2012年起人口出生率逐年下降，人口红利渐失，流量为王的时代已经过去，深耕单客，挖掘存量会员的消费需求，是实现零售业绩增长的唯一正解。
那么也很简单，我们要解决的问题就是思考：如何通过已有的零售数据，去挖掘出存量会员的消费需求？
这里先抛出整体思路和最终分析报告，再具体说是怎么一步步分析的
整体思路（五步）：①明确整体分析思路→②确定数据来源→③设计数据指标（包括确定数据架构、原始数据表含义、仪表板指标）→④对数据进行处理→⑤制作可视化报告
主要包括业务逻辑（例如交易额=消费人数*人均消费），现有的业绩数据构成及目标差距，如何对高产值人群进行研究，现有消费人群的产值结构（重点），所提升人群的机会点，以及如何将实时看板推送至企业管理者/门店负责人。
数据源：
用到企业数据，企业为某公司有数家大型连锁门店。数据已经过脱敏处理，采集脱敏，关键字转换处理。由于零售数据较大，本次分析选取部分门店部分随机会员20年至22年3月订单数据，交易额、会员编码、品类信息均进行了不同程度的脱敏转换处理。
数据获取方法：
出于数据安全性考虑，并未直接接入企业数据库。而是在企业库中对相关明细表进行条件过滤；得到查询结果后以CSV文件存储；通过PL/sql developer的Text Import工具导入专用测试库；将测试库链接帆软工具。
数据架构：
原始数据表含义：
①事实表：A-订单交易数据表
②维度表：A-会员信息表；B-品类信息表；C-门店信息表
仪表板指标释义：
这次分析选用的工具是FineBI，选择FineBI是因为它在功能上有较好的可扩展性，可以灵活利用现有功能，实现或创造一些更便捷的用途。且FineBI操作起来很容易上手；例如：内置表格与Excel透视功能相似，且函数也与Excel相近，功能也很全面；例如：数据准备阶段不仅可以通过建立血缘关系将不同的数据集进行关联，也可以通过sql的方法取出想要的数据。
下面我简单分享两个在数据处理阶段的例子，是我觉得比较值得聊的点。
例子1：使用【左右合并】自连接，在自主数据集中快速计算同比我们都知道，在组件中，有很多办法可以实现同比计算，比如：快速计算、同期函数 same_period、明细过滤，甚至建立sql数据集的时候就可以计算。但如果我们希望在自助数据集中快速算好同期值，便于组件中快速应用，该如何操作呢？
以下提供一个思路：借用sql关联思维，使用数据集左右合并，关联其本身。
这个方法借用了sql中关联条件on a.(yearmonth-1)=b. yearmonth的思想
原理参考：
在实际工作中，FineBI的参数功能使用较多，在本次参赛过程中，刚好使用到此功能，以下是我们仪表板中P3【预测计算器】部分的实现过程：
实现过程如下：
实现效果见仪表板部分组件《产值计算计算器》
首先，我们在头脑风暴阶段就已经思考需要何种图形来表达每一部分。
第二，根据可视化图形选型常用规则，从中挑选适合分析思路的相应图形
第三，按照分析思路规划每一个模块内容、意义、图形
第四，选择符合公司基调的仪表板样式，包括背景主色调、辅助色、突出色等。帆软提供了很多仪表板模板，我们也学习了很多历史获奖作品，发现深色背景很有高级感，所以在开始尝试了多种深色仪表板，但公司作为母婴行业，深色较难体现“爱”的主题，最终我们选择了潘通2022流行色“长春花蓝”，做了一个温暖放松的配色方案。一方面这个温柔的配色适合母婴的主题，另一方面也希望让疫情笼罩下的零售人感受到一丝暖意和愉悦。
①part1-业绩现状：展示当前实际经营结果，使用户能快速了解到业绩现状、趋势，以及问题的门店分布情况；
②part2-人数现状：在了解业绩下滑后，从会员角度出发发现人数持续下降，是制约业绩的主要因素，而公司60%业绩由-1至3岁的人群贡献，结合国家/城市出生率发现人数减少的必然趋势。
③part3-产值现状及预测：在消费人数难以提升的情况下，为了实现业绩的增长，需要以提升产值来拉动；通过行业报告了解到0-2岁年消费约2万元，我司仅覆盖10%，产值有很大提升空间。另一方面，通过设定产值预测计算器，让经营人在过程中，选择需要提升产值的人群及提升目标，自动计算出产值需提升多少才能达到年度业绩增长目标。
④part4-产值提升策略：在确定产值提升目标后，接下来要解决提升产值的路径问题。通过对高产值人群的分析，发现“高频多品”的特征。
A、通过业务线的对比分析，发现被育儿管家服务过和参与过互动活动的人群频次、产值均高于未参与过的，经营人可对无管家服务/未参加互动的人群增加精准服务。
B、通过品类间的关联分析(支持度，置信度，提升度)，给出强关联的品类，可在后续经营中设置营销活动，增加消费品类数量。
⑤part5-总结及推送示例：我们在帆软工具实际应用场景中，与企业微信打通，将各个业务经营中发生的机会/风险以推送的方式，每日定时传递至业务责任人企业微信中。一方面可以保障重要信息及时传递，另一方面可督促业务责任人关注机会/风险事项的处理改善。本案例中将人群机会和品类关联机会推送至相关经营人企微中，实现数据使用的便利，高效。
