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商业智能去哪儿之——商业智能行业案例分享之连锁药店

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发表于 2014-11-19 15:37:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 mavisfine 于 2014-12-24 21:51 编辑

背景
我们之前谈过商业智能在零售行业的应用,对于零售行业,商品的一进一出就形成了庞大的数据集。如果能对这些数据进行分析,挖掘出其中的价值,其对零售行业的发展将是意义非凡的。 连锁药店,是零售行业的典型。
问题及解决方案
1、加强品类的管理
连锁药店注重品类管理,但是传统的数据统计工具已经无法满足要求。利用BI工具,连锁药店可以进行商品分类、商品线规划、商品线销售贡献分析及商品的引进与汰换、重点品种目录及重点品种管理等分析,加强品类的管理。
2、商品线规化
进什么药,进多少(即商品线规划),是影响连锁药店业绩的关键。想要精准营销,就需要对目标市场、目标商圈、目标顾客进行动态定位,从而确定企业的客户定位,找到企业的核心顾客群。之后,新建商业智能分析,从商品的品牌、毛利贡献、功能主治、价格带等维度,依据品种数占比、销售额占比等,与标准样板数据进行参考对比,从而成为引进和汰换商品、制定促销计划的依据。
3、把握市场趋势
无论是什么商品的市场,状态总是动荡的——这可一点都不夸张,数据每分每秒都在更新变化,昨日的流行在一阵风过后或许就被遗忘。所以时刻关注市场走向,是零售商必须有的敏锐洞察力。 但是现在,通过商业智能系统定期分析商品销售表现,如大中小类、不同单品商品的销售额、毛利贡献、客流量、客单价、销售数量及同比、环比等,从而发现和掌握品类、单品的销售趋势和变化规律。
4、促进门店销售
在门店运营分析中,有一些常用的分析方法,例如占比分析法、变化率分析法、趋势分析法等。以数据为依托的分析方法还可以延续至排序分析法、参考值分析法、80/20法、对比分析法等。门管部熟练掌握这些分析方法,就可以掌握门店运营动向,针对门店的商品、顾客、店员的数据进行分析,发现其中的数据异常,并提出合理的整改建议,是门管部人员定期要进行的工作。


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