SatisfyBI:零售业数据可视化

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所属分类:赛迪思

零售业进入线上线下的新零售阶段,以销售者体验为中心、全价值链数据驱动、数据化管理是零售业的发展趋势。面对日益艰难的市场环境,连锁零售企业要想保持其持续盈利的坚固基石也不容易, 企业急需借助大数据技术解决商品管理、门店管理、顾客关系、渠道运营、人力资源等问题。成功落地“数据驱动”。

SatisfyBI提供客户分析、运营分析、人力分析等解决方案进行流程优化,覆盖目标的制定、实施、评估和分析改善,构建基于数据能力的持续改善循环模型,为连锁零售企业实现产品与服务增值。

  客户规模分析

客户规模的指标先从整体,再细分到年龄、性别、学历、收入结构、地域、职业、客户等级等不同的维度;

分析指标

规模指标:客户总数、活跃客户数、沉寂客户数、新增客户数、流失客户数

消费力指标:平均购买金额、平均购买数量、消费品类结构、VIP消费占比

分析维度业务板块(酒店、旅游、食品、出行等)

客户基本属性:年龄、性别、学历、收入结构、地域、职业、客户等级等

客户消费属性:消费金额区间、人均消费区间、消费品类结构等

 客户评价分析

对客户进行准确的多维度的有营销指导意义的划分,清楚掌握主要客户群体的不同的消费模式、消费特征和对企业的利润贡献程度,按照不同的战略目标,将有限的资源集中在那些最有价值的消费者(客户)群体上面,从而提高企业的营销效率和盈利水平。

1、成交指标:成交金额、成交数量、成交用户数

2、订单指标:订单金额、订单数量、订单用户数、有效订单、无效订单

3、效率指标:客单价、件单价、连带率、动销率

4、分析维度:年龄、性别、学历、收入结构、地域、职业、客户等级等

 客户生命周期分析

 

通过分析针对处于不同生命周期阶段的客户,在营销上应该要差别对待,对于高价值高利润的客户,在流失的前期可以采取相应的措施加以积极挽留,从而大幅度降低此类用户的流失,明确圈定最有可能流失的客户人群,提前预警,帮助企业去保留核心客户消费者,降低流失的风险。

 客户忠诚度分析

客户的忠诚度体现在持续不断的为企业带来稳定的销售和利润,同时也为企业策略的制定提供数据支持。所以企业总是想尽一切办法去吸引更多的人成为客户,并且尽可能提高他们的忠诚度。

 

  客户画像

精准营销的核心就是客户画像,客户画像的核心则是标签,通过给不同的客户打不同的标签,可以分析出客户会做出一些动作的概率。

客户标签数据有静态和动态之分,静态的有如年龄、区域、性别之类;动态的有如:搜索习惯、特殊要求种类、购物目的、兴趣爱好,行为习惯等。

 

 营销活动分析

营销活动分析的重要是对营销活动的效果进行评估以及转化;公司在其发展过程中不可避免的需要通过一系列的活动来加强自己的市场竞争力,所以总结和分析以往的进行的活动就显得非常重要。

分析指标:营销活动费用、营销活动期间收入、营销活动收入同比、收入费用率;

分析维度:业务板块:(酒店、旅游、食品、出行等)活动类型:常规活动、短期活动等;

  获利能力分析

获利能力就是企业资金增值的能力,通常表现为企业收益数额的大小与水平的高低。

获利能力指标主要包括营业利润率、成本费用利润率、盈余现金保障倍数、总资产报酬率、净资产收益率和资本收益率六项。实务中,上市公司经常采用每股收益、每股股利、市盈率、每股净资产等指标评价其获利能力。

 人力资源分析指标

一、人员定编

人员定编分析的主要指标是定编执行率,

定编执行率=在编人数/定编人数

分析维度:组织架构

分析指标:在编人数、定编人数

二、人员结构

人员结构分析主要是分析各部门的人员结构,包括:

  • 学历、性别、职级分布;
  • 年龄、司龄分布;
  • 各类岗位人员比例;

分析维度:组织架构、岗位、学历、性别、职级、年龄、司龄

分析指标:在编人数

三、人员异动

人员异动主要是人员岗位的调整和变化,分析各组织下人员的异动情况;

分析维度:组织架构

分析指标:在职人数、异动人数、调入人数、调出人数、异动率;离职人数、离职率

四、人力成本预算

人力资本预算主要是用于根据历史数据和业务规划先进行人员数量预测,然后进行费用预算,预算编比较重要的主要有:员工基本薪资,招聘费用,培训费用,绩效激励,公积金社保费用,其他福利;

分析维度:组织架构

分析指标:人均销售收入、人均利润、人均产值、人均产量

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