大数据时代来临之际，大部分都把注意力放在线上的数据分析和收集了，的确，线上的数据收集更加简单，互联网带来的庞大数据量对我们的决策起到了至关重要的作用。但是，线下零售市场的先觉者也开始关注起了数据带来的帮助。
对于线下的商超、零售店来说，会更加关注对客流的统计分析，并应用到商业化的提升之中。目前主流的方案是利用客流统计摄像头来精准采集客流数，跟踪顾客在店内的行动轨迹，形成热点数据，并对接POS/ERP数据，汇总成报表，形成单/多个门店、周期内的变化曲线，并掌握星期、天气、活动等因素给客流带来的影响，促进门店业绩增量。
具体体现在以下方面：
1、优化布局 提升门店进店率
根据店外的客流量与进店的人数，分析门店的进店率，科学调整和优化门店的位置，进店率=店外客流/进店人数。
2、客观评判门店管理、服务质量优劣
客单成交率=成交率*客单价，员工服务人数=时段客流*滞留时长/员工数。
3、让每一处商品陈列更有意义
根据客流走向和相关数据的统计，对每个商品、每处柜台的客流与人员驻留情况进行分析，从而调整优化店内陈列，客流密度=客流数/经营面积。
4、用数据驱动零售连锁业的精准管理
关注店面运营过程中的每一个数据，从销量单点切入到全面分析，寻找数据背后的原因，从根本上促进销量、服务、品牌每个细节的增量管理。
其实，无论商业模式如何变化，无论是传统零售还是新零售，都离不开“人、货、场”这三个核心要素，新旧模式的变化，本质上其实就是“人、货、场”三要素的进化。从原来商品为王的“货、场、人”时代，变成了如今用户为王的“人、货、场”时代。
这里的人有两个方面，一指企业员工，二指消费者。想做好零售，除了加强员工管理，提升人员效率之外，更重要的是提高消费者忠诚度、充分挖掘客户终身价值。
货，指的是商品，主要是商品结构分析和商品消化跟进分析，结构分析常用指标有各类结构占比指标，商品消化跟分析常用指标有售罄率、存销比等。
场，指的是消费场景，所有连接消费者和商品的终端，都是“场”，比如线下门店、线上的购物网站、APP、小程序等。“场”效的分析，核心是业绩与各项运营指标的监控，店铺的销售指标、销售追踪指标、效率指标等等。
知道了数据分析对于线下零售的重要性，那么接下来就需要选择一款合适的BI工具进行数据分析，像国产的Smartbi就是一个不错的选择。Smartbi提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能，满足用户复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求，完全可以满足线下零售的分析需求。
