随着科技的发展和消费者行为的改变，传统零售行业正在经历一次革命性的转变。这就是新零售的到来。新零售不仅仅是将线上和线下的购物体验融合在一起，更重要的是通过大数据和人工智能等技术手段，深入了解消费者的需求，提供个性化的产品和服务。那么到底什么是新零售指标体系呢，跟着小编一起往下学习吧~
新零售
在知道什么是新零售之前，我们先明确传统零售的概念：传统零售业是指将商品从供应商或制造商购买后，以个人消费者为主要目标群体进行销售的商业活动。传统的零售业主要通过实体店铺进行销售，包括百货商店、超市、便利店等。它通常采用传统的销售方式，如货架陈列、促销活动等。
举个例子：零售就是将你手上现有东西通过售卖的方式实现商品的流通。为了卖出这些货品，我们在商场、超市，微信朋友圈，甚至摆地摊的形式进行活动，所以可以看出传统零售是通过场所这个媒介来实现的。
而新零售业则是在传统零售业的基础上，应用科技和互联网的手段进行创新和升级的商业模式。新零售业注重整合线上线下渠道，通过电子商务平台、移动应用等推广产品，提供更加便利高效的购物体验，满足消费者个性化的需求，被称作是更高效率的零售。新零售业还采用大数据、人工智能等技术来进行精准推荐和个性化营销，提升销售效果。
这里给大家介绍一下“人场物”模型的作用：通过搭建一系列的指标体系和数据分析的手段，来实现资源的优化配置，从而尽可能的帮助企业实现“低成本，高利润”的经营目的。
信息流：比质量 比价格 所得到的信息
资金流：付款买单
物流：商品从发货地到目的地的过程
随着网络的发展，新零售产业应运而生。而“人场货”模型随之发生变化，不再是最初的线下单一过程，而是变成了在线下完成信息流的过程，资金流和物流在线上进行，从而完成整个链条的运行。
那大概了解了什么是新零售业，数据分析师又该如何着手准备相应的工作呢，接下来就让大家阅读一篇就能搞懂如何搭建零售业指标体系。
什么是指标体系
先引出这样一个例子：
在日常对话中，形容一个商场的日客流量会表示“今天的人真多，大概有10万人次”，那在数据分析师这里就不能使用太过日常的口语来表达，需要用准确的数据和指标来表达。
但在实际工作中，往往一个指标解决不了复杂的问题，这就需要使用多个指标从不同维度来评估业务解释问题和影响业务的发展。所以，我们为指标体系下一个定义：为了一定的目的，有主次、有逻辑的串联各个指标，进而为业务服务的整套系统。
层级分类：
企业级数据分析体系
部门级数据分析体系
专题级数据分析
为什么要学搭建指标体系
一方面是我们的业务需求：
数据是为业务服务的，业务简单的逻辑是“我现在做的好不好，对不对”“我接下来该怎么做”
这些都不是单一指标能解决的，需要不同的指标解决不同的需求
管理闭环：需要不断的监控管理的结果，不断重复改进
另一方面是我们的逻辑需求：
讲清楚一件事情最简单的逻辑就是是什么—为什么—怎么办
单一的、凌乱的指标同行做不到这样的点，总是东一下西一下
为了解决这样的问题，我们就需要学习如何去搭建一个指标体系。
如何搭建指标体系
理解了什么是指标体系后，就该学习如何搭建一个指标体系了：
在搭建新零售行业的数据指标体系时，可以遵循以下步骤：
确定目标和业务需求：首先要明确新零售企业的目标，例如销售增长、市场份额扩大、客户忠诚度提升等，然后根据目标和业务需求确定需要监测和衡量的关键指标。
确定关键业务过程：对于新零售行业来说，重要的核心业务过程可能包括采购、库存管理、销售、客户服务等。针对每个业务过程，确定关键数据指标，如采购成本、库存周转率、销售额、客户满意度等。
设计合理的数据指标体系：将确定的关键指标组织起来，形成一个完整的数据指标体系。可以按照业务流程的顺序或者相关性进行分类，确保指标之间有明确的逻辑关系。
确定数据采集方法和技术工具：根据数据指标的具体定义和监测需求，确定数据采集的方法和技术工具。例如，可以利用数据库、数据仓库、数据挖掘工具等来收集、存储、分析和呈现数据。
设定指标的目标值和阈值：为每个关键指标设定目标值和阈值。目标值是企业期望达到的绩效水平，阈值是指标出现异常或超出预定范围时需要引起关注的阈值。这可以帮助企业监测和评估业务绩效，并及时采取相应的措施。
建立数据指标监测和报告机制：建立一个有效的数据指标监测和报告机制，确保数据指标能够及时、准确地收集、分析和呈现。可以利用仪表板、报表、数据可视化等方式将数据指标以可视化形式进行展示，方便决策者和管理层进行监测和决策。
定期评估和优化指标体系：定期对数据指标体系进行评估和优化，根据业务需求的变化和指标的实际效果，对指标进行调整和更新，确保其能够持续有效地支持企业的业务决策和绩效管理。
简单来说就是：
明确服务对象
明确分析目的
搜集相关指标
筛选指标
指标分类
判断指标
得出结论
销售跟进数据分析指标搭建
明确服务对象：零售部
明确分析目的：为了监控日常销售，及时发现销售异常情况
搜集相关指标：销售额、销售同比、成交单数、客单价、进店人数、连带率等等
筛选指标：筛选出有数据可以计算的指标
指标分类：
结果类指标：销售额
跟进类指标：月指标达成、每日同比
分析类指标：成交单数、连带率、折扣
判断指标：目前销售正常/异常，原因是……
得出结论：基于以上分析，我们建议……
总体来说，搭建新零售行业的数据指标体系需要明确目标和业务需求，确定关键业务过程和指标，建立合理的指标体系，并利用合适的技术工具进行数据采集和分析，定期评估和优化指标体系。这样可以帮助企业监控和改进业务绩效，实现持续的业务增长和竞争优势。
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