零售是一個時時刻刻都在與數據打交道的行業，主要利潤源自所經營的成千上萬個商品，這些商品的一進一存一出，形成了零售行業的龐大數據集，這些數據集又組成了零售業的生命鏈條。原則上說，在這個鏈條上滾動的商品應該有獨立的角色定位，有自已獨特的使命，有規定的運營軌跡，因為只有這樣，角色與角色之間才不會因錯位而發生損傷，也才不會因沒有軌跡而只能堆積在角落里。但事實上，面對成千上萬個商品、成千上萬個角色、成千上萬個軌跡，成千上萬個數據集，想弄清楚誰該是誰，想安排妥當誰誰誰的位置，想做一次系統的、精準的戰略運作，并不是一件容易的事，因為這涉及到數據的挖掘、提取和分析。

一、數據分析的基礎

1、要有數據的積累。數據分析首先是建立在數據積累基礎上的，經過多年的信息化積累，中國的零售藥店大多已有了二年以上比較準確的經營數據，這些數據包括實點銷售數據（零售為POS數據）、市場數據、競爭對手數據和購物者研究數據等等。其中以銷售數據最為容易收集，也最為重要，因為只要有業務系統，只要在運營，零售的POS數據就會存在，而其它數據的積累，不同的企業根據各自運營的成熟度和策略的不同，有著很大的差距。這些數據對于零售人來說，就像一座巨大的金礦，其中蘊含的商機、積累的經驗、經歷過的教訓，對下一步的運營指導有著非常大的實用意義。

2、要有角色定位（要有維度的劃分）

    要想做數據分析，就要對所經營的商品及經營的工作做好規劃，也就是要把分析的內容做角色定義，并要將這些角色劃分好軌道，只有這樣，數據分析才能給出指導結果，才會讓運營者看清楚，這些角色是不是勝任，這些角色是不是按著我們劃分的軌道在運營，也才能找出偏差，并進而復制優質的運營模式。

    角色的劃分是多維度的，比如：感冒清熱沖劑，它的角色定位就可以有以幾種，在功能維度里面，是感冒清熱類的；在價格維度里面，可能是中價格帶的；在品相維度里面，是目標性的；在資金管理維度（付款類型）里面是現款購買的；在顧客管理維度里面（會員），是優惠型的；在銷售性質維度里面，屬名優商品；還可以再細分，這些維度分的越細，分析的結果也就越準確，這種從多角度地對一個商品集或單一商品進行分析，是全方位的，也是精細的，系統的，準確的。

3、要有一個完善的指標設計和準確的數據提取方法

    指標是數據分析的重要內容，它和維度就像數據分析的兩個翅膀，缺任何一個都完成不了帶動運營飛翔的任務，而設計的完整與否，設計的好與壞，直接關系到飛翔的速度和質量。行業內對此見仁見智的比較多，各企業可以據自已的情況進行參考。

    對于數據提取的方法，也就是數據的來源，這個看似簡單又容易被忽略的內容，個人認為是數據分析的命門。因為如果從源頭就錯了，那么后面的過程和得到的結果再讓人心動，也沒有實質的意義。

二、數據分析工具的發展

    在中國醫藥零售企業的信息化系統中，大多沒有數據分析系統，從數據分析的工具角度來看，目前與國外的先進企業差距比較大，如與沃爾瑪等先進行業或企業龐大的數據支持系統相比，我們國內醫藥零售行業的數據分析工具可以說處于比較原始的手工時代。

    國內企業最常用的工具是一些ERP軟件提供的業務報表，方法是，從報表中獲取原始數據，然后導入EXCEL表格進行分析，這種方法不僅對從業的人員的專業要求比較高，并且時效性也比較差，因為是在一個平面內進行，有時還會因分析方法無法兼顧全面而存在誤差，同時數據提取也是一個不小的難題，因為僅僅從已有的業務系統中整理出有價值的原始數據，有很多企業至少需要一個星期的時間，并且提取出來的數據還不一定準確。有一些大的企業較早地應用了一些簡單的BI開發平臺，但因為操作比較復雜，所以效果也不是非常好。從趨勢上看，國內其它行業數據分析的市場份額多被國際大的IT公司所占有，并且數據分析軟件價比天文數字，由于國內醫藥零售企業對這一塊資金投入的有限，所以一直以來，高價位的BI工具一直離中國的零售行業比較遠，所以有很多零售人一直把數據分析系統和業務報表混為一談。但讓人欣慰的是，最近一兩年，IT界對醫藥零售的數據分析市場也開始關注，國內IT界也有一些有針對性的數據分析軟件研發出爐，在克服了資金投入的高門檻，又兼顧了國內醫藥零售行業的實際運營的情況下，數據分析軟件的優勢顯而易見，也許不久的將來，數據分析軟件的無縫提取數據接口，分析形式的靈活、快捷，操作的簡單方便……，將給醫藥零售業的數據分析注入新的活力。

