零售数据分析的对象(零售数据分析的基本流程包括什么)

在生活中，很多人可能想了解和弄清楚数据分析在零售业中的常见应用（二）的相关问题？那么关于零售数据分析的对象的答案我来给大家详细解答下。

零售业的发展中使用了很多新的技术，尤其是数据方面的使用是非常多也非常重要的，下面就一起来看看数据分析在零售中的使用。

1、商品分析

商品是零售企业的核心，通过数据支撑商品的管理、销售等工作是关键。

针对不同商品属性，指导商品进行合理搭配适应对应活动。同时，针对销售业绩目标及产品备货情况进行产品定价、上下架等选品分析。监控分析商品备货情况，配合活动制定销售策略。

2、细分客户群体

零售业是是一个由供应链组成的系统，之间涉及到从采购在销售的各个环节，对于企业的客户群体进行一个细分，才能瞄准特定的群体进行差异性的营销计划，数据分析可以帮助零售业的企业更好的对客户群体进行细分。

对每一个客户群体采用不同的营销策略，现有的大数据分析的技术已经可以对消费者的信息以及实时的行为进行细分，大大降低了成本，提高了效率。

3、推荐系统

系统基于客户的先前历史来工作，可以帮助零售商了解客户的偏好，并在他们上网时向他们提供相关的建议。推荐引擎通常利用协作过滤或基于内容的过滤。

在此过程中，将考虑客户过去的选择以及他们喜欢的产品。推荐引擎使用此信息来应用各种算法。然后，它找出一些类似的建议，并相应地向用户提供各种商品和服务，建议最终将有助于改善该行业的销售。

这些你都知道了吗？

温馨提示：通过以上关于数据分析在零售业中的常见应用（二）内容介绍后，相信大家有新的了解，更希望可以对你有所帮助。