在現代零售行業中，數據驅動的決策正成為企業提升競爭力的關鍵。零售概念是指直接將商品或服務銷售給個人消費者或最終消費者的商業活動，是商品或服務從流通領域進入消費領域的最後環節。零售把商品給使用者進行價值交換，「門店」連線著「顧客」與「商品」。
所以，零售的本質就是：人、貨、場，即：
今天，九數雲可以為我們提供多樣化的門店數據分析手段，解決零售門店 方案，基於人、貨、場三大核心元素，構建了全面的消費數據營運體系，透過精細化的數據分析，幫助零售企業最佳化商品管理、提升顧客體驗，實作智能化營運和銷售業績的全面提升。
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人：客戶維度
客戶維度代表了門店會員，零售渠道具有復雜度高、多樣化的特點，導致商品功能難以匹配、滿足多樣化、多變性的會員消費需求。不同的會員群體在消費需求、購買行為和偏好上存在顯著差異，既有日常的高頻購買者，也有偶爾光顧的低頻顧客，還有對特定商品或服務有獨特需求的專門客戶。
面對如此多樣化的會員消費需求，零售門店需要有針對性地對服務不同類別的會員，以滿足不同群體的期望。
門店數據分析：會員RFM分析
會員RFM分析是一種常用的市場分析工具，用於評估和管理客戶價值。RFM代表最近一次購買（Recency）、購買頻率（Frequency）和消費金額（Monetary）三個指標，透過這三個維度來對客戶進行細分和評估，以辨識出哪些客戶對企業最有價值，哪些客戶可能需要重新啟用或者需要更多的關註，制定定向促銷、個人化行銷活動或客戶維護計劃，從而提升客戶滿意度和忠誠度。
門店數據分析：會員增長分析
會員增長分析透過對比不同時間段內門店的會員數量的變化，了解會員數量的整體趨勢；並透過研究會員的消費行為、偏好和消費習慣，辨識高價值會員和潛在的交叉銷售機會，以提高會員的活躍度和忠誠度。
貨：商品維度
對於零售行業來說，通常商品種類繁多，每日產生的訂單數據龐大，想要對每家店的每一種SKU進行精細化管理比較困難，更難以做到以消費者為中心的品類商品管理，所以需要詳細的商品管理，更好地搭配商品進行銷售。
門店數據分析：商品銷售分析
商品維度的分析可以幫助企業深入了解每個產品的銷售表現和趨勢。透過分析銷售量、銷售額、平均銷售價格等指標，企業可以辨識暢銷品、滯銷品以及銷售季節性變化，從而調整庫存管理和采購計劃，最佳化產品組合和定價策略。
九數雲還提供了更深入的商品分析維度例如：
購物籃分析： 透過購物籃模型可以了解什麽樣的產品搭配在一起銷售效果更好，
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TGI分析： 透過TGI等模型，了解商品與區域的關聯。
門店數據分析：庫存分析
此外，有效的庫存管理是零售企業提升盈利能力的關鍵。九數雲提供庫存周轉率、缺貨率、滯銷商品等關鍵指標的即時監控。零售企業可以根據這些數據，合理調整庫存結構，避免缺貨或過量庫存問題，降低營運成本。
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場：門店維度
場即門店管理，大部份零售企還停留在人工經驗主導，事後EXCEL匯總分析， 數據處理、分析效率低下。門店店長、督導、導購缺乏過程性的指標追蹤，導致問題暴露存在滯後性，門店人效、店效難以提升。
門店數據分析：門店業績分析
九數雲每日門店業績分析透過分析銷售數據、員工績效和門店布局等多維度數據，幫助企業最佳化門店營運。企業可以利用這些數據，改進店鋪布局、最佳化員工排班，提高門店營運效率，進而提升整體業績。
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門店數據分析：區域業績分析
區域業績分析看板圍繞地圖，展示銷量、回款、客戶數量這類總指標及其趨勢，以及付款類別、交貨情況、合約情況等情況，分析各個區域的銷售目標達成情況，及時調整銷售策略以確保目標的實作，進行更有針對性的資源配置和市場開拓。
總結
九數雲零售門店解決方案，透過基於人、貨、場的全面數據營運體系，幫助零售企業深度挖掘數據價值，實作精準行銷、最佳化庫存管理和提升門店營運效率。借助這一解決方案，零售企業能夠即時監控銷售情況、顧客流量及商品監控，實作精準行銷和智能化營運。
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