三、數據分析在實際運營中的幾點應用

1、數據分析軟件加快了企業的反應速度。

    有一家零售連鎖店是應用業務系統比較早的店，從開業之初就引入了ERP系統，因為自己有非常專業的信息維護人員，所以報表的應用非常早，到后來，這家企業從總部到門店的報表總數達到一百二十多個，但依然滿足不了使用的需要，并且一些經營數據經常出現偏差，季度和年度的決策會議總會因為一些匯總數據需要大量時間整理而滯后，月度匯總數據因為沒有時效性，而缺乏應有的效果，并且專業的人員做這項工作也比較累，后來，他們引入了數據分析系統，這種情況有了很大的改善，在開會的時候，可以直接打開數據分析系統，各種數據一目了然，并且全是時下最新的數據，這些數據分析結果對相關經營者的震撼非常大，改進和提高的措施也因此制定和貫徹的非常及時，階段性指導效果非常明顯。

2、數據分析對品類管理的支持作用

    品類管理是目前在中國的零售行業炙手可熱的名詞，但有一點大家也都得承認，談品類管理的思想容易，談品類管理的操作要難得多，品類管理是以品類為單位，以數據為基礎的科學管理方法。也正是因為這數據這一詞，我們目前看到最多的還是思想，因為不解決根本的數據源和數據工具，包括數據分析的方法問題，要想讓品類管理真正地著陸，落實到實際的運營中，恐怕只能是紙上談兵。

下面的兩個例子是筆者在一家應用數據分析軟件來指導品類管理的例子

例一、利用數據分析軟件檢查某一中類商品結構的合理性。

下面的截圖中是按銷售功能分類的補益類藥品的各價格帶、各銷售性質的商品分布的情況，用數據分析系統，半分鐘就可以得到如下表的結果

    從截圖的表中可以看到，補益類的商品結構不是非常的合理，高毛利商品偏少，普通的商品偏多，這種情況的應對應該是，如果商品的選擇達不到做主推商品的條件，那么要在普通商品類別中，加強較高毛利商品的篩選或做高毛利商品的談判。增加高毛利商品在高中低各價格帶的分布，從而提高該類商品的獲利能力。同時，因為補益類藥品涉及的小類比較多，所以，在此基礎上，還要再追蹤到各小類及至各單品來看問題，從整體上做好產品線的設計。

例二、數據分析對庫存的指導作用。

庫存的控制指標很多，最重要的幾個指標是庫存額度（總資金投入情況），周轉天數（資金周轉情況），當前庫存的可銷天數（商品滯銷情況）。

為了全面評估庫存的合理性，不只要從表面的庫存表現來看問題，還要看庫存的分布是不是合理，如果三大指標從不同的維度上看，都是合理的，那么庫存才真正接近合理，這些維度至少包括，商品的付款方式、商品的銷售功能分類、商品的價格帶分類，商品的品相分類等，并且最終要追蹤到單品所扮演角色上面，這樣從全局到微觀都合理，那么庫存才是合理的。

下圖是數據分析軟件對婦科西藥的外用小類的單品中，不同付款類型商品庫存情況的分析，QC代表主推商品中按實銷實結，每月結算的付款標識。

從表中可以看出，ID為32028的商品，庫存過大，雖然是實銷實結，但如果每家店都是這樣壓貨，那么會增加主推商品這類付款類型商品的整體庫存，這類商品雖然是實銷實結，按月結算一次，但在保證物流配送的情況下，如果能實現控制在一個月內的周轉，那么第一會帶來新鮮資金的利用，第二，也會因為減少了供應商在本企業放置的庫存資金，從而給這個商品爭取更好的政策。當然了，這只是從表中的表面現象得出的結論，要想真正看這個商品的庫存合不合理，還要看這個商品的引進時間，引進資源跟進，和銷售趨勢變化等情況。

