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新零售已经在路上了，传统零售业却还没找到“入口”。大数据分析作为一个指路人又是如何助力传统零售业驶上“正道”的？

来源丨易选型

作者丨何毅

去一趟超市你都能干什么？

这还用问？当然是购物了，不然还能干什么？

有没有发现超市在吸引着你去交钱拿货？

难道我之前去的是假超市？

额，这个开场白已经白的不能在白了，没错，今天要跟大家分析的就是新零售行业中的大头“商超行业”。

互联网技术的驱动，在加速企业响应外部市场信息的同时，也让企业内部运营所涉数据呈“量化”升级，在纷繁复杂的数据中搜寻、提取、整理出有效信息成为企业在大数据时代下不可规避的重要问题。

当然，商超行业也意识到了这一点，现在我们去的超市已经不再是单纯依靠线下商品堆砌的超市了，而是一个数字化与精益化大数据分析并行的现代超市，今天我们就不聊数字化转型了，而是侃侃现代商超实现精益化大数据分析的故事。

一、永辉超市——一个跟不上潮流的“倒霉蛋”

现在要说超市可能在你家或者公司附近能找出不少于3-4家大型超市，但不得不说如果你问起小区的大爷大妈们生鲜去哪个超市买的话，那永辉超市绝对是当仁不让的首选。永辉超市成立于1995年在福州起步，最早只是一间微利超市，现如今全国合计300多家门店，170多万会员。

而近几年，O2O热潮席卷全国，淘宝、京东等电商平台的兴起对于传统超市的经营业绩产生了很大的冲击。很多传统的线下零售超市（大润发、家乐福等）都开始着手建设基于自有电商平台的O2O项目，以期待能够紧跟时代大潮，挽回目前销售下滑的被动局面。当然这其中永辉超市也是其中的一个跟不上潮流的“倒霉蛋”。

永辉超市还在单纯依靠线下运营来发并且沿用老套路“骚扰短信”的方式进行促销传播。但是并不知道自己的会员因为什么原因流失，这些流失的会员究竟去了哪些竞争对手那里。这种俩眼儿一摸黑的经营模式，导致永辉超市2010年第一季度受到线上零售商的影响，净利润相比上季度下降了25%。

二、大数据分析让“永辉超市”逆境中“破冰”

张轩松作为永辉超市的创始人之一，看到市场波动永远都在，但如果专注于核心业务，并在行业内建立优势，抗风险能力会强于多元经营企业。他曾表示：“当波动来临，垮掉的都是多元化经营的企业，而且正是因为市场波动，才促进了专业化公司的快速成长”。

所以，永辉超市于2014年下半年启动了O2O整体战略，其中包括电商平台、CRM平台、ERP平台、精准营销平台以及大数据平台的建设，是永辉“辉腾行动”重要组成部分，由集团重点推进。

永辉超市与第三方数据公司达成合作，拟定了大数据分析为本、精准营销辅助落地的策略，打通线上和线下双结合的数据运营模式，并结合永辉遇到的实际问题与永辉团队一起明确了顾客洞察、营销分析、商品分析、营运分析、预测分析、舆情分析等几大分析主题，其中涵盖了客人、店铺、商品三大主体。

永辉超市针对百万级的会员资源池，对会员偏好、生命周期、客户价值、活跃度、忠诚度、流失率等方面进行大数据分析，并将计算好的大数据标签导入精准营销系统，力求结合精准营销系统可以多维度、多角度灵活定位群体用户的特点，完成精准促销、流失挽回、沉默激活、高价值关怀、单品促销、人群促销等会员维护场景。

结合会员的特点及各大区一线操作人员的需求，集合永辉会员的属性，特别定制了一系列浅显易懂、容易上手的大数据综合标签（比如潮爸潮妈、家庭主妇、快乐女生等），以使操作人员能够快速、准确地定位参与活动的人群。根据大数据会员分析主题给会员打好的标签，对各大区门店的会员进行了一轮诊断，能够让永辉的各大区高层直观的看到本大区会员的活跃度、购买力及与其他大区相比，差距在什么地方，哪里需要改进。

在固化了一些常规活动的基础上，向各大区（北京、上海试运行）进行推广，逐步改变了永辉各大区向会员群发短信的原有做法（一个大区每次活动群发短信数量达到100-200万条），不仅节省了大笔短信营销费用，也减少了对核心高价值客户的骚扰，使日常的营销活动有的放矢。数云

依托这一系列的精益化大数据分析的改进，永辉超市截止至2016年在中国连锁企业中暂居第10位，并以高于10%增长率向更强迈进。截止至2017年第一季度，同比上一季度增长13%，利润增长57%。

