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:2917 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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