四、小結

數據分析對零售運營的支持作用是毋用置疑的。雖然使用工具不同，結果也不同，但做總比不做要好，做的全比做的單一要好，做的早比做的晚要好。數據分析最大的意義在于使零售業的運營有跡可循，使成功能夠復制，個人認為，沒有數據分析的支持，任何企業也走不到最先進的行列里。

北京瑞商源科技有限責任公司
市場總監：張曉
 郵箱：[email protected]文章來源：藥店管理品類管理學習實戰--瑞商網

一、數據分析的基礎

1、要有數據的積累。數據分析首先是建立在數據積累基礎上的，經過多年的信息化積累，中國的零售藥店大多已有了二年以上比較準確的經營數據，這些數據包括實點銷售數據（零售為POS數據）、市場數據、競爭對手數據和購物者研究數據等等。其中以銷售數據最為容易收集，也最為重要，因為只要有業務系統，只要在運營，零售的POS數據就會存在，而其它數據的積累，不同的企業根據各自運營的成熟度和策略的不同，有著很大的差距。這些數據對于零售人來說，就像一座巨大的金礦，其中蘊含的商機、積累的經驗、經歷過的教訓，對下一步的運營指導有著非常大的實用意義。

2、要有角色定位（要有維度的劃分）

    要想做數據分析，就要對所經營的商品及經營的工作做好規劃，也就是要把分析的內容做角色定義，并要將這些角色劃分好軌道，只有這樣，數據分析才能給出指導結果，才會讓運營者看清楚，這些角色是不是勝任，這些角色是不是按著我們劃分的軌道在運營，也才能找出偏差，并進而復制優質的運營模式。

    角色的劃分是多維度的，比如：感冒清熱沖劑，它的角色定位就可以有以幾種，在功能維度里面，是感冒清熱類的；在價格維度里面，可能是中價格帶的；在品相維度里面，是目標性的；在資金管理維度（付款類型）里面是現款購買的；在顧客管理維度里面（會員），是優惠型的；在銷售性質維度里面，屬名優商品；還可以再細分，這些維度分的越細，分析的結果也就越準確，這種從多角度地對一個商品集或單一商品進行分析，是全方位的，也是精細的，系統的，準確的。

3、要有一個完善的指標設計和準確的數據提取方法

    指標是數據分析的重要內容，它和維度就像數據分析的兩個翅膀，缺任何一個都完成不了帶動運營飛翔的任務，而設計的完整與否，設計的好與壞，直接關系到飛翔的速度和質量。行業內對此見仁見智的比較多，各企業可以據自已的情況進行參考。

    對于數據提取的方法，也就是數據的來源，這個看似簡單又容易被忽略的內容，個人認為是數據分析的命門。因為如果從源頭就錯了，那么后面的過程和得到的結果再讓人心動，也沒有實質的意義。

二、數據分析工具的發展

    在中國醫藥零售企業的信息化系統中，大多沒有數據分析系統，從數據分析的工具角度來看，目前與國外的先進企業差距比較大，如與沃爾瑪等先進行業或企業龐大的數據支持系統相比，我們國內醫藥零售行業的數據分析工具可以說處于比較原始的手工時代。

    國內企業最常用的工具是一些ERP軟件提供的業務報表，方法是，從報表中獲取原始數據，然后導入EXCEL表格進行分析，這種方法不僅對從業的人員的專業要求比較高，并且時效性也比較差，因為是在一個平面內進行，有時還會因分析方法無法兼顧全面而存在誤差，同時數據提取也是一個不小的難題，因為僅僅從已有的業務系統中整理出有價值的原始數據，有很多企業至少需要一個星期的時間，并且提取出來的數據還不一定準確。有一些大的企業較早地應用了一些簡單的BI開發平臺，但因為操作比較復雜，所以效果也不是非常好。從趨勢上看，國內其它行業數據分析的市場份額多被國際大的IT公司所占有，并且數據分析軟件價比天文數字，由于國內醫藥零售企業對這一塊資金投入的有限，所以一直以來，高價位的BI工具一直離中國的零售行業比較遠，所以有很多零售人一直把數據分析系統和業務報表混為一談。但讓人欣慰的是，最近一兩年，IT界對醫藥零售的數據分析市場也開始關注，國內IT界也有一些有針對性的數據分析軟件研發出爐，在克服了資金投入的高門檻，又兼顧了國內醫藥零售行業的實際運營的情況下，數據分析軟件的優勢顯而易見，也許不久的將來，數據分析軟件的無縫提取數據接口，分析形式的靈活、快捷，操作的簡單方便……，將給醫藥零售業的數據分析注入新的活力。

