亚马逊日本站坠落防护安全装备合规报告标准：JIST8165办理
对零售行业来说，顾客是利润来源，而会员是顾客中的重点关注群体。不管是想要快速抢占市场，还是提升销售利润，都需要围绕会员顾客来展开，因此在零售数字化运营管理中，会员数据分析也就占据了重要地位。那么，在零售数据分析中，该怎么分析会员数据，又可以从中挖掘出哪些信息辅助零售数字化运营管理？
我们从奥威bi数据可视化工具的bi报表体验平台找到了一份服装零售行业的会员RFM分析报表作为例子，一起来看看在零售数据分析中能够借助大量会员数据分析出哪些信息，又将给零售数字化运营带来哪些影响。
首先，根据会员顾客的消费频率、消费占比以及金额等将其分为为一般发展客户、重要发展客户、重要价值客户、重要挽留客户、一般价值客户。这一步主要是为了后续的会员分类数据可视化分析打下基础。让零售管理层对不同类型的会员有着更为直观地认识。
接着，根据上述的会员分类，对各个类型进行会员消费结构、数量结构、客单价、折扣率、会员RFM分布、会员客单价分布、会员RFM清单分析。由此发掘不同类型会员的消费占比、数量占比以及客单价、折扣率水平等，从而对各个不同类型会员顾客的消费能力与潜力有更为数字化的认识。
下面就以一般发展客户为例，看看能够给从中得到哪些服装零售会员信息。
从会员消费结合、会员数量结构、客单价、折扣率三张数据可视化图表可看出，在该服装零售的销售活动中，一般发展客户不论消费占比还是数量占比都是最大的，但是在客单价上却仅仅刚够得上中等，不是最好的，也不是最差的。消费金额也远远低于非会员顾客。可见一般发展客户目前的消费水平较低，未来仍有较大的上升空间。服装零售企业在制定销售计划时可为一般发展客户提供价格适中的商品，提高客单价、消费金额。
具体的还需双击一般发展客户进行钻取它们的品类消费、品类价格毛利带分析等报表进一步收集信息再做决策。
双击智能钻取效果图
接着再看会员RFM分布、会员客单价分布以及会员RFM清单。
不难看出，一般发展客户的未消费天数通常较长，消费次数较低，平均的未消费天数维持在127.5天，平均消费次数维持在10.05次，消费金额上通常都维持在800+。这就说明了该服装零售企业需要指定促销计划，提高一般发展客户的消费频率，增加客户回头率、提高客单价。
再分析完一般发展客户后，用户可以单击其他类型的会员数据来按类了解不同类型会员的消费表现，区分哪些会员需要加大营销力度；哪些客单价高、消费频率地的，需要进一步提升消费频率……
这样按类分析后，才能针对不同类型的顾客制定专属营销策略，提高服装零售的客单价、销售金额与利润。该bi零售会员数据分析报表已分享至奥威bi数据可视化工具的bi报表体验中心，感兴趣的朋友可随时前往体验一下具体效果。
另外，奥威bi数据可视化工具已将bi经验和服装零售行业共性分析需求相结合，形成一套完善的、系统化的服装零售数据分析解决方案，可帮助服装零售企业更快、更稳地搭建起企业级智能零售数据可视化分析平台，更快地落实数字化运营管理。有兴趣的朋友也可前往服装零售数据分析解决方案的专题页面了解一下！
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