超市数据分析应该关注哪些指标？

对于超市数据分析，其实问题可以主要为两方面，一方面是超市数据分析应该关注哪些指标？另一方面是超市数据分析用什么样的软件会更方便，最好这个软件就直接能解决我分析的困难。
一、使用什么样的软件？
简单的数据分析excel就可以完成，如果是复杂的分析，可能就需要一些用到一些bi工具。bi分为传统bi和敏捷bi，在敏捷bi中国外做的比较好的有tableau，国内做的比较好的有 yonghong bi ，tableau有很多个人的分析师在用，企业里用 yonghong 的比较多。
二、应该关注哪些指标？
对于超市来说，需要关注的指标其实蛮多的，针对不同的目的，我们可以有不同的指标体系。我们可以看一下这张图。
我们可以看到有供应链、物流、财务、市场、门店、销售、会员这七个模块，而每个模块中又会有具体的分析内容。我们说几个比较常用的
1.用户分析
用户分析主要是对顾客群体的购买行为的分析。
用户分析
通过对用户的年龄、人均购买次数、购买总金额、消费地区、购买途径等数据进行分析，深入洞察消费者购物行为和偏好，寻找到高价值客户的消费规律，通过精准营销，提升销售额。
2.门店分析
实体门店仰赖营业额作为绩效指标，但对于营业额不佳的门店，却难以有更进一层的数字观察与改进。通过数据分析，进行门店客流追踪，不仅能根据日、周、月、年等做周期分析、跨门店分析，还能结合pos营业额等销售数据做整合分析，进而预测下一周期的营运绩效，助力零售商达到经营效益最大化。
门店分析
3.商品分析
商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据。
商品分析主要分析商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。
4.渠道分析
如果企业同时运营着线上渠道和线下渠道，需要对加盟商的情况做到心里有数，因为库存和缺货是所有的零售迫切解决的一个难题。
渠道分析如果零售商对用户的需求没有进行精准的预测，则会导致供需失衡，造成高库存或者是缺货状态，最终将造成成本上的浪费。通过对渠道数据进行分析，可以对供需平衡进行高效管控，降低成本。
这里分享一个711便利店做超市数据分析的案例。
711便利店的收银台键盘区域有这样几个键：男、女，年龄20-30、30-50、50-70（大概这样一个区间），然后在每次你付款结束后，他会很快地建立出一个用户画像出来。比如你今天买了一本《男人装》的杂志，在收银台后端的数据就会显示为，20-30岁女性，购买商品为xx杂志。通过对每一个用户数据的记录，711的这个店铺就能很快知道，我这个店周围的用户群体大致的一个画像，是年轻人多，还是老年人多，他们主要都喜欢购买哪些商品，主要集中在哪个时间段。
有了这些数据，711就能以此调整自己的商品供应，实现了相对精准的营销。所以你表面上看所有的711便利店都是一样的，其实里面卖的商品品类是根据这个店周围的用户属性进行过微调的。
其实这个案例就是以上有提到的用户分析、门店分析、商品分析的一个最简单的方式。通过数据分析就可以解释：who——购买和使用产品的消费者是谁、when——在什么时候购买、where——在什么地方购买、what——消费者购买了什么产品、why——消费者为什么购买。
这样超市就可以知道顾客消费偏好，提高营销决策水平，实现销售额的高速增长了。
希望以上内容对你做超市的数据分析有所帮助。