三、數據分析在實際運營中的幾點應用

1、數據分析軟件加快了企業的反應速度。

    有一家零售連鎖店是應用業務系統比較早的店，從開業之初就引入了ERP系統，因為自己有非常專業的信息維護人員，所以報表的應用非常早，到后來，這家企業從總部到門店的報表總數達到一百二十多個，但依然滿足不了使用的需要，并且一些經營數據經常出現偏差，季度和年度的決策會議總會因為一些匯總數據需要大量時間整理而滯后，月度匯總數據因為沒有時效性，而缺乏應有的效果，并且專業的人員做這項工作也比較累，后來，他們引入了數據分析系統，這種情況有了很大的改善，在開會的時候，可以直接打開數據分析系統，各種數據一目了然，并且全是時下最新的數據，這些數據分析結果對相關經營者的震撼非常大，改進和提高的措施也因此制定和貫徹的非常及時，階段性指導效果非常明顯。

2、數據分析對品類管理的支持作用

    品類管理是目前在中國的零售行業炙手可熱的名詞，但有一點大家也都得承認，談品類管理的思想容易，談品類管理的操作要難得多，品類管理是以品類為單位，以數據為基礎的科學管理方法。也正是因為這數據這一詞，我們目前看到最多的還是思想，因為不解決根本的數據源和數據工具，包括數據分析的方法問題，要想讓品類管理真正地著陸，落實到實際的運營中，恐怕只能是紙上談兵。

下面的兩個例子是筆者在一家應用數據分析軟件來指導品類管理的例子

例一、利用數據分析軟件檢查某一中類商品結構的合理性。

下面的截圖中是按銷售功能分類的補益類藥品的各價格帶、各銷售性質的商品分布的情況，用數據分析系統，半分鐘就可以得到如下表的結果

    從截圖的表中可以看到，補益類的商品結構不是非常的合理，高毛利商品偏少，普通的商品偏多，這種情況的應對應該是，如果商品的選擇達不到做主推商品的條件，那么要在普通商品類別中，加強較高毛利商品的篩選或做高毛利商品的談判。增加高毛利商品在高中低各價格帶的分布，從而提高該類商品的獲利能力。同時，因為補益類藥品涉及的小類比較多，所以，在此基礎上，還要再追蹤到各小類及至各單品來看問題，從整體上做好產品線的設計。

例二、數據分析對庫存的指導作用。

庫存的控制指標很多，最重要的幾個指標是庫存額度（總資金投入情況），周轉天數（資金周轉情況），當前庫存的可銷天數（商品滯銷情況）。

為了全面評估庫存的合理性，不只要從表面的庫存表現來看問題，還要看庫存的分布是不是合理，如果三大指標從不同的維度上看，都是合理的，那么庫存才真正接近合理，這些維度至少包括，商品的付款方式、商品的銷售功能分類、商品的價格帶分類，商品的品相分類等，并且最終要追蹤到單品所扮演角色上面，這樣從全局到微觀都合理，那么庫存才是合理的。

下圖是數據分析軟件對婦科西藥的外用小類的單品中，不同付款類型商品庫存情況的分析，QC代表主推商品中按實銷實結，每月結算的付款標識。

從表中可以看出，ID為32028的商品，庫存過大，雖然是實銷實結，但如果每家店都是這樣壓貨，那么會增加主推商品這類付款類型商品的整體庫存，這類商品雖然是實銷實結，按月結算一次，但在保證物流配送的情況下，如果能實現控制在一個月內的周轉，那么第一會帶來新鮮資金的利用，第二，也會因為減少了供應商在本企業放置的庫存資金，從而給這個商品爭取更好的政策。當然了，這只是從表中的表面現象得出的結論，要想真正看這個商品的庫存合不合理，還要看這個商品的引進時間，引進資源跟進，和銷售趨勢變化等情況。

四、小結

數據分析對零售運營的支持作用是毋用置疑的。雖然使用工具不同，結果也不同，但做總比不做要好，做的全比做的單一要好，做的早比做的晚要好。數據分析最大的意義在于使零售業的運營有跡可循，使成功能夠復制，個人認為，沒有數據分析的支持，任何企業也走不到最先進的行列里。

