数据决策对零售业的作用及其常见问题

文 | Smartbi大数据百科 2021-06-09 阅读次数：2567 次浏览

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数据决策对零售业的作用

（1）有助于正确、快速的做出市场决策

零售生意有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。在营销的过程中，只有及时掌握了销售及市场顾客需求情况及其变化规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整产品组合及库存能力，调整产品价格能力、改变促销策略，抓住商机，提高商品周转速度，减少商品积压。

（2）有助于及时了解营销计划的执行结果

详细全面的销售计划是零售业经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过对销售数据的分析，可及时反应销售计划的执行情况，有助于营业人员及时分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。

（3）有助于提高门店营销运行的效率

数据的管理与交流是门店能够正常运作的标志。经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流来确保顺利的，缺少数据管理和交流，往往会出现经营失控，如货品丢失等。而店与店的数据交流的缺乏，更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。

数据决策的常见问题

（1）锚定和调整

锚定和调整是指放弃锚点或大量投资于某一信息的想法，然后调整锚点。通常，锚点作为一个良好的起点，但数据可能表明应该探索新的途径，以创造更好的成功。通常情况下，可以在锚点范围内收集和分析数据，这忽略了锚点本身可能是业务无法正常工作的原因。

（2）对数据过度自信

当涉及到收集到的数据时，过度自信可能是一个陷阱。熟悉商业决策，丰富的信息数据原因，以及通过分析数据采取行动的事实，都可以结合起来，创造出一种过度自信的场景。这种情况可能会导致失败。人们对决定越熟悉，就对此感到更加自信。那么，如果这些数据导致了一个全新的目标定位活动，人们以前没有实现过，但觉得可以处理它，即使这是一个更难的选择。而这只是假设是错误的。数据给人的印象是人们有很多信息可供使用，但创建人们需要的结果并不总是有意义的。通过分析数据，人们觉得取得了进展。数据应该导致超出人们已经知道的新想法——否则，人们可能会过度自信。

（3）因果关系与相关性

在收集和分析数据时，最重要的陷阱可能是不考虑因果关系和相关性的差异。因果关系指出X是因为Y而发生的，而相关性仅指向X和Y之间的关系。高收入和社会媒体参与之间可能存在相关性，但这并不一定意味着社交媒体的参与是高收入的原因。通过确定哪些是从哪个而不是对虚假因果作出决定，可以根据数据做出正确的决定和建议。

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