随着大数据时代的到来，数据分析已经成为零售业非常重要的一环，也是精细化运营的基础。此外，零售行业的数据解决方案标准也在不断演化，更多的零售和消费品公司在向管理人员和一线员工开放自己的数据。因此，人们越来越需要更快、更简单且支持移动设备的工具。

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零售行业如何解决进销存数据的实时性存储与更新是其最关键的一方面，这也是数据解决方案解决的基本要求。从货品销售出货单据的打印，到货品单据的清点核算；从进出仓记录的生成，到实时库存数量的计算；从客户货款的累加，到财务收支的盘点。这些数据因素是影响某零售发展的重中之重。

针对以上零售业面临以下几大问题：

1.门店的顾客量有所下降，出现客户流失的现象

2.面对众多顾客，不知道如何分析顾客的回头率

3.海量数据如何转化为商业价值

4.在数据挖掘方面还有很大空间，尤其用户价值分析方面

5.如何按照需求合理的降低整个进销存上的需求量，获得最优的订货策略

一套完整的数据解决方案必须要满足以下功能：

1. 销售情况分析

由图“销售情况分析”，我们可以明显看到分性别服装大类（上装和下装）的占比情况，其中男式上装占比最大，并且男士销售额最高。依据此情况，可以考虑进货时着重进男士上装。由“各月份销售情况”区域图，我们可看到2、3月份和11、12月份的实际销售额和销售件数都明显大于其他月份。这给我们一个明显的进货量方向：为满足客户需求，2、3月份和11、12月份进存货量一定要充足。

2.明晰资金状况，把握进销存能力

从“资金结构”饼状图可以直观了解到，固定资产和货币资金是此门店资金占比最大的两大块。饼状图右边是资产负债表，此表运用了“突出显示表”这一Tableau可视化报表功能，用颜色“突出显示”的方式，使我们的资产负债情况一目了然。

3.直观的财务报表

传统的财务报表是由一串串数字组成的表格，这样的优点是各明细数据都可追寻，但不能直观的反映趋势和结构确实其一大缺点。使各类营业收入对比结构及趋势都直观显现出来，另外还添加了各类收入与预算的对比分析。

“大数据解决方案，提高了我们的销售，也降低了我们的成本，起到了直接的效果，能够让我们更快地获得见解。 同时，也让我们可以更快更好地完成自己职位的所有目标。 我认为它会在整个组织中产生巨大的、积极的涟漪效应。”-某线下零售业运营总监。

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