零售行業都做哪些分析方法

❶ 零售行業的數據挖掘方法

零售行業的數據挖掘方法
第一、開展會員制能夠幫助企業採集更多會員數據，更有利於開展數據挖掘的工作，同時也有利於培養客戶忠誠度。
在實施會員制的時候，必須要特別注意兩個關鍵信息的採集：會員卡ID、客戶聯系號碼或者郵箱，因為這兩個關鍵信息對信息採集及後期的精準營銷有很大的幫助作用。而微信、微博等社交媒體的橫行，若零售商能夠通過相關活動讓客戶關注企業的微信、微博，對培養客戶忠誠度也是有很大的幫助。
會員制有助於為企業培養眾多忠實的顧客，建立起一個長期穩定的市場，提高企業的競爭力。通過會員制，可以有效穩定老客戶，同時開發新顧客。因為零售商給會員提供的是優惠的價格，對新顧客吸引力很大，同時大部分會員卡是可以外借的，也給新客戶提供了機會，大大增加其成為會員的可能性。
會員制營銷能夠促進企業與顧客雙向交流。顧客成為會員後，通常能定期收到商家有關新商品的信息並了解商品信息和商家動態，有針對性地選購商品。除此之外，企業能夠及時了解消費者需求的變化，以及他們對產品、服務等方面的意見，為改進企業的營銷模式提供了依據。
第二、開展零售商的數據挖掘項目，必須要重點提供以下幾個表的關鍵信息：
銷售表：卡號、銷售店ID、銷售日期、產品名稱、產品價格、銷售數量、銷售金額、折扣等信息。
產品表：產品ID、產品名稱、建議零售價、實際銷售價、一級類別、二級類別、三級類別、四級類別、品牌等信息。
客戶表：卡號、發卡店ID、城市、號碼、郵箱、企業或個人標識、企業名稱、所在行業、地址等。
零售店表：店ID、店名、所屬城市、店等級等。
其中銷售表、產品表、客戶表比較重要，而產品表梳理對數據分析及數據挖掘團隊而言，是做好項目的關鍵，必須要耗費大量的時間。
第三、與零售商明確數據挖掘目的，能夠讓分析團隊與零售商之間獲得更大的信任，同時有利於項目的順利開展。
成熟的分析團隊，比較關注零售商的商業出發點，從客戶商業價值出發，抓住客戶關注點，一點一點地做好相應的落地分析工作。
客戶最常見想讓數據幫助其解答的幾大問題：
如何讓活躍的客戶購買更多的產品，最大程度地釋放其價值？
如何喚醒沉默客戶，讓其轉化為活躍客戶？
哪些客戶是我的重點客戶群？其有什麼樣的特徵？
哪些重點客戶流失了？為什麼流失？後期怎樣開展挽留手段？
……
第四、通過數據開展客戶細分，明確各個群體的特徵。
對於零售數據而言，必須要深入零售行業兩大客戶群：企業及個人。企業客戶的特徵和個人客戶的特徵有很大的區別。
企業特徵主要表現：采購量比較大，經常進行團購或批發，銷售量和銷售額都比較大，為零售商的重點客戶群。盡管數量不多，但是卻貢獻了零售商的60%以上的銷售額。而企業的行為經常有：超大型采購、中型采購、一般采購。對企業數據挖掘，需要深入了解企業的所屬行業、采購額度、采購規律、采購產品偏好、是否流失、流失的原因調查等信息，有助於幫助零售商開展相應的營銷策略。
對於個人，則需要關注哪些是活躍客戶、哪些是新增客戶、哪些是沉默客戶、客戶價值是怎樣的、哪些節日是重點高峰期、偏好的產品是哪些等等，這些有助於零售商開展銷售、備貨等工作。
第五、結合5W1H分析法開展零售分析與挖掘。
What：銷售情況怎麼樣？有多少用戶？來了多少次？每次消費多少錢？買了什麼東西…….
Where：哪些門店銷售最好？為什麼呢？（交通、地區等） ……
When：哪個月份銷售得最好？哪個節日是銷售高峰期…….
Who：是哪些客戶？有什麼樣的特徵？偏好買哪些產品？產品規格是怎麼樣的…….
Why：為什麼買哪些產品？為什麼買那麼多?會不會繼續購買…….
How：怎樣提高客戶重購？怎樣喚醒客戶？怎麼進行交叉銷售？怎樣幫助鋪貨……
第六、協助零售商開展營銷活動設計、營銷活動執行、營銷評估與優化。
因為數據挖掘是一個閉環的流程，不是撰寫挖掘報告、輸出營銷客戶名單就是項目成功的，必須協助零售商開展相應的營銷設計、營銷活動執行、營銷評估及優化工作。從而確保數據挖掘有效落地，為客戶真實產生商業價值，擴大生意規模。
營銷活動設計常有：優惠打折、派發試用裝、贈送禮品、多倍積分等，可以通過不同的細分客戶群有針對性地開展不同的營銷活動，並計算不同群體及不同活動的投入產出比，便於後期不斷優化數據挖掘規則。
第七、關鍵成果固化IT系統，實現數據挖掘成果固化落地。
對於零售商而言，數據挖掘是個不大不小的投入，對於關鍵的成果輸出，總希望能夠把成果規則進行IT固化，實現自動代替手工操作，這個時候經常需要搭建一個成果固化模塊或系統，讓數據挖掘能夠最大限度幫助企業。

