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隨著數智時代的來歷，市場需求的變化也是非常的迅速，所以在零售行業數據分析的場景也是非常的多，人貨場的理論大家都多少有所耳聞，我們從人貨場的變化也可以看到數據分析的一個趨勢變化

不同的時期，可能這三者之間的側重點不同，比如最開始的物資匱乏的時候，是產品為王的時代；再往后條件變好了，就是渠道為王，誰能夠快速把控市場，便更能夠獲益，到了現在商品市場井噴，競爭力比較大，所以商家要快速把握用戶的需求變化，從而打造響應產品，最終占據市場先機。

?那么阿鳳索結合利用WhaleBI進行分析以及報表配置的工作經驗，以及參考網絡上前輩整理的內容，花了一個多星期的時間為大家吐血整理了一些各行業常見的業務指標，一起來看看吧！

【數據分析干貨】全網最全！各行業常見的業務指標整理（一）-電商行業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

上篇為大家整理了線上電商常見指標，所以今天這篇為大家整理了線下零售行業的業務指標，圍繞“人、貨、場”這個三個核心要素，常見的線下零售數據分析指標如下所示

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線下的“人、貨、場”

1、數據分析提升“人”效

這里的人效有兩個方面，一指企業員工，二指消費者。在這個消費者掌握主動權的時代，想做好零售，除了加強員工管理，提升人員效率之外，更重要的是提高消費者忠誠度、充分挖掘客戶終身價值。

企業員工管理中的數據分析一般分為兩個方面，一個是員工效能分析，一個是員工結構分析，員工效能分析主要關注的就是員工的銷售指標和服務效能指標，員工結構分析主要關注企業員工的流失率、人力結構、薪資結構等等，防止出現人力分布不均勻、薪資不合理的情況。

顧客管理是零售行業數據分析中相當重要的一部分，尤其是其中的會員顧客的管理。會員顧客的分析，可以從客戶群體的消費行為特點、等級劃分、活動管理等方面入手，越豐富越好，越細致的了解到會員群體的特征，越有利于客戶關系的維護和發展，這里我簡單列一些分析指標給大家參考，實際的分析過程中還可能會衍生出更多的指標：

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2、“貨”——商品分析

貨就是指商品，商品數據分析的核心就是圍繞“進銷存”展開，重點就是商品結構的分析和商品消化跟進分析，結構分析常用指標有各類結構占比指標，商品消化跟分析常用指標有售罄率、存銷比等，詳細的指標架構如下：

3、數據分析提升“場”效

場，指的是消費場景，所有連接消費者和商品的終端，都是“場”，比如線下門店、線上的購物網站、APP、小程序等。“場”效的分析，核心是業績與各項運營指標的監控，店鋪的銷售指標、銷售追蹤指標、效率指標等等

對線下門店來說，有一個關鍵的指標叫做“坪效”，指的是每平方米面積創造的年收入

坪效=銷售額/店鋪面積，銷售額=流量x轉化率x客單價x復購率

流量是制約坪效率的重要因素，當流量新增緩慢時，企業的坪效就會難以增長，此時企業就會增加線上銷售額，增大線上流量

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通過上述指標，可以根據自己的業務發展需要，設計一個自己的營銷分析報表，下面是某連鎖商店業務人員配置的一張報表草圖：

通過WhaleBI工具，即可配置出下面的炫酷報表，想試試的朋友也可以去注冊試一下看看哦，強烈推薦！目前是限時在線免費使用的！：WhaleBI-鯨智智能分析平臺

大家好，我是阿鳳索，一個愛編程、愛產品設計的數據分析er！曾在Airbnb當過數據分析師，會不定期為大家分享一些數據分析干貨（Mysql、Python、Excel），最近見到的一些商業分析案例，希望有一起學習進步的小伙伴，點點關注，大家一起學習一起進步！?

往期干貨

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【数据分析干货】全网最全！各行业常见的业务指标整理（二）-线下零售的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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