零售业

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 由于科技的快速发展和数字化经济的转型，正在引领零售行业进入一个全新的时代，也将迎来前所未有的发展机遇。据有关机构的调查数据显示，预计到 2020 年全球零售业的市场规模将达到 27.7 万亿美元。市场规模的增大，业务规模的快速增长，也使得零售行业的业务流程开始变得复杂，其所涉及的数据量也在不断攀升。 为了优化零售业中普遍存在的大量、重复的固定业务流程，满足更高的流程效率需求，很多零售企业开始选择了降本增效的好工具—RPA 智慧流程机器人，为企业节省成本，提高生产力，增强客户体验。 应用场景如下 ● CRM 处理 ● 供应链管理 ● 销售分析 ● 财务管理 ● 成本控制 简单举例： 1、自动退 / 换货 零售行业中最常见的一种业务流程就是退 / 换货了，由于人工操作的时间效率和解决问题的效率跟不上现代人的需求，采用 RPA 机器人可以大大提高处理退 / 换货的效益，系统操作也会更加省时省力。 2、物流 / 供应链管理 对于零售行业来说，每天的货物库存和物流信息是需要做实时监控的，以便达到更好的客户体验。使用 RPA 机器人可以实时监控货物信息，快速处理客户问题和将货物及时的送达至客户手中等。 实施 RPA 带来的效益 经过分析，我们可以得知，传统的零售行业存在业务操作耗时耗力、退 / 换货订单和客户问题处理及时性

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今天小编给大家带来的是零售行业的案例。 在这个案例中，小编为大家重点推荐的是预测分析和散点图分析。 案例数据已经经过脱敏，但是报告的布局设计沿用了客户的需求，没有做任何调整，主要是为了让大家可以了解零售行业客户观察业务的视角。 在这份报告中，左侧和最上方使用了大量的筛选器，页面中间使用图形展示。 报告优点：多筛选器，用户可以自由灵活的根据个人需求进行不同的维度进行筛选。 缺点：同样也是多筛选器，用户范围基本上会受限于底层员工，报告表达的洞察力不够明确。 预测分析， 在页面的最上方是预测分析视图，阴影的部分分为最高会发生的销售额，最低以及中间红色线表示最有可能发生的销售额。 推荐视图“Forecasting”, Power BI预测视图背后用到的了R语言。 可根据现有历史数据对未来几周或者几个月进行预测分析，预测区间根据历史数据量而定。 好了今天小编分享的就到这里了，欢迎大家联系小编互动。 来源： 51CTO 作者： OwenLi129 链接： https://blog.51cto.com/14449295/2452518

正如“人货场”是零售数据分析的基本思维模式，商品分析也有它的模式，即“进销存”。“进”就是商品的采购环节；“销”是指的销售环节；“存”是指商品库存管理环节。所谓的商品分析，其实就是货，对货物进行分析。商品的分析指标很多，常用的有商品的折扣率、动销率、周转率、商品三度等。一般来说大店看重商品的周转，小店看重商品的单次利润，线上看重商品的折扣，线下侧重商品的库存。根据以上指标分析，本文建立一个商品分析的思维导图，如下图: 前几期，我们就 零售行业解决方案 商品分析中的采购、供应链、销售等环节进行了详细介绍，而本期，我们将从价格环节入手，对零售数据分析进行深入浅出的介绍。 价格环节 1 、商品的价格带分析 商品的价格带是指同一类商品的最低价和最高价之间的区域。例如超市的面包最低价2元，最高的是20元，则面包的价格带就是2-20元。与价格带相关的几个概念是价格带三度（宽度、广度、深度）、价格线、价格点和价格区。 【价格带宽度】 价格带宽度就是价格带中最高价和最低价的差值，如上面例子的面包的价格带宽度为18元（20元-2元）。 【价格带深度】 价格带深度体现在价格带中的品牌数或者SKU数。例如宽度为12元的面包，在A超市可选择的SKU数有15个，因此面包的的价格带深度就为15。 【价格带广度】 价格带广度也可称作价格线，体现在价格带中的不重复销售价格的数量，每个不重复价格较做一条价格线