北京瑞商源科技有限責任公司
市場總監：張曉
 郵箱：[email protected]文章來源：藥店管理品類管理學習實戰--瑞商網

一、數據分析的基礎

1、要有數據的積累。數據分析首先是建立在數據積累基礎上的，經過多年的信息化積累，中國的零售藥店大多已有了二年以上比較準確的經營數據，這些數據包括實點銷售數據（零售為POS數據）、市場數據、競爭對手數據和購物者研究數據等等。其中以銷售數據最為容易收集，也最為重要，因為只要有業務系統，只要在運營，零售的POS數據就會存在，而其它數據的積累，不同的企業根據各自運營的成熟度和策略的不同，有著很大的差距。這些數據對于零售人來說，就像一座巨大的金礦，其中蘊含的商機、積累的經驗、經歷過的教訓，對下一步的運營指導有著非常大的實用意義。

2、要有角色定位（要有維度的劃分）

    要想做數據分析，就要對所經營的商品及經營的工作做好規劃，也就是要把分析的內容做角色定義，并要將這些角色劃分好軌道，只有這樣，數據分析才能給出指導結果，才會讓運營者看清楚，這些角色是不是勝任，這些角色是不是按著我們劃分的軌道在運營，也才能找出偏差，并進而復制優質的運營模式。

    角色的劃分是多維度的，比如：感冒清熱沖劑，它的角色定位就可以有以幾種，在功能維度里面，是感冒清熱類的；在價格維度里面，可能是中價格帶的；在品相維度里面，是目標性的；在資金管理維度（付款類型）里面是現款購買的；在顧客管理維度里面（會員），是優惠型的；在銷售性質維度里面，屬名優商品；還可以再細分，這些維度分的越細，分析的結果也就越準確，這種從多角度地對一個商品集或單一商品進行分析，是全方位的，也是精細的，系統的，準確的。

3、要有一個完善的指標設計和準確的數據提取方法

    指標是數據分析的重要內容，它和維度就像數據分析的兩個翅膀，缺任何一個都完成不了帶動運營飛翔的任務，而設計的完整與否，設計的好與壞，直接關系到飛翔的速度和質量。行業內對此見仁見智的比較多，各企業可以據自已的情況進行參考。

    對于數據提取的方法，也就是數據的來源，這個看似簡單又容易被忽略的內容，個人認為是數據分析的命門。因為如果從源頭就錯了，那么后面的過程和得到的結果再讓人心動，也沒有實質的意義。

二、數據分析工具的發展

    在中國醫藥零售企業的信息化系統中，大多沒有數據分析系統，從數據分析的工具角度來看，目前與國外的先進企業差距比較大，如與沃爾瑪等先進行業或企業龐大的數據支持系統相比，我們國內醫藥零售行業的數據分析工具可以說處于比較原始的手工時代。

    國內企業最常用的工具是一些ERP軟件提供的業務報表，方法是，從報表中獲取原始數據，然后導入EXCEL表格進行分析，這種方法不僅對從業的人員的專業要求比較高，并且時效性也比較差，因為是在一個平面內進行，有時還會因分析方法無法兼顧全面而存在誤差，同時數據提取也是一個不小的難題，因為僅僅從已有的業務系統中整理出有價值的原始數據，有很多企業至少需要一個星期的時間，并且提取出來的數據還不一定準確。有一些大的企業較早地應用了一些簡單的BI開發平臺，但因為操作比較復雜，所以效果也不是非常好。從趨勢上看，國內其它行業數據分析的市場份額多被國際大的IT公司所占有，并且數據分析軟件價比天文數字，由于國內醫藥零售企業對這一塊資金投入的有限，所以一直以來，高價位的BI工具一直離中國的零售行業比較遠，所以有很多零售人一直把數據分析系統和業務報表混為一談。但讓人欣慰的是，最近一兩年，IT界對醫藥零售的數據分析市場也開始關注，國內IT界也有一些有針對性的數據分析軟件研發出爐，在克服了資金投入的高門檻，又兼顧了國內醫藥零售行業的實際運營的情況下，數據分析軟件的優勢顯而易見，也許不久的將來，數據分析軟件的無縫提取數據接口，分析形式的靈活、快捷，操作的簡單方便……，將給醫藥零售業的數據分析注入新的活力。