❷ 零售行業數據分析

零售行業數據分析

本文從個人的角度去談一下如何使用數據挖掘幫助零售商提升生意，讓數據真正地去指導企業經營，最大限度地發揮數據提供商業決策的作用。
第一、開展會員制能夠幫助企業採集更多會員數據，更有利於開展數據挖掘的工作，同時也有利於培養客戶忠誠度。
在實施會員制的時候，必須要特別注意兩個關鍵信息的採集：會員卡ID、客戶聯系號碼或者郵箱，因為這兩個關鍵信息對信息採集及後期的精準營銷有很大的幫助作用。而微信、微博等社交媒體的橫行，若零售商能夠通過相關活動讓客戶關注企業的微信、微博，對培養客戶忠誠度也是有很大的幫助。
會員制有助於為企業培養眾多忠實的顧客，建立起一個長期穩定的市場，提高企業的競爭力。通過會員制，可以有效穩定老客戶，同時開發新顧客。因為零售商給會員提供的是優惠的價格，對新顧客吸引力很大，同時大部分會員卡是可以外借的，也給新客戶提供了機會，大大增加其成為會員的可能性。
會員制營銷能夠促進企業與顧客雙向交流。顧客成為會員後，通常能定期收到商家有關新商品的信息並了解商品信息和商家動態，有針對性地選購商品。除此之外，企業能夠及時了解消費者需求的變化，以及他們對產品、服務等方面的意見，為改進企業的營銷模式提供了依據。
第二、開展零售商的數據挖掘項目，必須要重點提供以下幾個表的關鍵信息：
銷售表：卡號、銷售店ID、銷售日期、產品名稱、產品價格、銷售數量、銷售金額、折扣等信息。
產品表：產品ID、產品名稱、建議零售價、實際銷售價、一級類別、二級類別、三級類別、四級類別、品牌等信息。
客戶表：卡號、發卡店ID、城市、號碼、郵箱、企業或個人標識、企業名稱、所在行業、地址等。
零售店表：店ID、店名、所屬城市、店等級等。
其中銷售表、產品表、客戶表比較重要，而產品表梳理對數據分析及數據挖掘團隊而言，是做好項目的關鍵，必須要耗費大量的時間。
第三、與零售商明確數據挖掘目的，能夠讓分析團隊與零售商之間獲得更大的信任，同時有利於項目的順利開展。
成熟的分析團隊，比較關注零售商的商業出發點，從客戶商業價值出發，抓住客戶關注點，一點一點地做好相應的落地分析工作。
客戶最常見想讓數據幫助其解答的幾大問題：
如何讓活躍的客戶購買更多的產品，最大程度地釋放其價值？
如何喚醒沉默客戶，讓其轉化為活躍客戶？
哪些客戶是我的重點客戶群？其有什麼樣的特徵？
哪些重點客戶流失了？為什麼流失？後期怎樣開展挽留手段？……
第四、通過數據開展客戶細分，明確各個群體的特徵。
對於零售數據而言，必須要深入零售行業兩大客戶群：企業及個人。企業客戶的特徵和個人客戶的特徵有很大的區別。
企業特徵主要表現：采購量比較大，經常進行團購或批發，銷售量和銷售額都比較大，為零售商的重點客戶群。盡管數量不多，但是卻貢獻了零售商的60%以上的銷售額。而企業的行為經常有：超大型采購、中型采購、一般采購。對企業數據挖掘，需要深入了解企業的所屬行業、采購額度、采購規律、采購產品偏好、是否流失、流失的原因調查等信息，有助於幫助零售商開展相應的營銷策略。
對於個人，則需要關注哪些是活躍客戶、哪些是新增客戶、哪些是沉默客戶、客戶價值是怎樣的、哪些節日是重點高峰期、偏好的產品是哪些等等，這些有助於零售商開展銷售、備貨等工作。
第五、結合5W1H分析法開展零售分析與挖掘。
What：銷售情況怎麼樣？有多少用戶？來了多少次？每次消費多少錢？買了什麼東西…….
Where：哪些門店銷售最好？為什麼呢？（交通、地區等） …….
When：哪個月份銷售得最好？哪個節日是銷售高峰期…….
Who：是哪些客戶？有什麼樣的特徵？偏好買哪些產品？產品規格是怎麼樣的…….
Why：為什麼買哪些產品？為什麼買那麼多?會不會繼續購買…….
How：怎樣提高客戶重購？怎樣喚醒客戶？怎麼進行交叉銷售？怎樣幫助鋪貨……
第六、協助零售商開展營銷活動設計、營銷活動執行、營銷評估與優化。
因為數據挖掘是一個閉環的流程，不是撰寫挖掘報告、輸出營銷客戶名單就是項目成功的，必須協助零售商開展相應的營銷設計、營銷活動執行、營銷評估及優化工作。從而確保數據挖掘有效落地，為客戶真實產生商業價值，擴大生意規模。
營銷活動設計常有：優惠打折、派發試用裝、贈送禮品、多倍積分等，可以通過不同的細分客戶群有針對性地開展不同的營銷活動，並計算不同群體及不同活動的投入產出比，便於後期不斷優化數據挖掘規則。
第七、關鍵成果固化IT系統，實現數據挖掘成果固化落地。
對於零售商而言，數據挖掘是個不大不小的投入，對於關鍵的成果輸出，總希望能夠把成果規則進行IT固化，實現自動代替手工操作，這個時候經常需要搭建一個成果固化模塊或系統，讓數據挖掘能夠最大限度幫助企業。

