问题来源： 【Friday BI Fly】2015年11月6日零售行业应用专题二微信直播文字版记录 【全程回放】
专家答疑
百分百：
那我抛砖引玉咯。张三有一片瓜地，李四有一片蔬菜地，因为不知道交换，张三只能吃自己的瓜，李四只能吃自己的菜，后来张三想吃李四的菜，李四想吃张三的瓜，有了需求，就有了交换，以物易物，后来又有了王五、赵六等等，这个时候，诸如王五想要张三的瓜，张三想要赵六的马等等，由于交换的复杂性，货币出现了，然后零售的车轮滚滚开始了。可以说只要自己是创造者，自己不能满足自己的所有需求，就会有交换，就会有零售存在。欲望无止境，零售无止境。未来零售发展如何，你我都不知晓，最少以目前来看，零售还会继续存在，还会存在一段好长好长的时间。
Seng：
发展趋势这个是每个人都有自己的看法了，我说一下我的想法：传统渠道的由于各种原因从信息瓶颈或物流瓶颈获得的利润率由于互联网的介入会逐渐消失。但线下门店还是需要的，人们对产品或体验的要求越来越高，目前互联网的技术无法打破这个瓶颈。
Andrea_Zhou：
我总结了以下几个趋势：趋势一，精细化管理，零售就是细节，以前赚钱容易经常忽略细节现在不同了，就要玩细节了；趋势二，精准化营销，这就得靠数据分析了；趋势三，新技术应用，WIFI定位，rfid等新技术的应用使获取客户的行为数据以及物品的追踪等更容易，数据更容易收集，为下一步的数据分析提供了基础；趋势四，提升效率，渠道扁平化，供应链环节缩短，譬如去代理化，譬如商场零供直采。
讨论环节
网友提问一：商家有多少意识到用数据分析来辅助销售？
一路向西：上面说到精细化管理、精准化营销，客群分析等等，商家是否都意识到了这样的问题？
Andrea_Zhou：@一路向西，有意识，只是行动少，投入少。
百分百：必须这样。现在的客户都是个性化的需求居多。例如你上街撞衫了。多尴尬。
卡皮球：客群分析来缘于标签化的数据采集！准确性决定了所有。
刘劲：零售业中的某些过程会被取代，我觉得很多商家没有意识到这一点。
强子：这种冲击最后就变成融合了，互联网是传统零售行业的一个有力发力点。
BingBee：@一路向西 传统商户过去到的用户数据通道太窄。
Suky：线下体验线上交易也是一个趋势。
Seng：线下体验如果能立刻拿到货或者到家就能拿到货，我是认为无所谓是否线上的。
网友提问二：零售行业的渠道有哪些？
Aimee：@Seng 刚刚提了传统渠道，什么是全渠道？
百分百：零售的传统渠道就是线下。全渠道就包含线上线下等等。
Kimi：电商渠道、特许、自营渠道
刘劲：各种渠道方式的总称，称为全渠道。
网友提问三：零售行业的数据采集方式有哪些？比如服装实体零售，如何统计进店人数，试穿人数？
Andrea_Zhou：@阿虎 rfid可以，就是成本高
阿虎：扫描人头数记录进店数？
强子：在店进口的地方装个红外感应器，在试衣间门上装个计数器
刘劲：rfid会不会出现重复记录的情况？
BingBee：Erp记录的是商品的流动，没办法知道人的流动。采集这些现在有Wifi.、Ones on、Ibeacon。
Data-BI：wifi，rfid商场都在用。
百分百：所以现在有商场的免费wifi呀。你连接上的时候，就会采集你的数据进行分析。
BingBee：采集哪一端？@ 面包君
星星：但是很多人不连接。
刘劲：这个不属于客户的隐私数据吗？
廖勇：连接就会提取你的历史数据吗
刘劲：对，我现在出门从来不连接免费wifi了。这个存在安全隐患。
一路向西：不会，只会抓取你的行为，不会读手机信息。
百分百：不会，你想多了。只是抓取你的行为。比如你在酒架哪里停留了10分钟，在奶粉那里经过。它肯定不会给你推荐奶粉，会给你推荐酒类一样。根据定位，根据你的停留时间，根据商品的rfid等等，给你推荐相似款式，价格不同阶段的款式等等。
李辉春：作为一个消费者，我觉得增加渠道只是在一个点上发力是不够的，主要还是营销策略与用户体验比较重要。
四川_小龙虾：美国已出现虚假WiFi ，你接入以后提取收集里的全部信息。
Seng：wifi追踪路径是不需要连接的，只需要你开着wifi。
刘劲：客户还是存在这种安全性疑问的。
Kimi：用户取了哪件衣服，逗留时间，次数，会收集到类似的信息。
Andrea_Zhou：这年头，连灯泡都能捕捉你动线了
BingBee：@刘劲 只要你触碰互联网，无论wifi 4G 都不安全
星星：顿时觉得没有安全感。
一路向西：看你怎么定义安全？
百分百：说句不中听的话，大家现在都是在网上裸奔，只是你不知道罢了。
BingBee：现在很多都用ibeacon 替代rfid
