随之电子商务的比较发达，许多聪明的人和资产再次进到零售业这一历史悠久的行业。可是零售业的多元性，远高于许多人的想像——大到店面开店选址，小到货物堆放部位，必须牵涉诸多的统计数据和剖析。
阿米特·考克斯(Amit Cox)为凯马特工作了27年，从推手推车和装货开始，最终成为数据库营销和信息系统总监。他在数据分析方面取得了巨大的成就，曾在通用电气、沃尔玛等公司负责消费者分析。
我们可以去看一下《做零售就该这样分析》这本书，书中对零售行业的侧重点是不同的——剖析销售市场购物篮统计数据、吸引住消费者欲望选购、应用数据统计分析直至管理决策、运用自然地理统计数据为店面开店选址、开展人力资本分折及其积分卡战略分析这些层面，出示了许多好用的剖析专用工具和构思。
开维创——数据分析
1、在很多时候，消费者进入商店时，售货员都会问他们一些这次购物的小问题。当他们购物完毕并走出商店时，他们将再次被拦下并参加调查。查看他们的购物收据，会发现他们实际购买的商品往往与他们在之前的调查中所说的打算购买的商品不一致。消费者之前说的会和真实购买的东西有一些不同。
2、统计数据的获得、储存和剖析必须消耗许多资产，你必须首先从数据中找出你想要什么，不然会深陷到无止尽的统计数据寻觅中。
3、跨渠道分析正在经历大规模扩展，主要包括将所有在线交易数据和在线消费者数据与店内交易和店内消费者数据集成。这听起来很简单，但是很难做到：你需要建立一个客户关系管理机制来区分每个客户的身份。
4、在美国建立了跨渠道、跨商品的市场营销结构，并在此基础增强了，给原来只在网上购物的顾客提供了实体门店独有的促销优惠。那么做的实际意义取决于，如果消费者踏入店铺大门口，向他下手冲动性货品的几率就变大许多。网上就没办法激起消费者的欲望选购，就算线上线下消费者确实开展了欲望选购，人们也没办法分辨。
5、因为传统的网站只关注点击流量，目前很多家公司更关注互联网客户管理。
6、运用销售市场购物篮数据统计分析货品的亲缘关联，能巨大具体指导室内空间、仓储货架的合理布局整体规划。人们能够寻找某些适合的货品，以特价开展*绑捆**销售。尽管稍微降低了货品的原价，但售出的货品总数提升了，这能帮人们赚够丰厚的盈利。
7、因为一部分商品和购物车中的其他商品没有关联(冲动购买)，如果让顾客容易发现这样冲动的商品的话，销售量会显着增加。
我们可以通过以上几种方法去判断顾客的类型，去找出可以消费的顾客。同时还要对这些数据去进行分析，总结一些有利的数据。
北京开维创科技有限公司是一家做大数据可视化的公司，用多年经验帮助企业提升竞争力，在数据分析方向有很多成就，和多家有权威的企业合作。
原文链接：数据的魅力：零售行业要这样做数据分析
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