什么是零售思维零售行业的应该都知道，就是那三个字：人、货、场。好像每天不说几次就好像OUT。这三个字能化解我们零售行业遇数据到的绝大多数的问题，遇到问题之后我们都要从这个角度去做思考。

比如某个区域的客单价下降，很多传统零售商第一时间想到的是什么原因客单价下降，而不是主动去思索里面的逻辑。客单价可能跟商品有关，也可能跟人有关，也可能跟场有关，所以我们需要从人、货、场三个方面去思索客单价下降的原因是什么，才有找到背后的原因。答案实际上是藏在逻辑里面。而逻辑里面就是人、货、场。

零售业90%的问题都可以归纳到人货场的思维模式中。一个案例，用人、货、场的思维逻辑建立一个评价体系，这里面的货难道是指的商品吗?肯定不是商品，是指的货币和未来的价值，这是货，所以人、货、场之所以被称为零售行业的基本思维模式，是因为它还可以扩大，还可以去延伸。

这是一张图，当我们发现店铺或者区域数据出现异常的时候，应该有怎样一种思维逻辑、思维方式。当我们发现店铺的数据出现异常，例如成交率下降以后，应该先去梳理数据和逻辑，做零售思维的时候，一定要有逻辑。

比如客单价的数据上很有可能是去年团购拉高了客单价，今年没有团购客单价当然自然就下降了。这个时候你还得去找客单价下降的原因是不是就没有任何意义?

所以遇到数据异常的先要看数据源是不是有问题，如果同一品牌下面别的店铺，或同一个城市的其他的店铺没有这种客单价下降的原因，只有这个A店铺有客单价下降的原因，这个时候我们要过渡到第三步，要看本区域内其他对手有没有此问题，如果整个区域里面大家的客单价都在下降的话，说明是整个区域出现问题了，而不是单单A品牌这个店的问题，思考问题的方式又不一样了。

如果区域也没问题，就是A品牌在这个店有问题，竞争对手没问题，其他店铺也没有问题，这个时候才可以用人、货、场进行思考了。找到和人、货、场相关的一些数据进行分析，就回到刚才我们说的人、货、场的那种思维逻辑里面。

看趋势、看对比，最终找到问题产生的原因，这就是将零售思维和数据思维相结合的一个非常好的一张图片，这张图片很强大的，当然有时候我们发现某个店铺的客单价出现问题，同时发现整个品牌也出现问题了，或者整个区域也出现这个问题了，也就意味着同时具有品牌共性和区域共性的问题。出现这种情况，那就说明一个问题，那就是市场出现了问题，那个时候就是整个大环境的问题，就需要用其他方法去解决。

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