Andrea_Zhou：@BingBee 是的，了解不少啊
BingBee：我在阿里的标签似乎有2000个，如何安全？
刘劲：安全这东西也是没有绝对的。只能相对而言了。
网友提问四：论数据思维的重要性：
BingBee：棱镜门为什么会有？数据的价值不在于你拥有多少数据，而在于你是否具备数据的思维。
Seng：是啊，数据思维很重要。很多时候不是没数据，而不是没找到应用点
刘劲：如果数据不全面。是不是就失去了数据分析的意义呢？或者说分析出来的结果失真。
Seng：这个不一定，太精确的数据也可能是数据噪音。
四川_小龙虾：首先，要站在一定的高度来看数据给企业带来的价值。
瞅瞅：这个问题可以看一下大数据时代这本书，里面说的很很详细。
BingBee：所有数据都是片段性的，谁能把一个人的全部数据串接起来？中间缺失的维度就需要靠算法和思维去补全，最终形成有价值的数据。
百分百：曾经看到一本书说大数据不是数据量大，而是以大数据的思维去思考。就好像谷歌翻译一样，当样本足够多，精度也可以很高的。
刘劲：对呀。得样本足够，样本本身就是数据的一种。其实数据的着落点是否也是蛮重要的。
Suky：数据不够多的话如何通过历史看未来？
BingBee：@suky 通过数据的思维依靠算法补齐。
Seng：这是两个角度 1.收集数据的人就是要尽可能多的收集 2.分析数据的人要从已有的数据中排除噪音，发现规律。
百分百：有时候数据也是不可靠的。就好像之前说谷歌根据人在网络上搜集感冒药之类的预测感冒比联邦还准确一样，但随着这个例子的出现，很多不是感冒的人也去搜索这个词条，从而导致谷歌预测也会出现和联邦不一致不准确的情况。
网友提问五：数据准确性对数据分析的影响？
Gaea：BI要做到啥程度算好啊？我们公司也有，但是数据不准，也没人看，还是要靠每天导数据汇总
杨烈兵：数据都不准，做BI有意思吗？
刘劲：数据不准就失去数据本身的意义了，数据不准是致命的。没人看真的就失去意义了。
百分百：有意义。就好像你之前在商家开了一个会员卡。填写了名字为A，虽然A不存在，但你的消费记录还是有意义的。
刘劲：如果是年龄、收入等这些数据呢？这些一般都不准的吧
百分百：可以通过购物记录，消费习惯，品牌偏好等等纠正的呀。但可以自己预估一个区间贴标签。
Suky：先有数据——数据标准——数据治理——数据应用——数据价值
Kimi：应该是业务部门的口径不一致 才不用～～
春宇：@Gaea 每天系统一挂就有一万个电话过来骂娘，基本上你们BI就做的很好了。
Seng：春宇，说的太对了
春宇：大国企，特点是，系统挂了一个月，没人知道，连管理员都不知道
百分百：@春宇 这个标准必须赞。
网友提问六：一般的售罄率如何用，如何看 ？
Seng：我来先说吧，售罄率，我是这样想的。零售的机会，很多是由于缺货造成的。售罄率就是一个很好的衡量指标，服装由于特殊性（同一款商品在某一个颜色或一个尺码），很容易存在某sku售罄的，好销的商品一定要补足，这样才可能提高销售。当然怎么提前补货也是很重要的，可销天就是一个很好的指标。
熊猫晶晶：日本的便利店不是在收银机上标中年、青年、男人、女人，然后收款的时候敲进去吗？都是靠人。
阿虎：那些退货率客单价等数据，规范终端录入ERP即可轻松得到。
强子：我了解的售罄率一般按品牌，类别来看，不单独看某个货品。
Andrea_Zhou：@熊猫晶晶 所以说零售就是细节
百分百：
售罄率，度娘的答案：售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。产品任一时刻的售罄率可以由以下公式得出 ：售罄率 = 累计销售 ÷ 总进货。
售罄率不能单独发挥作用，需要结合其它变量才能反映业务事实。例如，结合产品进货成本可以反映产品盈利状况；结合时间可以反映产品滞销时间；对比不同产品的售罄率可以评估产品适销性。
一体两面，既是销售指标，又是缺货前奏，考量预测，物流等等配合能力的。
LO董VE：售罄率说明产品受欢迎度，是衡量货品销售数据的重要指标
强子：售罄率有时也会实合周转率来看
Andrea_Zhou：@强子 单个货品也是非常常用的
熊猫晶晶：就是整条线整个团队都得有这个意识，这个我感觉蛮难的。
Seng：和供应链密切相关的。
阿虎：翻单，整合，补货量，都要用到售罄率，结合可销天数，既定的销售速度，有时候会给售罄率加权。
廖勇：如果现在大型商场都采用这个分析，关门的会少些
杨烈兵：@百分百 ：请问你是否有一个有关售罄率的设计模型？看你刚才讲得很有道理。
百分百：在连锁商超中，会每天统计计算的，有自动补货模型的。
