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零售的本质业务模式是通过在各种渠道上吸引客户来购买我们的商品来实现盈利，其实就是客户-渠道-商品，也就是我们常说的“人、场、货”，除此之外还有供应链、财务等起到重要的辅助作用。因此如果要构建起系统化的零售数据分析指标体系，那就必然要围绕“人、货、场”进行。

人，即顾客与员工

顾客的分析指标主要有客单价、件单价、连带率、会员增长率、会员贡献率、会员流失率、会员平均年龄等，积极关注分析这些分析指标，有利于构建用户画像，了解顾客消费喜好、习惯等信息。

员工用服务行为促进客户进行交易，我们再通过管理行为去促进员工提供更好的服务行为。因此针对员工的数据分析指标通常有投诉率、成交率、完单率、离职率、工资占比。

人员流动情况与运营情况有很大关系，员工工资占比也可反映员工配置是否合理。因此很多企业在做零售数据分析时，也往往会把员工数据分析指标作为其中的一部分。

货，即商品

主要涉及的部分是采购-供应链-销售和售后。

在采购环节，需要考虑采购三度（广度、深度、宽度）、采购的匹配度以及供应商（价格趋势、成本差异、信用评分、拖期交货情况分析）。

在供应链环节，主要要关注服务、管理、库存三大类型的数据分析指标，如订单满足率、订单响应周期、库存周转率、库存天数、库销比等。

销售环节的分析指标更多，需要关注商品动销率、折扣率、缺货率、售罄率、品类结构、商品价格、畅滞销、连带销售等。

除此之外，还需要考虑退换货因素，因此最好针对退货率、月残损率展开零售数据分析。

场，即场所

具象化来说，就是商店、超市、商场、餐厅以及网店等等。

在零售数据分析中，也就具象化为坪效、人效、销售额、进店率、成交率、目标完成率、增长率、周销售权重等。

这么多的数据分析指标，涉及来自不同业务系统的数据，这就意味着零售数据分析不仅指标计算工作量大，数据的清洗整理以及系统化数据分析的工作量巨大，且随着数据的快速增长，往往远超一般数据分析软件的承受范围。在越来越精细化要求的零售数据分析背景下，怎么又快又好地完成系统化零售数据分析？

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