随着移动互联网十年红利期的结束，线上流量成本越来越贵，许多企业纷纷将线上业务转移至线下，如大家耳熟能详的三只松鼠等品牌；同时传统零售中也出了现象级的品牌，比如周黑鸭、名创优品等。他们的背后都反应了零售行业哪些规律呢？有哪些值得我们借鉴和学习？今天我们就来说说零售行业的数据分析。
数据分析对零售的重要性
经历了十几年的信息化高度发展，企业积攒了大量的宝贵数据。但面对数据这个“金矿”，各家企业由于经营模式、管理风格、重视程度、资金投入等不同，对于这个“金矿”的挖掘程度有极大的不同，零售数据的分析应用均处在不同的阶段，甚至出现的“两极分化”的局面。
如今，中国零售业所面临最大挑战就是顾客和市场需求复杂多变，比起人的经验主义来做决策，只有实时的数据分析和反馈才能适应更快的变化。零售的本质离不开人、货、场这三个核心，并围绕这三个核心提升运营的效率，也就是线上线下的成功融合，并对数据进行收集、整理、分析，实现可预测、可指导的“数据化管理”。
数据是工具，各个指标是我们看问题的不同维度。业务是核心，数据是辅助，所以一定要努力去理解生意，理解一线，理解零售。否则做的只是一些纸上谈兵的工作。如果不考虑实际店铺情况，用既有的数据标准套到任何一个案例都会贻笑大方。而作为数据人员，一旦分析数据的能力被人质疑，那他的工作真的会变得特别困难。
零售行业数据分析场景
市场方面，结合用户画像分析和便利店流量分析（尤其是新增流量），分析客群偏好，确立市场定位，服务于便利店基于用户偏好的长期市场扩张战略。
运营方面，着重于用户日常运营，在把握用户概况的同时，通过线上线下用户消费行为分析，从周和单日的维度解析市场状况，助力便利店打通线上线下渠道，实现精细化运营。
营销方面，结合自定义用户分群，针对用户对促销活动不同的敏感程度，制定短期营销方案，完成活动监测和活动复盘，服务与便利店短期促销活动管理。
对业务场景的细化，起到如下重要作用：对外，增强看板实用性，体现精细化运营特点，同时场景指标经过与行业人士沟通，与真实业务结合度较高（如对于订单量和订单金额的分布等重点指标，市场人员主要
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