“零售”概念是指直接将商品或服务销售给个人消费者或最终消费者的商业活动，是商品或服务从流通领域进入消费领域的最后环节
从概念中，可以发现零售存在几个特点：直接为消费者服务、每笔交易数量小、交易次数频繁，经营的产品品种多。这几个特点都与消费者（人）、交易便利（场）、交易产品（货）相关。
在互联网和大数据不断发展的今天，「新零售」的概念中，就增加了线上线下结合的体验，互联网和大数据的技术运用，优化了生产流通销售的各个环节，但我们依然可以发现，人、货、场的基本要素并没有改变。
所以在零售行业中，大部分问题都可以从这个思维入手进行分析，我们结合一个案例来感受下「人货场」的分析思路：
某服装品牌客单价数据，该品牌营业面积268，有20位店铺员工，平均月销售62.3万，根据图可以发现，该品牌2013年10月的客单价同比下降，分析原因？
A: “我觉得是这个品牌10月促销活动打折力度太大的原因吧。”
B: “不一定，也有可能是这个月的新员工太多，销售技巧都不高，客单价自然会下降。”
C: “会不会是这个品牌10月上的新品价格偏低?或者是低价货进得比较多?”
D: “商品缺货，特别是主打商品的缺货会影响客单价的。”
E: “我觉得还有可能和今年10月天气太热，高单价商品不好卖有关。”
大家可以先自己区分一下，以上5个观点，分别属于人、货、场哪一种思路呢～
人：B
货：C、D
场：A、E
我们可以发现，每个人的分析都是从人货场的某一方面入手的，为了更加准确全面的找到问题，在分析前，我们需要先整理好自己的分析思路框架，按照人货场的整体框架，再分别独立的去分析每个部分涉及到的不同因素。
在新零售中，结合线上线下的优势，利用更多技术，从人货场三个方面分别提升了效率，所以也就增加了我们可以考虑分析的维度，之前我们总结了电商行业-线上的分析指标，这次我们针对线下零售的人货场进行分析又该关注哪些重要指标呢？
从传统零售到新零售，也是从【货场人—场货人—人货场】的变化过程，在传统零售中，更多关注的是货和场，有好而全的产品，价格的优势，有好的商圈地理位置和一站式的场的服务，是零售业务成功的关键；在新零售的背景下，更多关注了“人”的重要性，以人为中心，关注消费者的体验，通过大数据和互联网的技术，提供个性化的服务，实现新的发展。
所以在“人”的维度上，除了关注最重要的客单价、转化率、复购率和流量以外，我们还需要对用户画像进行分析，通过购买习惯等，关注用户的行为习惯和特征，只有确定明确、清晰的目标用户人群，才能获取更多流量，更好的匹配产品和服务。
除了顾客层面，员工层面也是分析“人”的维度的一部分，提高组织效率，关注员工的成交率、平均成交时长、投诉率、员工流失率等也是十分重要的。
分析商品，需要关注的是商品生产和商品流通，生产方面，在新零售的环境中，以人为核心，所以对于商品的价值的判定，不再是简单的使用价值，从人的需求出发，会赋予商品更多社会价值、精神文化价值等。所以有了对人的需求的精准分析，才能达到品-消共创的全方位的零售时代。
商品流通部分，为了避免传统的“经验供货”造成的库存积压等问题，提升流通效率、降低库存成本是新零售的重点。结合移动互联网、移动支付、大数据、云计算、物联网等多种技术，提升用户购买决策、仓储配送等环节的效率，优化供应链决策由供应方转向需求方，提升商品流通效率。
场指的其实就是消费场景，无论是线上还是线下，消费者和商品接触的终端都可以称为“场”，在这个过程中流动的是信息、资金和商品，所以分别发挥线上线下的优势，提高“场”的效率是这个过程中的重点。
在零售行业的数据分析中，不管是分析客单价的下降、员工的流失率、库存问题、新品评价等，都可以依赖“人货场”的逻辑，梳理自己的分析思路，追踪问题，判断影响因素，最后得出结论。
有人会问：难道这个分析思路只能用在零售行业吗？当然不是，人货场的思路从零售行业中来，都是应用在其他行业也是一样有效，例如，互联网行业，从人的角度考虑用户，从货的角度考虑产品，从场的角度考虑市场，细化分析，也是一种很好的分析方向。