隨著移動網際網路十年紅利期的結束，線上流量成本越來越貴，許多企業紛紛將目光又從線上業務轉移至線下，傳統零售行業面臨著激烈的競爭，而以往的粗獷式運營，已不能滿足現階段市場環境及商業競爭的要求，精細化運營勢在必行。
在此背景下，運用計算機及網際網路技術為企業進行數位化、智慧型化賦能是所有企業都必須考慮的問題。本文從資料分析的角度，簡單談談資料在零售業經營過程中的重要性及簡單運用。
在資訊化高度發展的今天，企業積攢了大量的寶貴資料。但面對資料這個「金礦」，各家企業由於經營模式、管理風格、重視程度、資金投入等不同，對於這個「金礦」的挖掘程度有極大的不同。
如今，零售業所面臨最大挑戰就是顧客和市場需求複雜多變，比起人的經驗主義來做決策，只有實時的資料分析和反饋才能適應更快的變化。零售的本質離不開人、貨、場這三個核心，如何圍繞這三個核心提公升運營的效率，如何利用寶貴的資料來優化經營策略，企業需要對經營過程進行「資料化管理」。
1.現狀分析
這個階段零售企業利用erp蒐集和整合企業的資料，形成乙個完整的資料流，把企業內不同**的資料資訊集中到單一的倉庫中來。使各個職能在自己需要時通過圖表看板、計分板的形式看到自己所需要的資料。
這個圖示看板展現決策者最為關注的運營要素—關鍵績效指標，如銷售額、坪效、利潤率、客單價、進店率、轉化率、目標完成率、同比增長率等等，最終以「商業報告」的形式出現，反應過去發生了什麼」以及「正在發生什麼」。
2.原因分析
在第一階段整合了資料**後，零售業決策者關心的重點發生了轉移，從「發生了什麼」轉向「為什麼發生」。分析判斷資料的目的是了解資料包表、商業報告的背後的含義，以及這些過往行為發生的動機和原因。這需要對更加詳細的資料進行多維度的分析，同時這種分析判斷更多的是建立在對於零售業務邏輯的理解之上，一般會採用簡單有效的分析方法和簡便的分析工具對資料進行處理。
3.**分析
企業在有了前兩個階段的基礎之後，關注點會進一步超越當前，開始思考更貼近經營上的問題：「將來會發生什麼」。
從本質上說**就是根據零售企業過去所發生的事件以及當前實時的影響因素，對於銷售額、利潤率、成本等未來的取值做出自動化和智慧型化的估計。簡單的分析對於估算暢銷概率的作用有限，在大多數複雜的應用中，需要建立數學模型來還原零售的業務規律。
不同企業結合自己的業務特點及業務流程，針對各個節點構建相關資料指標。有了合理的資料指標，進而對資料進行統計分析、資料探勘運用，從而指導運營。下面是線下零售行業可參考的一些指標，企業資料指標的構建必須結合企業自身的狀況，零售企業可以圍繞人、貨、場這三個維度來構建相關指標體系。
隨著企業大量資料的積累，簡單的資料描述性分析、原因分析已經不能完全發揮資料的最大價值。借助資料探勘技術，往往能發現一些隱藏在資料背後的故事，對於精細化及個性化運營有很大的指導性作用。下面簡單從幾個角度進行介紹：
1.企業銷量的**
零售行業，尤其是大型連鎖零售行業，利用歷史銷量來**未來的銷量，對於企業各資源的合理配置有很重要的指導意義。
影響銷量的因素：
演算法模型：機器學習演算法很多都可以構建回歸模型，根據實際情況可以對各個模型進行測試。
運用：根據**銷量來指導計畫銷量的制定，通過計畫銷量與實際銷量的對比，及時發現運營中存在的問題；通過對於各店鋪的銷量**，提前制定採購計畫，提前對各店鋪資源進行合理分配。
另外還可以針對歷史活動資料構建類似的模型，以在活動開始前，優化企業的活動資源配置。
2.商品關聯分析
對於訂單資料進行分析，挖掘出強關聯商品，可以指導、優化商品的陳列，對相關聯商品進行**銷售，也可基於此對使用者進行相關商品推薦。
演算法模型：apriori、fp tree都可以對商品頻繁項集進行挖掘。
3.商品推薦
商品推薦演算法一般有兩個角度：基於使用者的推薦演算法；基於商品的推薦演算法。當然以上兩個角度也可以結合在一起構建模型。零售行業一般來說，新使用者比較多，使用者特徵不容易獲取，而且購買商品的資料集比較稀疏，所以運用基於商品的推薦演算法比較多。不過，如果會員資料比較完善的話，可以基於會員資料構建推薦模型。
基於使用者的推薦演算法，在會員資料的支援上能夠有比較好的運用。
基於使用者的推薦演算法特徵維度：部分資料需要借助店鋪人臉識別系統的運用，特徵的構建也需要結合不同企業的實際情況。
演算法模型：協同過濾。構建使用者-商品購買資料集，資料為根據一定的指標構建的評分矩陣；基於會員資料構建使用者相似度矩陣；對使用者未購買的商品，基於使用者相似度及使用者-商品評分矩陣來計算推薦度。進而選取高推薦度商品進行推薦。
運用：推薦模型的運用比較廣泛，線上可以進行個性化頁面的展示；線下可以結合人臉識別技術進行個性化廣告的展示，營業員也可以針對不同客人制定個性化的推銷策略。
4.個性化營銷
可以構建模型，對於使用者從第一次到店-第一次購物-第二次購物……等環節進行留存率分析。
利用針對性的發放優惠券的形式，進行流失使用者的挽回。
而不同優惠券的效果，可以通過統計抽樣，構建實驗組和測試組，從而確定效果。並利用這部分原始資料構建模型，來指導新樣本的優惠券投放。
5.會員分類
根據第3點中，提取會員特徵，利用聚類演算法對會員進行分類。分析不同類別會員特徵，以指導對不同類別會員的針對性運營策略。
零售行業建立資料驅動型的門店，企業內部需要統一意識，用資料說話；站在門店管理場景進行報表設定，各維度資料整合；所有報表通過系統平台，以統一格式；統一資料指標定義，通過實際和目標的差異對比，來驅動改善行動。
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