做零售数据分析，首要理解“人货场”分析模型，此模型在消费行业具有广泛适用性。本文将深入解析“人货场”模型及其实战应用。

“人货场”模型，以“人”、“货”、“场”三大板块为核心，分别代表会员、商品、门店。零售业者在分析时，需解决的三大问题即涉及会员管理、商品管理、门店管理。

在会员管理层面，核心是会员管理分析，包含会员数、销售额、复购率等指标。深入分析则涉及会员拉新、消费习惯、偏好、促销活动效果等细分模块。会员差异化营销策略，依托会员画像、目标定位、差异营销、策略复盘优化，提升会员价值。

商品管理方面，关注品类新品率、SKU结构、质量合格率等指标，涵盖商品规划、新品评估、营运追踪、更新淘汰等分析。以问题折扣商品分析为例，通过大类、单品等维度深度挖掘，识别商品问题并采取措施。

门店管理聚焦销售、损耗、退货、毛利率等指标，包含业绩排名、销售日报、异常分析等模块。门店异常分析，如缺货问题，通过库存、销售额等数据追踪，采取调拨措施缓解销售压力。

整体而言，通过“人货场”模型，零售数据分析更加系统化、精细化。本文提供《消费行业数字化全流程资料》、《商贸零售行业解决方案》等资源，旨在全面了解零售数据分析方法与实践。通过深入理解并实践“人货场”模型，零售业者能更精准地洞察市场、优化策略，实现业务增长。

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文章来源：天狐定制

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