❸ 超市零售業的行業分析應該從什麼方面入手

就超市內部每日管理來說，首先是商品銷售結構上的分析（abc單品類別銷售分析、銷售top100、不動銷商品分析、高庫存、負毛利、負庫存、銷售部門佔比），然後是顧客消費數據分析（客單價、客流量、全店平效、時段客流量等）

❹ 零售行業的數據分析怎麼做需要具備哪些專業知識

1、著手方法：記數據（銷售、庫存），哪個賣的好，哪個賣的差，時間長久了，你就知道去問問什麼好為什麼差了；也是培養數據敏感性

2、數據分析=數字分析+反饋信息分析

3、腦子里不要天天記得還有幾個報表要做，什麼供銷存啊，你只有跳出這個圈子才能做好數據分析，否則一無是處

4、專業知識：天文地理（天氣變化、季節轉換、天氣假日需要關注的，最好是列出時間表）、面料知識（天然纖維與化學纖維）、數學（數字分析很有學問哦）、辦公自動化（什麼函數啊、宏啊、excel等等）

5、吃飯去了，暫時那麼多把！

❺ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

❻ 我國零售業現狀分析與對策要點

零售行業是一國最重要的行業之一，2020年我國全社會商品零售總額為39.2億。隨著手機支付和購物用戶數量以及使用率的不斷提高和數字化技術的不斷發展，企業對數字化轉型的意願不斷加強，未來我國智慧零售行業有望持續快速發展，預計到2026年我國數字化零售市場規模佔全社會零售銷售總額將達到5%。

