如何利用零售数据分析提升门店业绩

回想一下你上次为零售店做出重大决策的情景。你是依靠猜测吗？如果是，那你本不该如此。即使直觉碰巧准确，这也是一种高风险的经营方式。

大多数零售商并非如此。全球零售分析行业价值86.4亿美元，通过提供关键数据帮助零售商做出更明智的决策。从选址开店到库存补货，依靠数据能消除经营盈利性零售业务时的不确定性。

不知从何入手？本指南梳理了决策时应参考的各类零售分析，并提供工具与实例展示指标的实际应用。

什么是零售分析？

零售分析是收集店铺相关信息并利用其微调策略的过程。它是零售商用于深入了解客户行为、库存水平和门店表现的一种商业智能形式。

零售分析的重要性

虽然部分零售商依靠直觉做决策，但这并非经营盈利性商店的最佳方式。以下是应基于零售分析做决策的原因：

库存管理

库存通常是店主最大的业务支出。库存不足或过剩都可能带来灾难性后果，糟糕的库存管理每年给零售商造成3000亿美元的损失。

库存分析有助于防止错误对现金流和客户体验造成破坏。利用库存水平数据，您可以发现需要优先补货的SKU，在缺货将潜在客户推向竞争对手之前采取行动。

商家需要了解哪些策略有效、哪些无效。因此，持续提供分析支持、帮助理解业务及营销投资，并使信息简单易懂至关重要。

——Shopify增长营销副总裁 Morgan Brown

了解消费者

最好的营销活动能解决目标客户的痛点，使用他们的语言，并在他们活跃的渠道传播。不了解受众就无法同时做到这三点。

利用零售分析了解消费者并规划触达活动。例如，若55%打开含停车说明邮件的人后续访问了实体店，那么在其他本地营销渠道（如Google Business Profile及Instagram简介）突出该信息是合理的，以吸引关注停车便利的顾客。

如果我们能获取更有价值的数据，如客户属性、尺码偏好和消费倾向，这正是我们面临的机遇所在。

——Doe Lashes 创始人 Jason Wong

这不仅用于获客。“我们在零售门店追踪的最重要指标之一是客户留存率，”NuLeaf Naturals首席执行官Ian Kelly表示，“我们的战略重心是将一次性客户转化为复购客户以实现长期增长。”

Kelly指出：“我们的目标是将客户留存率保持在60%以上，超过50%即高于行业平均水平。该指标意义重大，且在实体店和在线商店中都易于追踪。”

竞争优势

拥有的门店数据越多，决策越明智。考虑到仅有15%的零售和消费品（CPG）品牌使用人工智能和智能分析技术，这构成了您的竞争优势。

Kate Collinson Digital Consulting董事总经理Kate Collinson表示：“企业开展的项目应建立在绩效导向框架之上。我们需要明确：从流量、平均订单价值和转化率等指标看，期望行动带来何种效果？是否有基准可供评估？何时评估绩效？需等待多久才能自信判断结果并推进后续工作？”

Collinson强调：“在2022年及以后，企业真正利用手头可用数据变得至关重要。”

零售分析的类型

• 预测性分析
• 规范性分析
• 描述性分析
• 诊断性分析

了解重要性后，让我们看看零售店可用于优化决策的四种主要数据类型：

预测性分析

预测性分析利用历史数据预测未来趋势。

例如，若数据显示购买直发器的顾客有一半后续会购买热保护喷雾，可使用预测性分析将两者捆绑销售，从而提升平均客单价。

我们可以改变营销重心，从单纯驱动购买注意力转变为平衡客户注意力，并关注客户终身价值等指标。

——Econsultancy顾问 Sean Donnelly

规范性分析

规范性分析帮助零售商基于实时数据制定策略。

例如员工轮班的季节性调整。若知悉第四季度客流量大幅增加，规范性分析会提醒雇佣季节性员工并调整采购预算，以满足需求。

描述性分析

描述性分析与规范性分析相反，它在事件（如新品发布、促销或营销活动）发生后检查数据。年初是使用描述性分析的黄金时期，用于复盘过去一年的成功之处及明年需改进的地方。

诊断性分析

诊断性分析调查某事发生的原因。例如，在转化率提升时，它依赖其他数据来源（如电子邮件打开率或公共假期）来探究背后的成因。

零售分析工具

• 销售点（POS）系统
• 客流计数器
• 库存分析工具
• 电子邮件分析平台

准备好充分利用数据了吗？使用以下零售分析技术提取数据并微调策略：

销售点（POS）系统

POS系统包含大量数据，可用于理解消费者行为并推动增长。例如在Shopify POS内部，您将看到：

• 产品数据：畅销产品和每个SKU的毛利率。
• 客户数据：每位客户的消费金额、上次购买记录及回购频率。
• 员工数据：表现最佳的零售员工或需更多培训的员工。
• 销售数据：按销售渠道（实体店和电商网站）细分，找出利润最高的渠道。

