零售中数据分析的一些具体使用

面对现在的零售行业，数据分析已经越来越多的使用在当中了，下面就一起来了解一下零售业中数据分析的具体使用。

1、市场购物车分析

市场购物篮分析可被视为零售业中数据分析的传统工具。 零售商多年来一直从中获利。

这个过程主要取决于通过客户交易收集的大量数据的组织。未来的决策和选择可以通过这个工具大规模预测。了解篮子中的当前项目以及所有喜欢，不喜欢和预览对于零售商在布局组织，价格制定和内容放置方面是有益的。分析通常通过规则挖掘算法进行。

2、供应链分析

销量预测是供应链优化的重要环节之一。传统的预测方法数据质量差，没有科学模型支持，企业销售、生产、采购等各部门都有各自销售预测结果，导致预测结果不统一，无法实际应用。

根据历史数据采用机器学习的方法进行预测，通过产品特征，如新品、成长性产品、小众品牌或助力产品，选用不同的算法模型，再根据结果实现区域分层指标调节，自动优化分解销售指标，通过预测结果各部门协同校准，有效解决企业销售预测问题，进而指导供应链优化。

3、价格优化

总消费者中有60％认为购买任何产品的主要原因是价格。数据分析引入了解决此问题的新方法。各种价格优化技术可帮助零售商确定其产品的适当价格。随机购物、位置细节、客户细分等是用于价格优化的一些工具。

这些你都知道了吗？