零售業快速增長，移動端用戶數量不斷提升

零售業是指通過買賣形式將工農業生產者生產的產品直接售給居民作為生活消費用或售給社會集團供公共消費用的商品銷售行業，是一國最重要的行業之一。智慧零售就是運用互聯網、物聯網技術，感知消費習慣，預測消費趨勢，引導生產製造，為消費者提供多樣化、個性化的產品和服務。零售業是反映一個國家和地區經濟運行狀況的晴雨表，是檢驗國民經濟是否協調發展，社會與經濟結構是否合理的重要標准。

2015年我國全社會商品零售總額為26.9億元，到2020年約為39.2億元。5年復合增速為7.82%。其中網上零售額佔比從2015年的10.8%上升到2020年的24.9%。

—— 以上數據參考前瞻產業研究院《中國零售行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

❼ 如何做零售業的銷售分析

區位因素最重要了.
考慮的是市場因素,一般的多數零售店的位置都處於交通便利處或者是城市的幾何中心.
銷售分析,從消費者角度考慮,考察他們的消費習慣和意願,應該把那些常用件,日用品,或者說是市場上的新產品放在顯眼的地方,以吸引注意力,提高他們的購買力.
如今的零售業面臨的最多的是競爭,當然和別人的拼打少不了了,想人未想,做人未做,也就是創新才是靈魂啊

❽ 如何分析零售數據

零售數據分析主要是指哪方面?
一，如果是大數據分析，因為數據量很多很雜，想要在中間發現自己想要的點很難。
所以一般採用對比分析法。比如永輝發布10月前零售銷售額是400億，利潤是20%，我們要想看他在行業里怎麼樣就對比家樂福的數據。雙方一對比就能看出差距。
如果想要看我們和行業的相差情況，就是算成單店產出然後進行對比就可以了。
二，如果你要分析的是單品銷售數據，最好的方法就是商品ABC分析法。具體的方法，網上可以查到。
希望能夠幫助到你！謝謝！

❾ 市場分析方法有哪些

市場分析是對市場供需變化的各種因素及其動態、趨勢的分析。分析過程是： 搜集有關資料和數據，採用適當的方法，分析研究、探索市場變化規律，了解消費者對產品品種、規格、質量、性能、價格的意見和要求，了解市場對某種產品的需求量和銷售趨勢，了解產品的市場佔有率和競爭企業的市場佔有情況，了解社會產品購買力和社會產品可供量的變化等，為企業產品經營決策——合理安排生產、進行市場競爭、正確調節市場、平衡產銷供應提供重要依據，同時也為從細分市場中選擇目標市場提供決策依據。匯報呈現形式如圖3-5所示。

圖3-5 細分市場行業特徵及行業發展趨

市場分析的內容和市場分析的研究對象是緊密相連的，根據市場分析的研究對象，市場分析主要表現在兩個方面：行業特徵分析、行業發展趨勢分析。

1.行業特徵分析

行業分析是公司產品分析的前提，行業特徵是決定公司是否具有投資價值的重要因素之一。如果直接進行行業細分市場決策，會影響我們對產品未來發展的預測，因為我們不知道公司所在行業的發展現狀和公司在整個行業中的位置，因此首先有必要從行業進行分析。行業特徵分析主要包括行業的市場類型、經濟周期和生命周期三個部分。

l 市場類型分析。隨著行業中企業數量、產品性質、價格制訂和其他一些因素的變化，行業的經濟結構呈現不同的特徵，根據行業的經濟結構，可將行業基本上分為四種市場類型，即完全競爭、壟斷競爭、寡頭壟斷和完全壟斷。按照經濟效益的高低和產量的大小排列，四種市場類型依次為完全競爭、壟斷競爭、寡頭壟斷和完全壟斷;而按照價格的高低和可能獲得的利潤的大小排列，則次序正好相反，即依次為完全壟斷、寡頭壟斷、壟斷競爭和完全競爭。

l 經濟周期分析。各行業變動時，往往呈現出明顯的、可測的增長或衰退的格局。根據這些變動與國民經濟總體周期變動的密切程度不同，可以基本將行業分為增長型行業、周期型行業和防禦型行業。

l 生命周期分析。一般而言，每個行業都要經歷一個由成長到衰退的發展演變過程，這個過程便稱為行業的生命周期。與產品生命周期類似，行業的生命周期也可分為四個階段，即起步期、成長期、成熟期和衰退期，每個階段都有不同的表現特點，識別行業生命周期所處階段的主要指標有: 需求度、市場增長率、產品品類結構、競爭者數量、技術變革、用戶購買行為、進入壁壘及退出壁壘等。通過對行業市場類型、經濟周期和生命周期的分析、判斷，可以初步判定該行業這一時期盈利水平的高低、經營的穩定狀況等特徵，對後續的產品市場細分決策，選擇目標市場起指導作用。

