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随着数智时代的来历，市场需求的变化也是非常的迅速，所以在零售行业数据分析的场景也是非常的多，人货场的理论大家都多少有所耳闻，我们从人货场的变化也可以看到数据分析的一个趋势变化
不同的时期，可能这三者之间的侧重点不同，比如最开始的物资匮乏的时候，是产品为王的时代；再往后条件变好了，就是渠道为王，谁能够快速把控市场，便更能够获益，到了现在商品市场井喷，竞争力比较大，所以商家要快速把握用户的需求变化，从而打造响应产品，最终占据市场先机。
那么阿凤索结合利用WhaleBI进行分析以及报表配置的工作经验，以及参考网络上前辈整理的内容，花了一个多星期的时间为大家吐血整理了一些各行业常见的业务指标，一起来看看吧！
https://blog.csdn.net/weixin_43806398/article/details/127691091?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22127691091%22%2C%22source%22%3A%22weixin_43806398%22%7D上篇为大家整理了线上电商常见指标，所以今天这篇为大家整理了线下零售行业的业务指标，围绕“人、货、场”这个三个核心要素，常见的线下零售数据分析指标如下所示
线下的“人、货、场”
1、数据分析提升“人”效
这里的人效有两个方面，一指企业员工，二指消费者。在这个消费者掌握主动权的时代，想做好零售，除了加强员工管理，提升人员效率之外，更重要的是提高消费者忠诚度、充分挖掘客户终身价值。
企业员工管理中的数据分析一般分为两个方面，一个是员工效能分析，一个是员工结构分析，员工效能分析主要关注的就是员工的销售指标和服务效能指标，员工结构分析主要关注企业员工的流失率、人力结构、薪资结构等等，防止出现人力分布不均匀、薪资不合理的情况。
顾客管理是零售行业数据分析中相当重要的一部分，尤其是其中的会员顾客的管理。会员顾客的分析，可以从客户群体的消费行为特点、等级划分、活动管理等方面入手，越丰富越好，越细致的了解到会员群体的特征，越有利于客户关系的维护和发展，这里我简单列一些分析指标给大家参考，实际的分析过程中还可能会衍生出更多的指标：
2、“货”——商品分析
货就是指商品，商品数据分析的核心就是围绕“进销存”展开，重点就是商品结构的分析和商品消化跟进分析，结构分析常用指标有各类结构占比指标，商品消化跟分析常用指标有售罄率、存销比等，详细的指标架构如下：
3、数据分析提升“场”效
场，指的是消费场景，所有连接消费者和商品的终端，都是“场”，比如线下门店、线上的购物网站、APP、小程序等。“场”效的分析，核心是业绩与各项运营指标的监控，店铺的销售指标、销售追踪指标、效率指标等等
对线下门店来说，有一个关键的指标叫做“坪效”，指的是每平方米面积创造的年收入
坪效=销售额/店铺面积，销售额=流量x转化率x客单价x复购率
流量是制约坪效率的重要因素，当流量新增缓慢时，企业的坪效就会难以增长，此时企业就会增加线上销售额，增大线上流量
通过上述指标，可以根据自己的业务发展需要，设计一个自己的营销分析报表，下面是某连锁商店业务人员配置的一张报表草图：
通过WhaleBI工具，即可配置出下面的炫酷报表，想试试的朋友也可以去注册试一下看看哦，强烈推荐！目前是限时在线免费使用的！：WhaleBI-鲸智智能分析平台
大家好，我是阿凤索，一个爱编程、爱产品设计的数据分析er！曾在Airbnb当过数据分析师，会不定期为大家分享一些数据分析干货（Mysql、Python、Excel），最近见到的一些商业分析案例，希望有一起学习进步的小伙伴，点点关注，大家一起学习一起进步！
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