三、數據分析在實際運營中的幾點應用

1、數據分析軟件加快了企業的反應速度。

    有一家零售連鎖店是應用業務系統比較早的店，從開業之初就引入了ERP系統，因為自己有非常專業的信息維護人員，所以報表的應用非常早，到后來，這家企業從總部到門店的報表總數達到一百二十多個，但依然滿足不了使用的需要，并且一些經營數據經常出現偏差，季度和年度的決策會議總會因為一些匯總數據需要大量時間整理而滯后，月度匯總數據因為沒有時效性，而缺乏應有的效果，并且專業的人員做這項工作也比較累，后來，他們引入了數據分析系統，這種情況有了很大的改善，在開會的時候，可以直接打開數據分析系統，各種數據一目了然，并且全是時下最新的數據，這些數據分析結果對相關經營者的震撼非常大，改進和提高的措施也因此制定和貫徹的非常及時，階段性指導效果非常明顯。

2、數據分析對品類管理的支持作用

    品類管理是目前在中國的零售行業炙手可熱的名詞，但有一點大家也都得承認，談品類管理的思想容易，談品類管理的操作要難得多，品類管理是以品類為單位，以數據為基礎的科學管理方法。也正是因為這數據這一詞，我們目前看到最多的還是思想，因為不解決根本的數據源和數據工具，包括數據分析的方法問題，要想讓品類管理真正地著陸，落實到實際的運營中，恐怕只能是紙上談兵。

下面的兩個例子是筆者在一家應用數據分析軟件來指導品類管理的例子

例一、利用數據分析軟件檢查某一中類商品結構的合理性。

下面的截圖中是按銷售功能分類的補益類藥品的各價格帶、各銷售性質的商品分布的情況，用數據分析系統，半分鐘就可以得到如下表的結果

    從截圖的表中可以看到，補益類的商品結構不是非常的合理，高毛利商品偏少，普通的商品偏多，這種情況的應對應該是，如果商品的選擇達不到做主推商品的條件，那么要在普通商品類別中，加強較高毛利商品的篩選或做高毛利商品的談判。增加高毛利商品在高中低各價格帶的分布，從而提高該類商品的獲利能力。同時，因為補益類藥品涉及的小類比較多，所以，在此基礎上，還要再追蹤到各小類及至各單品來看問題，從整體上做好產品線的設計。

例二、數據分析對庫存的指導作用。

庫存的控制指標很多，最重要的幾個指標是庫存額度（總資金投入情況），周轉天數（資金周轉情況），當前庫存的可銷天數（商品滯銷情況）。

為了全面評估庫存的合理性，不只要從表面的庫存表現來看問題，還要看庫存的分布是不是合理，如果三大指標從不同的維度上看，都是合理的，那么庫存才真正接近合理，這些維度至少包括，商品的付款方式、商品的銷售功能分類、商品的價格帶分類，商品的品相分類等，并且最終要追蹤到單品所扮演角色上面，這樣從全局到微觀都合理，那么庫存才是合理的。

下圖是數據分析軟件對婦科西藥的外用小類的單品中，不同付款類型商品庫存情況的分析，QC代表主推商品中按實銷實結，每月結算的付款標識。

從表中可以看出，ID為32028的商品，庫存過大，雖然是實銷實結，但如果每家店都是這樣壓貨，那么會增加主推商品這類付款類型商品的整體庫存，這類商品雖然是實銷實結，按月結算一次，但在保證物流配送的情況下，如果能實現控制在一個月內的周轉，那么第一會帶來新鮮資金的利用，第二，也會因為減少了供應商在本企業放置的庫存資金，從而給這個商品爭取更好的政策。當然了，這只是從表中的表面現象得出的結論，要想真正看這個商品的庫存合不合理，還要看這個商品的引進時間，引進資源跟進，和銷售趨勢變化等情況。

四、小結

數據分析對零售運營的支持作用是毋用置疑的。雖然使用工具不同，結果也不同，但做總比不做要好，做的全比做的單一要好，做的早比做的晚要好。數據分析最大的意義在于使零售業的運營有跡可循，使成功能夠復制，個人認為，沒有數據分析的支持，任何企業也走不到最先進的行列里。

北京瑞商源科技有限責任公司
市場總監：張曉
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