2.行業發展趨勢分析

行業發展趨勢是建立在目前行業發展狀況的基礎上，對行業未來發展走向的一種預測。我們將從行業歷年經營狀況、行業成長性、行業安全性和行業發展驅動力四個方面進行分析。

l 行業歷年經營狀況。行業歷年經營狀況是分析該行業在某區域入市以來銷售額、利潤等的表現情況，通過各項目數據統計，可以將結果呈現在圖表中，便於後續分析。

l 行業成長性。行業成長性是指行業在一定時期內經營能力的發展狀況，它是衡量行業發展速度與穩定性的重要指標，可利用總資產增長率、固定資產增長率、主營業務增長率、主營利潤增長率和凈利潤增長率等指標進行評價。其中最重要的參考指標是主營業務年度增長率。整合公司三年以上的財報，主營業務年收入平均增長率連續穩定在50%以上的屬於高速發展，在30%~ 50%屬於快速增長，在10%~ 20%屬於穩定增長，10%以下的屬於緩慢增長，當然還有負增長。新興行業的增長率比傳統行業高，而傳統行業的增長穩定性要比新興行業好。

l 行業安全性。行業安全性是指行業的風險抵禦能力，安全性在經濟不景氣時的影響會非常大(例如經濟危機)。判斷行業安全性有行業企業數量占行業總體規模比例、行業增長率的穩定性、行業集中度、行業社會評價和政策四個指標。

l 行業發展驅動力。行業發展的驅動力是指能促使行業向前發展的力量，具體體現在行業需求、行業供給、成本、技術水平、政策激勵等方面，每一個驅動力有若干個驅動因素，例如，行業需求受人均GDP、人均可支配收入、經濟景氣指數等因素影響。公司可以根據不同行業分析其驅動力，明確驅動因素。關注重點驅動力，可以為公司的發展創造有利條件，促進行業與公司的快速發展。