我们使用Shopify是因为掌控数据，可以保留这些数据。

——Janky Heist首席执行官 Paul Budnitz

客流计数器

门店客流量越大，产生收入的机会越好。

使用像Dor这样的工具追踪进店人数。其热感应器安装在入口，可将客流量与POS数据对比，帮助您发现店内销售趋势：

• 在高峰日和时段规划人员配置。
• 了解天气如何影响店内转化率。
• 发现哪些营销策略能为门店带来最多客流。

库存分析

库存管理是零售商的痛点，使用Stocky和Shopventory等应用可优化库存水平。这些工具提供关键洞察：

• 损耗率：识别盗窃、盘点错误或供应商欺诈。
• 售罄率：调整采购预算并多购入畅销品。
• 库存周转率：在旺季临近时预测消费者需求。
• 库存持有成本：判断仓库是否过于臃肿并需精简。
• 投资回报率毛利润（GMROI）：了解库存为每家门店创造的收益。

电子邮件分析平台

电子邮件营销是与新老客户沟通的直接渠道，每投入1美元平均可获得42美元回报。

使用Shopify Email报告分析零售数据：

• 打开率和点击率：测试订阅者对表情符号、问句或折扣码的反应，加倍推广效果最好的格式。
• 订单转化率：统计打开邮件并通过电商完成购买的比例，复制高转化格式。
• 所购产品：识别通过邮件推广销量最佳的产品，更新邮件序列向新订阅者重点展示。

零售分析示例

Sealions营销负责人Dan Lee表示：“若能确定有多少客户正在转化，就能更好地精准定位改进领域，如新的客户保留技巧、库存商品或销售点系统。”

实践案例：假设POS显示60%忠诚客户在首次购买后一个月内会再次光顾。为鼓励更多首单顾客成为品牌大使，可策划为期30天的分阶段邮件营销活动，吸引他们重返门店。

同样，若库存分析显示雨天客流大幅下降，可开展恶劣天气促销。为附近购物者提供下雨天也来店的理由（如全场八折），使销售更稳定并在淡季提高利润率。

零售分析的未来

各公司正大力投资数据分析策略。以下是行业趋势及如何利用技术进步优化店铺：

追踪全渠道客户旅程

客户在购买前会通过多种触点互动。研究表明，53%的品牌正投资于允许全渠道销售的工具。

全渠道零售分析让您深入了解热门购买路径。例如，若一半进店顾客是为取回线上订单，可向访问电商网站的顾客推广“线上下单，到店自提”选项，仅让该选项更显眼就能带动本地客流。

此外，若访客未立即购买，发送购物车提醒邮件。数据可能揭示收到此类邮件的10%人随后完成了购买。因此，培训员工在所有门店使用此POS功能具有重要意义。

人工智能

人工智能（AI）利用机器学习做出更优决策。零售商利用AI盈利的示例包括：

• 使用机器学习算法综合考虑季节性、需求和竞品价格进行动态定价。
• 优化本地配送路线，减轻供应链压力并限制碳排放和燃料消耗。
• 创建自动回答常见问题的聊天机器人。

大数据

大数据指规模过大无法直接处理的数据集。Soleadify、Talend和Datumize等平台能将其转化为易懂的洞察。

例如，Office Depot利用大数据改善欧洲门店业务。它同步线下目录、呼叫中心、履约系统及ERP软件数据，细分客户并个性化沟通。结果是欧洲分部在竞争中脱颖而出，运营更高效。

在门店利用零售分析

零售分析能提供关于门店表现、客户兴趣及外部因素影响的可行见解。即使不擅长数字，也可利用上述数据源找出有效方法并加倍投入。

零售分析常见问题解答

零售销售中使用的分析有哪些示例？

1. 客户细分：根据购买习惯和偏好划分客户群体。
2. 交叉销售和向上销售分析：分析购买模式，发现鼓励购买额外商品的机会。
3. 销售预测：预测未来的销售量和趋势。
4. 库存优化：分析历史销售数据，确定最佳库存水平和产品组合。
5. 位置分析：分析客户数据，决定门店开设或关闭。
6. 定价分析：分析客户数据，确定产品最佳定价。
7. 活动分析：评估营销活动的有效性。
8. 客户终身价值：分析客户在其生命周期内的价值。

如何学习零售分析？

• 参加零售分析课程：许多高校提供专门课程，全面介绍该领域并教授如何使用数据识别趋势以辅助决策。
• 阅读零售分析书籍：优秀书籍可帮助掌握基础知识，并提供实际应用中的提示和策略。
• 参加零售分析会议：参与专注于该领域的会议和研讨会，向专家学习、建立联系并了解最新趋势。
• 关注零售分析博客和网站：关注优质站点，及时了解行业新闻、趋势和发展动态。
• 实践：最佳方式是实际使用相关工具和技术练习。尝试处理真实数据集并进行深入分析，获得动手经验。