三、“传统零售”向“新零售”转型的途径

大数据的概念在新零售这个词出来之后又一次被祭上神坛。GrowingIO（可联系易选型申请试用）创始人张溪梦曾表示：“经过对大数据本身所蕴含的实质去深度探究，数据落实到实践层面，则是“数据分析”，数据分析不是一次性的事情，若要真正运用数据分析来优化业务，它会是一个每天、每小时、甚至每分钟的持续性过程，数据分析会驱动业务几何倍数的提升。”

永辉超市的这个案例是不是给新零售行业带来了不少启示？来看看对于传统零售行业如何结合精益化大数据分析向“新零售”这个新兴产物方面转型？

1.消费体验

消费者主权(Consumer Paramountcy )的概念早在上世纪70年代就亚当·斯密提出，但碍于生产力水平、经济形态、市场规模等一系列客观原因，这种顾客主导型经济模式并不被看重。

在国内，这种情况尤甚。过去30年，国民经济的快速增长，实体零售企业特别是超市业态获得了野蛮式的成长，但对用户却采取集体漠视的态度，盲目的促销、售价虚高、昂贵的售后等一系列粗狂的销售行为为消费者诟病，这恰巧成就了线上电商的崛起。

但消费者流失，也让传统零售业意识到了自己将要退出舞台的趋势。于是纷纷开启了开拓新业务线、提高消费体验的尝试。泰一数据

2.消费场景

除了对于消费者消费场景的改变之外，传统零售业也针对自身的营销模式进行了梳理和改造，并尝试了多种渠道的探索。诚如永辉超市的这个案例来说，在意识到这点之后便开拓了“超级物种”、“永辉生活o2o会员店”等新业态。

此前易观（可联系易选型申请试用）CTO郭炜在接受易选型采访时表示：“新零售的数据采集就特别符合大数据3.0时代。通过线下的智能硬件整合原来线上相关的用户行为，这也就催生了新的场景，在做推荐的时候结合线上点击流和线下轨迹流来采集数据，这些新零售是结合了他线下原来的业务流程和线上相关的数据再用相关的一些推荐算法一起来形成新的用户。”

通过这种为消费者增添新渠道的方式可以更加精准的读取消费者习惯，而要达到“精准”就要建立在于消费者大量且持续的互动基础上，一方面是数据沉淀，另一方面是令产品和服务的持续优化和迭代，在消费者完成消费体验的同时，零售商达到提升利润降低成本的目的。

3.精准分析

永辉超市在看到自己的客流大量流失之后，结合第三方数据公司，在其自己的产品中埋点，对自己百万级别的会员资源池进行用户画像，并且在活动中给用户画像打标签后找到了更多的拉新方式。

对资源池中的用户画像收集完后就要提高对这些画像的精准度，零售商通过对信息结构化分类、大数据挖掘、从而提供从众多资源画像中的个性化购买建议和促销信息，实现真正的精准营销。利用大数据对消费者的购买关注点进行分析，建立数据模型来研究针对不同地区、不同消费社群的促销方案，比较哪种更有效，哪种投入回报率更高，哪种转化率更高，从而提高营销效率。

通过采用舆情分析的方式，永辉超市从线上社交平台中收集到了顾客的积极与消极的评论，从而了解永辉超市目前的品牌形象，对于影响品牌形象的时间及时处理，了解客户对永辉品牌的关注点，将这些关注点应用到自己的运营策略当中。

永辉超市大数据团队合伙人吴江淮表示：“在面对百货过去现在和将来的发展，过去以模式创新、投资拉动带来的增长空间逐渐减小，提升运营效率尤其是精细化管理日益重要。企业运营效率是衡量当下企业核心竞争力的关键指标，在经营上都应该尽可能地以数据的方式量化，做到快速高效地决策。一个成功的企业到后面往往会成为一个科技创新的公司，例如亚马逊。数据科技的发展是机遇，形成以数据为驱动，精细化管理的公司。”

大数据已经走入到生活的点点滴滴当中，就连你去的超市也在利用数据分析，向新零售转型。在新常态的未来还会有传统零售业投入到互联网的怀抱，谋求转型、创新业态的现象层出不穷。

我们将还能看到数据分析为零售业打开怎样的“番多拉魔盒”呢？拭目以待。

*本文由「易选型」综编，转载／投稿／选型线索等请联系易选型。

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你是否时常感觉在百货商场、实体超市中购物的时候，两腿都会累到发抖。

