零售企业销售数据分析模型数据分析对企业信息化越来越重要
业务系统给我们提供了大量的数据,但如何利用这些数据进行分析,并得到有价值的结果来指导企业的经营活动,是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题
零售企业对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析内容,以及对方法和内容的一些详细解释
其中,分析方法对采购数据、库存数据的分析同样适用
这些方法犹如一把把钥匙,可以用来打开数据分析的神秘大门
首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法,并通过简单的实例展示,阐述如何将三者关联起来构造一个分析模型
要建立一个分析模型,有三个构成因素,即:维度、指标和分析方法
维度指明了我们要从什么样的角度进行分析,也就是分析哪方面的内容,比如商品、供应商等
指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点,比如数量、成长率等
分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标
一、销售数据模型之维度1、商品商品是零售分析的最细维度之一
大部分的指标都依附商品来做明细的记录,同时很多维度也是通过商品进行交叉分析,并且商品的层级只有一层
2、供应商商品是由供应商提供的,在不同内部组织同一商品可能存在不同的供应商
同一商品在不同的时间也可能存在不同的供应商
供应商所在地和区域有关联
3、内部组织对于连锁企业,组织架构一般是:总部---事业部(业态)---区域公司---子公司---门店
内部组织所在地和区域有关联
门店的关键属性有:面积、员工数、所在地
公司及总部的关键属性有:员工数、所在地
配送中心的关键属性有:面积、员工数
4、商品类别一般的分类有:大类---中类---小类---细类
商品类别直接和商品关联
5、客户客户是销售对象,包括会员
客户所在地和区域有关联
6、区域区域是地理位置
从全球视角看:洲---国家---区;从国家视角看:区---省/市---县/区