连锁店会分析销售点数据、客流量和线上行为，以此来决定扩大哪些产品的销售范围以及哪些门店需要调整人员配置。这种数据运用方式就是零售分析。它将原始的交易和运营信息转化为决策。

分析涵盖产品组合、定价、促销效果、客户细分和供应链绩效。工具种类繁多，从简单的销售报告到预测模型和机器学习推荐，应有尽有。其目标是用数据取代猜测。

成功的分析项目需要结合清晰的数据、专业的解读人员以及根据分析结果采取行动的意愿。许多零售商仍在努力从报告已发生的事情过渡到预测未来趋势并制定相应的行动方案。而那些成功做到这一点的零售商则在利润率和客户相关性方面获得了可衡量的优势。

• 利用数据改进零售决策
• 涵盖销售、流量、库存和客户行为
• 支持产品分类、定价和运营
• 需要干净的数据和行动导向的文化