你是否在淘宝、亚马逊上一遍一遍地寻找不同种类商品时感觉繁琐、枯燥。

你们所遇到的问题现在终于可以解决了。

世峰数字科技（SUFENCG.COM）业界领先的虚拟现实增强现实定制化系统开发公司，利用虚拟现实VR系统，成功地把超市装进盒子里。

VR盒子也就是VR眼镜

随着VR技术的进步，很多电商都在打造VR零售平台，VR的购物时代已悄然来临。

顺应科技发展潮流，世峰科技率先推出一款自主研发的VR购物消费者行为分析系统。

世峰VR超市购物系统将给消费者带来全新的购物感受，消费者只要戴上VR眼镜，就能随时获得逛超市的体验，不用脚就可以自由穿行于蔬果水产等不同区域，并且从各个角度端详生鲜商品，查看介绍，完成挑选幷下单支付。VR超市购物系统能让用户最大程度接近实体店体验，亲眼看到，亲手挑选，突破时间空间限制，这将大大提升购买转化率。

世峰VR超市系统除了满足消费者购物体验外，还能帮助商家、企业市场部门、产品设计部门快速且低成本的获得消费者体验数据。

消费者行为主要数据有：视觉焦点、体验者位置、路径、焦点产品，行走路径等20余项。

顾客戴上VR眼镜购物时，设备自动追踪客户关注哪款商品，在上面停留多长时间，反复关注的次数等数据，并进行数据收集分析，帮助商家更好的发现自己的商品在虚拟商店上是否很容易被关注，是否有吸引力，以此进行市场调查，辅助研发销售决策。

VR消费者分析数据系统主要功能

1. 追踪顾客在VR虚拟商店的视觉关注点

2. 后台软件大数据分析

3. 数据可视化呈现

4. 可追踪记录的数据标准化

系统优势

1. 业内领先的眼动跟踪系统，实现对眼球活动的追踪

2. 精度＜0.5°，延迟＜5ms

3. 视觉校正程序保证追踪的准确度

4. 50Hz频率采集大量数据客户行为记录无遗漏

简洁的操作界面

1. 多种方式视觉校正

2. VR购物——小红点代表顾客视觉关注点，目之所及点之所到

3. 多样化大数据呈现，根据客户要求定制

世峰数字科技相信在未来随着VR技术的成熟，电商的生态环境将会受到冲击，将会带来一次新的电商大变革。

上海某钢铁电商超市资源网址为https://chaoshi.banksteel/，打开页面可以看到，如果点击下方的“下一页”按钮，上面这个地址是不变化的，这种ajax网站对于使用火车采集器进行数据采集的人来说就有点困难，如果要采集，必须借助工具获取其post数据，比如fiddler等，今天我介绍一个简单方法介绍如何采集此类网站的数据。

这个方法就是使用Firefox浏览器（没有的人下载安装，并安装firebug插件，不会安装插件的请百度）。

第一步：打开Firefox浏览器，输入钢银超市地址回车。

第二步：在空白处单击鼠标邮件，在弹出的菜单中单击“使用Firebug查看元素”（如图）。

第三步：底部出现的界面中单击“网络”，再单击“XHR”,如下图:

第四步：单击钢银超市页面下方的“下一页”按钮，多点几次没关系，观察下方的变化，每点击一次，就记录一次数据发送请求，同时服务器返回结果，下图：

第五步：鼠标在URL上面右击，点击“复制带参数的地址”，如图

第六步：打开记事本，粘贴地址，然后把其他几次点击后出现的地址都粘贴在记事本里，如下图。对比分析发现翻页参数pageNum，其值等于几，当前页面就是第几页。

第七步：基于以上分析，在火车头采集器的网址采集规则中随便粘贴以上其中一个地址，把其中的页码数字替换成“地址参数”即可，翻页步长为1，根据页面数设定项数，单击确定，翻页网址就设置好了，如下图：

本文方法顺利解决了ajax网站的数据采集问题，欢迎相互切磋，相互学习（微信

八爪鱼采集器是一款业界领先的网页采集软件，具有使用简单，功能强大等诸多优点。

1.点击快速开始

2.新建任务

3.输入基本信息.然后点击下一步

4.设计采集流程，点击下一步

5.执行计划，然后点击下一步

6.人物配置好了快点点击采集吧

一种典型的系统架构如图所示，主要由三个部分组成，第1层，数据采集层，由定位基站和定位标签组成；第2层，数据传输层，由交换机和网线组成；第3层，数据处理层，由服务器和定位软件组成。位置数据由标签传输给定位基站，再由定位基站经过网线汇聚到交换机再传到服务器电脑，经过定位引擎软件的处理将标签的时候位置计算并显示出来。

