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怎么精准把握消费喜好?——基于业务灵活分析零售数据

不管是线上还是线下,数据总能真实反映消费喜好,关键在于企业能不能利用好数据,又快又精准地分析挖掘出消费者画像。以线上零售为例,用户的网页点击、停留时间都反映着用户对商品的兴趣度,但却未必每家企业都能敏锐察觉并展开数据分析。其中的原因,有可能是因为分析思维局限,也有可能是由于技术水平限制。

在越来越注重挖掘数据潜力的数字经济时代,早已突破技术限制可实现基于业务灵活分析数据的效果。例如在同一张零售数据分析报表上,分管不同业务的管理层都能基于自身视角、业务需要去分析自己感兴趣的内容,挖掘对提高业务水平有用的数据信息。这就是一种基于业务的灵活分析模式。

要构建起这样一个快、灵活自主的基于业务的零售数据分析模式,背后少不了两大支持:

1、基于业务的专业零售数据分析解决方案

基于零售行业业务特色,预设包含销售分析、供应商分析等分析模型在内的专业零售数据分析解决方案,基本满足零售数据分析共性需求,用户仅需根据数据来源业务系统修改部分ETL脚本,以及根据实际需求做必要个性化设计,即可形成一个适用于自身的零售数据分析平台。

不需要从零开始,也不需要反反复复测试修改,更可巧妙避开零售数据分析模型构建中的雷点,低成本构建高匹配度的零售数据分析平台,这就是奥威BI零售行业解决方案的优势所在。(点这,详细了解奥威BI零售行业解决方案

零售数据分析解决方案的部分报表效果:

 

零售数据分析 

服装零售—品类销售分析

 

零售数据分析 

电商零售—访客画像

 

零售数据分析 

线下零售—门店追踪指标分析

 

2、智能灵活的数据分析功能体系

在同一张零售数据分析报表上,不管是要层层钻取剖析数据,还是联动多个图表围绕同一组数据展开分析,又或者是一键修改字段与维度组合、一键调用特定数据运算分析模型,都需要依托强大有灵活的智能数据分析体系。

一般的BI智能数据可视化分析软件都会将大量常用的运算分析打包成一键落地的智能分析功能,如平均值、本年累计、行累积占比等。在此基础上,BI软件厂商还结合实际分析需要,先后上线多种一键生效的智能分析功能,如智能钻取,又叫任意钻取,可在任意报表间穿透钻取,突破分析模型限制,更能快速、直观找到问题原因。又如行列计算模型,解决智能财务运算难题,再复杂的财务运算也能轻松完成……

基于业务展开灵活、智能的零售数据可视化分析,各级管理层都能更快、更直观地获取对提升业务、解决问题有至关重要作用的数据信息,比如说精准把握消费喜好,精准找到消费者的消费区间、关注点,并适时推出符合消费者需求与期待的商品,从而提升零售额。

注:本文所有零售数据分析报表都由奥威BI软件提供。(点这,体验零售数据可视化分析