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隨著大數據時代的到來，數據分析已經成為零售業非常重要的一環，也是精細化運營的基礎。此外，零售行業的數據解決方案標準也在不斷演化，更多的零售和消費品公司在向管理人員和一線員工開放自己的數據。因此，人們越來越需要更快、更簡單且支持移動設備的工具。
零售行業如何解決進銷存數據的實時性存儲與更新是其最關鍵的一方面，這也是數據解決方案解決的基本要求。從貨品銷售出貨單據的打印，到貨品單據的清點核算；從進出倉記錄的生成，到實時庫存數量的計算；從客戶貨款的累加，到財務收支的盤點。這些數據因素是影響某零售發展的重中之重。
針對以上零售業面臨以下幾大問題：
1.門店的顧客量有所下降，出現客戶流失的現象
2.面對眾多顧客，不知道如何分析顧客的回頭率
3.海量數據如何轉化為商業價值
4.在數據挖掘方面還有很大空間，尤其用戶價值分析方面
5.如何按照需求合理的降低整個進銷存上的需求量，獲得最優的訂貨策略
一套完整的數據解決方案必須要滿足以下功能：
銷售情況分析
由圖“銷售情況分析”，我們可以明顯看到分性別服裝大類（上裝和下裝）的占比情況，其中男式上裝占比最大，并且男士銷售額最高。依據此情況，可以考慮進貨時著重進男士上裝。由“各月份銷售情況”區域圖，我們可看到2、3月份和11、12月份的實際銷售額和銷售件數都明顯大于其他月份。這給我們一個明顯的進貨量方向：為滿足客戶需求，2、3月份和11、12月份進存貨量一定要充足。
2.明晰資金狀況，把握進銷存能力
從“資金結構”餅狀圖可以直觀了解到，固定資產和貨幣資金是此門店資金占比最大的兩大塊。餅狀圖右邊是資產負債表，此表運用了“突出顯示表”這一Tableau可視化報表功能，用顏色“突出顯示”的方式，使我們的資產負債情況一目了然。
3.直觀的財務報表
傳統的財務報表是由一串串數字組成的表格，這樣的優點是各明細數據都可追尋，但不能直觀的反映趨勢和結構確實其一大缺點。使各類營業收入對比結構及趨勢都直觀顯現出來，另外還添加了各類收入與預算的對比分析。
“大數據解決方案，提高了我們的銷售，也降低了我們的成本，起到了直接的效果，能夠讓我們更快地獲得見解。 同時，也讓我們可以更快更好地完成自己職位的所有目標。 我認為它會在整個組織中產生巨大的、積極的漣漪效應。”-某線下零售業運營總監。
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