通过在购物车上安装UWBLOC标签,在超市内安装一定数量的定位基站就可以实现对购物车的实时精准定位，记录购物车的运动位置，区域停留时间，历史运动轨迹等。

某超市定位基站实际布置如下图所示

将位置数据提供给上层的大数据平台，用于分析每辆车（人）的购物行为，分析货架各季度的摆放顺序，从而提升销售业绩。

某超市定位基站实际安装图

某超市定位基站实际安装图

文章来源：北京华星智控官网

PDA数据采集器（手持终端）又叫盘点机、移动数据采集终端，指的是一种便携式数据采集和处理终端，具有独立的操作系统。特别是在条码广泛应用的今天，数据采集的重要性非常显著，利用数据采集器可以实现对条形码、标签类的东西快速读取信息。它为各大企业的仓库进出货、盘点和作业提供了便利性，那么数据采集器的具体有哪些行业应用呢？

数据采集器覆盖了医疗、零售、快销、物流、仓储、政府和公共事业等行业，比如在快递员、服装店盘点人员身上我们可以随处可见到它的身影。（1）零售：商超、服装门店等利用PDA可以实现商品盘点、配送、管理、导购、价格查询等功能，提供工作效率和客户的体验；

（2）物流仓储：用于库存管理、运输管理和货物的实时追踪；

（3）医疗：用于药品盘点、出入库管理，还可以实现移动护理，对医护人员查房、患者监护、药剂配药和分发、病历档案查询管理等功能；

（4）生产制造：用于生产计件管理、仓库管理；

广东南壹信息科技有限公司专注于条码扫描器、移动数据采集器、盘点机扫描器等广泛应用于各行各业，凭雄厚实力和整体方案的研发、生产、销售和服务深受国内外企业的一致好评！至于优质数据采集器的选型不妨咨询广东南壹了解一下吧。

近年来大数据的神秘色彩总是被越描越浓，它的魅力在所有领域所有行业都得到了快速地蔓延。尽管利用大数据来做营销也已经成为了营销界的共识，但如何快速准确地从数据的大海洋中获取到所需数据仍然是营销人员的短板所在，不过在知道了大数据精准营销利器——“门店数据宝”之后，这个问题似乎就没那么让人苦恼了。那么现在小编就为你介绍门店数据宝优势所在：

1.采集手机设备ID

手机设备ID存在唯一性，每台移动设备都是一个固定设备号，只要手机WiFi键开启时，门店数据宝就可以采集这些手机设备ID信息，存入到私有人群数据库中。

2.数据可视化

门店数据宝在采集过程中，数据都是可视化的，利用我们小程序值可见就可以清晰看到一条条数据进来。还可以在值可见中搜索到指定手机的设备ID。

3.数据清洗存储

采集完数据后，数据就会进入到私有人群数据库中，我们利用专业大数据清洗能力去除山寨机重复设备信息、假设备同时出现在2个设备、虚拟门店信息、虚拟位置信息、非营业时间流量、笔记本电脑流量等等虚假信息，去伪存真，清除[脏假伪废]数据，只保留有价值数据。

门店数据宝的数据采集，只是大数据精准营销中最开始一步，而怎样利用这些数据进行客户画像分析、营销活动投放、多维度分析数据、客户雷达系统等等，这些我们接下来都会在分享。

专业大数据营销，就找搜易优科技。

收银数据，特别是消费者消费数据是一切营销的基础数据。比如说做会员营销，卡券营销，会员充值等，如果无法知道消费者的消费数据，那么这一切营销都无从谈起。

在目前的采集收银数据的方法中，需要软件对接门店的收银系统，面对市场上不同品牌，不同功能的收银系统，这种一对一对接开发方式成本过高，耗时过大，很难大规模使用。

数贝通（TB有售）提供了一种新的解决方案。数贝通使用数据线连接在收银机和打印机中间，可以采集、识别每一张消费小票信息，并且可以自动在消费小票后面追加打印二维码。这个二维码用户可以根据实际需要自行设置。可以是文本，也可以是二维码。可以对接会员、手机支付、抽奖、游戏等。

数贝通最大的优势是不需要在收银机上安装任何软件，不需要对接收银系统，不需要开发，也不需要收银员任何操作，完全实现即插即用。

数贝通兼容USB、并口、串口、网口的小票打印机，采集识别数据安全高效。

导 语

采购最终的目的就是在贩卖获利，所以采购是否有绩效，最终的表现就显示在数据上，而数据是很现实的，没有达到既定的目标，效率就会被判定为“差”。因此，在采购的数据管理上，现提出几种管理数据做为分析判断的工具：

