笔者的习惯做法就是分析门店哪些大类的销售占比和以往的销售占比相比偏低？影响这些大类销售降低的原因是哪些？用促销额占比来分析促销力度是否过度以致造成毛利损失，或者促销占比太低结果导致人气不足;用大类客单价来分析大类商品的价格带是否符合周围消费者的消费能力;用捆绑来增加客单数和客单价;用某个惊爆价商品的客篮商品资料分析它是否对某类商品的销售起到了带动效应等。还有很多数据都可以带给我们意向不到的信息，这些信息提示我们如何去改善经营方式。笔者认为，这就是数据分析，并不一定很神秘，但也不容易做到，关键看如何使用它。

　　将信息技术与业务知识融合

　　在数据分析中，信息部的技术资源与业务部的业务资源融合是非常重要、非常实际的问题。离开了业务部的业务经验支持，信息部的数据分析将是没有业务指导意义的。很多企业的老总或采购部经理常指责信息部的业务能力偏低，无法提供精确的数据，理由是能够从数据报表中发现“不懂业务的痕迹”。

　　有报表不等于有分析，有分析不代表有效执行。我们如何将提供的数据信息转化为实实在在的策略行动，这是非常重要的。

　　是的，目前信息部门确实缺乏与业务经营有关的业务知识，但是这种差距还远没达到不可弥补的程度，而且更多的问题存在于信息部门与业务部门的合作关系中，而不仅仅是某个部门的问题。例如，曾经有一个企业的采购部经理举了一个例子，信息部为采购部提供的自动补货订单中没有考虑过供应商的送货量要求，这就说明信息部不了解采购部的特性。还有，信息部提供的淘汰商品是根据销售数据提供的，但是某些商品是有特性的，包括:某些暂时缺货的商品销售量肯定低的;某些是冬季商品，目前夏季不能淘汰;某些商品包装偏大适于在节假日销售，在平日销售偏低都不能淘汰，某些商品是拍卖陈列的不能淘汰……种种理由说得头头是道，似乎件件都是信息部门的弱项，但是听听信息部门是怎么说的:“采购部门只在口头上批判我们不了解商品特性，但是就是不肯在系统的商品资料里进行标识，而我们也不可能了解每个商品的特性，就算记住某个也不可能全部记住，因此每次我们都被驳斥得哑口无言，久而久之公司老总就认为信息部确实不懂业务，也就不再重视信息部门的意见了。”

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