数据展现与分析

一、项目背景

连锁药店大数据项目建设的背景可以从以下几个方面进行分析：

1. 行业趋势：随着医药行业的快速发展，连锁药店已成为药品零售的主要渠道。然而，随着市场竞争的加剧，连锁药店需要寻找新的竞争优势。通过大数据技术，连锁药店可以更好地了解消费者需求，提供个性化的服务，并优化供应链管理，提高运营效率。

2. 技术发展：近年来，大数据技术和人工智能的应用越来越广泛，为企业提供了更多的数据分析和决策支持工具。这些技术可以帮助连锁药店更好地处理和分析大量的业务数据，从而更好地了解消费者需求和市场趋势。

3. 政策支持：国家及地方政策对数字化发展进行了大力推动和治理，为药品流通企业发展营造了良好的数字生态。这些政策为连锁药店大数据项目建设提供了支持和保障。

4. 企业竞争力提升：通过大数据项目，连锁药店可以更好地了解消费者需求和市场趋势，优化产品和服务，提高运营效率，从而提升企业竞争力。同时，大数据技术还可以帮助连锁药店更好地管理和规划供应链，降低成本，增加利润。

综上所述，连锁药店大数据项目建设是在行业趋势、技术发展、政策支持和提升企业竞争力等多方面因素共同作用下的必然选择。

二、项目目标

1、助力医药企业制定更具可信度的决策

通过提升企业数据收集、处理和分析的能力，帮助企业获取真正有价值的数据，数据是制定企业关键业务决策的基石，通过数售云助力企业创造新业务、把握市场趋势和整体业务增长

2、实现更敏捷的业务效率

帮助企业实现跨部门、跨业务流程的数字化集成管理

助力企业解决业务流程和技术中低效率问题，提升业务效率敏捷性

3、提升连锁药房对消费者的洞察力

借助数据分析，帮助连锁药店企业接触更多消费者数据

打破传统零售企业数据收集的局限性，帮助企业从消费者购物行为、产品偏好、消费结构等多维度获得关键信息

帮助企业进行消费者分析，以提供更好的消费者体验

4、实现更精准的市场预测

通过人货场财运营数据分析帮助企业更精准地掌握经营全貌

通过整合与分析渠道、店铺、市场等商业数据，帮助连锁药店更精准地预测市场

三、建设内容

1、商品主题分析

连锁药店企业数据分析的商品主题分析主要包括以下方面：

a.商品类别分析：对销售数据和商品基础数据进行分类分析，了解各类商品的销售额、销售量、毛利率等指标，从而了解各类商品在市场中的表现和竞争情况。

b.商品品牌分析：对不同品牌商品的销售数据进行分析，了解各品牌商品的市场份额、销售额、销售量等指标，从而了解各品牌商品的竞争情况和消费者对不同品牌的偏好。

c.商品价格分析：对不同价格区间的商品销售数据进行分析，了解不同价格区间的商品销售情况、消费者对价格的敏感程度等指标，从而指导企业制定合理的价格策略和促销策略。

d.商品毛利分析：对不同商品的毛利进行分析，了解各商品的毛利率、净利率等指标，从而了解各商品的盈利情况和盈利能力。

e.商品结算方式分析：对不同结算方式的商品销售数据进行分析，了解不同结算方式的销售额、销售量、客单价等指标，从而了解消费者对不同结算方式的偏好和支付习惯。

f.商品结构分析：通过对商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标的分析，了解企业商品结构的合理性和优劣性，指导企业进行商品结构的调整和优化。

g.竞争对手分析：通过对竞争对手的销售数据和商品信息进行分析，了解竞争对手的商品结构、价格策略、促销策略等，从而指导企业制定更加合理和有效的经营策略。

2、门店分析

分析各个药品的销售情况，查看TOP10的药品名称，可进行及时补货、快速调整销售策略。同时对于这种消费频率较高的商品，可以与滞销商品进行绑定销售，一方面达到更好的治疗效果，一方面可以快速消耗库存。

将非处方药的销售额和目标任务额进行一键拖拽式的比较，快速查找差异，及时调整季度目标和销售策略。

随时查看各个门店的销售毛利，可以通过筛选，快速的定位问题门店，及时调整运营策略。

三、方案价值

1、业务数据层层分析，及时查看业务状况

2、对会员进行分析，精准营销

3、门店管理分析，形成门店赛马机制，促进门店营业额提升