四大工具

一、进销存的数据资料掌握

要能明确算出每个部门，每个中分类，每月的进销存数据，而利用POS系统及EOS系统较能很快掌握公司的销售资料及进货资料。换言之，如能以较科学的方式来获取进销存的资料，较能给经营带来大的助益。

二、分类的构成比分析

管理一个公司的商品，不能只是知道全店的营业额和利益，也不能只顾及部门的营业额及利益。例如：不但要知道饮料类这个中分类的营业额及利益是多少，对于它所占的构成比也要了解，才能知道销售的弱点在那里，以及如何加以改善。

三、毛利率分析

毛利率=毛利率/营业额×100

对于每一个分类也要能将毛利率计算出来，了解哪一个分类的获利能力好，哪一个分类的获利能力差，而调整商品结构或强化弱的分类。

四、商品回转率分析

商品回转率=营业额/初期存货+期末存货/2×100

商品回转天数=365天/年商品回转率

超市的经营决窍之一，就在求取快速的商品回转率，所以对于每一分类的回转率须予以计算出来，回转率愈快愈好。因回转率愈快，商品鲜度愈佳，资金回收速度也快；如此形成一个良性的循环，经营才会杰出。

一般来说，超市的回转次数，一年应保持在20—22次以上才合乎标准，经营者可以检查一下自己公司的回转次数，是否在标准之内，若在标准之外，可就要好好努力了。

采购部门是超市创造业绩的部门，所以如果没有完备的采购组织存在，超市根本不可能存在，更不用说想赚钱了，因此超市在谈利润的第一步就是要先组织一支战斗力十足的 采购 战斗队伍，如此严密地把守住货物进出的第一关，才有可能使超市真正立于不败之地。

采购部门就如同制造业的生产部门一般，是创造利润的单位，此关若把守得当，只进一些会赚钱的货，自然就可以确保超市的基本业绩。一般而言， 采购组织可分为分权式采购组织及集权式 采购 组织两类，这两类组织模式各有利弊，业者可视个人的规模、目标而选定适合自己的模式。

在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。

那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的同事确认每一步的分析流程。

数据分析八大流程

1、为什么要分析

首先，你得知道为什么分析？弄清楚此次数据分析的目的。比如，什么类型的客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工，这个过程会很痛苦。

2、分析目标是谁

要牢记清楚的分析因子，统计维度是金额，还是产品，还是供应商行业竞争趋势，还是供应商规模等等。避免把金额当产品算，把产品当金额算，算出的结果是差别非常大的。

3、想达到什么效果

通过分析各个维度产品类型，公司采购周期，采购条款，找到真正的问题。例如这次分析的薄弱环节供应商，全部集中采购，和保持现状，都不符合利益最大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现精细化采购管理已经非常必要了。

4、需要哪些数据

采购过程涉及的数据，很多，需要哪些源数据？采购总额？零部件行业竞争度？货款周期？采购频次？库存备货数？客户地域因子？客户规模？等等列一个表。避免不断增加新的因子。

5、如何采集

数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。

6、如何整理

整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。

7、如何分析

整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析？这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取－转换－载入原理的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。

8、如何展现和输出

数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现？每一种图表的寓意是什么？下面列举下常用的8个图表：

（1）折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。

（2）柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

（3）堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。

（4）线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。

（5）条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。

（6）饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项，一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。

（7）复合饼图：一般是对某项比例的下一步分析。

（8）母子饼图：可直观地分析项目的组成结构与比重

图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表，节省阅读者的时间，也是对阅读者的尊重。

有一些数据，辛辛苦苦做了整理和分析，最后发现对结论输出是没有关系的，虽然做了很多工作，但不能为了体现工作量而堆砌数据。

在展现的过程中，请注明数据的来源，时间，指标的说明，公式的算法，不仅体现数据分析的专业度，更是对报告阅读者的尊重。

数据分析七思路

1、简单趋势

通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型，供应商区域（交通因子），采购额，采购额对供应商占比。

2、多维分解

根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模（需量化）、产品复杂程度等等维度。

3、转化漏斗

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。

4、用户分群

在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对；数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。

5、细查路径

数据分析可以观察供应商的行为轨迹，探索供应商与本公司的交互过程；进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。

6、留存分析

留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。

7、A/B 测试

A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同；然后以某种规则优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

不单是供应商及时交货的数据分析，其他的数据分析流程和思路也一样适用，只是维度重点很多，以及组合的维度也非常多，因此就需要更清晰的思路和大局观，避免陷入到数据海洋中。

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