在大数据浪潮下，零售行业自我发展的诉求愈发明显，与互联网化的脚步伴随而来的，是海量数据精益分析的需求。2017 年 2 月 20 日，著名电商企业阿里巴巴集团与零售老牌巨擘百联集团进行战略合作，也高调展示了零售行业数字化趋势。

数据驱动企业精细化运营的策略和思维，真正落地执行，神策数据为零售行业支新招。

三大痛点掣肘零售行业数据分析

针对零售行业提出的“人、货、场”概念正热，作为零售行业的三大核心分析维度，人、货、场在数据驱动理念下展示出更为重要的作用。泛零售行业的数字化进程中，以识别消费者需求为核心，用数据指导企业精益化运营，优化企业供应链的方式，可以真正应对以下零售行业长期痛点。

痛点一：数据粒度大，精准分析用户难

每个零售企业都在传统模式长期地积累下，在数据方面有过或多或少的探索，他们有自建数据库，有月度报表传递信息。但是由于数据采集的困难和线上线下流量获取难、打通难，导致传统的数据分析方式时效性差、数据粒度大、无法将分析精准到用户级别、丢失大量用户行为数据，无法在精细化运营方面更进一步，准确获知买家心理，从而提升销售额、开拓市场。

痛点二：信息不对等，业务代表管理难

品牌商、经销商、商场超市构成了销售模式，业务代表需要定期对商超进行巡店管理，及时了解购买者需求，合理把控货物分销策略，帮助经销商完成厂商销售指标，实现销售效率化、利润最大化。

业务代表作为厂商与一线的连接纽带，作用至关重要，因此对业务代表的科学化管理也成为零售行业一大难。如何迅速了解业代人员工作，规范业代人员业绩考核，巡店路线如何掌握，传统模式发挥作用始终有限。

痛点三：数字化转型，电商平台运营难

各大传统零售业在数字化转型的过程中纷纷建设了自己的电商 App/Web，如（百联）i 百联、（中商惠民）惠配通、（华润万家）e 万家等电商平台，无论是面向消费者，还是面向经销商，他们都已经在拓展线上渠道的道路上迈出了探索性的步伐。但与之伴随而来的是线下数据与线上数据打通的难题，线上运营模式与传统线下销售模式相互兼容的难题，线上运营经验不足的问题。灵活融入电商玩法，合理打通线上线下，方能无缝转型。

分析利器：神策数据“零售 DEMO”上线

针对零售行业业务特色，神策数据推出零售行业解决方案，通过模拟数据仿真的方式，展示零售行业三大业务类型数据分析场景：线上消费行为数据、线下消费行为数据、商店主订货行为数据。

该案例综合了几种典型业务形态的新零售产品，用户行为包含商店主的线上订货，消费者在线上及线下的消费。案例帮助供应商或中间商客户了解商店主用户行为方式，订货偏好；帮助商店主了解消费者的消费方式、品牌与品类偏好，为实现单品管理提供了可能。

亮点一：用户行为精确到个体，路径一目了然

数据的粒度决定了数据分析的精确程度，神策分析不仅为使用者建设完备的数据仓库，在分析模型中，也将用户行为数据粒度精确到个人。如下图，我们可以精确到每一位使用者的用户行为路径，了解同属性用户的使用情况，洞察消费者心理，了解用户诉求和使用难度，才能有的放矢，优化运营策略，提高留存降低流失。

亮点二：业务代表工作透明化

通过数据分析产品的配合，每个业务代表每日行为路线、巡店结果都可以清晰地展示为线图、柱图或饼图。业务代表的客户量、客户分布、订货情况也可以与业务代表工作的数据放在同一系统中进行对比分析，透明的数据有助于企业提升业务代表工作效率，解决多级分销模式无法真实完成销售指标，提高企业收入的弊端。

亮点三：数据驱动产品运营，优化电商新体验

合理配置的数据概览，可以实时检测到 App 访问情况、线上订单情况、活动运营拉新情况、多渠道广告付费情况、产品下单入口分布情况等。

事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、用户路径、点击分析、用户分群、属性分析八大模型，帮助零售企业升级线上渠道，优化 App/Web 用户体验。

神策分析从产品、运营、营销多方面提供数据支持，帮助业务人员分析用户行为，线下与线上数据的打通，集成零售行业供应链多端数据，实现了数据无缝对接，为多维分析数据打下坚实的基础。

通过数据分析驱动传统零售行业新转型，既是一个产业新时代化的举措，也是大数据行业发展的新篇章。神策数据零售行业解决方案现已推出，欢迎广大零售企业试用。

点击“阅读原文”，试用神策数据零售行业新 DEMO。