玩具出口欧洲需要做什么测试？
零售行业要实现数据化运营管理，就少不了整合各个ERP、系统平台的数据做精细化的零售数据分析，这其中就涉及零售的各个环节，如常见的销售环节、库存环节以及采购环节。那么，采购环节的零售数据分析怎么做？
总的来说，在零售行业的采购环节需要做的数据分析有两大类，一类是三度分析；另一类则是覆盖率（铺货率）、采销匹配度。
1、三度分析
零售数据分析中的三度分析主要指商品广度、宽度、深度数据分析，同时还有相应的百分比分析。具体的公式如下：
广度=采购的商品品类数
广度比=采购的商品品类数/可采购的商品总品类数*100%
宽度=采购的SKU数
宽度比=采购的SKU总数/可采购的商品SKU总数*100%
深度=采购的商品总数量/采购的SKU总数
深度比=深度/采购的目标深度*100%
在零售数据分析中，我们可以根据以上公式，结合数据可视化图表迅速开发出一张有助于迅速发现零售行业“进存销”关系的零售数据分析可视化报表。
注：进，指商品采购环节；存，指库存管理环节；销，指商品销售环节。这三者共同组成了零售行业商品分析，是零售数据分析中无法忽略的关键点。
商品三度分析截图
2、覆盖率（铺货率）、采销匹配度分析
商品采购前，需要知道哪些商品需要加大采购量，哪些减少采购；采购后需要关键各品类商品的销售情况，合理调整新一轮采购结构。可见不管是采购前还是采购后，采购和销售环节的关系都十分密切，需随时加以关注。在零售数据分析中，我们需要根据商品的覆盖度（铺货率）、采销匹配度指标来展开商品采购分析。
覆盖度（铺货率）=某品类产品的销售店铺数/适合销售该产品的总店铺数
采销匹配度=销售采购的对比图
如上图，根据覆盖度、采销匹配度展开点、线、面的零售行业商品采购分析。
点，即铺货率和采购度；线，即铺货率和采购度的趋势分析；面，即采销匹配度、采购的SKU、品类和商品数量的门店分布以及三度的简表。
采购环节的数据分析固然是零售行业数据可视化分析中不可缺少的一环，但除此之外还有供应链、价格、竞争对手、库存、销售等环节的零售数据可视化分析，涉及的数据量大、数据源多，建议采用专业的零售数据解决方案来加快智能零售数据可视化分析平台建设，实行系统化、标准化的零售数据分析。
奥威软件的零售BI解决方案，是一套建立在丰富BI经验上的标准化、系统化零售行业数据分析解决方案，预设包括生产、采购、销售等多个环节的零售数据分析模型，可帮助零售行业快速整合多个数据源，搭建数据共享的智能零售数据可视化分析平台。有意者可前往奥威软件零售BI解决方案的专题页面深入了解一下！
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