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人货场的分析

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而分析/掺杂在其中也离不开“人货场”这个概念 。你的数据分析是一笔糊涂账！导读:做过数据分析的人应该都听过“数据分析业务要懂”这句话，但这句话很多人并不是真的懂，企业数据分析是一个非常复杂的项目，需要两块知识:业务和分析技术，如何让数据分析充分赋能业务，是现在行业最想解决的难题 。

1、为了提高店铺利润需要提高相应数据错误的是哪一项store data分析，还是绕不过多少、什么、为什么、会发生什么、如何发生的基本逻辑 。首先是要了解其业务指标的背景意义，想要联想门店的场景是什么结果等等 。而分析/掺杂在其中也离不开“人货场”这个概念 。“离职”的影响因素如下:1 。内因:引流问题 ， 拓展渠道有限等 。转化率低最可能的原因是价格、活跃度和评价 。客单价、访客数、联合率低 。

推广客户的定位不对 。打折策略有问题 。商圈位置有问题 。营销做得不好 。储值卡消费低 。品牌因素 。人体效应，平效应 。缺乏“拓展锁定”的手段(如不挖掘客户需求、不添加客户微信、不设置店铺私有域流量池、不设置引流产品、不保留产品等 。).2.外部因素(PEST 分析从宏观经济环境的角度) 。政治:政策影响，比如最近扶持的地摊经济 。

2、如何完成销售目标的计划 Text当月度销售目标与实际进度有差距时，我们该怎么办？有人说:“当然要想办法挽回差距！”一个很有道理的废话，我们想挽回差距，但是怎么挽回呢？从哪里开始追？其实以上是我最近收到的一家公司的培训需求 。结合我自己过去的工作经验，确实很多零售经理在面对业绩差距时，往往缺乏提高恢复的方法，或者找错关键点，随意采取措施 。

3、【电商2019年】互联网五大电商趋势 分析图解【人货场的分析】2019！每年每当从立春开始，我都会写一篇分析新一年的电商趋势文章 。为什么是立春？因为从天体运行规律来看，立春是真正新年的开始，是一个周期的开始，这是客观规律的体现 。每年双11都是一个很好的观察电商生态的窗口，所以我们会从这个窗口入手 。2009年是双11第一年，当年的销售额只有5000万 。2018年恰好是双十一的第十年 。双11十年高速增长的曲线图 ， 也是电商行业十年高速增长的曲线图 。

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