得到我们需要调整的类别
2． 促销商品的销售额和销售比例
● 案例3: 销售日报表（见表3)
通过对促销商品的占比分析，我们可以判断一次促销策略的成功与否，有没有达到们我们预期的效果（零售促销策略认为促销品的销售占比应该在20%左右）。
3． 进货量与库存量
● 案例4: 销售日报表（见表4)
如何做数据分析
通过对进货量和库存量的对比我们可以得出进货的合理性，对不合理进货需进行更正处理，以减少库存的积压。
4． 库存周转率（表格与案例）
● 案例5: 销售日报表(见表5)
如何来分析周转天数，也就是说，周转天数高和低哪个好？最合理的周转天数是多少？从商品库存周转率(次数)和周转天数两个效率指标中,可显示商品的“新鲜”程度。
商品周转率高(周转日数短)的好处是:每件商品的固定费用（成本）降低; 相对降低由损坏和失窃引起的亏损; 能提供新鲜的商品; 能顺应流行商品的潮流; 能有弹性地进货，应变自如; 能以少量的投资得到丰富的回报; 减少存货中不良货品的机会。
而周转率过高（天数太短）带来的危机是: 容易出现“断货”; 陈列不够丰满; 不容易获得大量进货的折扣优势; 进货次数增加使得进货程序和费用相应增加; 进货次数增加也使运送费用相应
增加。

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