销售大数据(零售行业大数据分析用PowerBI，只要懂业务就能做大数据)

零售行业大数据分析用PowerBI，只要懂业务就能做大数据

大数据已经应用到了商业社会的星星点点，很多大数据定制公司赚得盆满钵满，今天我要给大家分享一下如何利用PowerBI来做零售行业的大数据分析。

首先我们来简单了解大数据是什么：大数据是海量业务数据中根据业务建模，可视化经营状况，为决策提供依据的手段。咱们把它理解成更高级的Excel分析行为。

某服装品牌的大数据示例之一

我们以零售行业举例大数据应用前后的状态：

采购

系统可视化的对比

大数据应用前，采购部门根据品牌与品类数据，与销售数据、进货数据做交叉对比，每周、每月一次，虽然人工可以参与介入，但是繁琐的工作让采购部门不能够客观用心的去执行这项任务，并且不能做到任意时段对比。

大数据应用后，通过采购部门关键报表分析的模型，在工具上一次性建模，未来任意时间都可分析相关数据和提供业务报表。

促销依据

消费者购买分析

大数据应用前，公司根据厂商支持力度选择品牌或单品执行应季促销策略，促销的成功与否关键在于应季和价格两大因素。

大数据应用后，公司根据连续时间内的品牌销售数据可以预估品类商品的市场需求走向，同时根据所在地区、人群特征、连带销售商品情况制定基于人群特征、消费需求、价格策略等多种因素的促销方案，大大提升促销的成功几率。

会员营销

大数据应用前，不少企业的营销依据是根据店长映象、公司管理层主管决策来做会员营销，成功率依赖于门店销售执行能力。

大数据应用后，企业可以根据连续时间内的品类销售情况、品牌下会员消费情况、促销响应渠道、主要出货品类会员情况相互交叉比对，将数据交集中的会员、品类和促销发布渠道做营销配置，提升广告转化率，同时也满足了用户需求和品类销售。

财务分析

大数据应用前，门店销售情况由行政或财务部门日结，累积计算，同时在交易流水巨大的情况下销售的销售额统计无法精准计算，发放奖金和工资有巨大的人力干预缺陷。

大数据应用后，门店每日每笔的销售清晰明了，人（销售）、货（物流）、场（促销）虽然千丝万缕但是轨迹清晰，管理者和财务可以通过可视化报表通晓货品周转率、门店销售占比分析、门店销售业绩多维度钻取分析等，将企业经营的财务情况实时掌握，对人员任用更客观。

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以上四点仅仅作为我在零售行业与大数据应用中的部分心得，欢迎大家拍砖。这里呢我用到的大数据应用是PowerBI，它的使用难度和Excel差不多，但是主要是用于大数据分析和报表制作。

当然，大数据分析需要根据企业自身的经验策略来做定制，您可以通过PowerBI来设计符合您企业内部的报表平台，PowerBI专业版全年仅需780元，可供全公司人员查阅数据，搜索“慧都网”可以优惠订阅。

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