❿ 干貨 零售行業的數據挖掘七步走

干貨：零售行業的數據挖掘七步走

文 | @ETwise
對於沃爾瑪、華潤萬家、百佳等零售大超市而言，每天都有很多客戶通過會員卡進行購買，不斷積累了很多銷售數據，如何利用這些數據，從數據中挖掘金礦，很值得每個商家去思考。盡管目前零售商有不少的IT系統去支撐企業常規的分析（如銷售量、銷售額、熱銷SKU等），但實際上還是未能從數據角度深入挖掘客戶的價值，僅僅從經營分析的角度來滿足了常規分析工作。
本文從個人的角度去談一下如何使用數據挖掘幫助零售商提升生意，讓數據真正地去指導企業經營，最大限度地發揮數據提供商業決策的作用。
第一、開展會員制能夠幫助企業採集更多會員數據，更有利於開展數據挖掘的工作，同時也有利於培養客戶忠誠度。
第一、開展會員制能夠幫助企業採集更多會員數據，更有利於開展數據挖掘的工作，同時也有利於培養客戶忠誠度。
在實施會員制的時候，必須要特別注意兩個關鍵信息的採集：會員卡ID、客戶聯系號碼或者郵箱，因為這兩個關鍵信息對信息採集及後期的精準營銷有很大的幫助作用。而微信、微博等社交媒體的橫行，若零售商能夠通過相關活動讓客戶關注企業的微信、微博，對培養客戶忠誠度也是有很大的幫助。
會員制有助於為企業培養眾多忠實的顧客，建立起一個長期穩定的市場，提高企業的競爭力。通過會員制，可以有效穩定老客戶，同時開發新顧客。因為零售商給會員提供的是優惠的價格，對新顧客吸引力很大，同時大部分會員卡是可以外借的，也給新客戶提供了機會，大大增加其成為會員的可能性。
會員制營銷能夠促進企業與顧客雙向交流。顧客成為會員後，通常能定期收到商家有關新商品的信息並了解商品信息和商家動態，有針對性地選購商品。除此之外，企業能夠及時了解消費者需求的變化，以及他們對產品、服務等方面的意見，為改進企業的營銷模式提供了依據。
輸入標題
第二、開展零售商的數據挖掘項目，必須要重點提供以下幾個表的關鍵信息：
銷售表：卡號、銷售店ID、銷售日期、產品名稱、產品價格、銷售數量、銷售金額、折扣等信息。
產品表：產品ID、產品名稱、建議零售價、實際銷售價、一級類別、二級類別、三級類別、四級類別、品牌等信息。
客戶表：卡號、發卡店ID、城市、號碼、郵箱、企業或個人標識、企業名稱、所在行業、地址等。
零售店表：店ID、店名、所屬城市、店等級等。
其中銷售表、產品表、客戶表比較重要，而產品表梳理對數據分析及數據挖掘團隊而言，是做好項目的關鍵，必須要耗費大量的時間。
輸入標題
第三、與零售商明確數據挖掘目的，能夠讓分析團隊與零售商之間獲得更大的信任，同時有利於項目的順利開展。
成熟的分析團隊，比較關注零售商的商業出發點，從客戶商業價值出發，抓住客戶關注點，一點一點地做好相應的落地分析工作。
客戶最常見想讓數據幫助其解答的幾大問題：
如何讓活躍的客戶購買更多的產品，最大程度地釋放其價值？
如何喚醒沉默客戶，讓其轉化為活躍客戶？
哪些客戶是我的重點客戶群？其有什麼樣的特徵？
哪些重點客戶流失了？為什麼流失？後期怎樣開展挽留手段？
……
輸入標題
第四、通過數據開展客戶細分，明確各個群體的特徵。
對於零售數據而言，必須要深入零售行業兩大客戶群：企業及個人。企業客戶的特徵和個人客戶的特徵有很大的區別。
企業特徵主要表現：采購量比較大，經常進行團購或批發，銷售量和銷售額都比較大，為零售商的重點客戶群。盡管數量不多，但是卻貢獻了零售商的60%以上的銷售額。而企業的行為經常有：超大型采購、中型采購、一般采購。對企業數據挖掘，需要深入了解企業的所屬行業、采購額度、采購規律、采購產品偏好、是否流失、流失的原因調查等信息，有助於幫助零售商開展相應的營銷策略。
對於個人，則需要關注哪些是活躍客戶、哪些是新增客戶、哪些是沉默客戶、客戶價值是怎樣的、哪些節日是重點高峰期、偏好的產品是哪些等等，這些有助於零售商開展銷售、備貨等工作。
第五、結合5W1H分析法開展零售分析與挖掘。
What：銷售情況怎麼樣？有多少用戶？來了多少次？每次消費多少錢？買了什麼東西…….
Where：哪些門店銷售最好？為什麼呢？（交通、地區等）…….
When：哪個月份銷售得最好？哪個節日是銷售高峰期…….
Who：是哪些客戶？有什麼樣的特徵？偏好買哪些產品？產品規格是怎麼樣的…….
Why：為什麼買哪些產品？為什麼買那麼多？會不會繼續購買…….
How：怎樣提高客戶重購？怎樣喚醒客戶？怎麼進行交叉銷售？怎樣幫助鋪貨……
第六、協助零售商開展營銷活動設計、營銷活動執行、營銷評估與優化。
因為數據挖掘是一個閉環的流程，不是撰寫挖掘報告、輸出營銷客戶名單就是項目成功的，必須協助零售商開展相應的營銷設計、營銷活動執行、營銷評估及優化工作。從而確保數據挖掘有效落地，為客戶真實產生商業價值，擴大生意規模。
營銷活動設計常有：優惠打折、派發試用裝、贈送禮品、多倍積分等，可以通過不同的細分客戶群有針對性地開展不同的營銷活動，並計算不同群體及不同活動的投入產出比，便於後期不斷優化數據挖掘規則。
第七、關鍵成果固化IT系統，實現數據挖掘成果固化落地。
對於零售商而言，數據挖掘是個不大不小的投入，對於關鍵的成果輸出，總希望能夠把成果規則進行IT固化，實現自動代替手工操作，這個時候經常需要搭建一個成果固化模塊或系統，讓數據挖掘能夠最大限度幫助企業。